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A User-Guided Framework for Visual Odometry Algorithm Selection and Composition
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PRE
AI
DOI：10.1109/tcds.2026.3667590.png)
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摘要
En 中文
视觉里程计（VO）在无人系统中发挥着关键作用，其性能直接决定了定位的精度和稳定性。然而，现有的VO选择方法通常依赖专家知识或单一性能指标，限制了其在多样化用户偏好、环境和设备约束下的适应性。本文提出了一种用户引导的VO算法选择与组合框架，命名为UG-VOS，该框架将选择过程建模为受用户偏好和环境上下文驱动的认知决策系统。首先，我们设计了一个场景自适应选择模块，通过将轻量级适配器嵌入到Transformer编码器中，以自适应地建模环境特征，并联合优化前端和后端算法选择。其次，我们提出了一个多目标评估模块，将用户偏好与环境上下文和VO性能相结合，以指导算法选择，实现了精度、效率和系统资源使用之间的平衡折衷。在多样化数据集上的实验表明，UG-VOS相比现有方法始终能实现更优的算法组合，提供了精度与资源效率之间稳健的折衷。
Keyword:
Algorithm composition
algorithm selection
cognitive systems
user-guided decision making
visual odometry (VO)
期刊
IF:
4.9
论文数:
1.1K
被引数:
3.5K
机构
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