结合自适应衰减时间曲面与极性感知跟踪的单目事件-惯性里程计

事件相机因其在低功耗、高动态范围和无运动模糊方面相较于传统相机的优势而备受关注。本文提出了一种单目事件-惯性里程计，结合了基于自适应衰减核的时间曲面与极性感知跟踪。我们利用自适应衰减时间曲面从异步事件中提取纹理信息，该曲面能够适应事件流的动态特性并增强环境纹理的表示。然而，极性加权时间曲面在运动方向改变时会受到事件极性反转的影响。为了减轻其对特征跟踪的不利影响，我们通过引入额外的极性反转时间曲面来优化特征跟踪，以增强鲁棒性。与视觉-惯性和事件-惯性里程计方法的对比分析表明，我们的方法优于现有技术，并在各种数据集上取得了具有竞争力的结果。