【摘 要】
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随着自动驾驶和智能机器人的不断发展,自主定位技术得到广泛的研究与应用。视觉惯导里程计（Visual Inertial Odometry,VIO）算法是自主定位技术的常用技术之一,基于深度学习的VIO算法在鲁棒性方面表现出优秀的竞争力,但是现有的基于监督学习的VIO算法需要花费大量的时间来平衡位移和旋转的训练,且只简单考虑位移和旋转之间的平衡,过于理想化;另一方面,目前的深度学习VIO算法的网络架构
【基金项目】
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国家自然科学基金（61871193）; 广东省自然科学基金重点项目（2018B030311049）; 广东省重点科技领域研发计划（2019B090912001）
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随着自动驾驶和智能机器人的不断发展,自主定位技术得到广泛的研究与应用。视觉惯导里程计（Visual Inertial Odometry,VIO）算法是自主定位技术的常用技术之一,基于深度学习的VIO算法在鲁棒性方面表现出优秀的竞争力,但是现有的基于监督学习的VIO算法需要花费大量的时间来平衡位移和旋转的训练,且只简单考虑位移和旋转之间的平衡,过于理想化;另一方面,目前的深度学习VIO算法的网络架构过于庞大且泛化能力较弱。针对上述问题,本文对深度学习VIO算法进行了深入研究,具体工作如下:（1）在现有的基于监督学习的VIO算法中,位移标签和旋转标签的数量级相差极大,需要多次训练网络选择合适的平衡系数来平衡位移和旋转的学习,操作过于繁琐且没有考虑到位移内部和旋转内部之间的数量级平衡,从而导致VIO算法训练不充分。针对这一问题,本文研究基于标签标准化的深度学习VIO算法,将训练集所有的位移和旋转标签分别转换到标准正态分布,避免需要多次训练来选择平衡系数,且考虑到位移内部和旋转内部的数量级平衡。本文在KITTI数据集上进行测试,结果证明本文算法相比同类算法提高42.7%的位移精度和68.3%的旋转精度,同时本文算法对数据的鲁棒性也优于同类算法。（2）在通过标签标准化来方便快捷的获得位移和旋转平衡的基础上,针对现有的深度学习VIO算法体积庞大、不够轻量化以及在高数据损坏率下缺乏对图像数据和惯导数据鲁棒性等问题,本文对液态时间常量递归神经网络（Liquid Time-Constant Recurrent Neural Networks,LTC-RNN）进行研究,使用LTC-RNN来进行惯导特征的提取和位姿回归,以达到降低深度学习VIO算法神经网络参数量的同时提高对数据损坏的鲁棒性。本文在KITTI数据集上进行训练和测试,结果证明本文算法与同类型的算法相比减少55%的参数量,同时在位移精度和旋转精度上分别提高1.5%和15%,且在高数据损坏率下仍然具有较好的位姿估计性能。
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