論文の概要: BEVPlace: Learning LiDAR-based Place Recognition using Bird's Eye View Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14325v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 05:37:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 17:54:57.868175
• Title: BEVPlace: Learning LiDAR-based Place Recognition using Bird's Eye View Images
• Title（参考訳）: BEVPlace:鳥の視線画像を用いたLiDARによる位置認識学習
• Authors: Lun Luo, Shuhang Zheng, Yixuan Li, Yongzhi Fan, Beinan Yu, Siyuan Cao, Huiliang Shen
• Abstract要約: 位置認識における異なる表現の可能性、すなわち鳥の視線(BEV)画像について検討する。 BEV画像に基づいて訓練されたVGGNetは、わずかな視点変化のシーンにおける最先端の場所認識手法と同等のパフォーマンスを達成する。 そこで我々は,クエリクラウドの位置を推定し,位置認識の利用を拡大する手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.696503005532406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Place recognition is a key module for long-term SLAM systems. Current LiDAR-based place recognition methods are usually based on representations of point clouds such as unordered points or range images. These methods achieve high recall rates of retrieval, but their performance may degrade in the case of view variation or scene changes. In this work, we explore the potential of a different representation in place recognition, i.e. bird's eye view (BEV) images. We observe that the structural contents of BEV images are less influenced by rotations and translations of point clouds. We validate that, without any delicate design, a simple VGGNet trained on BEV images achieves comparable performance with the state-of-the-art place recognition methods in scenes of slight viewpoint changes. For more robust place recognition, we design a rotation-invariant network called BEVPlace. We use group convolution to extract rotation-equivariant local features from the images and NetVLAD for global feature aggregation. In addition, we observe that the distance between BEV features is correlated with the geometry distance of point clouds. Based on the observation, we develop a method to estimate the position of the query cloud, extending the usage of place recognition. The experiments conducted on large-scale public datasets show that our method 1) achieves state-of-the-art performance in terms of recall rates, 2) is robust to view changes, 3) shows strong generalization ability, and 4) can estimate the positions of query point clouds. Source code will be made publicly available at https://github.com/zjuluolun/BEVPlace.
• Abstract（参考訳）: 場所認識は長期SLAMシステムにとって重要なモジュールである。 現在のlidarに基づく位置認識手法は、通常、不整点や範囲画像などの点雲の表現に基づいている。 これらの手法は検索のリコール率が高いが、ビューの変化やシーンの変化で性能が低下する可能性がある。 本研究では、位置認識における異なる表現の可能性、すなわち、鳥の視線(BEV)画像について検討する。 我々は,bev画像の構造的内容は点雲の回転や変換の影響が少ないことを観察する。 微妙な設計がなければ、bevイメージで訓練された単純なvggnetが、わずかな視点変化の場面で最先端の場所認識手法と同等の性能を達成できることを検証する。 より堅牢な位置認識のために、BEVPlaceと呼ばれる回転不変ネットワークを設計する。 我々はグループ畳み込みを用いて画像から回転同変局所特徴を抽出し,大域的特徴集合にNetVLADを用いる。 さらに,BEV特徴量間の距離が点雲の幾何学的距離と相関していることが観察された。 そこで本研究では,クエリクラウドの位置を推定し,位置認識の利用範囲を拡大する手法を開発した。 大規模公開データセットを用いた実験により,本手法が得られた。 1)リコール率で最先端のパフォーマンスを達成する。 2) 変化を見るのに堅牢です。 3)強い一般化能力を示し、 4) 問合せ点雲の位置を推定できる。 ソースコードはhttps://github.com/zjuluolun/BEVPlace.comで公開されている。

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