Point Cloud Structural Similarity-based Underwater Sonar Loop Detection

要約

このレターでは、ソナーセンサーを使用した水中の同時ローカリゼーションとマッピングのためのポイントクラウド構造類似性ベースのループ検出方法を提案します。
既存のソナーベースのループ検出アプローチは、多くの場合、2Dプロジェクションとキーポイント抽出に依存しており、機能環境でのデータ損失とパフォーマンスの低下につながる可能性があります。
さらに、ニューラルネットワークまたはワードバッグに基づく方法では、モデルトレーニングや語彙の作成など、広範な前処理が必要であり、新しい環境への適応性を低下させます。
これらの課題に対処するために、当社の方法は投影なしで3Dソナーポイントクラウドを直接利用し、ジオメトリ、正規、曲率に基づいてポイントワイズ構造特徴マップを計算します。
回転不変の類似性比較を活用することにより、提案されたアプローチはキーポイント検出の必要性を排除し、多様な水中地形全体で堅牢なループ検出を保証します。
2つの実際のデータセットを使用してメソッドを検証します。深い水中から得られた南極データセットと、川と湖から収集された海側のデータセットです。
実験結果は、既存のキーポイントベースの学習ベースのアプローチと比較して、追加のトレーニングや前処理を必要とせずに、この方法が最高のループ検出パフォーマンスを達成することを示しています。
当社のコードは、https：//github.com/donghwijung/point_cloud_structural_similarity_based_underwater_sonar_loop_detectionで入手できます。

要約(オリジナル)

In this letter, we propose a point cloud structural similarity-based loop detection method for underwater Simultaneous Localization and Mapping using sonar sensors. Existing sonar-based loop detection approaches often rely on 2D projection and keypoint extraction, which can lead to data loss and poor performance in feature-scarce environments. Additionally, methods based on neural networks or Bag-of-Words require extensive preprocessing, such as model training or vocabulary creation, reducing adaptability to new environments. To address these challenges, our method directly utilizes 3D sonar point clouds without projection and computes point-wise structural feature maps based on geometry, normals, and curvature. By leveraging rotation-invariant similarity comparisons, the proposed approach eliminates the need for keypoint detection and ensures robust loop detection across diverse underwater terrains. We validate our method using two real-world datasets: the Antarctica dataset obtained from deep underwater and the Seaward dataset collected from rivers and lakes. Experimental results show that our method achieves the highest loop detection performance compared to existing keypointbased and learning-based approaches while requiring no additional training or preprocessing. Our code is available at https://github.com/donghwijung/point_cloud_structural_similarity_based_underwater_sonar_loop_detection.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google