論文の概要: Uncertainty-Aware Lidar Place Recognition in Novel Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01361v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 05:30:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 00:05:23.413204
• Title: Uncertainty-Aware Lidar Place Recognition in Novel Environments
• Title（参考訳）: 新規環境における不確実性を考慮したライダー位置認識
• Authors: Keita Mason, Joshua Knights, Milad Ramezani, Peyman Moghadam and Dimity Miller
• Abstract要約: 本研究では,不確実性を考慮したライダー位置認識の課題について検討する。 各予測された場所は、誤った予測を識別し拒否するために使用できる関連する不確実性を持つ必要がある。 我々は新しい評価プロトコルを導入し、このタスクのための最初の総合的なベンチマークを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.30020653282995
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art lidar place recognition models exhibit unreliable performance when tested on environments different from their training dataset, which limits their use in complex and evolving environments. To address this issue, we investigate the task of uncertainty-aware lidar place recognition, where each predicted place must have an associated uncertainty that can be used to identify and reject incorrect predictions. We introduce a novel evaluation protocol and present the first comprehensive benchmark for this task, testing across five uncertainty estimation techniques and three large-scale datasets. Our results show that an Ensembles approach is the highest performing technique, consistently improving the performance of lidar place recognition and uncertainty estimation in novel environments, though it incurs a computational cost. Code is publicly available at https://github.com/csiro-robotics/Uncertainty-LPR.
• Abstract（参考訳）: 最先端のライダー位置認識モデルは、トレーニングデータセットとは異なる環境でテストした場合、信頼性の低いパフォーマンスを示し、複雑で進化する環境での使用を制限する。 そこで本研究では,不確実性を考慮したライダー位置認識の課題について検討する。 本稿では,新たな評価プロトコルを導入し,5つの不確実性推定手法と3つの大規模データセットを対象とした,最初の総合ベンチマークを提案する。 以上の結果から,アンサンブル手法は高い性能を持つ手法であり,新しい環境におけるライダー位置認識と不確実性推定の性能を一貫して向上させるが,計算コストはかかる。 コードはhttps://github.com/csiro-robotics/Uncertainty-LPRで公開されている。

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