SUPER -- A Framework for Sensitivity-based Uncertainty-aware Performance and Risk Assessment in Visual Inertial Odometry

📄 arXiv: 2512.14189v1 📥 PDF

作者: Johannes A. Gaus, Daniel Häufle, Woo-Jeong Baek

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-16

💡 一句话要点

SUPER：基于敏感度的视觉惯性里程计性能与风险评估框架

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视觉惯性里程计 风险评估 不确定性量化 舒尔补 实时系统

📋 核心要点

  1. 现有VO/VIO系统缺乏运行时风险评估能力，无法有效应对不确定性带来的潜在问题。
  2. SUPER框架通过敏感度分析传播不确定性，利用舒尔补块推导实时风险指标，实现后端无关的风险评估。
  3. 实验表明，SUPER能有效预测轨迹退化，提升20%，并以高召回率启动停止/重定位策略，计算成本低。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SUPER（基于敏感度的不确定性感知性能和风险评估）的通用且可解释的框架，用于在视觉惯性里程计（VIO）中进行实时风险评估。该框架通过敏感度传播不确定性。其科学创新在于推导了一种后端无关的实时风险指标，该指标利用高斯-牛顿法正规矩阵的舒尔补块来传播不确定性。实际上，舒尔补反映了敏感性，即不确定性对风险发生的影响。该框架在无需ground truth的情况下，基于残差大小、几何条件和短期时间趋势来估计风险。实验表明，该框架能够可靠地提前50帧预测轨迹退化，性能比基线提高了20%。此外，SUPER能够以89.1%的召回率启动停止或重定位策略。该框架与后端无关，并以低于0.2%的额外CPU成本实时运行。实验表明SUPER提供了一致的不确定性估计。SLAM评估突出了其在长时程建图中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉里程计（VO）、视觉惯性里程计（VIO）和SLAM系统虽然在精度上取得了显著进展，但大多缺乏在运行时评估风险的能力。这意味着系统无法及时识别和应对潜在的轨迹退化或定位失败，从而影响整体的鲁棒性和可靠性。尤其是在复杂或动态环境中，这种风险评估能力的缺失会带来严重的安全隐患。

核心思路：SUPER框架的核心思路是利用敏感度分析来量化不确定性对系统性能和风险的影响。通过分析高斯-牛顿法正规矩阵的舒尔补块，可以有效地捕捉到局部参数的不确定性如何影响全局状态估计的风险。这种方法允许系统在不依赖于ground truth的情况下，实时地评估潜在的风险，并采取相应的措施。

技术框架：SUPER框架主要包含以下几个关键模块：1) 不确定性传播模块：利用舒尔补块来传播局部参数的不确定性。2) 风险评估模块：基于残差大小、几何条件和短期时间趋势等因素，结合传播的不确定性，计算实时风险指标。3) 决策模块：根据风险指标，决定是否需要停止当前操作或启动重定位策略。整个框架设计为后端无关，可以与不同的VO/VIO系统集成。

关键创新：SUPER框架的关键创新在于提出了一种基于舒尔补块的实时风险指标。与传统的基于滤波器的方法相比，该方法能够更有效地捕捉到局部参数之间的相关性，从而提供更准确的不确定性估计。此外，该框架的设计使其能够独立于特定的后端优化器工作，具有很强的通用性和可扩展性。

关键设计：SUPER框架的关键设计包括：1) 舒尔补块的计算和利用：通过高效的舒尔补块计算方法，降低了计算复杂度，使其能够满足实时性要求。2) 风险指标的定义：综合考虑了残差大小、几何条件和时间趋势等多个因素，以更全面地评估风险。3) 决策阈值的设定：通过实验确定合适的阈值，以平衡风险预测的准确性和召回率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SUPER框架能够可靠地提前50帧预测轨迹退化，性能比基线提高了20%。此外，SUPER能够以89.1%的召回率启动停止或重定位策略，有效避免了定位失败。该框架的额外CPU成本低于0.2%，表明其具有很高的计算效率，可以满足实时性要求。SLAM评估也验证了SUPER在长时程建图中的有效性。

🎯 应用场景

SUPER框架可广泛应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过实时风险评估，系统能够更安全、更可靠地在复杂环境中运行。例如，在自动驾驶中，SUPER可以帮助车辆及时识别潜在的定位风险，并采取避让或减速等措施，从而避免事故的发生。在增强现实中，SUPER可以提高定位的鲁棒性，从而提供更稳定的增强现实体验。

📄 摘要（原文）

While many visual odometry (VO), visual-inertial odometry (VIO), and SLAM systems achieve high accuracy, the majority of existing methods miss to assess risks at runtime. This paper presents SUPER (Sensitivity-based Uncertainty-aware PErformance and Risk assessment) that is a generic and explainable framework that propagates uncertainties via sensitivities for real-time risk assessment in VIO. The scientific novelty lies in the derivation of a real-time risk indicator that is backend-agnostic and exploits the Schur complement blocks of the Gauss-Newton normal matrix to propagate uncertainties. Practically, the Schur complement captures the sensitivity that reflects the influence of the uncertainty on the risk occurrence. Our framework estimates risks on the basis of the residual magnitudes, geometric conditioning, and short horizon temporal trends without requiring ground truth knowledge. Our framework enables to reliably predict trajectory degradation 50 frames ahead with an improvement of 20% to the baseline. In addition, SUPER initiates a stop or relocalization policy with 89.1% recall. The framework is backend agnostic and operates in real time with less than 0.2% additional CPU cost. Experiments show that SUPER provides consistent uncertainty estimates. A SLAM evaluation highlights the applicability to long horizon mapping.