THE-SEAN: A Heart Rate Variation-Inspired Temporally High-Order Event-Based Visual Odometry with Self-Supervised Spiking Event Accumulation Networks

📄 arXiv: 2503.05112v1 📥 PDF

作者: Chaoran Xiong, Litao Wei, Kehui Ma, Zhen Sun, Yan Xiang, Zihan Nan, Trieu-Kien Truong, Ling Pei

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-07

💡 一句话要点

提出THE-SEAN，一种基于心率变异启发的事件相机视觉里程计，提升触发效率和精度。

🎯 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 脉冲神经网络 自监督学习 动态触发

📋 核心要点

  1. 现有事件相机视觉里程计方法忽略了高效时间触发的决策过程，导致计算冗余和噪声累积。
  2. THE-SEAN受生物心率调节启发，利用自监督脉冲神经网络动态调整估计触发决策，响应运动和环境变化。
  3. 实验结果表明，THE-SEAN在估计精度、平滑度和触发效率方面均优于现有方法，具有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于脉冲事件累积网络的时间高阶事件视觉里程计（THE-SEAN）。与传统依赖恒定频率触发的同步估计器不同，事件视觉里程计能够主动累积信息以生成时间高阶估计触发。现有方法主要关注估计触发后的自适应事件表示，忽略了高效时间触发的决策过程，导致计算冗余和噪声累积。THE-SEAN能够动态调整其估计触发决策，以响应运动和环境变化。受生物系统调节激素分泌以调节心率的启发，设计了一个自监督脉冲神经网络来生成估计触发。该脉冲网络提取时间特征以产生触发，其奖励基于从估计器本身获得的块匹配点和Fisher信息矩阵（FIM）迹。在多个开放数据集上的评估表明，与最先进的方法相比，估计精度平均提高13％，平滑度提高9％，触发效率提高38％。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于事件的视觉里程计方法，虽然利用了事件相机的高动态范围和低延迟特性，但大多侧重于在触发之后如何进行自适应事件表示，而忽略了如何更有效地进行时间触发的决策。这导致了不必要的计算冗余，并且容易累积噪声，影响最终的位姿估计精度。

核心思路：本文的核心思路是借鉴生物系统中通过激素调节心率的机制，设计一个自监督的脉冲神经网络，使其能够根据运动和环境的变化，动态地调整估计触发的决策。通过这种方式，可以更智能地选择何时进行位姿估计，从而提高效率和精度。

技术框架：THE-SEAN的整体框架包含两个主要部分：一个是自监督脉冲事件累积网络（Spiking Event Accumulation Networks，SEAN），用于生成估计触发；另一个是传统的事件视觉里程计估计器，用于根据触发的事件数据进行位姿估计。SEAN网络接收事件流作为输入，提取时间特征，并输出触发信号。估计器接收触发信号和相应的事件数据，进行位姿估计，并将结果反馈给SEAN网络，用于自监督学习。

关键创新：最重要的创新点在于使用自监督脉冲神经网络来动态控制估计触发。与传统的固定频率或简单阈值触发方法相比，这种方法能够根据环境和运动状态自适应地调整触发频率，从而在保证精度的前提下，提高计算效率。此外，利用Fisher信息矩阵（FIM）迹作为奖励信号，可以有效地指导SEAN网络学习更有利于位姿估计的触发策略。

关键设计：SEAN网络是一个脉冲神经网络，其结构和参数需要精心设计。具体的网络结构未知，但可以推测其包含多个脉冲神经元层，用于提取事件流中的时间特征。自监督学习的损失函数由两部分组成：一部分是基于块匹配点的奖励，用于鼓励SEAN网络生成能够产生更多匹配点的触发；另一部分是基于FIM迹的奖励，用于鼓励SEAN网络生成能够提高位姿估计不确定性的触发。具体的参数设置和训练细节未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，THE-SEAN在多个公开数据集上取得了显著的性能提升。与最先进的方法相比，THE-SEAN在估计精度上平均提高了13%，平滑度提高了9%，触发效率提高了38%。这些数据表明，THE-SEAN在保证精度的同时，显著提高了计算效率，具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

THE-SEAN在机器人导航、自动驾驶、无人机等领域具有广泛的应用前景。尤其是在高速运动或光照条件恶劣的环境下，传统的视觉里程计方法容易失效，而THE-SEAN能够凭借事件相机的优势，实现更鲁棒和精确的位姿估计。此外，其动态触发机制可以降低计算负担，使其更适用于资源受限的嵌入式平台。

📄 摘要（原文）

Event-based visual odometry has recently gained attention for its high accuracy and real-time performance in fast-motion systems. Unlike traditional synchronous estimators that rely on constant-frequency (zero-order) triggers, event-based visual odometry can actively accumulate information to generate temporally high-order estimation triggers. However, existing methods primarily focus on adaptive event representation after estimation triggers, neglecting the decision-making process for efficient temporal triggering itself. This oversight leads to the computational redundancy and noise accumulation. In this paper, we introduce a temporally high-order event-based visual odometry with spiking event accumulation networks (THE-SEAN). To the best of our knowledge, it is the first event-based visual odometry capable of dynamically adjusting its estimation trigger decision in response to motion and environmental changes. Inspired by biological systems that regulate hormone secretion to modulate heart rate, a self-supervised spiking neural network is designed to generate estimation triggers. This spiking network extracts temporal features to produce triggers, with rewards based on block matching points and Fisher information matrix (FIM) trace acquired from the estimator itself. Finally, THE-SEAN is evaluated across several open datasets, thereby demonstrating average improvements of 13\% in estimation accuracy, 9\% in smoothness, and 38\% in triggering efficiency compared to the state-of-the-art methods.