Improving Visual Place Recognition Based Robot Navigation By Verifying Localization Estimates

要約

Visual Place Recognition (VPR) システムのパフォーマンスは不完全であることが多く、位置推定とその後のロボット ナビゲーションの決定の「完全性」に影響を与えます。
以前は、VPR の整合性を監視するために SVM 分類器が使用されていました。
この研究では、パフォーマンスと汎用性の向上を実証する新しい多層パーセプトロン (MLP) 整合性モニターを導入し、環境ごとのトレーニングを排除し、手動チューニング要件を軽減します。
私たちは、広範な現実世界の実験で提案システムをテストし、2 つのリアルタイム完全性ベースの VPR 検証手法を提示します。
もう 1 つは、最近の軌跡から検証済みの最良の一致を取得し、走行距離計を使用して現在の位置推定値を外挿するクエリ履歴方法 (実験 2) です。
実験 1 の注目すべき結果には、トラックに沿った目標誤差の合計が約 9.8 メートルから約 3.1 メートルに減少し、ミッション完了成功率の合計が約 41% から約 55% に増加したことが含まれます。
実験 2 では、トラックに沿った位置特定誤差の総平均が約 2.0 m から約 0.5 m に減少し、位置特定精度の総計が約 97% から約 99% に増加したことが示されました。
全体として、私たちの結果は、実世界のロボティクスにおける VPR 完全性モニターが VPR 位置特定とその結果としてのナビゲーション パフォーマンスを向上させる実用的な有用性を示しています。

要約(オリジナル)

Visual Place Recognition (VPR) systems often have imperfect performance, affecting the `integrity’ of position estimates and subsequent robot navigation decisions. Previously, SVM classifiers have been used to monitor VPR integrity. This research introduces a novel Multi-Layer Perceptron (MLP) integrity monitor which demonstrates improved performance and generalizability, removing per-environment training and reducing manual tuning requirements. We test our proposed system in extensive real-world experiments, presenting two real-time integrity-based VPR verification methods: a single-query rejection method for robot navigation to a goal zone (Experiment 1); and a history-of-queries method that takes a best, verified, match from its recent trajectory and uses an odometer to extrapolate a current position estimate (Experiment 2). Noteworthy results for Experiment 1 include a decrease in aggregate mean along-track goal error from ~9.8m to ~3.1m, and an increase in the aggregate rate of successful mission completion from ~41% to ~55%. Experiment 2 showed a decrease in aggregate mean along-track localization error from ~2.0m to ~0.5m, and an increase in the aggregate localization precision from ~97% to ~99%. Overall, our results demonstrate the practical usefulness of a VPR integrity monitor in real-world robotics to improve VPR localization and consequent navigation performance.

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