SMF-VO: Direct Ego-Motion Estimation via Sparse Motion Fields

📄 arXiv: 2511.09072v1 📥 PDF

作者: Sangheon Yang, Yeongin Yoon, Hong Mo Jung, Jongwoo Lim

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-11-12

💡 一句话要点

提出基于稀疏运动场的直接视觉里程计SMF-VO，适用于资源受限设备。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 视觉里程计 稀疏运动场 直接法 运动估计 资源受限设备

📋 核心要点

  1. 传统VO/VIO方法依赖姿态估计，需要维护大规模地图和持续优化，计算成本高昂。
  2. SMF-VO直接从稀疏光流估计线速度和角速度，避免了姿态估计和landmark跟踪。
  3. SMF-VO在Raspberry Pi 5上实现了超过100 FPS，展示了其高效性和竞争力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种稀疏运动场视觉里程计(SMF-VO)，这是一种轻量级的“运动中心”框架。与传统的视觉里程计(VO)和视觉惯性里程计(VIO)方法依赖于“姿态中心”范式不同，SMF-VO直接从稀疏光流估计瞬时线速度和角速度，无需显式的姿态估计或昂贵的landmark跟踪。该方法采用了一种通用的基于3D射线的运动场公式，可以精确地处理各种相机模型，包括广角镜头。SMF-VO在基准数据集上表现出卓越的效率和具有竞争力的精度，仅使用CPU在Raspberry Pi 5上实现了超过100 FPS的速度。这项工作为传统方法建立了一种可扩展且高效的替代方案，使其非常适合移动机器人和可穿戴设备。

🔬 方法详解

问题定义：传统视觉里程计（VO）和视觉惯性里程计（VIO）方法通常采用“姿态中心”的范式，即通过构建局部地图并从中估计相机绝对姿态。这种方法需要维护大规模的地图，并进行持续的地图优化，导致计算量巨大，难以在资源受限的设备上实现实时性能。因此，如何在计算资源有限的平台上实现高效、准确的视觉里程计是一个关键问题。

核心思路：SMF-VO的核心思路是采用一种“运动中心”的范式，直接从图像中的稀疏光流估计相机的瞬时线速度和角速度，从而避免了显式的姿态估计和landmark跟踪。这种方法通过直接估计运动参数，减少了计算量，提高了效率。

技术框架：SMF-VO的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 图像采集：从相机获取图像序列。2) 特征提取与匹配：提取图像中的稀疏特征点，并计算它们的光流。3) 运动场估计：利用光流信息，估计相机的瞬时线速度和角速度。4) 轨迹积分：将估计的瞬时速度进行积分，得到相机的运动轨迹。

关键创新：SMF-VO最重要的技术创新点在于其“运动中心”的范式，以及通用的基于3D射线的运动场公式。与传统的“姿态中心”方法相比，SMF-VO直接估计运动参数，避免了复杂的地图维护和优化过程。此外，该方法采用的3D射线运动场公式可以精确地处理各种相机模型，包括广角镜头，提高了算法的适用性。

关键设计：SMF-VO的关键设计包括：1) 稀疏特征点的选择：选择具有代表性的稀疏特征点，以减少计算量。2) 光流计算方法：采用高效的光流计算方法，以保证实时性。3) 运动场估计方法：设计鲁棒的运动场估计方法，以抵抗噪声和异常值的影响。4) 损失函数设计：设计合适的损失函数，以优化估计的运动参数。

📊 实验亮点

SMF-VO在Raspberry Pi 5上实现了超过100 FPS的运行速度，证明了其卓越的效率。在基准数据集上的实验结果表明，SMF-VO在精度上与传统方法具有竞争力，同时显著降低了计算成本。这些结果表明，SMF-VO是一种高效、准确且适用于资源受限设备的视觉里程计方法。

🎯 应用场景

SMF-VO具有广泛的应用前景，特别是在资源受限的移动机器人和可穿戴设备领域。例如，它可以用于无人机的自主导航、增强现实（AR）设备的姿态跟踪、以及智能手机的视觉定位等。该方法的高效性和准确性使其成为这些应用场景的理想选择，并有望推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Traditional Visual Odometry (VO) and Visual Inertial Odometry (VIO) methods rely on a 'pose-centric' paradigm, which computes absolute camera poses from the local map thus requires large-scale landmark maintenance and continuous map optimization. This approach is computationally expensive, limiting their real-time performance on resource-constrained devices. To overcome these limitations, we introduce Sparse Motion Field Visual Odometry (SMF-VO), a lightweight, 'motion-centric' framework. Our approach directly estimates instantaneous linear and angular velocity from sparse optical flow, bypassing the need for explicit pose estimation or expensive landmark tracking. We also employed a generalized 3D ray-based motion field formulation that works accurately with various camera models, including wide-field-of-view lenses. SMF-VO demonstrates superior efficiency and competitive accuracy on benchmark datasets, achieving over 100 FPS on a Raspberry Pi 5 using only a CPU. Our work establishes a scalable and efficient alternative to conventional methods, making it highly suitable for mobile robotics and wearable devices.