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这篇回答中，我们将主要介绍VINet深度神经网络架构。
高精度的车道级导航和定位是自动驾驶汽车的核心技术。常规的高精度定位手段，如差分GPS和惯性导航设备在一些GPS信号不佳的场合（如立交桥，隧道）误差较大。其次，这类设备的价格往往较高，并不适用于商用的无人驾驶汽车方案。相比而言，一些基于语义地图的匹配定位方案相对廉价，但是考虑到视觉语义感知的误差和语义地图中语义要素的稀疏性，此类方案并不能达到任意场景下的定位。作为语义地图匹配定位方案的补充，视觉惯性里程计(Visual Inertial Odometry)是一种融合图像视觉和廉价惯性数据的组合定位方法。它通过摄像头和惯性器件的廉价结合，既可以有效抑制惯性器件的漂移，又可以克服视觉里程计(Visual Odometry)中的尺度、相对运动和低帧率等问题，是实现低成本高精度定位的有效手段。
传统VIO的框架一般可分为三个过程，基于图像序列的光流估计、基于惯性数据的积分操作以及基于滤波和优化的运动融合。从文献披露的情况来看，深度学习在这三个子领域均已涉及。首先来说说光流估计的问题。光流是运动物体在像素空间中瞬时速度的体现，它需要结合相邻帧之间像素的对应关系。
FlowNet 网络结构
Flownet 是目前用DL来做光流问题的state of art。与一般的深度卷积神经网络相比，Flownet有两点不同：首先它的输入是相邻帧的两张图像，其次它通过对来自于不同图像的feature map 做相关性操作来学习两帧图像之间的运动差异。
接着，来谈谈IMU时序数据的问题。众所周知，RNN和LSTM是DL领域数据驱动的时序建模大法。而IMU输出的高帧率角速度、加速度等惯性数据，在时序上有着严格的依赖关系，特别适合RNN这类的模型。
VINet中的IMU时序数据处理模块
因此，我们可以很自然的想到利用FlowNet和RNN来做结合，处理VIO的问题。
VIO 的网络架构
VINet正是基于这样的动机所设计，它的整个网络可以分为三部分。其中，CNN部分通过一个FlowNet来得到相邻帧间图像间的光流运动特征(1024维)。接着，使用一个常规的小型LSTM网络来处理IMU的原始数据，得到IMU数据下的运动特征。最后，对视觉运动特征和IMU运动特征做一个结合，送入一个核心的LSTM网络进行特征融合和位姿估计。
VINet中处理不同帧率输入数据的机制
值得一提的是，VIO问题中IMU数据的帧率与图像的帧率往往并不匹配，例如KITTI 数据中IMU的帧率是100Hz，图像数据的帧率是10Hz，这就要求神经网络能够对不同帧率的输入数据进行处理。在VINet中，小型的LSTM网络能够以较快的频率处理高帧率的IMU数据，而参数量较多的核心LSTM则和CNN一起以图像的帧率工作。利用LSTM对输入数据的不定长特性，完成了不同速率下的视觉和惯性数据的特征学习和融合。
有了融合的特征，那么问题来了，如何在神经网络中建模位姿呢？
在机器人和计算机视觉中，位置姿态除了表达3D旋转与位移之外，我们还要对它们进行估计，为了做这件事，需要对变换矩阵进行插值、求导、迭代等操作，我们希望有更好的数学工具帮助我们做这些事，而李群与李代数理论正好提供了这样的工具。通常，我们用特殊欧式群SE(3)来表示相机的位姿。然而SE(3)中的旋转矩阵必须要求正交，这种特性在进行参数学习的过程中很难保证。为了解耦这种正交性，数学中可以用李代数 se(3) 来表示这种变换。数学上可以证明，李代数se(3)表达的正切空间和原来的SE(3)群相比，具有相同的自由度，更重要的是，通过简单的指数映射，我们可以很方便把se(3)中的变换向量映射回欧式空间中的变换矩阵。有了这种建模手段，我们至少可以得到如下两种损失函数。
一种是建立在SE(3)群上位姿约束(Full pose)，另一种是建立在se(3)空间中的相对运动(Frame-to-frame)约束。实验结果表明，这两种损失函数在一起联合约束的时候，VINet所能达到的效果是最佳的。
在传统的VIO应用中，只要涉及到摄像头和惯性器件的数据融合，就无法避开两种传感器的联合标定。传感器之间的标定可分为时间和空间两个维度，在时间维度上称之为数据帧同步，在空间维度上称之为外参标定。传统VIO往往需要标定的效果近乎完美，否则算法很难正常工作。而VINet上的实验结果表明，当传感器的标定参数发生误差的时候，基于深度学习的VIO方法较常规方法而言，体现出了一定的鲁棒性。对于VINet这样的数据驱动的模型，往往有较大的潜力去学习来自于数据中的规律，因此对于标定误差这样的数据扰动，模型对其具有较强的建模和拟合能力，这也是数据驱动模型的最大魅力。
综合以上，我们介绍了VINet，它是一种端到端可训练的深度神经网络架构，用来尝试解决机器人领域视觉惯性里程计的问题。这种网络使用FlowNet来建模视觉运动特征，用LSTM来建模IMU的运动特征，最后通过李群李代数中的SE(3)流行来建模位姿，用帧间堆叠的LSTM网络来预测位姿。在真实的无人驾驶和无人机数据集上，VINet获得了与state of art 方法具有可比性的结果。同时，VINet在面对时间不同步和外参标定不准确的多视觉惯导数据时，表现出了一定的优势。就整体而言，VINet是首次使用DL的框架来解决VIO问题，目前所披露的实验表现出了一定的实用价值，值得我们后续的继续关注。