An Online Adaptation Method for Robust Depth Estimation and Visual Odometry in the Open World
作者: Xingwu Ji, Haochen Niu, Dexin Duan, Rendong Ying, Fei Wen, Peilin Liu
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-04-16
备注: 11 pages, 14 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出一种在线自适应方法，用于提升开放世界中深度估计和视觉里程计的鲁棒性。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 视觉里程计 深度估计 在线自适应 自监督学习 机器人导航
📋 核心要点
- 现有基于学习的机器人导航系统在开放世界场景中泛化能力不足，深度和位姿估计容易失效。
- 提出一种自监督在线自适应框架，通过在线更新的深度估计模块辅助单目视觉里程计，提升鲁棒性。
- 实验表明，该方法在城市、室内数据集和机器人平台上，相较于现有方法，具有更好的鲁棒性和泛化能力。
📝 摘要（中文）
近年来，基于学习的机器人导航系统受到了广泛的研究关注并取得了显著进展。然而，开放世界场景的多样性对这类系统在实际场景中的泛化提出了重大挑战。具体而言，用于场景测量和状态估计的学习系统，当应用场景偏离训练数据时，性能往往会下降，导致不可靠的深度和位姿估计。为了解决这个问题，本工作旨在开发一种能够快速在线适应各种新环境的视觉里程计系统。为此，我们构建了一个自监督在线自适应框架，用于单目视觉里程计，并由在线更新的深度估计模块辅助。首先，我们设计了一个带有轻量级细化模块的单目深度估计网络，从而实现高效的在线自适应。然后，我们基于视觉里程计系统的输出和场景的上下文语义信息，构建了一个用于深度估计模块自监督学习的目标函数。具体来说，提出了一个稀疏深度稠密化模块和一个动态一致性增强模块，以利用相机位姿和上下文语义来生成伪深度和有效掩码，用于在线自适应。最后，我们在城市、室内数据集和一个机器人平台上，通过与最先进的基于学习的方法进行比较，证明了该方法的鲁棒性和泛化能力。代码已公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决开放世界中，基于学习的视觉里程计系统在面对与训练数据差异较大的新环境时，深度估计和位姿估计精度下降的问题。现有方法难以适应这种场景变化，导致系统鲁棒性不足。
核心思路：论文的核心思路是通过在线自适应的方式，使深度估计模块能够根据当前环境的特点进行调整。具体来说，利用视觉里程计的位姿估计结果和场景的语义信息，生成伪深度图和有效掩码，用于自监督地训练深度估计网络。
技术框架：整体框架包含一个单目视觉里程计和一个在线更新的深度估计模块。深度估计模块的输出用于辅助视觉里程计，同时视觉里程计的位姿估计结果反过来用于自监督训练深度估计模块。框架包含以下主要模块：单目深度估计网络、稀疏深度稠密化模块、动态一致性增强模块。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个自监督的在线自适应框架，能够利用视觉里程计的输出和场景的语义信息，动态地生成伪深度图和有效掩码，从而实现深度估计模块的在线更新。这种方法避免了对大量标注数据的依赖，并且能够更好地适应新环境。
关键设计：深度估计网络采用轻量级结构，以保证在线更新的效率。稀疏深度稠密化模块利用相机位姿将稀疏的深度信息投影到图像上，生成稠密的伪深度图。动态一致性增强模块利用场景的语义信息，过滤掉不一致的伪深度值，生成有效的掩码。损失函数包括光度一致性损失和深度一致性损失，用于自监督地训练深度估计网络。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个数据集上进行了实验，包括城市环境（如KITTI）和室内环境（如NYU Depth V2）。实验结果表明，该方法在深度估计和视觉里程计的精度方面，均优于现有的基于学习的方法。此外，在机器人平台上进行的实验也验证了该方法在实际应用中的有效性和鲁棒性，能够显著提升机器人在未知环境中的导航性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要在开放环境中进行自主导航的机器人系统，例如自动驾驶汽车、无人机、服务机器人等。通过在线自适应，这些系统能够更好地适应各种复杂和未知的环境，提高导航的可靠性和安全性，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Recently, learning-based robotic navigation systems have gained extensive research attention and made significant progress. However, the diversity of open-world scenarios poses a major challenge for the generalization of such systems to practical scenarios. Specifically, learned systems for scene measurement and state estimation tend to degrade when the application scenarios deviate from the training data, resulting to unreliable depth and pose estimation. Toward addressing this problem, this work aims to develop a visual odometry system that can fast adapt to diverse novel environments in an online manner. To this end, we construct a self-supervised online adaptation framework for monocular visual odometry aided by an online-updated depth estimation module. Firstly, we design a monocular depth estimation network with lightweight refiner modules, which enables efficient online adaptation. Then, we construct an objective for self-supervised learning of the depth estimation module based on the output of the visual odometry system and the contextual semantic information of the scene. Specifically, a sparse depth densification module and a dynamic consistency enhancement module are proposed to leverage camera poses and contextual semantics to generate pseudo-depths and valid masks for the online adaptation. Finally, we demonstrate the robustness and generalization capability of the proposed method in comparison with state-of-the-art learning-based approaches on urban, in-house datasets and a robot platform. Code is publicly available at: https://github.com/jixingwu/SOL-SLAM.