VibES：用于持久事件感知的诱导振动
计算机视觉与模式识别
2026-01-13 v2 机器人学
摘要
事件相机是一类受生物启发的传感器，可异步测量每个像素的强度变化。在静态或低运动场景的固定光照条件下，刚性安装的事件相机无法产生任何事件，从而不适用于大多数计算机视觉任务。为了解决这一局限性，最近的工作研究了运动诱导的事件刺激，这通常需要复杂的硬件或额外的光学组件。相比之下，我们引入了一种轻量级方法，通过使用一个简单的旋转不平衡质量块来诱导周期性振动运动，从而维持持久的事件生成。该方法与一个运动补偿流程相结合，该流程可移除注入的运动，并为下游感知任务产生干净的、运动校正后的事件。我们开发了一个硬件原型来演示我们的方法，并在真实世界数据集上对其进行评估。我们的方法可靠地恢复了运动参数，并且与无运动诱导的事件感知相比，改善了图像重建和边缘检测。
引用
@article{arxiv.2508.19094,
title = {VibES: Induced Vibration for Persistent Event-Based Sensing},
author = {Vincenzo Polizzi and Stephen Yang and Quentin Clark and Jonathan Kelly and Igor Gilitschenski and David B. Lindell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.19094},
year = {2026}
}
备注
Accepted to the IEEE International Conference on 3D Vision (3DV), Vancouver, BC, Canada, Mar 20-23, 2026