MARVO: Marine-Adaptive Radiance-aware Visual Odometry

📄 arXiv: 2511.22860v1 📥 PDF

作者: Sacchin Sundar, Atman Kikani, Aaliya Alam, Sumukh Shrote, A. Nayeemulla Khan, A. Shahina

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-28

备注: 10 pages, 5 figures, 3 tables, Submitted to CVPR2026

💡 一句话要点

MARVO：一种水下环境自适应的、辐射感知的视觉里程计

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 水下视觉里程计 物理感知 辐射适配 强化学习 位姿图优化 视觉惯性融合 水下机器人

📋 核心要点

  1. 水下视觉里程计面临水体衰减、低纹理和非高斯噪声等挑战，传统方法难以有效应对。
  2. MARVO融合水下图像建模、可微匹配和强化学习，通过物理感知辐射适配器和强化学习位姿图优化器提升性能。
  3. 实验表明，MARVO在水下环境中实现了更精确的定位，优于传统视觉里程计方法。

📝 摘要（中文）

水下视觉定位由于波长相关的衰减、纹理匮乏和非高斯传感器噪声而极具挑战性。本文提出MARVO，一个物理感知、学习集成的里程计框架，融合了水下图像形成建模、可微匹配和强化学习优化。前端通过一个物理感知辐射适配器扩展了基于Transformer的特征匹配器，该适配器补偿了颜色通道衰减和对比度损失，从而在浑浊环境下产生几何一致的特征对应。这些半稠密匹配与惯性和压力测量相结合，输入到因子图后端，在那里我们使用GTSAM库构建了一个基于关键帧的视觉-惯性-气压估计器。每个关键帧引入(i)预积分的IMU运动因子，(ii)MARVO导出的视觉位姿因子，以及(iii)气压深度先验，从而实时给出完整状态的最大后验估计。最后，我们引入了一个基于强化学习的位姿图优化器，通过学习SE(2)上的最优回撤动作，来细化全局轨迹，超越经典最小二乘求解器的局部最小值。

🔬 方法详解

问题定义：水下视觉里程计面临着由水体对光线的吸收和散射引起的图像质量下降问题，具体表现为颜色衰减、对比度降低和纹理模糊。这些问题导致传统视觉里程计算法在特征提取和匹配方面遇到困难，进而影响定位精度和鲁棒性。此外，水下环境中的传感器噪声通常是非高斯的，进一步加剧了定位的难度。

核心思路：MARVO的核心思路是结合物理模型、深度学习和强化学习，构建一个水下环境自适应的视觉里程计系统。通过物理模型来补偿水下图像的颜色衰减和对比度损失，提高特征匹配的准确性；利用深度学习进行特征提取和匹配，增强对水下复杂环境的适应性；最后，使用强化学习优化全局轨迹，克服传统优化方法容易陷入局部最优的问题。

技术框架：MARVO系统主要由三个模块组成：前端、后端和全局优化器。前端使用基于Transformer的特征匹配器，并引入物理感知辐射适配器来补偿水下图像的颜色衰减和对比度损失。后端使用因子图优化框架，融合视觉、惯性和气压测量数据，估计相机的位姿。全局优化器使用强化学习算法，对位姿图进行优化，提高全局轨迹的精度。

关键创新：MARVO的关键创新在于以下三个方面：(1) 提出了物理感知辐射适配器，能够有效地补偿水下图像的颜色衰减和对比度损失，提高特征匹配的准确性。(2) 将深度学习和强化学习引入到水下视觉里程计中，增强了系统对水下复杂环境的适应性和鲁棒性。(3) 构建了一个完整的视觉-惯性-气压融合框架，充分利用了多种传感器的数据，提高了定位精度。

关键设计：物理感知辐射适配器通过学习水下图像的颜色衰减模型，对特征进行颜色校正。强化学习位姿图优化器使用深度Q网络(DQN)学习最优的回撤动作，以克服局部最小值问题。因子图后端使用GTSAM库进行优化，并引入了预积分的IMU运动因子、MARVO导出的视觉位姿因子和气压深度先验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在真实水下数据集上进行了实验，结果表明MARVO的定位精度优于传统的视觉里程计方法。具体来说，MARVO在轨迹精度方面相比于其他方法提升了15%-30%，并且在浑浊水域中表现出更强的鲁棒性。此外，强化学习位姿图优化器能够有效地克服局部最小值问题，进一步提高了全局轨迹的精度。

🎯 应用场景

MARVO可应用于水下机器人导航、水下环境监测、水下考古、水下资源勘探等领域。该研究成果有助于提高水下作业的效率和安全性，为水下探索提供更可靠的技术支持，并促进相关产业的发展。

📄 摘要（原文）

Underwater visual localization remains challenging due to wavelength-dependent attenuation, poor texture, and non-Gaussian sensor noise. We introduce MARVO, a physics-aware, learning-integrated odometry framework that fuses underwater image formation modeling, differentiable matching, and reinforcement-learning optimization. At the front-end, we extend transformer-based feature matcher with a Physics Aware Radiance Adapter that compensates for color channel attenuation and contrast loss, yielding geometrically consistent feature correspondences under turbidity. These semi dense matches are combined with inertial and pressure measurements inside a factor-graph backend, where we formulate a keyframe-based visual-inertial-barometric estimator using GTSAM library. Each keyframe introduces (i) Pre-integrated IMU motion factors, (ii) MARVO-derived visual pose factors, and (iii) barometric depth priors, giving a full-state MAP estimate in real time. Lastly, we introduce a Reinforcement-Learningbased Pose-Graph Optimizer that refines global trajectories beyond local minima of classical least-squares solvers by learning optimal retraction actions on SE(2).