自适应注意力预测机制的低功耗视觉惯性里程计

"一种基于自适应注意力-预测机制的视觉惯性里程计，旨在解决在低功耗平台（如智能手机）上实现鲁棒且高效的位姿估计问题。该论文由阮文龙和王晶共同撰写，他们分别是一名计算机视觉方向的研究生和一名专注于商业网络智能的副教授。" 本文介绍的是一种改进的视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，VIO）方法，它利用自适应注意力-预测特征选择器来增强基于VINS（Visual-Inertial Navigation System）的传统VIO系统。在机器人视觉领域，视觉惯性里程计已经取得了显著的进步，它结合了摄像头的视觉信息和惯性测量单元（IMU）的数据，以提供连续的位置和姿态估计。然而，在资源有限的低功耗设备上，如智能手机，实现这样的实时、高精度定位仍然面临挑战。 论文提出的方案称为自适应注意力-预期机制的视觉惯性里程计，其创新点在于引入了注意力分布模块和运动信息前向预测模块。这两个模块通过自适应调整机制来控制，使得系统能够动态地关注对位姿估计最有用的特征，并对未来运动进行预测，从而提高估计的稳定性和准确性。 注意力分布模块根据场景内容自适应地分配权重给不同的视觉特征，确保在复杂或动态环境下也能有效提取关键信息。这种注意力机制有助于减少环境变化或光照条件对定位性能的影响，提高鲁棒性。 运动信息前向预测模块则是利用过去的运动信息来预测未来的运动趋势。这种预测能力使得系统能在新数据到达之前做出初步的估计，进一步优化了实时性能。在低功耗平台上，这样的预处理可以减轻实时计算的负担，同时提升系统的效率。 这一研究为低功耗设备上的视觉惯性定位提供了一种新的解决方案，通过自适应的注意力机制和运动预测，增强了在资源受限条件下的定位性能。这一工作对于移动设备上的导航、自动驾驶以及增强现实等应用具有重要的理论与实践意义。