論文の概要: iSLAM: Imperative SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07894v2
• Date: Wed, 14 Jun 2023 01:18:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 10:44:01.239854
• Title: iSLAM: Imperative SLAM
• Title（参考訳）: iSLAM: インペラティブSLAM
• Authors: Taimeng Fu, Shaoshu Su, Chen Wang
• Abstract要約: ローカライゼーションとマッピングを同時に行うことは、ロボットナビゲーションにおける重要な課題の1つだ。 近年の進歩は、教師あり学習に基づく手法が、フロントエンドのドメトリーにおいて印象的な性能をもたらすことを示唆している。 従来の最適化に基づく手法は、見積もりのドリフトを最小化するために、バックエンドにおいて依然として重要な役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.043569093713764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simultaneous localization and mapping (SLAM) stands as one of the critical challenges in robot navigation. Recent advancements suggest that methods based on supervised learning deliver impressive performance in front-end odometry, while traditional optimization-based methods still play a vital role in the back-end for minimizing estimation drift. In this paper, we found that such decoupled paradigm can lead to only sub-optimal performance, consequently curtailing system capabilities and generalization potential. To solve this problem, we proposed a novel self-supervised learning framework, imperative SLAM (iSLAM), which fosters reciprocal correction between the front-end and back-end, thus enhancing performance without necessitating any external supervision. Specifically, we formulate a SLAM system as a bi-level optimization problem so that the two components are bidirectionally connected. As a result, the front-end model is able to learn global geometric knowledge obtained through pose graph optimization by back-propagating the residuals from the back-end. This significantly improves the generalization ability of the entire system and thus achieves the accuracy improvement up to 45%. To the best of our knowledge, iSLAM is the first SLAM system showing that the front-end and back-end can learn jointly and mutually contribute to each other in a self-supervised manner.
• Abstract（参考訳）: 同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)は、ロボットナビゲーションにおける重要な課題の1つである。 近年の進歩は, 教師あり学習に基づく手法が, 従来の最適化手法が評価ドリフトの最小化に重要な役割を担っていることを示唆している。 本稿では,このような疎結合なパラダイムが準最適性能にのみ寄与し,結果としてシステム能力と一般化ポテンシャルを削減できることを見出した。 この問題を解決するために,我々は,フロントエンドとバックエンドの相互修正を促進し,外部の監督を必要とせずに性能を向上させるための,新しい自己教師付き学習フレームワークimperative slam(islam)を提案した。 具体的には,二元最適化問題としてslamシステムを定式化し,両成分を双方向に連結する。 その結果、フロントエンドモデルは、バックエンドから残差をバックプロパゲーションすることで、ポーズグラフ最適化によって得られるグローバル幾何学的知識を学習することができる。 これにより、システム全体の一般化能力が大幅に向上し、精度が45%まで向上する。 我々の知る限り、iSLAMは、フロントエンドとバックエンドが相互に相互に相互に自己管理的な方法で学習できることを示す最初のSLAMシステムです。

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