Robust Imaging Sonar-based Place Recognition and Localization in Underwater Environments

要約

SOund Navigation and Ranging (SONAR) 画像を使用した場所認識は、水中環境における同時位置特定とマッピング (SLAM) にとって重要なタスクです。
この論文では、堅牢で効率的なイメージング SONAR ベースの場所認識、SONAR コンテキスト、およびループ クロージャー手法を提案します。
以前の方法とは異なり、私たちのアプローチは、事前の知識やトレーニングなしで、生の SONAR 測定の特性に基づいて幾何学的情報をエンコードします。
また、候補 SONAR フレームを高速に取得するための階層検索手順を設計し、適応的なシフトとパディングを適用して、回転と平行移動の変更に対する堅牢なマッチングを実現します。
さらに、適応シフトを通じて初期ポーズを導出し、それを反復最近接点 (ICP) ベースのループ クロージャー係数に適用できます。
シミュレートされたオープンウォーター、実際の水槽、実際の水中環境など、さまざまな水中シーケンスにおける SONAR コンテキストのパフォーマンスを評価します。
提案されたアプローチは、さまざまなデータセットおよび評価指標に対する場所認識の堅牢性と改善を示しています。
補足資料は https://github.com/sparolab/sonar_context.git で入手できます。

要約(オリジナル)

Place recognition using SOund Navigation and Ranging (SONAR) images is an important task for simultaneous localization and mapping(SLAM) in underwater environments. This paper proposes a robust and efficient imaging SONAR based place recognition, SONAR context, and loop closure method. Unlike previous methods, our approach encodes geometric information based on the characteristics of raw SONAR measurements without prior knowledge or training. We also design a hierarchical searching procedure for fast retrieval of candidate SONAR frames and apply adaptive shifting and padding to achieve robust matching on rotation and translation changes. In addition, we can derive the initial pose through adaptive shifting and apply it to the iterative closest point (ICP) based loop closure factor. We evaluate the performance of SONAR context in the various underwater sequences such as simulated open water, real water tank, and real underwater environments. The proposed approach shows the robustness and improvements of place recognition on various datasets and evaluation metrics. Supplementary materials are available at https://github.com/sparolab/sonar_context.git.

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