计算机视觉与深度学习 ｜ 视觉里程计技术全景解析：从原理到前沿应用

一、定义与核心价值

视觉里程计（Visual Odometry, VO）是通过分析连续图像序列估计相机或移动载体6自由度位姿（3个平移+3个旋转参数）的技术，其核心目标是从视觉数据中提取运动信息，实现对设备轨迹的实时跟踪[1][3][15]。与传统轮速里程计依赖物理接触不同，VO通过摄像头获取的环境视觉特征进行定位，在复杂地形（如火星表面、崎岖山路）和动态场景中具有独特优势[7]。

作为同时定位与地图构建（SLAM）系统的关键组件，VO专注于短期运动估计，而SLAM还需结合回环检测和全局优化构建一致地图[7][29]。这种技术分工使VO成为自动驾驶、机器人导航等领域的基础模块，其精度直接影响上层决策系统的可靠性。

二、技术原理与分类体系

2.1 基本工作流程

VO系统通常遵循"四步走"框架：

1. 图像预处理：畸变校正、灰度化及时间同步[9]
2. 特征提取与匹配：通过ORB、SIFT等算法检测角点、边缘等显著特征，并在相邻帧间建立对应关系[5][7]
3. 运动估计：利用本质矩阵分解或PnP算法计算位姿变化[3][19]
4. 优化与输出：通过光束平差法（BA）或图优化减少累积误差[29]

2.2 主流技术路线对