Efficient Active Training for Deep LiDAR Odometry

📄 arXiv: 2509.03211v1 📥 PDF

作者: Beibei Zhou, Zhiyuan Zhang, Zhenbo Song, Jianhui Guo, Hui Kong

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出主动学习框架，高效训练深度LiDAR里程计，提升泛化性。

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

关键词: LiDAR里程计 主动学习 深度学习 训练效率 模型泛化

📋 核心要点

  1. 深度LiDAR里程计模型需要大量多样化的训练数据以适应不同环境，导致训练效率低下。
  2. 提出主动训练框架，通过初始训练集选择（ITSS）和主动增量选择（AIS）策略，选择最具信息量的训练数据。
  3. 实验表明，该方法仅使用52%的序列数据量即可达到全数据集训练的性能，提升了训练效率和模型鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种主动训练框架，旨在选择性地从多样化环境中提取训练数据，从而减少训练负担并增强模型泛化能力。该框架基于两个关键策略：初始训练集选择（ITSS）和主动增量选择（AIS）。ITSS通过将一般天气下的运动序列分解为节点和边进行详细的轨迹分析，优先选择多样化的序列，形成丰富的初始训练数据集，用于训练基础模型。对于难以分析的复杂序列，尤其是在具有挑战性的降雪天气条件下，AIS使用场景重建和预测不一致性来迭代地选择训练样本，从而完善模型以处理各种真实场景。跨数据集和天气条件的实验验证了该方法的有效性。值得注意的是，该方法仅使用52%的序列量即可达到全数据集训练的性能，证明了主动训练范式的训练效率和鲁棒性。通过优化训练过程，该方法为更敏捷、更可靠的LiDAR里程计系统奠定了基础，使其能够以更高的精度导航各种环境条件。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度LiDAR里程计模型需要大量的训练数据，尤其是在面对不同环境和天气条件时，为了保证模型的泛化能力，往往需要收集和标注大量的训练数据，这导致了训练成本高昂，效率低下。此外，并非所有数据都对模型训练有益，冗余数据会降低训练效率。

核心思路：本文的核心思路是通过主动学习的方式，从大量未标注的数据中选择最具信息量和代表性的数据进行训练，从而在保证模型性能的前提下，显著减少训练数据量，提高训练效率。通过初始训练集选择（ITSS）和主动增量选择（AIS）两种策略，分别针对不同类型的数据进行选择。

技术框架：该主动训练框架主要包含两个阶段：初始训练集选择（ITSS）和主动增量选择（AIS）。ITSS阶段主要针对一般天气条件下的数据，通过轨迹分析选择多样化的序列作为初始训练集。AIS阶段主要针对复杂天气条件下的数据，利用场景重建和预测不一致性迭代选择训练样本。整个流程首先使用ITSS构建初始训练集并训练基础模型，然后使用AIS不断迭代地选择新的训练样本，并用新样本微调模型，直至模型性能达到预期。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的主动学习框架，该框架能够根据数据的特性，自适应地选择最具信息量的训练样本。ITSS策略通过轨迹分析来选择多样化的序列，AIS策略则利用场景重建和预测不一致性来选择复杂环境下的样本。这种结合了先验知识和模型反馈的主动学习方法，能够有效地提高训练效率和模型泛化能力。

关键设计：ITSS阶段，将运动序列分解为节点和边，通过分析轨迹的长度、方向变化等特征来评估序列的多样性。AIS阶段，使用场景重建误差和预测不一致性作为选择标准。具体而言，场景重建误差是指模型重建的场景与真实场景之间的差异，预测不一致性是指模型在不同视角下对同一场景的预测结果之间的差异。选择重建误差大和预测不一致性高的样本进行训练，可以有效地提高模型对复杂环境的适应能力。具体的损失函数和网络结构细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该主动训练框架仅使用52%的序列数据量，即可达到全数据集训练的性能水平。这表明该方法能够有效地选择最具信息量的训练样本，显著提高训练效率。此外，该方法在复杂天气条件下也表现出良好的鲁棒性，证明了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、三维地图重建等领域。通过主动学习，可以显著减少LiDAR里程计模型训练所需的数据量，降低开发成本，并提高模型在复杂环境下的鲁棒性和泛化能力。未来，该方法有望推广到其他感知任务和传感器模态，例如视觉里程计、多传感器融合等。

📄 摘要（原文）

Robust and efficient deep LiDAR odometry models are crucial for accurate localization and 3D reconstruction, but typically require extensive and diverse training data to adapt to diverse environments, leading to inefficiencies. To tackle this, we introduce an active training framework designed to selectively extract training data from diverse environments, thereby reducing the training load and enhancing model generalization. Our framework is based on two key strategies: Initial Training Set Selection (ITSS) and Active Incremental Selection (AIS). ITSS begins by breaking down motion sequences from general weather into nodes and edges for detailed trajectory analysis, prioritizing diverse sequences to form a rich initial training dataset for training the base model. For complex sequences that are difficult to analyze, especially under challenging snowy weather conditions, AIS uses scene reconstruction and prediction inconsistency to iteratively select training samples, refining the model to handle a wide range of real-world scenarios. Experiments across datasets and weather conditions validate our approach's effectiveness. Notably, our method matches the performance of full-dataset training with just 52\% of the sequence volume, demonstrating the training efficiency and robustness of our active training paradigm. By optimizing the training process, our approach sets the stage for more agile and reliable LiDAR odometry systems, capable of navigating diverse environmental conditions with greater precision.