Efficient Greedy Algorithms for Feature Selection in Robot Visual Localization

📄 arXiv: 2511.20894v1 📥 PDF

作者: Vivek Pandey, Amirhossein Mollaei, Nader Motee

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

提出高效贪婪算法，加速机器人视觉定位中的特征选择

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 机器人定位 视觉特征选择 贪婪算法 自主导航 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有视觉定位方法处理大量冗余特征，导致计算延迟和效率低下，难以满足实时性需求。
  2. 论文提出两种快速且内存高效的贪婪特征选择算法，旨在实时评估视觉特征对定位的效用。
  3. 该方法在降低计算和内存复杂度的同时，实现了计算效率和定位精度之间的良好平衡。

📝 摘要（中文）

机器人定位是未知环境中自主导航的关键组成部分。在各种传感方式中，来自相机的视觉输入起着核心作用，使机器人能够通过跟踪图像帧中的点特征来估计其位置。然而，图像帧通常包含大量特征，其中许多特征对于定位而言是冗余或无信息的。处理所有特征会引入显著的计算延迟和低效率。这促使我们需要智能特征选择，识别在预测范围内对定位最有用的特征子集。在这项工作中，我们提出了两种快速且内存高效的特征选择算法，使机器人能够实时主动评估视觉特征的效用。与现有方法相比，所提出的方法在降低时间和内存复杂度的同时，在计算效率和定位精度之间实现了良好的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：机器人视觉定位中，如何从大量图像特征中选择最具信息量的特征子集，以在保证定位精度的前提下，降低计算复杂度和内存占用，实现实时定位？现有方法通常计算量大，内存需求高，难以满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是设计高效的贪婪算法，通过迭代地选择对定位精度贡献最大的特征，逐步构建最优特征子集。贪婪算法的优势在于其计算复杂度较低，易于实现，并且能够在可接受的时间内找到近似最优解。

技术框架：论文提出的特征选择算法通常嵌入到视觉定位系统的前端。整体流程包括：1) 提取图像特征；2) 使用贪婪算法选择特征子集；3) 利用选定的特征进行位姿估计；4) 根据定位结果评估特征的效用，并更新特征子集。该框架允许机器人实时评估和选择对定位最有用的视觉特征。

关键创新：论文的关键创新在于设计了两种快速且内存高效的贪婪特征选择算法。与现有方法相比，这些算法在计算复杂度和内存占用方面具有显著优势，能够在资源受限的机器人平台上实现实时特征选择。算法设计的核心在于降低每次迭代的计算量，并有效地管理内存使用。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：1) 特征效用评估指标：如何量化每个特征对定位精度的贡献？例如，可以使用信息增益、方差等指标。2) 贪婪选择策略：如何选择下一个要加入特征子集的特征？例如，可以选择效用最高的特征。3) 停止准则：何时停止特征选择过程？例如，可以设置最大特征数量或定位精度阈值。4) 内存管理策略：如何有效地管理特征数据，避免内存溢出？具体的技术细节未知，需要查阅论文全文。

📊 实验亮点

摘要中提到，该方法在降低时间和内存复杂度的同时，在计算效率和定位精度之间实现了良好的权衡。具体的实验结果（例如，在特定数据集上的定位精度提升、计算时间缩短、内存占用降低等）未知，需要查阅论文全文。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要自主导航的机器人应用中，例如：无人驾驶汽车、无人机、服务机器人和工业机器人。通过降低计算复杂度和内存占用，该方法能够提高机器人在资源受限环境中的定位精度和实时性，从而提升机器人的整体性能和可靠性。此外，该方法还可以应用于增强现实和虚拟现实等领域，提高定位追踪的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Robot localization is a fundamental component of autonomous navigation in unknown environments. Among various sensing modalities, visual input from cameras plays a central role, enabling robots to estimate their position by tracking point features across image frames. However, image frames often contain a large number of features, many of which are redundant or uninformative for localization. Processing all features can introduce significant computational latency and inefficiency. This motivates the need for intelligent feature selection, identifying a subset of features that are most informative for localization over a prediction horizon. In this work, we propose two fast and memory-efficient feature selection algorithms that enable robots to actively evaluate the utility of visual features in real time. Unlike existing approaches with high computational and memory demands, the proposed methods are explicitly designed to reduce both time and memory complexity while achieving a favorable trade-off between computational efficiency and localization accuracy.