論文の概要: FusionLoc: Camera-2D LiDAR Fusion Using Multi-Head Self-Attention for End-to-End Serving Robot Relocalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06872v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 05:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 16:12:05.773953
• Title: FusionLoc: Camera-2D LiDAR Fusion Using Multi-Head Self-Attention for End-to-End Serving Robot Relocalization
• Title（参考訳）: FusionLoc:マルチヘッド自己注意を用いたカメラ2D LiDARフュージョン
• Authors: Jieun Lee, Hakjun Lee, Jiyong Oh
• Abstract要約: 我々は、この問題に対処するために、サービスロボットをエンドツーエンドで再ローカライズすることに注力する。 ニューラルネットワークを用いて、搭載されているセンサーデータから直接ロボットのポーズを予測する。 提案手法では,2つのセンサが捉えた様々な種類の情報を補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9766522384767222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the recent development of autonomous driving technology, as the pursuit of efficiency for repetitive tasks and the value of non-face-to-face services increase, mobile service robots such as delivery robots and serving robots attract attention, and their demands are increasing day by day. However, when something goes wrong, most commercial serving robots need to return to their starting position and orientation to operate normally again. In this paper, we focus on end-to-end relocalization of serving robots to address the problem. It is to predict robot pose directly from only the onboard sensor data using neural networks. In particular, we propose a deep neural network architecture for the relocalization based on camera-2D LiDAR sensor fusion. We call the proposed method FusionLoc. In the proposed method, the multi-head self-attention complements different types of information captured by the two sensors. Our experiments on a dataset collected by a commercial serving robot demonstrate that FusionLoc can provide better performances than previous relocalization methods taking only a single image or a 2D LiDAR point cloud as well as a straightforward fusion method concatenating their features.
• Abstract（参考訳）: 近年の自動運転技術の発展により、繰り返し作業の効率や非対面サービスの価値が高まるにつれて、配送ロボットやサービスロボットなどの移動サービスロボットが注目され、その需要は日々増加している。 しかし、何か問題が発生した場合、ほとんどの商用サービスロボットは、正常に動作するために開始位置と方向に戻る必要がある。 本稿では,この問題に対処するためのサービスロボットのエンドツーエンド再ローカライズに焦点をあてる。 ニューラルネットワークを用いて、搭載されているセンサーデータから直接ロボットのポーズを予測する。 特に,カメラ2D LiDARセンサ融合に基づく再局在のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法をFusionLocと呼ぶ。 提案手法では,2つのセンサが捉えた異なる種類の情報をマルチヘッドセルフアテンションにより補完する。 商用サービスロボットが収集したデータセットを用いた実験により,FusionLocは単一画像または2次元LiDAR点雲のみを受信する従来の再局在法よりも優れた性能と,それらの特徴を結合した簡単な融合法を提供できることを示した。

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