RingNav：面向视觉航向估计的任务定制环形记忆

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arXiv:2610.19044v1 公告类型：新增 摘要：微型机器人的计算能力和内存都很有限，但视觉导航系统往往保存了超出任务所需的状态。RingNav 在 Raspberry Pi Zero 2W 上以 27.3Hz 运行，并可部署于超低功耗的 GAP8 处理器，运行频率为 33.4Hz。

RingNav 只学习相邻图像之间的转角，航向则直接在圆周上组合。在 TartanAir 视觉 SLAM 挑战赛中，相较于规模相近的学习型记忆模型，RingNav 将平均绝对转角误差降低了 27%，并将 4 秒内累积的航向误差降低了 15%。

这种结构化更新还保证：对于相同的帧，转角恰好为零；在序列反转时，转角精确抵消。RingNav 无需微调（即对现有模型进行更窄任务的进一步训练），即可迁移到真实无人机实验中，并在严重视觉退化的情况下继续估计航向。