ASPIRE-VINS: Adaptive Spline-based Visual-inertial Navigation System With Robust 3D Measurement Residuals
作者: Kwangyik Jung, Eungchang Mason Lee, Taekjun Oh, Hyun Myung
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-13
备注: 8 pages, 5 figures. Accepted for publication in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), June 2026
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 9, pp. 10625-10632, 2026
💡 一句话要点
提出ASPIRE-VINS以解决视觉惯性导航系统的灵活性不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉惯性导航 自适应节点放置 多分辨率样条 三维测量空间 轨迹建模 动态环境 机器人导航
📋 核心要点
- 现有的视觉惯性导航系统在处理任意时间戳的残差评估时灵活性不足，限制了其应用。
- ASPIRE-VINS通过自适应节点放置、多个分辨率样条和三维测量空间残差来优化轨迹建模，提升了系统的动态响应能力。
- 实验结果显示，ASPIRE-VINS在轨迹误差上优于现有基线，验证了其在多种运动和传感条件下的有效性。
📝 摘要（中文）
视觉惯性导航系统通过融合视觉和惯性数据来估计六自由度运动。现代离散时间方法结合IMU预积分提供了强大的准确性和效率，但在评估任意时间戳的残差或需要运动依赖的时间分辨率时，基于关键帧的表示可能不够灵活。连续时间样条函数通过将轨迹表示为平滑的时间函数来解决此问题，但均匀间隔的节点可能无法充分表示快速动态或过度参数化静态区间。本文提出了ASPIRE-VINS，一个结合自适应节点放置、多个分辨率样条和三维测量空间残差的连续时间VINS框架。实验表明，ASPIRE-VINS在不同运动和传感条件下实现了与对比基线相当或更低的轨迹误差，展示了运动自适应连续时间轨迹建模的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视觉惯性导航系统在处理动态运动时的灵活性不足问题，尤其是在评估任意时间戳的残差时的局限性。现有方法通常依赖于均匀间隔的关键帧，导致在快速动态或静态区间的表现不佳。
核心思路：ASPIRE-VINS的核心思想是通过自适应节点放置（AKP）和多个分辨率样条（MRS）来实现连续时间轨迹建模，从而提高系统对运动变化的响应能力。通过在局部运动变化较大的区域动态调整节点位置，系统能够更好地捕捉快速动态。
技术框架：ASPIRE-VINS的整体架构包括三个主要模块：自适应节点放置模块、多个分辨率样条模块和三维测量空间残差模块。自适应节点放置根据局部运动变化动态分配节点，多个分辨率样条在切线空间中进行局部细化，而三维测量空间残差则通过对齐变换特征与校准观测光线来提供一致性。
关键创新：ASPIRE-VINS的主要创新在于结合了自适应节点放置和多分辨率样条，使得轨迹建模能够根据运动情况灵活调整，显著提高了对动态场景的适应能力。这与传统的均匀节点方法形成了鲜明对比。
关键设计：在设计中，节点的放置依据局部运动变化进行动态调整，样条的细化则通过设定的边界条件进行控制。此外，三维测量空间残差的计算涉及到对变换特征和观测光线的精确对齐，以确保测量的一致性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ASPIRE-VINS在轨迹误差上与对比基线相比具有竞争力，甚至在某些情况下表现出更低的误差，验证了其在多种运动和传感条件下的有效性，展示了运动自适应连续时间轨迹建模的优势。
🎯 应用场景
ASPIRE-VINS可广泛应用于机器人导航、无人驾驶汽车、增强现实等领域，尤其是在复杂和动态环境中，能够提供更为精确的定位和导航能力。其自适应特性使得系统能够在多变的运动条件下保持高效的性能，具有重要的实际价值和未来发展潜力。
📄 摘要（原文）
Visual-inertial navigation systems estimate six-degree-of-freedom motion by fusing visual and inertial data. Modern discrete-time methods with IMU preintegration provide strong accuracy and efficiency, but keyframe-based representations can be less flexible when residuals must be evaluated at arbitrary timestamps or when motion-dependent temporal resolution is needed. Continuous-time splines address this issue by representing the trajectory as a smooth temporal function, but uniformly spaced knots can under-represent rapid dynamics or over-parameterize static intervals. This letter proposes ASPIRE-VINS, a continuous-time VINS framework that combines adaptive knot placement (AKP), multi-resolution splines (MRS), and 3D measurement-space residuals (3D-MSR). AKP allocates knots according to local motion variation, MRS adds bounded local refinement in tangent space, and 3D-MSR provides bearing consistency by aligning transformed features with calibrated observation rays in 3D measurement space. Experiments show that ASPIRE-VINS achieves competitive or lower trajectory errors than the compared baselines, demonstrating the effectiveness of motion-adaptive continuous-time trajectory modeling under diverse motion and sensing conditions.