General Place Recognition Survey: Towards Real-World Autonomy

要約

ロボット工学の分野では、大規模かつ長期的な操作を実行できる現実世界の自律性の実現を目指す中で、場所認識 (PR) が基礎テクノロジーとして位置づけられています。
過去 20 年間における PR コミュニティの目覚ましい進歩にもかかわらず、コンピュータ ビジョンやロボット工学などの分野から注目を集めていますが、現実世界のロボット システムを十分にサポートする PR 手法の開発は依然として課題です。
このペーパーは、Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 2.0 のフレームワークにおける PR の重要な役割を強調することで、このギャップを埋めることを目的としています。
ロボットナビゲーションのこの新たな段階では、高度な人工知能 (AI) テクノロジーを統合することにより、拡張可能で適応性があり、効率的な PR ソリューションが必要になります。
この目標に向けて、私たちは PR における現在の最先端 (SOTA) の進歩と残りの課題を包括的にレビューし、ロボット工学における SOTA の広範な応用を強調します。
このペーパーは、PR の策定と主要な研究課題の探求から始まります。
私たちは、場所の表現に関する関連手法とさまざまな PR 課題の解決策に焦点を当てて、文献を幅広くレビューします。
ロボット工学における PR の可能性を示すアプリケーション、主要な PR データセット、オープンソース ライブラリについて説明します。
また、新規開発や一般的な PR のベンチマークを目的としたオープンソース パッケージにも重点を置いています。
最後に、PR の将来の方向性についての議論を行います。これには、取り上げられている文献の概要と、ロボット工学コミュニティが利用できるオープンソース ライブラリへのアクセスが含まれます: https://github.com/MetaSLAM/GPRS。

要約(オリジナル)

In the realm of robotics, the quest for achieving real-world autonomy, capable of executing large-scale and long-term operations, has positioned place recognition (PR) as a cornerstone technology. Despite the PR community’s remarkable strides over the past two decades, garnering attention from fields like computer vision and robotics, the development of PR methods that sufficiently support real-world robotic systems remains a challenge. This paper aims to bridge this gap by highlighting the crucial role of PR within the framework of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 2.0. This new phase in robotic navigation calls for scalable, adaptable, and efficient PR solutions by integrating advanced artificial intelligence (AI) technologies. For this goal, we provide a comprehensive review of the current state-of-the-art (SOTA) advancements in PR, alongside the remaining challenges, and underscore its broad applications in robotics. This paper begins with an exploration of PR’s formulation and key research challenges. We extensively review literature, focusing on related methods on place representation and solutions to various PR challenges. Applications showcasing PR’s potential in robotics, key PR datasets, and open-source libraries are discussed. We also emphasizes our open-source package, aimed at new development and benchmark for general PR. We conclude with a discussion on PR’s future directions, accompanied by a summary of the literature covered and access to our open-source library, available to the robotics community at: https://github.com/MetaSLAM/GPRS.

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