論文の概要: An Online Semantic Mapping System for Extending and Enhancing Visual SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03944v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 09:14:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-09 14:25:14.320472
• Title: An Online Semantic Mapping System for Extending and Enhancing Visual SLAM
• Title（参考訳）: Visual SLAMの拡張と強化のためのオンライン意味マッピングシステム
• Authors: Thorsten Hempel and Ayoub Al-Hamadi
• Abstract要約: 本稿では,2次元から3次元の物体検出パイプラインと,生成されたランドマークの高速なデータアソシエーションを用いた,移動型視覚システムのためのリアルタイムセマンティックマッピング手法を提案する。 我々のシステムは,65msの平均反復時間でリアルタイムに到達し,公開データセット上での最先端SLAMのポーズ推定を最大68%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.538209532048867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a real-time semantic mapping approach for mobile vision systems with a 2D to 3D object detection pipeline and rapid data association for generated landmarks. Besides the semantic map enrichment the associated detections are further introduced as semantic constraints into a simultaneous localization and mapping (SLAM) system for pose correction purposes. This way, we are able generate additional meaningful information that allows to achieve higher-level tasks, while simultaneously leveraging the view-invariance of object detections to improve the accuracy and the robustness of the odometry estimation. We propose tracklets of locally associated object observations to handle ambiguous and false predictions and an uncertainty-based greedy association scheme for an accelerated processing time. Our system reaches real-time capabilities with an average iteration duration of 65~ms and is able to improve the pose estimation of a state-of-the-art SLAM by up to 68% on a public dataset. Additionally, we implemented our approach as a modular ROS package that makes it straightforward for integration in arbitrary graph-based SLAM methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,2次元から3次元の物体検出パイプラインと,生成されたランドマークに対する高速データアソシエーションを用いた,モバイルビジョンシステムのためのリアルタイム意味マッピング手法を提案する。 意味マップエンリッチメントに加えて、関連する検出は、ポーズ補正のための同時ローカライゼーションマッピング(slam)システムへの意味的制約としてさらに導入される。 これにより,高レベルなタスクを実現するための付加有意義な情報を生成でき,同時に物体検出の視点非分散を利用して,オドメトリ推定の精度とロバスト性を向上させることができる。 本研究では,不明瞭かつ誤った予測を扱うために,局所的に関連付けられた物体観測のトラックレットを提案する。 我々のシステムは,65～msの平均反復時間でリアルタイムに到達し,公開データセット上での最先端SLAMのポーズ推定を最大68%向上させることができる。 さらに、任意のグラフベースのSLAMメソッドとの統合を簡単にするモジュール型ROSパッケージとして、我々のアプローチを実装しました。

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