論文の概要: Hierarchical localization with panoramic views and triplet loss functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14117v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 12:07:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-23 14:06:38.280675
• Title: Hierarchical localization with panoramic views and triplet loss functions
• Title（参考訳）: パノラマビューと三重項損失関数による階層的局所化
• Authors: Marcos Alfaro, Juan José Cabrera, Luis Miguel Jiménez, Óscar Reinoso, Luis Payá,
• Abstract要約: 本研究の目的は,Triplet Convolutional Neural Networks を用いた移動ロボットのローカライゼーション問題に対処することである。 我々はパノラマ形式に変換された動的条件下で捉えた屋内環境からの全方位画像を用いた。 実験セクションでは、三重項ニューラルネットワークが屋内環境における移動ロボットのローカライゼーションに対処するための効率的で堅牢なツールであることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8804426519412472
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The main objective of this paper is to address the mobile robot localization problem with Triplet Convolutional Neural Networks and test their robustness against changes of the lighting conditions. We have used omnidirectional images from real indoor environments captured in dynamic conditions that have been converted to panoramic format. Two approaches are proposed to address localization by means of triplet neural networks. First, hierarchical localization, which consists in estimating the robot position in two stages: a coarse localization, which involves a room retrieval task, and a fine localization is addressed by means of image retrieval in the previously selected room. Second, global localization, which consists in estimating the position of the robot inside the entire map in a unique step. Besides, an exhaustive study of the loss function influence on the network learning process has been made. The experimental section proves that triplet neural networks are an efficient and robust tool to address the localization of mobile robots in indoor environments, considering real operation conditions.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,三重項畳み込みニューラルネットワークによる移動ロボットの局所化問題に対処し,照明条件の変化に対して頑健性をテストすることである。 我々はパノラマ形式に変換された動的条件下で捉えた屋内環境からの全方位画像を用いた。 三重項ニューラルネットワークによる局所化に対処する2つの手法が提案されている。 まず、部屋検索タスクを含む粗い位置決めと、以前選択された部屋における画像検索により、微細な位置決めの2段階でロボットの位置を推定する階層的位置決めを行う。 第二に、グローバルなローカライゼーションは、地図全体におけるロボットの位置をユニークなステップで推定する。 さらに,ネットワーク学習プロセスにおける損失関数の影響について,網羅的研究を行った。 実験のセクションでは、三重項ニューラルネットワークが屋内環境における移動ロボットの局所化に対処するための効率的で堅牢なツールであることを実証している。

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