有序边缘视觉里程计

室内定位更稳

以有序边缘特征同时保留纹理与结构信息，并在帧间关联与联合优化中维持边缘形状完整性，使位姿估计更精确。

Mingrui, Liu · Xingxing, Zuo · Huang, Renlang · Minglei, Zhao · 陈积明 · Li, Liang

IEEE Transactions on Robotics 2025

技术优势

边缘不再零散

将零散边缘像素顺序化聚类为组织化簇，跨帧关联时可保留更多纹理与结构信息。

帧间关联更稳

组织化边缘可在多帧间进行边缘级关联，建立共视图，提升一致性。

跟踪更鲁棒

基于边缘而非像素构造残差，抗噪能力强，帧间配准更准确。

结构保形

通过形状保持的边缘拟合方法，在联合优化中维持边缘结构完整性。

应用场景

• 移动机器人定位：为移动机器人提供不依赖纹理丰富度的室内定位方案。
• 无人机导航：边缘特征在低纹理或弱光场景下依然可靠，适合无人机室内导航。
• 人形机器人导航：结构信息保留完整，有利于人形机器人在复杂室内的自主导航。
• 室内建图：局部建图仅用组织化边缘，保持结构完整性，适合室内地图构建。
• 具身智能定位：高效跟踪与精确建图可作为具身智能定位的轻量化感知模块。