論文の概要: Loop Closure Detection Based on Object-level Spatial Layout and Semantic Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05146v2
• Date: Fri, 14 Apr 2023 08:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 15:47:31.316006
• Title: Loop Closure Detection Based on Object-level Spatial Layout and Semantic Consistency
• Title（参考訳）: オブジェクトレベルの空間レイアウトとセマンティック一貫性に基づくループクロージャ検出
• Authors: Xingwu Ji, Peilin Liu, Haochen Niu, Xiang Chen, Rendong Ying, Fei Wen
• Abstract要約: 本稿では3次元シーングラフの空間的レイアウトとセマンティック一貫性に基づくオブジェクトベースのループ閉包検出手法を提案する。 実験により,提案手法によりより正確な3次元意味マップを構築可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.694754836704819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual simultaneous localization and mapping (SLAM) systems face challenges in detecting loop closure under the circumstance of large viewpoint changes. In this paper, we present an object-based loop closure detection method based on the spatial layout and semanic consistency of the 3D scene graph. Firstly, we propose an object-level data association approach based on the semantic information from semantic labels, intersection over union (IoU), object color, and object embedding. Subsequently, multi-view bundle adjustment with the associated objects is utilized to jointly optimize the poses of objects and cameras. We represent the refined objects as a 3D spatial graph with semantics and topology. Then, we propose a graph matching approach to select correspondence objects based on the structure layout and semantic property similarity of vertices' neighbors. Finally, we jointly optimize camera trajectories and object poses in an object-level pose graph optimization, which results in a globally consistent map. Experimental results demonstrate that our proposed data association approach can construct more accurate 3D semantic maps, and our loop closure method is more robust than point-based and object-based methods in circumstances with large viewpoint changes.
• Abstract（参考訳）: 視覚的同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)システムは、大きな視点変化の状況下でループ閉鎖を検出する上で課題に直面している。 本稿では3次元シーングラフの空間的レイアウトとセマンティック一貫性に基づくオブジェクトベースのループ閉鎖検出手法を提案する。 まず,semantic labels,intersection over union (iou),object color,object embeddedからのセマンティック情報に基づくオブジェクトレベルのデータアソシエーション手法を提案する。 その後、関連するオブジェクトとのマルチビューバンドル調整を利用して、オブジェクトとカメラのポーズを共同で最適化する。 改良されたオブジェクトを意味論とトポロジーを備えた3次元空間グラフとして表現する。 次に,頂点近傍の構造レイアウトと意味的性質の類似性に基づいて対応オブジェクトを選択するグラフマッチング手法を提案する。 最後に、オブジェクトレベルのポーズグラフ最適化において、カメラトラジェクトリとオブジェクトのポーズを共同で最適化する。 実験により,提案手法によりより正確な3次元セマンティックマップを構築でき,大きな視点変化のある状況下では,ループクロージャ法はポイントベース法やオブジェクトベース法よりも堅牢であることが示された。

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