論文の概要: Improving Visual Place Recognition Based Robot Navigation Through Verification of Localization Estimates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08162v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 03:47:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 18:58:33.358529
- Title: Improving Visual Place Recognition Based Robot Navigation Through Verification of Localization Estimates
- Title（参考訳）: 位置推定の検証による視覚的位置認識に基づくロボットナビゲーションの改善
- Authors: Owen Claxton, Connor Malone, Helen Carson, Jason Ford, Gabe Bolton, Iman Shames, Michael Milford,
- Abstract要約: 本研究では,視覚的位置認識のためのMLP(Multi-Layer Perceptron)整合性モニタを提案する。
従来の最先端のSVMアプローチよりもパフォーマンスと一般化性が改善されている。
提案手法を実世界の広範囲な実験で検証し、2つの実時間完全性に基づくVPR検証手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.354164363224529
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual Place Recognition (VPR) systems often have imperfect performance, which affects robot navigation decisions. This research introduces a novel Multi-Layer Perceptron (MLP) integrity monitor for VPR which demonstrates improved performance and generalizability over the previous state-of-the-art SVM approach, removing per-environment training and reducing manual tuning requirements. We test our proposed system in extensive real-world experiments, where we also present two real-time integrity-based VPR verification methods: an instantaneous rejection method for a robot navigating to a goal zone (Experiment 1); and a historical method that takes a best, verified, match from its recent trajectory and uses an odometer to extrapolate forwards to a current position estimate (Experiment 2). Noteworthy results for Experiment 1 include a decrease in aggregate mean along-track goal error from ~9.8m to ~3.1m in missions the robot pursued to completion, and an increase in the aggregate rate of successful mission completion from ~41% to ~55%. Experiment 2 showed a decrease in aggregate mean along-track localization error from ~2.0m to ~0.5m, and an increase in the aggregate precision of localization attempts from ~97% to ~99%. Overall, our results demonstrate the practical usefulness of a VPR integrity monitor in real-world robotics to improve VPR localization and consequent navigation performance.
- Abstract（参考訳）: 視覚的位置認識(VPR)システムは、ロボットナビゲーションの決定に影響を及ぼす不完全な性能を持つことが多い。
本研究は,従来のSVMアプローチよりも性能と一般化性を向上し,環境ごとのトレーニングを廃止し,手動のチューニング要求を低減した,VPRのための新しいMulti-Layer Perceptron(MLP)整合性モニタを提案する。
提案手法を実世界の広範囲にわたる実験で検証し, 目標領域に移動するロボットの即時拒否法(実験1)と, 最新の軌道と一致した最良かつ検証された歴史手法(実験2)と, ドメータを用いて現在位置推定に先んじる手法(実験2)の2つの実時間完全性に基づくVPR検証手法を提案する。
実験1の注目すべき結果は、ロボットが完了を追求するミッションにおいて、トラックのゴール誤差の合計平均値が ~9.8m から ~3.1m に減少し、ミッション完了の成功率は ~41% から ~55% に増加したことである。
実験2では, トラック位置推定誤差が ~2.0m から ~0.5m に減少し, 局所化試行の集計精度が ~97% から ~99% に向上した。
本研究は,実世界のロボット工学において,VPRの局所化とナビゲーション性能を向上させるために,VPR整合性モニタの実用的有用性を示すものである。
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