論文の概要: Constructing Metric-Semantic Maps using Floor Plan Priors for Long-Term Indoor Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10959v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 15:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 01:45:16.497464
• Title: Constructing Metric-Semantic Maps using Floor Plan Priors for Long-Term Indoor Localization
• Title（参考訳）: 長期屋内定位のためのフロアプランプリエントを用いたメートル法スキームマップの構築
• Authors: Nicky Zimmerman and Matteo Sodano and Elias Marks and Jens Behley and Cyrill Stachniss
• Abstract要約: 本稿では,長期オブジェクトベースローカライゼーションを目的としたメートル法セマンティックマップ構築の課題に対処する。 モノラルなRGBフレームからの3次元物体検出,オブジェクトベースのマップ構築,および構築されたマップのグローバルなローカライズに活用する。 オフィスビルにおける地図構築を評価し,同じ環境下で9ヶ月にわたって記録された課題列に対する長期的局所化アプローチを検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.404446814219202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object-based maps are relevant for scene understanding since they integrate geometric and semantic information of the environment, allowing autonomous robots to robustly localize and interact with on objects. In this paper, we address the task of constructing a metric-semantic map for the purpose of long-term object-based localization. We exploit 3D object detections from monocular RGB frames for both, the object-based map construction, and for globally localizing in the constructed map. To tailor the approach to a target environment, we propose an efficient way of generating 3D annotations to finetune the 3D object detection model. We evaluate our map construction in an office building, and test our long-term localization approach on challenging sequences recorded in the same environment over nine months. The experiments suggest that our approach is suitable for constructing metric-semantic maps, and that our localization approach is robust to long-term changes. Both, the mapping algorithm and the localization pipeline can run online on an onboard computer. We release an open-source C++/ROS implementation of our approach.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトベースのマップは、環境の幾何学的および意味的な情報を統合し、自律ロボットがオブジェクトに対して堅牢なローカライズと相互作用を可能にするため、シーン理解に関係している。 本稿では,長期オブジェクトベースローカライゼーションを目的としたメートル法セマンティックマップ構築の課題に対処する。 モノラルなRGBフレームからの3次元物体検出,オブジェクトベースのマップ構築,および構築されたマップのグローバルなローカライズに活用する。 対象環境へのアプローチを調整するために,3次元オブジェクト検出モデルを微調整する3Dアノテーションを生成する効率的な方法を提案する。 オフィスビルにおけるマップ構築を評価し,同じ環境で9ヶ月にわたって記録された課題シーケンスの長期的局所化手法を検証した。 実験により,本手法は距離列写像の構築に適しており,局所化手法は長期的変化に対して堅牢であることが示唆された。 マッピングアルゴリズムとローカライゼーションパイプラインはどちらも,オンボードコンピュータ上でオンラインで動作する。 このアプローチのオープンソースC++/ROS実装をリリースします。

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