論文の概要: Intensity Scan Context: Coding Intensity and Geometry Relations for Loop Closure Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05656v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 08:11:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:35:11.454131
• Title: Intensity Scan Context: Coding Intensity and Geometry Relations for Loop Closure Detection
• Title（参考訳）: intensity scan context: ループクロージャ検出のための符号化強度と幾何関係
• Authors: Han Wang, Chen Wang and Lihua Xie
• Abstract要約: ループ閉鎖検出は同時局所化とマッピング(SLAM)において不可欠かつ困難な問題である 既存の3次元ループ閉包検出の研究は、しばしば局所的あるいは大域的幾何学的のみの記述子のマッチングを利用する。 我々は,幾何学的特徴と強度特性の両方を探求する,新しいグローバル記述子であるインテンシティ・スキャン・コンテキスト(ISC)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.209412893744094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Loop closure detection is an essential and challenging problem in simultaneous localization and mapping (SLAM). It is often tackled with light detection and ranging (LiDAR) sensor due to its view-point and illumination invariant properties. Existing works on 3D loop closure detection often leverage the matching of local or global geometrical-only descriptors, but without considering the intensity reading. In this paper we explore the intensity property from LiDAR scan and show that it can be effective for place recognition. Concretely, we propose a novel global descriptor, intensity scan context (ISC), that explores both geometry and intensity characteristics. To improve the efficiency for loop closure detection, an efficient two-stage hierarchical re-identification process is proposed, including a binary-operation based fast geometric relation retrieval and an intensity structure re-identification. Thorough experiments including both local experiment and public datasets test have been conducted to evaluate the performance of the proposed method. Our method achieves higher recall rate and recall precision than existing geometric-only methods.
• Abstract（参考訳）: ループクロージャ検出は同時ローカライゼーションとマッピング(slam)において必須かつ困難な問題である。 光検出と測光(lidar)センサーにしばしば取り組まれるが、これは視点不変特性と照明不変性のためである。 既存の3次元ループ閉包検出の研究は、しばしば局所的あるいは大域的幾何学的のみの記述子のマッチングを利用するが、強度の読み取りは考慮しない。 本稿では,LiDARスキャンの強度特性について検討し,位置認識に有効であることを示す。 具体的には、幾何学的特徴と強度特性の両方を探求する新しいグローバル記述子、インテンシティ・スキャン・コンテキスト(ISC)を提案する。 ループ閉包検出の効率を向上させるために,二元操作に基づく高速幾何関係検索と強度構造再同定を含む効率的な二段階階層再同定法を提案する。 提案手法の性能評価のために, 局所実験と公開データセットテストの両方を含む詳細な実験を行った。 本手法は,既存の幾何学的手法よりも高いリコール率とリコール精度を実現する。

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