Why Sample Space Matters: Keyframe Sampling Optimization for LiDAR-based Place Recognition

要約

近年のロボット工学の進歩により、ロボットが長期的かつ大規模なミッションを遂行できるようになり、実世界での自律性が向上している。ミッションを成功させるために重要な要素は、蓄積された姿勢推定ドリフトを効果的に緩和する、場所認識によるループ閉鎖の組み込みである。特に、リソースに制約のある移動ロボットやマルチロボットシステムでは、従来のキーフレームサンプリング手法では、固定サンプリング間隔に依存したり、特徴空間ではなく3D空間で直接作業したりするため、冗長な情報を保持したり、関連データを見落としたりすることが多いからである。このような懸念に対処するため、我々は、場所認識におけるサンプル空間の概念を導入し、異なるサンプリング手法が、問い合わせプロセスと全体的な性能にどのような影響を与えるかを示す。次に、LiDARに基づく場所認識のための新しいキーフレームサンプリングアプローチを紹介する。このアプローチは、超次元記述子空間における冗長性の最小化と情報保存に焦点を当てている。このアプローチは、学習ベースの記述子と手作りの記述子の両方に適用可能であり、複数のデータセットと記述子のフレームワークにわたる実験的検証を通じて、提案手法の有効性を実証し、冗長性を共同で最小化し、リアルタイムで本質的な情報を保存できることを示す。提案手法は、パラメータチューニングを必要とせず、様々なデータセットにおいて頑健な性能を維持し、幅広いロボットアプリケーションにおいて、より効率的で信頼性の高い場所認識に貢献する。

要約(オリジナル)

Recent advances in robotics are pushing real-world autonomy, enabling robots to perform long-term and large-scale missions. A crucial component for successful missions is the incorporation of loop closures through place recognition, which effectively mitigates accumulated pose estimation drift. Despite computational advancements, optimizing performance for real-time deployment remains challenging, especially in resource-constrained mobile robots and multi-robot systems since, conventional keyframe sampling practices in place recognition often result in retaining redundant information or overlooking relevant data, as they rely on fixed sampling intervals or work directly in the 3D space instead of the feature space. To address these concerns, we introduce the concept of sample space in place recognition and demonstrate how different sampling techniques affect the query process and overall performance. We then present a novel keyframe sampling approach for LiDAR-based place recognition, which focuses on redundancy minimization and information preservation in the hyper-dimensional descriptor space. This approach is applicable to both learning-based and handcrafted descriptors, and through the experimental validation across multiple datasets and descriptor frameworks, we demonstrate the effectiveness of our proposed method, showing it can jointly minimize redundancy and preserve essential information in real-time. The proposed approach maintains robust performance across various datasets without requiring parameter tuning, contributing to more efficient and reliable place recognition for a wide range of robotic applications.

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