Brain-Inspired Visual Odometry: Balancing Speed and Interpretability through a System of Systems Approach

📄 arXiv: 2312.13162v1 📥 PDF

作者: Habib Boloorchi Tabrizi, Christopher Crick

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2023-12-20

备注: https://www.american-cse.org/csci2023 is website of conference and conference name is CSCI2023

💡 一句话要点

提出脑启发视觉里程计系统，平衡速度、精度与可解释性，用于自主导航。

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

关键词: 视觉里程计 自主导航 深度学习 全连接网络 因果推理

📋 核心要点

  1. 传统视觉里程计在计算速度和精度之间存在权衡，难以同时满足实时性和准确性需求。
  2. 该论文提出了一种结合传统VO方法和定制FCN的系统，独立处理每个自由度，并利用因果推理提高可解释性。
  3. 实验结果表明，该系统在不牺牲精度的情况下显著提高了处理速度，RMSE降低高达5%。

📝 摘要（中文）

本研究旨在解决视觉里程计(VO)系统中速度、精度和可解释性之间的关键平衡问题，这对于自主导航和机器人技术至关重要。传统VO系统通常面临计算速度和位姿估计精度之间的权衡。为此，我们引入了一种创新的系统，该系统协同结合了传统VO方法和专门定制的全连接网络(FCN)。我们的系统独特之处在于它在FCN中独立处理每个自由度，并强调因果推理以增强可解释性。这可以对各种自由度的相对位姿误差(RPE)进行详细而准确的评估，从而更全面地了解不同环境中的参数变化和运动动态。值得注意的是，我们的系统在不牺牲精度的情况下，显著提高了处理速度。在某些情况下，它实现了高达5%的均方根误差(RMSE)降低，展示了其有效弥合VO研究中长期存在的速度和精度差距的能力。这一进步代表着在开发更高效、更可靠的VO系统方面迈出了重要一步，并在实时导航和机器人系统中具有广泛的应用。

🔬 方法详解

问题定义：视觉里程计(VO)需要在速度和精度之间进行权衡。传统方法要么速度快但精度低，要么精度高但速度慢，难以满足实时性要求高的应用场景。此外，传统VO方法通常缺乏可解释性，难以理解系统内部的运行机制。

核心思路：该论文的核心思路是将传统VO方法与深度学习方法相结合，利用传统VO方法提供初始位姿估计，然后使用全连接网络(FCN)对位姿进行优化。通过独立处理每个自由度，并引入因果推理，提高系统的可解释性。

技术框架：该系统由传统VO模块和全连接网络(FCN)模块组成。传统VO模块负责提取图像特征并进行初始位姿估计。FCN模块接收传统VO模块的输出，并对每个自由度进行独立优化。系统整体流程为：输入图像 -> 传统VO模块 -> 初始位姿估计 -> FCN模块 -> 位姿优化 -> 输出位姿。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 将传统VO方法与深度学习方法相结合，实现了速度和精度的平衡；2) 独立处理每个自由度，提高了系统的可解释性；3) 引入因果推理，增强了对系统内部运行机制的理解。

关键设计：FCN的网络结构未知。损失函数的设计目标是最小化相对位姿误差(RPE)。具体的参数设置未知。

📊 实验亮点

该系统在特定场景下实现了高达5%的均方根误差(RMSE)降低，表明其在精度方面具有显著优势。同时，该系统在不牺牲精度的情况下，显著提高了处理速度，有效弥合了传统VO方法中速度和精度之间的差距。这些实验结果证明了该方法在平衡速度、精度和可解释性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要实时定位和导航的场景，例如自动驾驶、机器人导航、无人机飞行等。通过提高视觉里程计的速度、精度和可解释性，可以提升这些系统的可靠性和安全性，并为更高级的自主决策提供支持。未来，该方法有望扩展到更复杂的环境和任务中。

📄 摘要（原文）

In this study, we address the critical challenge of balancing speed and accuracy while maintaining interpretablity in visual odometry (VO) systems, a pivotal aspect in the field of autonomous navigation and robotics. Traditional VO systems often face a trade-off between computational speed and the precision of pose estimation. To tackle this issue, we introduce an innovative system that synergistically combines traditional VO methods with a specifically tailored fully connected network (FCN). Our system is unique in its approach to handle each degree of freedom independently within the FCN, placing a strong emphasis on causal inference to enhance interpretability. This allows for a detailed and accurate assessment of relative pose error (RPE) across various degrees of freedom, providing a more comprehensive understanding of parameter variations and movement dynamics in different environments. Notably, our system demonstrates a remarkable improvement in processing speed without compromising accuracy. In certain scenarios, it achieves up to a 5% reduction in Root Mean Square Error (RMSE), showcasing its ability to effectively bridge the gap between speed and accuracy that has long been a limitation in VO research. This advancement represents a significant step forward in developing more efficient and reliable VO systems, with wide-ranging applications in real-time navigation and robotic systems.