learning-based VO.pdf

在本篇文章中，作者介绍了第一个基于学习的视觉里程计（VO）模型——TartanVO，该模型能够泛化到多种数据集和真实世界场景，并在具有挑战性的场景中超越了几何基础方法。通过利用提供大量复杂环境中多样合成数据的SLAM数据集TartanAir，作者提出了一个规模可调的损失函数，并将相机内参整合进模型中。实验表明，通过仅在合成数据上训练得到的单一模型TartanVO，无需任何微调即可泛化到如KITTI和EuRoC这样的真实世界数据集上，在具有挑战性的轨迹中表现出了对几何基础方法的显著优势。论文的主要贡献包括：提出了一种泛化能力强的学习型视觉里程计模型；开发了大规模的TartanAir数据集以支持深度学习方法；并为视觉里程计的未来研究工作提供了开源代码。 在视觉SLAM领域，基于视觉的同时定位与地图构建（Visual SLAM）对于自主机器人系统越来越重要，这主要得益于图像的普遍可用性和丰富的信息含量。视觉里程计（VO）是视觉SLAM系统中的一个基本组成部分。尽管在几何基础方法和学习基础方法上都取得了显著进步，但为现实应用开发一个鲁棒和可靠的视觉里程计方法仍然是一个具有挑战性的难题。几何基础方法在许多实际情况中不够鲁棒，而尽管在多个视觉任务中，包括物体识别、语义分割、深度重建和光流等方面，学习基础方法显示出了鲁棒性能，但VO方面尚未出现同样的故事。广泛认为，利用大量数据，基于深度神经网络的方法可以学习到比工程方法更好的特征提取器，从而产生更强大和鲁棒的模型。但目前尚未看到深度学习模型在VO方面超越了几何基础方法。 TartanVO是第一个泛化性强的学习型VO模型，它能在多个数据集和现实世界场景中表现良好，并且在具有挑战性的场景中超过了基于几何的方法。为了实现这一成果，作者利用了TartanAir这个SLAM数据集，它提供了在挑战性环境中大量的多样化合成数据。为了使VO模型能跨数据集泛化，作者提出了一种按比例缩放的损失函数，并将相机内参整合到模型中。实验表明，仅使用合成数据训练的单一模型TartanVO，在无需任何微调的情况下，可以泛化到KITTI和EuRoC等真实世界数据集上，并在具有挑战性的轨迹中表现出了显著的优势。 关键词：视觉里程计（Visual Odometry）、泛化（Generalization）、深度学习（Deep Learning）、光流（Optical Flow） 视觉里程计是自动驾驶机器人系统的关键技术之一。通过使用连续从相机获得的图像序列，视觉里程计能够估计相机的运动。从视觉SLAM的两个主要组成部分——定位和地图构建中，视觉里程计主要处理的是定位部分。在自动驾驶系统中，这允许机器人或自动驾驶汽车能够对自身的运动轨迹进行建模和理解，从而实现复杂的导航任务。 本文中，作者提出的TartanVO模型采用了深度学习框架，充分利用了大规模合成数据集TartanAir，该数据集通过模拟真实世界中的多种不同场景来训练模型，增强了模型的泛化能力。在深度学习中，通过大量数据的训练，可以学习到能够提取有效特征的神经网络结构，从而在不同环境下都能得到稳定的性能表现。此外，TartanVO模型中使用的规模可调损失函数和相机内参整合，确保了在没有对数据集进行微调的情况下，模型依然能够在真实世界数据集上运行良好。这种泛化能力的提升，对于视觉里程计来说意义重大，因为它减少了在不同环境或数据集上重复训练的需要，节省了时间和资源。 在视觉里程计领域，传统的基于几何的方法往往依赖于特征匹配和三维重建技术。它们利用图像之间的几何关系来估计相机的运动。然而，在实际应用中，尤其是在动态变化或光照条件复杂的情况下，这些方法可能不够鲁棒。通过学习的方法，例如TartanVO模型，可以通过端到端的训练方式直接从图像中学习运动估计，避免了复杂的特征工程，提高了系统的鲁棒性和准确性。 基于学习的视觉里程计模型TartanVO的提出，是视觉里程计领域的一次重要进步。它不仅具有良好的泛化能力，还在多个真实世界数据集上展现了优异的表现，为自动驾驶和机器人系统的发展提供了新的可能性。