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MomentBA框架通过各向异性不确定性建模增强视觉里程计

研究人员开发了MomentBA，一个新颖的捆绑调整框架，旨在通过考虑各向异性对应不确定性来提高视觉里程计的准确性。该方法直接从局部相似性响应的二阶空间矩推导不确定性，避免了额外的协方差预测网络的需要。通过将这些几何诱导的不确定性纳入捆绑调整，MomentBA实现了更鲁棒的轨迹估计和更低的旋转误差，在基准数据集上优于现有的基于特征和基于学习的方法。