FoundationSLAM: Unleashing the Power of Depth Foundation Models for End-to-End Dense Visual SLAM

📄 arXiv: 2512.25008v1 📥 PDF

作者: Yuchen Wu, Jiahe Li, Fabio Tosi, Matteo Poggi, Jin Zheng, Xiao Bai

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-31

💡 一句话要点

FoundationSLAM：利用深度基础模型实现端到端稠密视觉SLAM

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉SLAM 单目SLAM 稠密重建 深度学习 光流估计

📋 核心要点

  1. 现有基于光流的SLAM方法缺乏几何一致性，导致跟踪和建图精度受限，鲁棒性不足。
  2. FoundationSLAM利用深度基础模型指导光流估计，建立几何感知的对应关系，实现一致的深度和姿态推断。
  3. 实验表明，FoundationSLAM在多个数据集上实现了更高的轨迹精度和稠密重建质量，并能实时运行。

📝 摘要（中文）

本文提出FoundationSLAM，一个基于学习的单目稠密SLAM系统，旨在解决以往基于光流的方法中缺乏几何一致性的问题，从而实现更准确和鲁棒的跟踪和建图。核心思想是通过利用基础深度模型的指导，将光流估计与几何推理相结合。为此，我们首先开发了一个混合光流网络，该网络产生具有几何感知的对应关系，从而能够在不同的关键帧之间实现一致的深度和姿态推断。为了加强全局一致性，我们提出了一个双一致性捆绑调整层，该层在多视图约束下联合优化关键帧姿态和深度。此外，我们引入了一种可靠性感知细化机制，通过区分可靠和不确定区域来动态调整光流更新过程，从而在匹配和优化之间形成闭环反馈。大量实验表明，FoundationSLAM在多个具有挑战性的数据集上实现了卓越的轨迹精度和稠密重建质量，同时以18 FPS的实时速度运行，展示了对各种场景的强大泛化能力和方法的实际适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的基于光流的单目稠密SLAM系统，由于缺乏明确的几何约束，容易出现累积误差，导致轨迹漂移和重建质量下降。尤其是在光照变化、快速运动或缺乏纹理的场景中，光流估计的准确性会受到严重影响，进而影响SLAM系统的整体性能。因此，如何提升光流估计的几何一致性，是提升单目稠密SLAM系统性能的关键挑战。

核心思路：FoundationSLAM的核心思路是利用预训练的深度基础模型（Foundation Depth Models）提供的先验知识，指导光流估计过程，从而增强光流的几何一致性。通过将深度信息融入光流估计，可以有效地约束光流的搜索范围，减少错误匹配，并提高深度和姿态估计的准确性。这种方法将深度学习的强大表征能力与传统的几何约束相结合，有望实现更鲁棒和精确的SLAM系统。

技术框架：FoundationSLAM的整体框架包含以下几个主要模块：1) 混合光流网络（Hybrid Flow Network）：用于估计几何感知的对应关系，融合了传统光流估计和深度信息。2) 双一致性捆绑调整层（Bi-Consistent Bundle Adjustment Layer）：用于在多视图约束下联合优化关键帧的姿态和深度，保证全局一致性。3) 可靠性感知细化机制（Reliability-Aware Refinement）：用于动态调整光流更新过程，区分可靠和不确定区域，形成匹配和优化之间的闭环反馈。整个流程首先通过混合光流网络提取特征并估计光流，然后利用双一致性捆绑调整层进行全局优化，最后通过可靠性感知细化机制进行局部调整。

关键创新：FoundationSLAM的关键创新在于将深度基础模型引入到单目稠密SLAM系统中，并设计了一系列模块来充分利用深度信息。与传统的基于光流的SLAM系统相比，FoundationSLAM能够更好地处理光照变化、快速运动和缺乏纹理等挑战性场景，从而实现更准确和鲁棒的跟踪和建图。此外，双一致性捆绑调整层和可靠性感知细化机制也进一步提升了系统的全局一致性和局部精度。

关键设计：混合光流网络的设计融合了传统光流估计方法和深度信息，具体实现细节未知。双一致性捆绑调整层可能采用了基于图优化的方法，将关键帧的姿态和深度作为节点，将多视图约束作为边，构建一个图模型，然后通过迭代优化算法求解。可靠性感知细化机制可能使用了不确定性估计方法，例如方差估计或Dropout等，来评估光流估计的可靠性，并根据可靠性动态调整光流更新的权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FoundationSLAM在多个具有挑战性的数据集上实现了卓越的轨迹精度和稠密重建质量。具体性能数据未知，但摘要中提到该系统能够以18 FPS的实时速度运行，展示了其强大的泛化能力和实际应用价值。与现有的基于光流的SLAM系统相比，FoundationSLAM在精度和鲁棒性方面都有显著提升。

🎯 应用场景

FoundationSLAM具有广泛的应用前景，例如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域。该系统能够提供高精度、鲁棒的定位和建图能力，为这些应用提供关键的技术支持。未来，可以进一步研究如何将FoundationSLAM与语义信息相结合，实现更智能化的SLAM系统。

📄 摘要（原文）

We present FoundationSLAM, a learning-based monocular dense SLAM system that addresses the absence of geometric consistency in previous flow-based approaches for accurate and robust tracking and mapping. Our core idea is to bridge flow estimation with geometric reasoning by leveraging the guidance from foundation depth models. To this end, we first develop a Hybrid Flow Network that produces geometry-aware correspondences, enabling consistent depth and pose inference across diverse keyframes. To enforce global consistency, we propose a Bi-Consistent Bundle Adjustment Layer that jointly optimizes keyframe pose and depth under multi-view constraints. Furthermore, we introduce a Reliability-Aware Refinement mechanism that dynamically adapts the flow update process by distinguishing between reliable and uncertain regions, forming a closed feedback loop between matching and optimization. Extensive experiments demonstrate that FoundationSLAM achieves superior trajectory accuracy and dense reconstruction quality across multiple challenging datasets, while running in real-time at 18 FPS, demonstrating strong generalization to various scenarios and practical applicability of our method.