arXiv cs.RO 机器人学· Haolan Zhang, Thanh Nguyen Canh, Chenghao Li, Ziyan Gao, Xiongwen Jiang, Nak Young Chong·2026-10-07 12:00· 1 天前AI 评分51

Con-DSO：学习短时程一致性先验的 RGB-D 直接稀疏里程计

Con-DSO: Learning Short-Horizon Consistency Priors for RGB-D Direct Sparse Odometry

AI 导读

Con-DSO 提出一种一致性感知的 RGB-D 直接稀疏里程计框架，通过双分支一致性网络预测像素级光度与几何不确定性，并以解耦的光度-几何加权方案融入关键帧跟踪。在五个公开 RGB-D 基准上，其绝对轨迹误差在 ICL-NUIM 上降低超过 20%，在 RGB-D Scenes V2、TUM/BONN 和 OpenLORIS 上降低约 50% 至 80%。

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