基于 IMU 的事件-based 双目视觉里程计

事件-based 视觉里程计的直接方法通过建立隐式数据关联来求解映射和相机姿态跟踪子问题，从而利用事件的生成模型。当前领域的主流工作在这方面面临计算复杂度高和跟踪精度有限的瓶颈。本文在提高精度和效率方面改进了我们之前的直接管线。为加快映射运算，我们提出了一种根据事件局部动态特性进行边缘像素抽样的高效策略。通过结合时域双目结果和静态双目结果，映射在完整性和局部平滑性方面的性能也得到提升。为规避相机姿态跟踪在恢复一般 6-DoF 运动 yaw 分量时出现的退化问题，我们引入了通过预积分方式引入的陀螺仪测量值作为先验。公开数据集上的实验验证了我们的改进。我们将我们的管线作为开源软件发布，以供未来研究使用。