AsynEVO: Asynchronous Event-Driven Visual Odometry for Pure Event Streams

📄 arXiv: 2402.16398v3 📥 PDF

作者: Zhixiang Wang, Xudong Li, Yizhai Zhang, Panfeng Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2025-01-06)

备注: Submitted to IEEE

💡 一句话要点

提出AsynEVO以解决事件相机视觉里程计效率问题

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

关键词: 事件相机 视觉里程计 高斯过程回归 运动估计 异步处理 动态滑动窗口 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有的视觉里程计方法在处理事件相机数据时，往往存在运行性能差或未能充分利用高时间分辨率的问题。
  2. 本文提出的AsynEVO通过稀疏高斯过程回归，设计了异步前端和并行动态滑动窗口后端，有效推断运动轨迹。
  3. 实验结果显示，AsynEVO在公共数据集和实际场景中表现出竞争力的精度和优越的鲁棒性，尤其在重复纹理场景中表现突出。

📝 摘要（中文）

事件相机是一种仿生视觉传感器，能够异步测量每个像素的亮度变化。其高时间分辨率和异步特性为机器人运动状态估计提供了巨大潜力。现有方法在运行性能或高时间分辨率利用上存在不足。为此，本文提出了一种基于稀疏高斯过程回归的异步事件驱动视觉里程计（AsynEVO），旨在高效推断纯事件流中的运动轨迹。具体而言，设计了异步前端管道以适应事件驱动特征跟踪并管理特征轨迹，同时在稀疏高斯过程回归框架内提出了并行动态滑动窗口后端。实验结果表明，AsynEVO在精度和鲁棒性方面优于现有方法，尤其在高速度运动估计中表现突出。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有视觉里程计方法在处理事件相机数据时的效率和精度问题，尤其是运行性能差和高时间分辨率利用不足的痛点。

核心思路：提出AsynEVO，通过稀疏高斯过程回归来高效推断运动轨迹，设计异步前端和并行动态滑动窗口后端，以适应事件驱动特征跟踪。

技术框架：AsynEVO的整体架构包括异步前端管道用于特征跟踪和管理，和基于稀疏高斯过程回归的并行动态滑动窗口后端，确保运动轨迹的高效推断。

关键创新：动态边际化策略的引入确保了高斯过程回归的一致性和稀疏性，这是与现有方法的本质区别，提升了算法的效率和精度。

关键设计：在设计中，采用了稀疏高斯过程回归的框架，设置了动态滑动窗口参数，以适应不同场景下的运动估计需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AsynEVO在公共数据集和真实场景中表现出竞争力的精度，尤其在重复纹理场景中，利用高时间分辨率的优势，显著提升了运动估计的准确性和鲁棒性。相较于增量方法，AsynEVO在计算效率上有显著提升。

🎯 应用场景

AsynEVO的研究成果可广泛应用于机器人导航、无人驾驶、增强现实等领域，尤其是在需要高精度和高速度运动估计的场景中，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Event cameras are bio-inspired vision sensors that asynchronously measure per-pixel brightness changes.The high-temporal resolution and asynchronicity of event cameras offer great potential for estimating robot motion states. Recent works have adopted the continuous-time estimation methods to exploit the inherent nature of event cameras. However, existing methods either have poor runtime performance or neglect the high-temporal resolution of event cameras. To alleviate it, an Asynchronous Event-driven Visual Odometry (AsynEVO) based on sparse Gaussian Process (GP) regression is proposed to efficiently infer the motion trajectory from pure event streams. Concretely, an asynchronous frontend pipeline is designed to adapt event-driven feature tracking and manage feature trajectories; a parallel dynamic sliding-window backend is presented within the framework of sparse GP regression on $SE(3)$. Notably, a dynamic marginalization strategy is employed to ensure the consistency and sparsity of this GP regression. Experiments conducted on public datasets and real-world scenarios demonstrate that AsynEVO achieves competitive precision and superior robustness compared to the state-of-the-art.The experiment in the repeated-texture scenario indicates that the high-temporal resolution of AsynEVO plays a vital role in the estimation of high-speed movement. Furthermore, we show that the computational efficiency of AsynEVO significantly outperforms the incremental method.