Night-Rider: Nocturnal Vision-aided Localization in Streetlight Maps Using Invariant Extended Kalman Filtering

要約

多様な環境における低コストの移動ロボットの視覚支援による位置特定は、最近広く注目を集めています。
現在のシステムの多くは昼間の環境にも適用できますが、安定した視覚情報が不足しているため、夜間の視覚位置特定は依然として未解決の問題です。
ほとんどの夜行性のシーンから得られる洞察は、静的で明るい街灯が位置特定のための信頼できる視覚情報であるということです。
したがって、物体検出方法を使用した新しいデータ関連付けとマッチングスキームを備えた街路灯マップにおける夜間視覚支援位置特定システムを提案します。
インバリアント拡張カルマン フィルター (InEKF) を活用して、IMU、走行距離計、カメラの測定値を融合し、夜間の一貫した状態推定を実現します。
さらに、追跡回復モジュールも障害を追跡するように設計されています。
複数の実際の夜間シーンでの実験により、システムが夜間環境において驚くほど正確かつ堅牢な位置特定を達成できることが検証されました。

要約(オリジナル)

Vision-aided localization for low-cost mobile robots in diverse environments has attracted widespread attention recently. Although many current systems are applicable in daytime environments, nocturnal visual localization is still an open problem owing to the lack of stable visual information. An insight from most nocturnal scenes is that the static and bright streetlights are reliable visual information for localization. Hence we propose a nocturnal vision-aided localization system in streetlight maps with a novel data association and matching scheme using object detection methods. We leverage the Invariant Extended Kalman Filter (InEKF) to fuse IMU, odometer, and camera measurements for consistent state estimation at night. Furthermore, a tracking recovery module is also designed for tracking failures. Experiments on multiple real nighttime scenes validate that the system can achieve remarkably accurate and robust localization in nocturnal environments.

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