GeoLCR: Attention-based Geometric Loop Closure and Registration

要約

我々は、LIDAR ベースの認識を利用したループの検出と登録のために特別に設計された新しいアルゴリズムを紹介します。
ループ検出への私たちのアプローチには、点群をボクセル化し、その後にオーバーラップ計算を行って車両がループを完了したかどうかを確認することが含まれます。
革新的なポイントレベルの登録モデルにより、現在のポーズの精度がさらに向上します。
私たちのアルゴリズムの有効性は、KITTI、KITTI-360、Nuscenes、Complex Urban、NCLT、MulRan などのさまざまな既知のデータセットにわたって評価されています。
比較すると、私たちの方法では、平行移動と回転の両方の推定精度が最大 2 倍向上しました。
特に注目に値するのは、困難なシーケンスに対する私たちのメソッドのパフォーマンスが他のメソッドよりも優れており、ループ検出で完全な 100% の成功率を初めて達成したことです。

要約(オリジナル)

We present a novel algorithm specially designed for loop detection and registration that utilizes Lidar-based perception. Our approach to loop detection involves voxelizing point clouds, followed by an overlap calculation to confirm whether a vehicle has completed a loop. We further enhance the current pose’s accuracy via an innovative point-level registration model. The efficacy of our algorithm has been assessed across a range of well-known datasets, including KITTI, KITTI-360, Nuscenes, Complex Urban, NCLT, and MulRan. In comparative terms, our method exhibits up to a twofold increase in the precision of both translation and rotation estimations. Particularly noteworthy is our method’s performance on challenging sequences where it outperforms others, being the first to achieve a perfect 100% success rate in loop detection.

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