論文の概要: PSE-Match: A Viewpoint-free Place Recognition Method with Parallel Semantic Embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00552v1
• Date: Sun, 1 Aug 2021 22:16:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 04:29:17.880860
• Title: PSE-Match: A Viewpoint-free Place Recognition Method with Parallel Semantic Embedding
• Title（参考訳）: PSE-Match:並列セマンティック埋め込みを用いた視点のない位置認識手法
• Authors: Peng Yin, Lingyun Xu, Anton Egorov and Bing Li
• Abstract要約: PSE-Matchは3次元ポイントクラウドモデルから分離されたセマンティック属性の並列意味解析に基づく視点自由場所認識手法である。 PSE-Matchは、分岐場所学習ネットワークを組み込んで、球面調和領域を通じて異なる意味的属性を並列にキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.265785042748158
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Accurate localization on autonomous driving cars is essential for autonomy and driving safety, especially for complex urban streets and search-and-rescue subterranean environments where high-accurate GPS is not available. However current odometry estimation may introduce the drifting problems in long-term navigation without robust global localization. The main challenges involve scene divergence under the interference of dynamic environments and effective perception of observation and object layout variance from different viewpoints. To tackle these challenges, we present PSE-Match, a viewpoint-free place recognition method based on parallel semantic analysis of isolated semantic attributes from 3D point-cloud models. Compared with the original point cloud, the observed variance of semantic attributes is smaller. PSE-Match incorporates a divergence place learning network to capture different semantic attributes parallelly through the spherical harmonics domain. Using both existing benchmark datasets and two in-field collected datasets, our experiments show that the proposed method achieves above 70% average recall with top one retrieval and above 95% average recall with top ten retrieval cases. And PSE-Match has also demonstrated an obvious generalization ability with a limited training dataset.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の正確なローカライゼーションは、特に複雑な都市部や、高精度GPSが利用できない地下環境において、自律性と運転安全のために不可欠である。 しかし、現在のオドメトリ推定は、ロバストなグローバルローカライゼーションを必要とせず、長期航法におけるドリフト問題を引き起こす可能性がある。 主な課題は、動的環境の干渉下でのシーンのばらつきと、異なる視点からの観察とオブジェクトレイアウトの効果的な知覚である。 これらの課題に対処するため、PSE-Matchは、3次元ポイントクラウドモデルから分離されたセマンティック属性の並列意味解析に基づく視点自由な位置認識手法である。 元々のポイントクラウドと比較すると、セマンティクス属性の観測されたばらつきは小さい。 PSE-Matchは、分岐場所学習ネットワークを組み込んで、球面調和領域を通じて異なる意味的属性を並列にキャプチャする。 既存のベンチマークデータセットとフィールド内の2つのデータセットを用いて,提案手法は,上位1検索で平均70%以上,上位10検索で平均95%以上のリコールを達成した。 PSE-Matchはまた、限られたトレーニングデータセットで明らかな一般化能力を示した。

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