Metric, inertially aligned monocular state estimation via kinetodynamic priors

📄 arXiv: 2511.20496v1 📥 PDF

作者: Jiaxin Liu, Min Li, Wanting Xu, Liang Li, Jiaqi Yang, Laurent Kneip

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-25

💡 一句话要点

提出基于运动动力学先验的单目惯性对齐状态估计方法，解决非刚性机器人平台的位姿估计问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 非刚性位姿估计 单目视觉里程计 运动动力学先验 形变-力模型 连续时间B样条

📋 核心要点

  1. 现有刚体位姿估计方法在动态变形的柔性机器人平台上失效，难以实现精确的状态估计。
  2. 利用多层感知器学习形变-力模型，并结合连续时间B样条运动学模型，建立视觉和物理的联系。
  3. 实验表明，该方法在非刚性平台上实现了鲁棒和精确的位姿估计，并解决了单目视觉里程计中的尺度和重力恢复问题。

📝 摘要（中文）

本文针对柔性机器人系统精确状态估计的挑战，特别是对于动态变形结构导致刚体假设失效的平台。本文提出了一种方法，将现有的刚体位姿估计方法扩展到非刚性系统。该方法基于两个核心假设：首先，弹性特性由一个单射的形变-力模型捕获，并通过多层感知器有效地学习；其次，使用连续时间B样条运动学模型求解平台的固有平滑运动。通过连续应用牛顿第二定律，该方法在视觉导出的轨迹加速度和预测的形变引起的加速度之间建立物理联系。实验表明，该方法不仅能够对非刚性平台进行鲁棒和精确的位姿估计，而且正确建模的平台物理特性能够激发惯性传感特性。我们在一个简单的弹簧-相机系统上验证了这种可行性，并展示了它如何鲁棒地解决单目视觉里程计中通常不适定的尺度和重力恢复问题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决柔性机器人平台由于动态变形导致传统刚体位姿估计方法失效的问题。现有方法无法准确建模非刚性平台的运动学和动力学特性，导致位姿估计精度下降，甚至无法工作。此外，单目视觉里程计通常面临尺度不确定性和重力方向估计困难的问题，尤其是在缺乏良好初始化的情况下。

核心思路：论文的核心思路是将视觉信息与平台的物理模型相结合，利用运动动力学先验来约束位姿估计。通过学习形变-力模型，并结合连续时间B样条运动学模型，建立视觉导出的轨迹加速度与形变引起的加速度之间的物理联系。这种物理约束能够提高位姿估计的鲁棒性和精度，并解决单目视觉里程计中的尺度和重力恢复问题。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 视觉信息处理模块，用于提取图像特征并估计轨迹加速度；2) 形变-力模型学习模块，使用多层感知器学习平台的弹性特性；3) 运动学模型构建模块，使用连续时间B样条表示平台的运动轨迹；4) 状态估计模块，利用扩展卡尔曼滤波或类似的优化方法，融合视觉信息和物理模型，估计平台的位姿和速度。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将平台的物理模型融入到位姿估计中，利用运动动力学先验来约束视觉估计结果。与传统的基于几何特征的视觉里程计方法相比，该方法能够更好地处理非刚性平台的变形，并提高位姿估计的鲁棒性和精度。此外，该方法还能够解决单目视觉里程计中的尺度和重力恢复问题，无需额外的传感器或初始化信息。

关键设计：形变-力模型使用多层感知器进行学习，输入为平台的形变状态，输出为形变引起的力。连续时间B样条用于表示平台的运动轨迹，其控制点可以通过优化方法进行调整。状态估计模块使用扩展卡尔曼滤波，将视觉信息和物理模型进行融合。损失函数的设计需要考虑视觉重投影误差、形变-力模型的预测误差以及运动学模型的平滑性约束。

📊 实验亮点

该论文在一个简单的弹簧-相机系统上验证了所提出方法的可行性。实验结果表明，该方法能够鲁棒地估计非刚性平台的位姿，并解决单目视觉里程计中通常不适定的尺度和重力恢复问题。与传统的视觉里程计方法相比，该方法在非刚性平台上具有更高的精度和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于柔性机器人的位姿估计、控制和导航等领域。例如，可用于柔性手术机器人、柔性臂的末端执行器位姿估计、以及可变形结构的自主导航等。该方法能够提高柔性机器人在复杂环境中的适应性和操作精度，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Accurate state estimation for flexible robotic systems poses significant challenges, particular for platforms with dynamically deforming structures that invalidate rigid-body assumptions. This paper tackles this problem and allows to extend existing rigid-body pose estimation methods to non-rigid systems. Our approach hinges on two core assumptions: first, the elastic properties are captured by an injective deformation-force model, efficiently learned via a Multi-Layer Perceptron; second, we solve the platform's inherently smooth motion using continuous-time B-spline kinematic models. By continuously applying Newton's Second Law, our method establishes a physical link between visually-derived trajectory acceleration and predicted deformation-induced acceleration. We demonstrate that our approach not only enables robust and accurate pose estimation on non-rigid platforms, but that the properly modeled platform physics instigate inertial sensing properties. We demonstrate this feasibility on a simple spring-camera system, and show how it robustly resolves the typically ill-posed problem of metric scale and gravity recovery in monocular visual odometry.