論文の概要: Robust Place Recognition using an Imaging Lidar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02111v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 01:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-06 21:29:48.884109
• Title: Robust Place Recognition using an Imaging Lidar
• Title（参考訳）: イメージングlidarを用いたロバスト位置認識
• Authors: Tixiao Shan, Brendan Englot, Fabio Duarte, Carlo Ratti, Daniela Rus
• Abstract要約: 本研究では,画像lidarを用いたロバストなリアルタイム位置認識手法を提案する。 本手法は真不変であり,逆再訪と逆逆再訪に対処できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.37172889338924
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We propose a methodology for robust, real-time place recognition using an imaging lidar, which yields image-quality high-resolution 3D point clouds. Utilizing the intensity readings of an imaging lidar, we project the point cloud and obtain an intensity image. ORB feature descriptors are extracted from the image and encoded into a bag-of-words vector. The vector, used to identify the point cloud, is inserted into a database that is maintained by DBoW for fast place recognition queries. The returned candidate is further validated by matching visual feature descriptors. To reject matching outliers, we apply PnP, which minimizes the reprojection error of visual features' positions in Euclidean space with their correspondences in 2D image space, using RANSAC. Combining the advantages from both camera and lidar-based place recognition approaches, our method is truly rotation-invariant and can tackle reverse revisiting and upside-down revisiting. The proposed method is evaluated on datasets gathered from a variety of platforms over different scales and environments. Our implementation is available at https://git.io/imaging-lidar-place-recognition
• Abstract（参考訳）: 画像品質の高い3D点群を生成するイメージングライダーを用いたロバストなリアルタイム位置認識手法を提案する。 イメージングライダーの強度測定値を利用して点群を投影し、強度画像を得る。 ORB特徴ディスクリプタは画像から抽出され、bug-of-wordsベクターにエンコードされる。 ベクトルは点雲を識別するために使用され、DBoWが高速な位置認識クエリのために保持するデータベースに挿入される。 返された候補は、視覚特徴記述子マッチングによってさらに検証される。 そこで我々は,2次元画像空間における対応関係を用いてユークリッド空間における視覚特徴の位置の再投影誤差を最小化するpnpを適用した。 カメラとlidarに基づく位置認識手法の利点を組み合わせることで,本手法は真に回転不変であり,逆再訪と逆再訪に対処できる。 提案手法は, さまざまなスケールと環境の異なるプラットフォームから収集されたデータセット上で評価される。 私たちの実装はhttps://git.io/imaging-lidar-place-recognitionで利用可能です。

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