Solving Short-Term Relocalization Problems In Monocular Keyframe Visual SLAM Using Spatial And Semantic Data

要約

Monocular Keyframe Visual Simultaneous Localization and Mapping (MKVSLAM) フレームワークでは、増分位置追跡が失敗した場合、短期間でグローバル ポーズを回復する必要があります (短期再位置決めとも呼ばれます)。
この機能は、移動ロボットが信頼性の高いナビゲーションを実行し、正確な地図を構築し、人間の協力者の周りで正確に動作するために不可欠です。
この論文は、単眼カメラ システムを使用した移動ロボットの堅牢な短期再位置推定機能の開発に焦点を当てています。
新しいマルチモーダル キーフレーム記述子が導入され、環境内で検出されたオブジェクトの意味情報とカメラの空間情報が含まれます。
この記述子を使用して、多段階キーフレーム フィルタリング アルゴリズムとして定式化される新しいキーフレーム ベースの場所認識 (KPR) 方法が提案され、MKVSLAM システム用の新しい再位置認識パイプラインにつながります。
提案されたアプローチは、いくつかの屋内 GPS 拒否データセットに対して評価され、バッグオブワードアプローチと比較して、正確な姿勢回復を実証します。

要約(オリジナル)

In Monocular Keyframe Visual Simultaneous Localization and Mapping (MKVSLAM) frameworks, when incremental position tracking fails, global pose has to be recovered in a short-time window, also known as short-term relocalization. This capability is crucial for mobile robots to have reliable navigation, build accurate maps, and have precise behaviors around human collaborators. This paper focuses on the development of robust short-term relocalization capabilities for mobile robots using a monocular camera system. A novel multimodal keyframe descriptor is introduced, that contains semantic information of objects detected in the environment and the spatial information of the camera. Using this descriptor, a new Keyframe-based Place Recognition (KPR) method is proposed that is formulated as a multi-stage keyframe filtering algorithm, leading to a new relocalization pipeline for MKVSLAM systems. The proposed approach is evaluated over several indoor GPS denied datasets and demonstrates accurate pose recovery, in comparison to a bag-of-words approach.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google