GOTPR: General Outdoor Text-based Place Recognition Using Scene Graph Retrieval with OpenStreetMap

要約

GOTPRは、GPS信号が利用できない屋外環境向けに設計された堅牢な場所認識方法です。
保存が大きく困難なポイントクラウドマップを使用する既存のアプローチとは異なり、gotPRレバレッジシーングラフは、場所の認識のためにテキストの説明とマップから生成されました。
この方法により、ポイントクラウドをコンパクトなデータ構造に置き換えることでスケーラビリティが向上し、ロボットが広範なマップデータを効率的に保存および利用できるようにします。
さらに、GOTPRは、グローバルな空間情報を提供する公開されているOpenStreetMapデータを使用することにより、カスタムマップ作成の必要性を排除します。
Kitti360poseデータセットを使用して、対応するOpenstreetMapデータを使用してパフォーマンスを評価し、既存のポイントクラウドベースの場所認識方法と比較しました。
結果は、gotPRが同等の精度を達成し、ストレージ要件を大幅に削減することを示しています。
都市規模のテストでは、数秒以内に処理を完了し、実際のロボット工学アプリケーションで非常に実用的になりました。
詳細については、https：//donghwijung.github.io/gotpr_page/をご覧ください。

要約(オリジナル)

We propose GOTPR, a robust place recognition method designed for outdoor environments where GPS signals are unavailable. Unlike existing approaches that use point cloud maps, which are large and difficult to store, GOTPR leverages scene graphs generated from text descriptions and maps for place recognition. This method improves scalability by replacing point clouds with compact data structures, allowing robots to efficiently store and utilize extensive map data. In addition, GOTPR eliminates the need for custom map creation by using publicly available OpenStreetMap data, which provides global spatial information. We evaluated its performance using the KITTI360Pose dataset with corresponding OpenStreetMap data, comparing it to existing point cloud-based place recognition methods. The results show that GOTPR achieves comparable accuracy while significantly reducing storage requirements. In city-scale tests, it completed processing within a few seconds, making it highly practical for real-world robotics applications. More information can be found at https://donghwijung.github.io/GOTPR_page/.

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