論文の概要: RadarLCD: Learnable Radar-based Loop Closure Detection Pipeline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07094v1
- Date: Wed, 13 Sep 2023 17:10:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-14 13:19:11.425391
- Title: RadarLCD: Learnable Radar-based Loop Closure Detection Pipeline
- Title（参考訳）: RadarLCD: 学習可能なレーダベースループクロージャ検出パイプライン
- Authors: Mirko Usuelli, Matteo Frosi, Paolo Cudrano, Simone Mentasti, Matteo
Matteucci
- Abstract要約: 本研究では,ループクロージャ検出に特化して設計された新しい教師付きディープラーニングパイプラインであるRadarLCDを紹介する。
RadarLCDは、事前訓練されたHERO(Hybrid Estimation Radar Odometry)モデルを活用することで、大きな貢献をしている。
この手法は、様々なFMCW Radarデータセットシーンで評価を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.09225917049674
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Loop Closure Detection (LCD) is an essential task in robotics and computer
vision, serving as a fundamental component for various applications across
diverse domains. These applications encompass object recognition, image
retrieval, and video analysis. LCD consists in identifying whether a robot has
returned to a previously visited location, referred to as a loop, and then
estimating the related roto-translation with respect to the analyzed location.
Despite the numerous advantages of radar sensors, such as their ability to
operate under diverse weather conditions and provide a wider range of view
compared to other commonly used sensors (e.g., cameras or LiDARs), integrating
radar data remains an arduous task due to intrinsic noise and distortion. To
address this challenge, this research introduces RadarLCD, a novel supervised
deep learning pipeline specifically designed for Loop Closure Detection using
the FMCW Radar (Frequency Modulated Continuous Wave) sensor. RadarLCD, a
learning-based LCD methodology explicitly designed for radar systems, makes a
significant contribution by leveraging the pre-trained HERO (Hybrid Estimation
Radar Odometry) model. Being originally developed for radar odometry, HERO's
features are used to select key points crucial for LCD tasks. The methodology
undergoes evaluation across a variety of FMCW Radar dataset scenes, and it is
compared to state-of-the-art systems such as Scan Context for Place Recognition
and ICP for Loop Closure. The results demonstrate that RadarLCD surpasses the
alternatives in multiple aspects of Loop Closure Detection.
- Abstract（参考訳）: ループクロージャ検出(LCD)は、ロボット工学とコンピュータビジョンにおいて必須のタスクであり、多様な領域にわたる様々なアプリケーションの基本となる。
これらのアプリケーションは、オブジェクト認識、画像検索、ビデオ分析を包含する。
LCDは、以前に訪れた場所(ループと呼ばれる)にロボットが戻ったかどうかを特定し、分析された場所について関連するロト翻訳を推定する。
さまざまな気象条件下での運用能力や、他の一般的なセンサー(カメラやライダーなど)よりも広い視野を提供するなど、レーダーセンサーの多くの利点にもかかわらず、レーダーデータの統合は、本質的なノイズや歪みのために厳しい課題である。
この課題に対処するために,FMCWレーダ(周波数変調連続波)センサを用いたループクロージャ検出専用に設計された新しい教師付きディープラーニングパイプラインであるRadarLCDを紹介する。
レーダシステム用に明示的に設計された学習型LCD手法であるRadarLCDは、事前訓練されたHERO(Hybrid Estimation Radar Odometry)モデルを活用することで大きな貢献をしている。
HEROはもともとレーダーオドメトリーのために開発されたもので、LCDタスクに不可欠なキーポイントを選択するために使用される。
この手法は、様々なFMCW Radarデータセットシーンで評価を行い、Scan Context for Place RecognitionやICP for Loop Closureといった最先端システムと比較される。
その結果,RadarLCDはループクロージャ検出の複数の側面において代替品を上回ることがわかった。
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