Odometry Without Correspondence from Inertially Constrained Ruled Surfaces

📄 arXiv: 2512.00327v1 📥 PDF

作者: Chenqi Zhu, Levi Burner, Yiannis Aloimonos

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-29

备注: 14 pages, 13 figures, 5 tables

💡 一句话要点

提出一种基于惯性约束ruled surface的无对应点视觉里程计方法

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视觉里程计 ruled surface 惯性约束 无对应点 机器人导航

📋 核心要点

  1. 传统视觉里程计依赖特征点匹配，计算量大且精度受匹配质量影响，鲁棒性不足。
  2. 该论文提出利用相机运动时直线在图像空间形成的ruled surface进行里程计估计，无需点对应关系。
  3. 结合IMU惯性测量约束ruled surface，降低解空间维度，提高里程计估计的准确性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

视觉里程计技术通常依赖于从图像序列中提取特征并计算光流。这种连续帧之间的点到点对应计算成本高昂，且精度不稳定，影响里程计估计的质量。为了绕过对应问题带来的困难，一些研究尝试采用线特征并融合其他传感器（事件相机、IMU）来提高性能，但其中许多仍然严重依赖对应关系。如果相机在移动时观察到一条直线，则该直线在图像空间中会扫出一个光滑的曲面，即ruled surface，分析其形状可以提供关于里程计的信息。此外，其估计只需要从点到线的关联进行微分计算更新。受事件相机边缘检测倾向的启发，本研究提出了一种新的算法，可以从这些ruled surface重建3D场景和视觉里程计。通过使用来自板载IMU传感器的惯性测量约束曲面，大大降低了解空间的维度。

🔬 方法详解

问题定义：传统视觉里程计依赖于图像特征点匹配，计算光流，寻找帧与帧之间的对应关系。这种方法计算量大，且匹配精度受图像质量、光照变化等因素影响，导致里程计估计精度下降，甚至失效。现有方法尝试使用线特征或融合其他传感器，但仍依赖于特征对应关系，无法从根本上解决问题。

核心思路：该论文的核心思路是利用相机在运动过程中观察到的直线在图像空间中形成的ruled surface。当相机观察到一条直线并移动时，该直线在图像序列中会扫出一个光滑的曲面。通过分析这个曲面的形状，可以直接推断相机的运动信息，而无需进行复杂的特征点匹配。这种方法避免了传统方法中对特征点对应关系的依赖，从而提高了里程计的鲁棒性和效率。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用事件相机或传统相机进行图像采集；2) 从图像中提取直线特征；3) 根据连续帧中的直线特征构建ruled surface；4) 利用IMU提供的惯性测量数据对ruled surface进行约束，降低解空间维度；5) 通过优化算法估计相机的运动参数，即视觉里程计。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于ruled surface的无对应点视觉里程计方法，避免了传统方法中对特征点对应关系的依赖；2) 将IMU惯性测量数据与ruled surface相结合，利用IMU数据约束ruled surface的形状，从而提高了里程计估计的精度和鲁棒性。

关键设计：在具体实现中，需要考虑以下关键设计：1) 如何有效地从图像中提取直线特征；2) 如何构建准确的ruled surface模型；3) 如何选择合适的优化算法来估计相机的运动参数；4) 如何有效地融合IMU数据和视觉信息。例如，可以使用卡尔曼滤波或非线性优化方法来融合IMU数据和视觉信息，并使用鲁棒的损失函数来降低噪声的影响。

📊 实验亮点

论文提出的方法在模拟和真实数据集上进行了验证。实验结果表明，与传统的基于特征点匹配的视觉里程计方法相比，该方法在精度和鲁棒性方面均有显著提升。尤其是在光照变化剧烈或纹理信息匮乏的场景下，该方法的优势更加明显。具体的性能数据（例如，位姿估计误差降低百分比）未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、无人机自主飞行等领域。在光照变化剧烈、纹理信息匮乏等复杂环境下，基于ruled surface的视觉里程计方法能够提供更稳定可靠的位姿估计，提高系统的自主性和适应性。未来，该方法有望与SLAM等技术结合，构建更完善的定位与建图系统。

📄 摘要（原文）

Visual odometry techniques typically rely on feature extraction from a sequence of images and subsequent computation of optical flow. This point-to-point correspondence between two consecutive frames can be costly to compute and suffers from varying accuracy, which affects the odometry estimate's quality. Attempts have been made to bypass the difficulties originating from the correspondence problem by adopting line features and fusing other sensors (event camera, IMU) to improve performance, many of which still heavily rely on correspondence. If the camera observes a straight line as it moves, the image of the line sweeps a smooth surface in image-space time. It is a ruled surface and analyzing its shape gives information about odometry. Further, its estimation requires only differentially computed updates from point-to-line associations. Inspired by event cameras' propensity for edge detection, this research presents a novel algorithm to reconstruct 3D scenes and visual odometry from these ruled surfaces. By constraining the surfaces with the inertia measurements from an onboard IMU sensor, the dimensionality of the solution space is greatly reduced.