論文の概要: Map-Based Temporally Consistent Geolocalization through Learning Motion Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06117v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 02:08:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 00:32:51.690260
• Title: Map-Based Temporally Consistent Geolocalization through Learning Motion Trajectories
• Title（参考訳）: 運動軌跡の学習による地図に基づく時間的地理的局所化
• Authors: Bing Zha, Alper Yilmaz
• Abstract要約: 本稿では, トポロジカルマップ上での運動軌跡を利用したニューラルネットを用いた新しい軌跡学習手法を提案する。 ナビゲーションにおける自己運動の距離と方向の両方を認識できる人間の能力に触発されて,軌道学習法は,距離の列として符号化された軌道のパターン表現を学習し,角度を回転させて自己局所化を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel trajectory learning method that exploits motion trajectories on topological map using recurrent neural network for temporally consistent geolocalization of object. Inspired by human's ability to both be aware of distance and direction of self-motion in navigation, our trajectory learning method learns a pattern representation of trajectories encoded as a sequence of distances and turning angles to assist self-localization. We pose the learning process as a conditional sequence prediction problem in which each output locates the object on a traversable path in a map. Considering the prediction sequence ought to be topologically connected in the graph-structured map, we adopt two different hypotheses generation and elimination strategies to eliminate disconnected sequence prediction. We demonstrate our approach on the KITTI stereo visual odometry dataset which is a city-scale environment and can generate trajectory with metric information. The key benefits of our approach to geolocalization are that 1) we take advantage of powerful sequence modeling ability of recurrent neural network and its robustness to noisy input, 2) only require a map in the form of a graph and simply use an affordable sensor that generates motion trajectory and 3) do not need initial position. The experiments show that the motion trajectories can be learned by training an recurrent neural network, and temporally consistent geolocation can be predicted with both of the proposed strategies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,物体の時間的一貫した局所化のために,リカレントニューラルネットワークを用いたトポロジカルマップ上の運動軌跡を利用した新しい軌道学習手法を提案する。 ナビゲーションにおける自己運動の方向と距離の両方を認識する人間の能力に触発されて、軌道学習法は、距離の列と回転角として符号化された軌道のパターン表現を学習し、自己局所化を支援する。 学習過程を条件付きシーケンス予測問題として、各出力が地図内のトラバース可能な経路上のオブジェクトを位置決めする。 予測列はグラフ構造マップにトポロジカルに連結されるべきであると考え,二つの異なる仮説の生成と除去戦略を採用し,切り離されたシーケンス予測を除去した。 我々は,都市規模の環境であり,メートル法情報を用いた軌道生成が可能なkittiステレオオドメトリデータセットのアプローチを実証する。 地理的ローカライゼーションに対する我々のアプローチの重要な利点は、 1)リカレントニューラルネットワークの強力なシーケンスモデリング能力とノイズ入力に対する堅牢性を利用する。 2) 図形の地図のみを必要とし、手頃な価格で動きの軌跡を生成するセンサを使用する。 3)初期位置は不要。 実験により,再帰的なニューラルネットワークを訓練することで運動軌跡を学習できることを示すとともに,提案された2つの戦略を用いて時間的に一貫した位置情報を予測できることを示した。

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