Fugu-MT 論文翻訳(概要): Gaussian Process Gradient Maps for Loop-Closure Detection in Unstructured Planetary Environments

論文の概要: Gaussian Process Gradient Maps for Loop-Closure Detection in Unstructured Planetary Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00221v1
Date: Tue, 1 Sep 2020 04:41:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-23 01:44:57.166538
Title: Gaussian Process Gradient Maps for Loop-Closure Detection in Unstructured Planetary Environments
Title（参考訳）: 非構造惑星環境におけるループクロージャー検出のためのガウス過程勾配写像
Authors: Cedric Le Gentil, Mallikarjuna Vayugundla, Riccardo Giubilato, Wolfgang St\"urzl, Teresa Vidal-Calleja, Rudolph Triebel
Abstract要約: 以前にマップされた位置を認識する能力は、自律システムにとって不可欠な機能である。非構造的な惑星のような環境は、地形の類似性のためにこれらのシステムに大きな課題をもたらす。本稿では,空間情報のみを用いたループ閉鎖問題の解法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.276441789710574
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The ability to recognize previously mapped locations is an essential feature for autonomous systems. Unstructured planetary-like environments pose a major challenge to these systems due to the similarity of the terrain. As a result, the ambiguity of the visual appearance makes state-of-the-art visual place recognition approaches less effective than in urban or man-made environments. This paper presents a method to solve the loop closure problem using only spatial information. The key idea is to use a novel continuous and probabilistic representations of terrain elevation maps. Given 3D point clouds of the environment, the proposed approach exploits Gaussian Process (GP) regression with linear operators to generate continuous gradient maps of the terrain elevation information. Traditional image registration techniques are then used to search for potential matches. Loop closures are verified by leveraging both the spatial characteristic of the elevation maps (SE(2) registration) and the probabilistic nature of the GP representation. A submap-based localization and mapping framework is used to demonstrate the validity of the proposed approach. The performance of this pipeline is evaluated and benchmarked using real data from a rover that is equipped with a stereo camera and navigates in challenging, unstructured planetary-like environments in Morocco and on Mt. Etna.
Abstract（参考訳）: 以前にマップされた位置を認識する能力は、自律システムにとって不可欠な機能である。非構造的な惑星のような環境は、地形の類似性のためにこれらのシステムに大きな課題をもたらす。その結果、視覚的外観の曖昧さにより、最先端の視覚的位置認識アプローチは、都市や人工環境よりも効果が低い。本稿では,空間情報のみを用いたループ閉鎖問題の解法を提案する。重要なアイデアは、地形の標高マップの新たな連続的かつ確率的表現を使用することである。環境の3次元点雲が与えられると、提案手法はガウス過程(gp)回帰を線形作用素で活用し、地形高度情報の連続勾配マップを生成する。従来の画像登録技術は、マッチ候補を探すために使われる。勾配図の空間特性(SE(2)登録)とGP表現の確率的性質を両立させることによりループ閉包を検証する。サブマップに基づくローカライゼーションとマッピングのフレームワークを用いて,提案手法の有効性を示す。このパイプラインの性能は、ステレオカメラを搭載し、モロッコとエトナ山で挑戦的で非構造な惑星のような環境をナビゲートするローバーの実際のデータを用いて評価され、ベンチマークされる。

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