Good Weights: Proactive, Adaptive Dead Reckoning Fusion for Continuous and Robust Visual SLAM

📄 arXiv: 2509.22910v1 📥 PDF

作者: Yanwei Du, Jing-Chen Peng, Patricio A. Vela

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-26

备注: 8 pages, 9 figures, 1 table. Submitted to IEEE Conference

💡 一句话要点

提出Good Weights算法，融合视觉SLAM与里程计，提升弱纹理环境下的定位鲁棒性

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

关键词: 视觉SLAM 航位推算 传感器融合 自适应加权 弱纹理环境

📋 核心要点

  1. 视觉SLAM在弱纹理环境中易失效，而航位推算里程计虽短期可靠但长期漂移。
  2. Good Weights算法自适应融合视觉SLAM和航位推算，提升姿态估计的连续性和准确性。
  3. 实验表明，该方法在实际场景中能有效提高视觉SLAM的性能和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

视觉SLAM依赖于外观线索进行定位和场景理解，但在弱纹理或视觉退化的环境中（例如，纯色墙壁或低光照），会导致较差的姿态估计和跟踪丢失。然而，机器人通常配备有提供某种形式的航位推算里程计的传感器，其具有合理的短期性能但长期性能不可靠。本文提出的Good Weights (GW) 算法提供了一个框架，用于自适应地将航位推算 (DR) 与被动视觉SLAM集成，以实现连续和准确的帧级姿态估计。重要的是，它描述了如何修改综合SLAM系统中的所有模块，以将DR纳入其设计。自适应加权在视觉跟踪不可靠时增加DR的影响，并在视觉特征信息强时减少DR的影响，从而保持姿态跟踪而不过度依赖DR。Good Weights为移动导航提供了一个实用的解决方案，可以提高视觉SLAM的性能和鲁棒性。在收集的数据集和实际部署中的实验证明了Good Weights的优势。

🔬 方法详解

问题定义：视觉SLAM在纹理匮乏或光照不足等视觉退化环境中，由于缺乏可靠的视觉特征，容易出现定位精度下降甚至跟踪丢失的问题。虽然机器人通常配备有里程计等传感器，可以在短期内提供相对准确的位姿估计，但长期运行会累积误差，导致漂移。因此，如何在视觉信息不足的情况下，有效利用里程计信息来提升视觉SLAM的鲁棒性和精度是一个关键问题。

核心思路：Good Weights算法的核心思想是自适应地融合视觉SLAM和航位推算里程计的信息。该算法通过动态调整视觉SLAM和里程计的权重，在视觉信息可靠时，主要依赖视觉SLAM的结果；而在视觉信息不可靠时，增加里程计的权重，以维持姿态跟踪。这种自适应加权策略避免了过度依赖单一传感器信息，从而提高了系统的整体鲁棒性。

技术框架：Good Weights算法需要对整个SLAM系统进行修改，以集成航位推算信息。具体来说，系统包含以下几个主要模块：1) 视觉SLAM模块，负责提取视觉特征并进行位姿估计；2) 航位推算模块，负责从里程计等传感器获取位姿信息；3) 自适应加权模块，根据视觉信息的质量动态调整视觉SLAM和航位推算的权重；4) 位姿融合模块，将加权后的视觉SLAM和航位推算结果进行融合，得到最终的位姿估计。

关键创新：Good Weights算法的关键创新在于其自适应加权策略。该策略能够根据视觉信息的质量动态调整视觉SLAM和航位推算的权重，从而在视觉信息可靠时充分利用视觉信息，而在视觉信息不可靠时依靠里程计信息。这种自适应性使得系统能够在各种环境下保持良好的性能。

关键设计：自适应加权模块是Good Weights算法的关键。该模块需要设计一个合适的指标来衡量视觉信息的质量，例如，可以根据提取到的视觉特征的数量、质量或匹配程度来评估。然后，根据该指标，设计一个加权函数，动态调整视觉SLAM和航位推算的权重。具体的加权函数可以采用线性函数、指数函数或其他形式的函数，需要根据实际情况进行调整和优化。

📊 实验亮点

实验结果表明，Good Weights算法能够显著提高视觉SLAM在弱纹理环境下的性能。在收集的数据集上，与传统的视觉SLAM算法相比，Good Weights算法能够降低位姿估计的误差，并减少跟踪丢失的次数。在实际部署中，Good Weights算法也表现出良好的鲁棒性和适应性，能够应对各种复杂的环境条件。

🎯 应用场景

Good Weights算法可应用于各种移动机器人导航场景，尤其是在弱纹理、光照变化等视觉条件不佳的环境中。例如，家庭服务机器人可以在光线较暗的房间或单调的走廊中实现更稳定的导航；工业机器人可以在仓库等环境中进行更精确的定位和路径规划；自动驾驶汽车可以在隧道、地下车库等场景中提升定位的可靠性。该算法的实际价值在于提高机器人在复杂环境下的自主导航能力，未来有望在更多领域得到应用。

📄 摘要（原文）

Given that Visual SLAM relies on appearance cues for localization and scene understanding, texture-less or visually degraded environments (e.g., plain walls or low lighting) lead to poor pose estimation and track loss. However, robots are typically equipped with sensors that provide some form of dead reckoning odometry with reasonable short-time performance but unreliable long-time performance. The Good Weights (GW) algorithm described here provides a framework to adaptively integrate dead reckoning (DR) with passive visual SLAM for continuous and accurate frame-level pose estimation. Importantly, it describes how all modules in a comprehensive SLAM system must be modified to incorporate DR into its design. Adaptive weighting increases DR influence when visual tracking is unreliable and reduces when visual feature information is strong, maintaining pose track without overreliance on DR. Good Weights yields a practical solution for mobile navigation that improves visual SLAM performance and robustness. Experiments on collected datasets and in real-world deployment demonstrate the benefits of Good Weights.