PERCEPTION
DB-VIO:具有增强视觉-惯性表示的双分支视觉惯性里程计
Ziyu Wan, Lin Zhao
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出DB-VIO,一种双分支视觉惯性里程计框架,通过引入深度线索和显式姿态先验增强视觉-惯性表示,并将位姿估计解耦为旋转和平移专用分支。实验表明,该方法在自动驾驶和空中机器人基准上实现了最先进性能,相比基线提升20%。
关键词
visual inertial odometrydual-branchdepth cuesrotation-translation decouplingstate estimation
相关论文
PERCEPTION
📊 22,245 引用
Artificial intelligence: a modern approach
1995
PERCEPTION
📊 14,348 引用
Are we ready for autonomous driving? The KITTI vision benchmark suite
Andreas Geiger, P Lenz, R. Urtasun
2012
PERCEPTION
开放获取📊 9,777 引用
TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
Martı́n Abadi, Ashish Agarwal, Paul Barham 等 20 位作者
2016
PERCEPTION
📊 9,681 引用
Vision meets robotics: The KITTI dataset
Andreas Geiger, Philip Lenz, Christoph Stiller 等 4 位作者
2013