arXiv ID:
2603.09653
arXiv 提交日期: 2026-03-10
OTPL-VIO:基于最优传输线特征关联与自适应不确定性的鲁棒视觉惯性里程计 / OTPL-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry with Optimal Transport Line Association and Adaptive Uncertainty
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种新的视觉惯性里程计系统,它通过一种无需训练的最优传输方法来匹配线特征,并自适应地调整线特征的权重,从而在纹理稀疏或光照突变的恶劣环境中,比现有方法更准确、更鲁棒地估计设备的位置和姿态。