論文の概要: LSGDDN-LCD: An Appearance-based Loop Closure Detection using Local
Superpixel Grid Descriptors and Incremental Dynamic Nodes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03872v2
- Date: Sat, 24 Jun 2023 09:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 23:09:32.641058
- Title: LSGDDN-LCD: An Appearance-based Loop Closure Detection using Local
Superpixel Grid Descriptors and Incremental Dynamic Nodes
- Title（参考訳）: lsgddn-lcd:ローカルスーパーピクセルグリッドディスクリプタとインクリメンタル動的ノードを用いたルックスベースのループクロージャ検出
- Authors: Baosheng Zhang
- Abstract要約: ループクロージャ検出(LCD)は、視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)システムにおいて欠かせない要素である。
本稿では,ローカルなスーパーピクセルグリッド記述子と動的ノードを用いたオンライン表示型LCDを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Loop Closure Detection (LCD) is an essential component of visual simultaneous
localization and mapping (SLAM) systems. It enables the recognition of
previously visited scenes to eliminate pose and map estimate drifts arising
from long-term exploration. However, current appearance-based LCD methods face
significant challenges, including high computational costs, viewpoint variance,
and dynamic objects in scenes. This paper introduced an online appearance based
LCD using local superpixel grids descriptor and dynamic node, i.e, LSGDDN-LCD,
to find similarities between scenes via hand-crafted features extracted from
LSGD. Unlike traditional Bag-of-Words (BoW) based LCD, which requires
pre-training, we proposed an adaptive mechanism to group similar images called
$\textbf{\textit{dynamic}}$ $\textbf{\textit{node}}$, which incrementally
adjusted the database in an online manner, allowing for efficient and online
retrieval of previously viewed images without need of the pre-training.
Experimental results confirmed that the LSGDDN-LCD significantly improved LCD
precision-recall and efficiency, and outperformed several state-of-the-art
(SOTA) approaches on multiple typical datasets, indicating its great potential
as a generic LCD framework.
- Abstract（参考訳）: ループクロージャ検出(LCD)は、視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)システムにおいて欠かせない要素である。
これにより、以前訪れたシーンを認識でき、長期の探検から生じるポーズや地図の推定ドリフトを排除できる。
しかし、現在の外観に基づくLCD法は、高い計算コスト、視点分散、シーン内の動的オブジェクトなど、重大な課題に直面している。
本稿では,ローカル・スーパーピクセル・グリッドディスクリプタと動的ノード,すなわちlsgddn-lcdを用いて,lsgdから抽出した手作り特徴からシーン間の類似性を見出すオンライン表示型lcdについて紹介する。
事前トレーニングを必要とする従来のBag-of-Words (BoW) ベースのLCDとは異なり、我々は、事前トレーニングを必要とせずにデータベースをオンライン的に漸進的に調整する、$\textbf{\textit{dynamic}}$\textbf{\textit{node}}$と呼ばれる類似の画像をグループ化する適応メカニズムを提案した。
実験の結果、LSGDDN-LCDはLCDの精度と効率を著しく向上し、複数の典型的なデータセットに対するSOTA(State-of-the-art)アプローチよりも優れており、汎用LCDフレームワークとしての可能性を示している。
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