ROFT-VINS: Robust Feature Tracking-based Visual-Inertial State Estimation for Harsh Environment

📄 arXiv: 2603.18746v1 📥 PDF

作者: Sanghyun Park, Soohee Han

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-19

备注: 6 pages, published ICCAS 2024

期刊: S. Park and S. Han, "ROFT-VINS: Robust Feature Tracking-based Visual-Inertial State Estimation for Harsh Environment," 2024 24th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS) 2024, pp. 508-513

DOI: 10.23919/ICCAS63016.2024.10773196

💡 一句话要点

提出基于深度学习的鲁棒特征跟踪方法，提升VIO在恶劣环境下的定位精度

🎯 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 特征跟踪 深度学习 鲁棒性 恶劣环境

📋 核心要点

  1. 相机SLAM/里程计依赖视觉特征跟踪，但在纹理少或光照变化剧烈时性能下降。
  2. 利用深度学习提升视觉特征跟踪的鲁棒性，使其在恶劣环境下也能稳定工作。
  3. 将该方法集成到VINS-Fusion中进行评估，验证了其在实际VIO系统中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用深度学习来鲁棒地跟踪单目相机图像中的视觉特征的方法。该方法即使在纹理匮乏的环境和光照快速变化的场景中也能可靠地运行。此外，通过将该方法集成到常用的视觉惯性里程计(VIO)系统VINS-Fusion(单目-惯性)中，评估了所提出方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉SLAM和里程计系统，特别是基于相机的系统，在纹理匮乏、光照变化剧烈等恶劣环境下，视觉特征跟踪容易失败，导致定位精度下降甚至系统崩溃。因此，如何在恶劣环境下实现鲁棒的视觉特征跟踪是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用深度学习强大的特征提取和匹配能力，学习到对光照变化和纹理缺失不敏感的视觉特征描述子。通过深度学习模型，可以提取更具区分性的特征，从而提高特征跟踪的鲁棒性。

技术框架：该方法将深度学习特征跟踪模块集成到VINS-Fusion框架中。VINS-Fusion是一个基于滑动窗口的优化框架，融合了视觉和惯性信息。深度学习模块负责提取和匹配图像特征，并将匹配结果提供给VINS-Fusion进行位姿估计和地图构建。整体流程包括：图像采集、深度学习特征提取、特征匹配、VINS-Fusion位姿估计和优化。

关键创新：该方法的关键创新在于利用深度学习提升了视觉特征跟踪的鲁棒性，使其能够适应恶劣环境。与传统的基于手工设计的特征（如SIFT、ORB）相比，深度学习方法能够学习到更具适应性的特征表示，从而提高跟踪的稳定性和准确性。

关键设计：论文中可能涉及的关键设计包括：深度学习模型的选择（例如，使用卷积神经网络CNN或Transformer），损失函数的设计（例如，使用Triplet Loss或Contrastive Loss来学习具有区分性的特征描述子），以及训练数据的选择（例如，使用包含各种光照条件和纹理变化的图像数据集）。具体的网络结构和参数设置未知，需要参考论文原文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过将提出的深度学习特征跟踪方法集成到VINS-Fusion中，并在恶劣环境下进行了实验验证。实验结果表明，该方法能够显著提高VIO系统的定位精度和鲁棒性，尤其是在光照变化剧烈和纹理匮乏的场景下，相较于传统方法有明显的性能提升。具体的性能数据和提升幅度未知，需要参考论文原文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、无人机、自动驾驶等领域，尤其是在光照条件恶劣、纹理信息匮乏的环境下，例如矿井、隧道、水下等场景。鲁棒的视觉里程计能够提高移动机器人的自主导航能力，扩展其应用范围，并提升安全性。

📄 摘要（原文）

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) and Odometry are important systems for estimating the position of mobile devices, such as robots and cars, utilizing one or more sensors. Particularly in camera-based SLAM or Odometry, effectively tracking visual features is important as it significantly impacts system performance. In this paper, we propose a method that leverages deep learning to robustly track visual features in monocular camera images. This method operates reliably even in textureless environments and situations with rapid lighting changes. Additionally, we evaluate the performance of our proposed method by integrating it into VINS-Fusion (Monocular-Inertial), a commonly used Visual-Inertial Odometry (VIO) system.