TCB-VIO：面向全光学平面二进制增强型视觉惯性里程计
机器人学
2025-10-07 v1
摘要
当视觉算法实现于称为焦平面传感器处理器阵列（FPSP）的下一代传感器上时，可以直接在图像传感器上执行视觉算法，其中每个像素都有一个处理器。FPSP大大提高了延迟，减少了视觉传感器数据传输到处理器之间的瓶颈问题。FPSP加速了诸如视觉惯性里程计（VIO）等基于视觉的算法。然而，VIO框架因基于视觉的姿态估计而受到空间漂移的困扰， whilst 时间漂移则源于惯性测量。FPSP通过以高帧率运行来匹配惯性测量的高频输出，规避了空间漂移。本文提出了TCB-VIO，即一个在250 FPS的高帧率下运行的 tightly-coupled 6自由度VIO，采用Multi-State Constraint Kalman Filter（MSCKF），其惯性测量率为400 Hz。TCB-VIO在Rovio、VINS-Mono和ORB-SLAM3等最先进方法中表现优异。
引用
@article{arxiv.2510.03919,
title = {TCB-VIO: Tightly-Coupled Focal-Plane Binary-Enhanced Visual Inertial Odometry},
author = {Matthew Lisondra and Junseo Kim and Glenn Takashi Shimoda and Kourosh Zareinia and Sajad Saeedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.03919},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IEEE Robotics and Automation Letters