DEIO: Deep Event Inertial Odometry

📄 arXiv: 2411.03928v4 📥 PDF

作者: Weipeng Guan, Fuling Lin, Peiyu Chen, Peng Lu

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-06 (更新: 2025-04-30)

💡 一句话要点

提出DEIO：一种深度事件惯性里程计，结合学习与图优化，提升快速运动和高动态范围场景下的位姿估计精度。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 事件相机 视觉里程计 惯性导航 深度学习 图优化 事件惯性融合 位姿估计 可微Bundle Adjustment

📋 核心要点

  1. 事件相机在快速运动和高动态范围等挑战性场景中展现出视觉里程计的巨大潜力，但事件数据的稀疏性和运动依赖性限制了传统特征或直接法的数据关联性能。
  2. DEIO通过结合学习方法与传统非线性图优化，利用事件循环神经网络提供准确的事件块关联，并融合IMU数据进行鲁棒的状态估计和尺度恢复。
  3. DEIO在10个公开基准测试中，与20多种先进方法相比，取得了优越的性能，验证了其在事件视觉里程计领域的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种深度事件惯性里程计(DEIO)，是首个基于单目学习的事件-惯性融合框架。该框架结合了学习方法与传统的非线性图优化。具体来说，采用基于事件的循环神经网络来提供准确且稀疏的事件块随时间的关联。DEIO进一步整合了IMU数据，以恢复尺度一致的位姿并提供鲁棒的状态估计。利用从可微Bundle Adjustment (DBA) 中导出的Hessian信息来优化共视因子图，该图紧密地结合了基于关键帧滑动窗口内的事件块对应关系和IMU预积分。全面的验证表明，与20多种最先进的方法相比，DEIO在10个具有挑战性的公共基准测试中取得了卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：事件相机虽然在高动态范围和快速运动场景下具有优势，但其输出的事件数据具有稀疏性和运动依赖性，导致传统的基于特征或直接法的视觉里程计方法难以建立可靠的数据关联，从而限制了其在实际应用中的性能。

核心思路：DEIO的核心思路是将基于学习的方法与传统的非线性图优化相结合。利用深度学习方法学习事件数据中的特征表示，从而建立更准确的事件块关联，并结合IMU数据提供更鲁棒的状态估计。通过可微Bundle Adjustment (DBA) 学习到的Hessian信息来优化因子图，实现事件和IMU数据的紧耦合。

技术框架：DEIO框架主要包含以下几个模块：1) 事件数据预处理；2) 基于事件的循环神经网络，用于学习事件块的特征表示和建立时间上的关联；3) IMU预积分，用于提供运动先验信息；4) 基于关键帧的滑动窗口优化，利用可微Bundle Adjustment (DBA) 学习到的Hessian信息优化共视因子图，该因子图紧密地结合了事件块对应关系和IMU预积分。

关键创新：DEIO的关键创新在于：1) 提出了一种基于学习的事件数据关联方法，克服了传统方法在事件数据稀疏性和运动依赖性方面的局限性；2) 提出了深度可微Bundle Adjustment (DBA)，并利用其Hessian信息来优化因子图，实现事件和IMU数据的紧耦合；3) 首次将学习方法与传统的非线性图优化相结合，构建了一个完整的事件惯性里程计框架。

关键设计：事件循环神经网络的具体结构未知，但其目标是学习事件块的特征表示，并建立时间上的关联。可微Bundle Adjustment (DBA) 的具体实现细节未知，但其能够提供Hessian信息，用于优化因子图。损失函数的设计目标是最小化事件块的重投影误差和IMU预积分的残差。关键帧的选择策略未知，但其目标是在保证精度的前提下，减少计算量。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

DEIO在10个具有挑战性的公共基准测试中，与20多种最先进的方法进行了比较，取得了显著的性能提升。具体的数据提升幅度未知，但论文强调DEIO在这些基准测试中取得了“卓越的性能”，表明其在事件视觉里程计领域具有领先地位。

🎯 应用场景

DEIO在机器人导航、无人机自主飞行、增强现实等领域具有广泛的应用前景。尤其是在光照条件恶劣、运动速度快、动态范围高的场景下，DEIO能够提供更准确、更鲁棒的位姿估计，从而提高系统的整体性能和可靠性。未来，DEIO有望应用于自动驾驶、虚拟现实等更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

Event cameras show great potential for visual odometry (VO) in handling challenging situations, such as fast motion and high dynamic range. Despite this promise, the sparse and motion-dependent characteristics of event data continue to limit the performance of feature-based or direct-based data association methods in practical applications. To address these limitations, we propose Deep Event Inertial Odometry (DEIO), the first monocular learning-based event-inertial framework, which combines a learning-based method with traditional nonlinear graph-based optimization. Specifically, an event-based recurrent network is adopted to provide accurate and sparse associations of event patches over time. DEIO further integrates it with the IMU to recover up-to-scale pose and provide robust state estimation. The Hessian information derived from the learned differentiable bundle adjustment (DBA) is utilized to optimize the co-visibility factor graph, which tightly incorporates event patch correspondences and IMU pre-integration within a keyframe-based sliding window. Comprehensive validations demonstrate that DEIO achieves superior performance on \textit{10} challenging public benchmarks compared with more than 20 state-of-the-art methods.