論文の概要: RING#: PR-by-PE Global Localization with Roto-translation Equivariant Gram Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00206v2
• Date: Tue, 17 Sep 2024 11:26:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 21:19:40.202845
• Title: RING#: PR-by-PE Global Localization with Roto-translation Equivariant Gram Learning
• Title（参考訳）: RING#: Roto-translation Equivariant Gram Learningを用いたPR-by-PEグローバルローカライゼーション
• Authors: Sha Lu, Xuecheng Xu, Yuxuan Wu, Haojian Lu, Xieyuanli Chen, Rong Xiong, Yue Wang,
• Abstract要約: GPS信号が信頼できない場合、グローバルなローカライゼーションは自動運転やロボティクスの応用において不可欠である。 ほとんどのアプローチは、逐次位置認識(PR)とポーズ推定(PE)により、グローバルなローカライゼーションを実現する。 ポーズ推定から直接導出することで、別の場所認識の必要性を回避できる新しいパラダイムであるPR-by-PEローカライゼーションを導入する。 本稿では,鳥眼視(BEV)空間で動作する終端PR-by-PEローカライゼーションネットワークであるRING#を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.688641105430467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Global localization using onboard perception sensors, such as cameras and LiDARs, is crucial in autonomous driving and robotics applications when GPS signals are unreliable. Most approaches achieve global localization by sequential place recognition (PR) and pose estimation (PE). Some methods train separate models for each task, while others employ a single model with dual heads, trained jointly with separate task-specific losses. However, the accuracy of localization heavily depends on the success of place recognition, which often fails in scenarios with significant changes in viewpoint or environmental appearance. Consequently, this renders the final pose estimation of localization ineffective. To address this, we introduce a new paradigm, PR-by-PE localization, which bypasses the need for separate place recognition by directly deriving it from pose estimation. We propose RING#, an end-to-end PR-by-PE localization network that operates in the bird's-eye-view (BEV) space, compatible with both vision and LiDAR sensors. RING# incorporates a novel design that learns two equivariant representations from BEV features, enabling globally convergent and computationally efficient pose estimation. Comprehensive experiments on the NCLT and Oxford datasets show that RING# outperforms state-of-the-art methods in both vision and LiDAR modalities, validating the effectiveness of the proposed approach. The code will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: カメラやLiDARなどの搭載センサーを用いたグローバルなローカライゼーションは、GPS信号が信頼できない場合に自律運転やロボット工学の応用に不可欠である。 ほとんどのアプローチは、逐次位置認識(PR)とポーズ推定(PE)によって、グローバルなローカライゼーションを実現する。 ある方法はタスクごとに別々のモデルを訓練するが、別の方法は2つのヘッドを持つ1つのモデルを採用し、別のタスク固有の損失と共同で訓練する。 しかし、位置認識の精度は位置認識の成功に大きく依存しており、視点や環境の外観に大きな変化があるシナリオではしばしば失敗する。 これにより、最終ポーズ推定はローカライゼーションを非効率にする。 そこで本研究では,ポーズ推定から直接導出することで,位置認識の分離の必要性を回避できる新しいパラダイムであるPR-by-PEローカライゼーションを提案する。 本稿では,鳥眼視(BEV)空間で動作する終端PR-by-PEローカライゼーションネットワークであるRING#を提案する。 RING#は、BEVの特徴から2つの同変表現を学習する新しい設計を取り入れ、グローバルに収束し、計算的に効率的なポーズ推定を可能にする。 NCLTとオックスフォードデータセットの総合的な実験により、RING#はビジョンとLiDARの両モードで最先端の手法より優れており、提案手法の有効性が検証されている。 コードは公開されます。

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