Towards Revisiting Visual Place Recognition for Joining Submaps in Multimap SLAM

要約

Visual SLAM は、多くの自律システムにとって重要なテクノロジーです。
ただし、トラッキング損失により、ORB-SLAM3 のようなマルチマップ SLAM システムでは互いに素なサブマップが作成される可能性があります。
そのため、これらのシステムではサブマップのマージ戦略が採用されています。
私たちが示すように、これらの戦略は常に成功するとは限りません。
このペーパーでは、ビジュアル SLAM でのサブマップのマージに最新の VPR アプローチを使用した場合の影響を調査します。
私たちは、古典的な評価指標は、最新の VPR コンポーネントがシステム全体に及ぼす影響を推定するには十分ではないと主張します。
VPR コンポーネントを単純に交換しても、元のシステムに大幅な干渉を必要とせずにその可能性を最大限に活用できないことを示します。
そのため、最新の VPR コンポーネントの影響を推定できる一連のメトリクスとともに後処理パイプラインを提示します。
ORB-SLAM3 と NetVLAD および HDC-DELF を VPR コンポーネントとして使用して、NCLT および Newer College データセットに対するアプローチを評価します。
さらに、マップをマージするために VPR と時間的一貫性を組み合わせる簡単なアプローチを紹介します。
ORB-SLAM3 のマップ結合パフォーマンスが向上できることを示します。
これらの結果に基づいて、VPR の研究者は、SLAM システムに対するアプローチの可能性を評価できます。

要約(オリジナル)

Visual SLAM is a key technology for many autonomous systems. However, tracking loss can lead to the creation of disjoint submaps in multimap SLAM systems like ORB-SLAM3. Because of that, these systems employ submap merging strategies. As we show, these strategies are not always successful. In this paper, we investigate the impact of using modern VPR approaches for submap merging in visual SLAM. We argue that classical evaluation metrics are not sufficient to estimate the impact of a modern VPR component on the overall system. We show that naively replacing the VPR component does not leverage its full potential without requiring substantial interference in the original system. Because of that, we present a post-processing pipeline along with a set of metrics that allow us to estimate the impact of modern VPR components. We evaluate our approach on the NCLT and Newer College datasets using ORB-SLAM3 with NetVLAD and HDC-DELF as VPR components. Additionally, we present a simple approach for combining VPR with temporal consistency for map merging. We show that the map merging performance of ORB-SLAM3 can be improved. Building on these results, researchers in VPR can assess the potential of their approaches for SLAM systems.

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