RA-L论文分享 Stereo-DEVO

全文概述

Stereo-DEVO是一种基于双目事件相机的视觉里程计系统，解决了单目DEVO算法中的尺度误差问题，并实现了实时位姿估计。该系统在夜间复杂光照和高速运动场景下表现出色，荣获2025年CVPR Workshop事件相机SLAM挑战赛第一名。

Stereo-DEVO的核心改进

Stereo-DEVO通过引入静态双目约束模块，利用双目事件相机的数据流生成事件体素网格，并在位姿估计模块中加入双目约束，有效消除了单目尺度不确定性。该系统还重构为可实时运行的框架，显著提高了精度。

实验验证与性能评估

Stereo-DEVO在多个大尺度场景（如hnu_campus和zurich_city09）及室内高速场景（drone fast）中进行了测试，展示了其在弱光、强噪声和快速运动条件下的鲁棒性。实验结果表明，该系统在各种复杂环境下均能实现稳定的位姿估计。

计算性能分析

Stereo-DEVO在不同硬件平台上进行了耗时分析，包括台式机、笔记本电脑和嵌入式平台。结果显示，该系统可以在台式机上以15Hz的帧率稳定实时运行，具有良好的计算性能。

开源与未来研究

为了推动该领域的进一步研究，Stereo-DEVO算法将在GitHub上开源。此外，该工作荣获2025年CVPR Workshop事件相机SLAM挑战赛的第一名，展示了其在学术界和工业界的认可度。