MPVO: Motion-Prior based Visual Odometry for PointGoal Navigation

📄 arXiv: 2411.04796v1 📥 PDF

作者: Sayan Paul, Ruddra dev Roychoudhury, Brojeshwar Bhowmick

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-11-07

备注: Accepted in 50SFM Workshop of the 18th European Conference on Computer Vision (ECCV) 2024

💡 一句话要点

提出基于运动先验的视觉里程计MPVO，提升PointGoal导航的样本效率和鲁棒性。

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

关键词: 视觉里程计 运动先验 PointGoal导航 深度学习 具身智能 样本效率 机器人导航

📋 核心要点

  1. 传统视觉里程计在快速运动和低帧率下易漂移，深度学习方法虽鲁棒但样本效率低，需要大量数据。
  2. 利用智能体导航时的运动先验，结合几何VO和深度学习VO，实现粗略位姿估计到精细位姿估计的优化。
  3. 实验表明，该方法在PointGoal导航任务中，样本效率提升2倍，并在准确性和鲁棒性上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

视觉里程计(VO)对于在室内环境中实现具身智能体精确的PointGoal导航至关重要，因为在这些环境中，GPS和指南针传感器不可靠且不准确。然而，传统的VO方法在宽基线场景中面临挑战，快速的机器人运动和低帧率(FPS)会阻碍其性能，导致漂移和PointGoal导航中的灾难性失败。最近的深度学习VO方法表现出强大的性能，但在训练过程中存在样本效率低下的问题；因此，它们需要庞大的数据集和计算资源。因此，我们提出了一种基于运动先验的鲁棒且样本高效的VO流程，该先验在智能体导航环境时可用。它由一个无训练的基于动作先验的几何VO模块组成，该模块估计一个粗略的相对位姿，然后由一个深度学习的VO模型将其作为运动先验来使用，该模型最终产生一个精细的相对位姿，供导航策略使用。这种策略帮助我们的流程在训练期间实现高达2倍的样本效率，并且与最先进的VO方法相比，在PointGoal导航任务中表现出卓越的准确性和鲁棒性。使用AI-Habitat模拟器中的Gibson数据集的真实室内环境来评估所提出的方法，使用导航指标（如成功率/SPL）和位姿指标（如RPE/ATE）。我们希望这种方法进一步开辟一个工作方向，即可以利用来自各种来源的运动先验来改进VO估计，并在具身导航任务中取得更好的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在PointGoal导航任务中，传统视觉里程计在宽基线场景下因快速运动和低帧率导致的漂移问题，以及深度学习视觉里程计训练样本效率低下的问题。现有方法要么依赖大量数据，要么在复杂环境下表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用智能体在导航过程中可获得的运动先验信息，将其融入到视觉里程计的估计过程中。通过结合基于动作先验的几何VO模块和深度学习VO模型，实现从粗略到精细的位姿估计，从而提高样本效率和鲁棒性。

技术框架：该方法包含两个主要模块：1) 基于动作先验的几何VO模块，用于估计粗略的相对位姿；2) 深度学习VO模型，将几何VO模块的输出作为运动先验，进一步优化位姿估计。整体流程是，首先利用动作先验进行粗略估计，然后通过深度学习模型进行精细调整，最终输出的位姿用于导航策略。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将运动先验信息有效地融入到深度学习视觉里程计中。与传统的端到端深度学习方法相比，该方法利用了先验知识，降低了对大量数据的依赖，提高了样本效率。与纯几何方法相比，深度学习模块的引入增强了模型的鲁棒性。

关键设计：论文中，几何VO模块的设计依赖于动作先验，例如机器人的运动速度和方向。深度学习VO模型的具体网络结构未知，但其关键在于如何有效地将几何VO模块的输出作为先验信息进行融合。损失函数的设计可能包括位姿估计的误差项，以及可能存在的正则化项，以防止过拟合。具体的参数设置在论文中可能没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的MPVO方法在PointGoal导航任务中，与最先进的VO方法相比，训练样本效率提升了2倍。同时，在Gibson数据集的真实室内环境中，MPVO在导航指标（如成功率/SPL）和位姿指标（如RPE/ATE）上均表现出更优的性能，验证了其准确性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于室内机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过提高视觉里程计的准确性和鲁棒性，可以使机器人在复杂环境中更可靠地进行自主导航，从而提升服务机器人、物流机器人等应用场景的实用性。未来，该方法有望扩展到更广泛的具身智能任务中。

📄 摘要（原文）

Visual odometry (VO) is essential for enabling accurate point-goal navigation of embodied agents in indoor environments where GPS and compass sensors are unreliable and inaccurate. However, traditional VO methods face challenges in wide-baseline scenarios, where fast robot motions and low frames per second (FPS) during inference hinder their performance, leading to drift and catastrophic failures in point-goal navigation. Recent deep-learned VO methods show robust performance but suffer from sample inefficiency during training; hence, they require huge datasets and compute resources. So, we propose a robust and sample-efficient VO pipeline based on motion priors available while an agent is navigating an environment. It consists of a training-free action-prior based geometric VO module that estimates a coarse relative pose which is further consumed as a motion prior by a deep-learned VO model, which finally produces a fine relative pose to be used by the navigation policy. This strategy helps our pipeline achieve up to 2x sample efficiency during training and demonstrates superior accuracy and robustness in point-goal navigation tasks compared to state-of-the-art VO method(s). Realistic indoor environments of the Gibson dataset is used in the AI-Habitat simulator to evaluate the proposed approach using navigation metrics (like success/SPL) and pose metrics (like RPE/ATE). We hope this method further opens a direction of work where motion priors from various sources can be utilized to improve VO estimates and achieve better results in embodied navigation tasks.