Statistical Uncertainty Learning for Robust Visual-Inertial State Estimation

📄 arXiv: 2510.01648v1 📥 PDF

作者: Seungwon Choi, Donggyu Park, Seo-Yeon Hwang, Tae-Wan Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-02

💡 一句话要点

提出基于统计不确定性学习的鲁棒视觉惯性状态估计方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 视觉惯性里程计 状态估计 不确定性学习 多视图几何 自监督学习

📋 核心要点

  1. 传统VIO方法假设静态、均匀的测量不确定性，无法有效应对真实世界动态误差。
  2. 该论文提出一种统计框架，利用多视图几何一致性在线学习测量可靠性评估。
  3. 实验结果表明，该方法在EuRoC数据集上显著提升了跟踪精度和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

鲁棒的视觉惯性里程计（VIO）的一个根本挑战是动态评估传感器测量的可靠性。这种评估对于正确加权每个测量对状态估计的贡献至关重要。传统方法通常简化此过程，为所有测量假设静态、均匀的不确定性。然而，这种启发式方法可能无法捕捉真实世界数据中固有的动态误差特性。为了改进这一局限性，我们提出了一个统计框架，该框架直接从传感器数据和优化结果中在线学习测量可靠性评估。我们的方法利用多视图几何一致性作为一种自监督形式。这使得系统能够推断地标不确定性，并在优化过程中自适应地加权视觉测量。我们在公共EuRoC数据集上评估了我们的方法，与具有固定不确定性参数的基线方法相比，在平移误差方面平均降低了约24％，在旋转误差方面平均降低了42％，从而证明了跟踪精度的提高。由此产生的框架可以实时运行，同时显示出更高的准确性和鲁棒性。为了方便重现并鼓励进一步研究，源代码将公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉惯性里程计（VIO）方法通常采用固定的、均匀的不确定性参数来处理传感器测量值。这种简化处理方式无法准确反映真实环境中传感器数据动态变化的误差特性，导致状态估计精度下降，尤其是在环境光照变化、运动模糊等情况下。因此，如何动态、准确地评估传感器测量的可靠性，并将其融入到状态估计中，是VIO领域的一个关键问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用传感器数据和优化结果在线学习测量的不确定性。具体来说，它将多视图几何一致性作为自监督信号，通过优化过程来推断地标的不确定性，并根据不确定性自适应地调整视觉测量在状态估计中的权重。这种方法能够更准确地反映传感器测量的真实误差分布，从而提高状态估计的鲁棒性和精度。

技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 传感器数据采集：从视觉传感器和惯性测量单元（IMU）获取数据。2) 特征提取与匹配：从图像中提取特征点，并在不同图像之间进行匹配。3) 初始状态估计：利用IMU数据和视觉特征匹配结果进行初始状态估计。4) 不确定性学习：利用多视图几何一致性作为自监督信号，在线学习地标的不确定性。5) 优化：将学习到的不确定性融入到优化过程中，自适应地调整视觉测量的权重，从而获得更准确的状态估计。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一个基于统计学习的框架，能够在线学习测量的不确定性。与传统方法采用固定的不确定性参数不同，该方法能够根据传感器数据的实际情况动态调整不确定性，从而更准确地反映测量误差。此外，该方法利用多视图几何一致性作为自监督信号，无需人工标注数据，降低了数据采集和处理的成本。

关键设计：在不确定性学习方面，论文可能采用了高斯分布来建模地标的不确定性，并使用最大似然估计或贝叶斯推断等方法来估计高斯分布的参数。在优化过程中，论文可能采用了加权最小二乘法，根据地标的不确定性来调整视觉测量的权重。损失函数的设计可能考虑了重投影误差和IMU测量误差，并使用鲁棒核函数来降低外点的影响。具体的参数设置和网络结构（如果使用）在论文中应该有详细描述，但根据摘要无法得知。

📊 实验亮点

该方法在EuRoC数据集上进行了评估，实验结果表明，与具有固定不确定性参数的基线方法相比，该方法在平移误差方面平均降低了约24％，在旋转误差方面平均降低了约42％。这些结果表明，该方法能够显著提高视觉惯性里程计的跟踪精度和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度、高鲁棒性定位和建图的场景，例如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、无人驾驶、机器人导航、无人机自主飞行等。通过动态评估传感器测量的可靠性，该方法能够提高系统在复杂环境下的适应性和稳定性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

A fundamental challenge in robust visual-inertial odometry (VIO) is to dynamically assess the reliability of sensor measurements. This assessment is crucial for properly weighting the contribution of each measurement to the state estimate. Conventional methods often simplify this by assuming a static, uniform uncertainty for all measurements. This heuristic, however, may be limited in its ability to capture the dynamic error characteristics inherent in real-world data. To improve this limitation, we present a statistical framework that learns measurement reliability assessment online, directly from sensor data and optimization results. Our approach leverages multi-view geometric consistency as a form of self-supervision. This enables the system to infer landmark uncertainty and adaptively weight visual measurements during optimization. We evaluated our method on the public EuRoC dataset, demonstrating improvements in tracking accuracy with average reductions of approximately 24\% in translation error and 42\% in rotation error compared to baseline methods with fixed uncertainty parameters. The resulting framework operates in real time while showing enhanced accuracy and robustness. To facilitate reproducibility and encourage further research, the source code will be made publicly available.