Scale jump-aware pose graph relaxation for monocular SLAM with re-initializations

要約

ポーズ グラフ緩和は、ペアごとの相対変換制約を満たすという目的の下で、センサー参照フレームの効率的なグローバル レジストレーションを可能にする SLAM への不可欠な追加機能となっています。
後者は、増分動き推定またはグローバルな場所認識によって与えられる可能性があります。
後者の場合はループのクロージャとドリフト補償が可能ですが、単眼の場合は構造と変位の局所推定がノイズだけでなくスケールファクタの点でも現実と異なる可能性があるため注意が必要です。
スケール伝播エラーの蓄積により、このスケール係数は時間の経過とともにドリフトするため、スケール ドリフトを認識したポーズ グラフ緩和が導入されました。
この考えを、後続のセンサー フレーム間の相対スケールが不明な場合に拡張します。この状況は、単眼 SLAM が再初期化に入り、連続するローカル マップ間の信頼できる重複が特定できない場合に容易に発生する可能性があります。
このアプローチは、通常の類似性一貫性項と新しいスケール ブラインド制約を組み合わせたハイブリッド ポーズ グラフ定式化によって実現されます。
私たちはこの技術を、純粋に回転変位を発生させることができる小型の屋内サービス ロボットの実際に関連するケースに適用します。この状況は追跡失敗を容易に引き起こす可能性があります。
ループに沿って複数の再初期化が発生した場合でも、グローバルに一貫した軌跡を回復できることを実証し、成功例と失敗例の詳細な研究を示します。

要約(オリジナル)

Pose graph relaxation has become an indispensable addition to SLAM enabling efficient global registration of sensor reference frames under the objective of satisfying pair-wise relative transformation constraints. The latter may be given by incremental motion estimation or global place recognition. While the latter case enables loop closures and drift compensation, care has to be taken in the monocular case in which local estimates of structure and displacements can differ from reality not just in terms of noise, but also in terms of a scale factor. Owing to the accumulation of scale propagation errors, this scale factor is drifting over time, hence scale-drift aware pose graph relaxation has been introduced. We extend this idea to cases in which the relative scale between subsequent sensor frames is unknown, a situation that can easily occur if monocular SLAM enters re-initialization and no reliable overlap between successive local maps can be identified. The approach is realized by a hybrid pose graph formulation that combines the regular similarity consistency terms with novel, scale-blind constraints. We apply the technique to the practically relevant case of small indoor service robots capable of effectuating purely rotational displacements, a condition that can easily cause tracking failures. We demonstrate that globally consistent trajectories can be recovered even if multiple re-initializations occur along the loop, and present an in-depth study of success and failure cases.

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