摘要
在工业级双目相机–IMU平台上，视觉里程计（VIO）面临帧相关的时序误差以及在自动曝光、自动增益调整和快速运动条件下的特征跟踪性能退化问题。本文提出了硬件同步曝光状态感知VINS-Fusion（HS-ES-VINS），一种在VINS-Fusion基础上引入硬件同步与曝光感知机制的扩展方法。利用同步触发时间戳、相机消抖延迟以及逐帧曝光时长，在全快门图像的曝光中点处重建每一帧的有效采样时间。曝光–增益–运动风险模型自适应地调整特征检测准则、Kanade–Lucas–Tomasi（KLT）跟踪参数及匹配点过滤策略，同时利用IMU积分旋转为特征跟踪提供初始预测。在具有独立真值的硬件同步室内及室外数据集上进行的对照实验表明，曝光中点时间戳消除了相机–IMU偏置中依赖帧的曝光分量，这是固定偏置补偿和在线标量补偿均无法消除的，在20毫秒低光照曝光条件下，相较于曝光起始时间戳，位姿–轨迹误差（ATE）均方根误差（RMSE）降低了28.6%（固定偏置）和22.7%（在线估计）。与基线VINS-Fusion相比，完整的自适应前端在室内多层及室外骑行序列上将ATE RMSE分别降低了16.8%和12.9%，风险分数与逐帧跟踪质量之间存在显著相关性（与内点比例的相关系数为0.587）。前端运行速度快于基线（每帧17.1毫秒），证实了实时运行能力及对可变光照和快速运动的改进鲁棒性。
