論文の概要: Why Sample Space Matters: Keyframe Sampling Optimization for LiDAR-based Place Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02643v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 16:29:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 01:52:35.820212
- Title: Why Sample Space Matters: Keyframe Sampling Optimization for LiDAR-based Place Recognition
- Title（参考訳）: なぜサンプル空間が重要か:LiDARを用いた位置認識のための鍵フレームサンプリング最適化
- Authors: Nikolaos Stathoulopoulos, Vidya Sumathy, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos,
- Abstract要約: 位置認識におけるサンプル空間の概念を導入し、異なるサンプリング手法がクエリプロセスと全体的なパフォーマンスに与える影響を実証する。
そこで我々は,超次元ディスクリプタ空間における冗長性と情報保存に着目した,LiDARに基づく位置認識のための新しいサンプリング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.468510459310326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in robotics are pushing real-world autonomy, enabling robots to perform long-term and large-scale missions. A crucial component for successful missions is the incorporation of loop closures through place recognition, which effectively mitigates accumulated pose estimation drift. Despite computational advancements, optimizing performance for real-time deployment remains challenging, especially in resource-constrained mobile robots and multi-robot systems since, conventional keyframe sampling practices in place recognition often result in retaining redundant information or overlooking relevant data, as they rely on fixed sampling intervals or work directly in the 3D space instead of the feature space. To address these concerns, we introduce the concept of sample space in place recognition and demonstrate how different sampling techniques affect the query process and overall performance. We then present a novel keyframe sampling approach for LiDAR-based place recognition, which focuses on redundancy minimization and information preservation in the hyper-dimensional descriptor space. This approach is applicable to both learning-based and handcrafted descriptors, and through the experimental validation across multiple datasets and descriptor frameworks, we demonstrate the effectiveness of our proposed method, showing it can jointly minimize redundancy and preserve essential information in real-time. The proposed approach maintains robust performance across various datasets without requiring parameter tuning, contributing to more efficient and reliable place recognition for a wide range of robotic applications.
- Abstract（参考訳）: ロボット工学の最近の進歩は、現実の自律性を押し上げ、ロボットが長期的かつ大規模なミッションを遂行できるようにする。
ミッション成功の重要な要素は、位置認識によるループ閉鎖の取り込みであり、蓄積されたポーズ推定ドリフトを効果的に緩和する。
特に資源制約のある移動ロボットやマルチロボットシステムでは,従来のキーフレームサンプリング方式では,時間間隔の固定化や3次元空間での作業に頼って,余分な情報を保持したり,関連データを見渡すことが多かったため,リアルタイムデプロイメントのパフォーマンスの最適化は依然として困難である。
これらの問題に対処するために、位置認識におけるサンプル空間の概念を導入し、異なるサンプリング手法がクエリプロセスと全体的なパフォーマンスに与える影響を実証する。
次に,超次元ディスクリプタ空間における冗長性の最小化と情報保存に焦点を当てた,LiDARに基づく位置認識のための新しいキーフレームサンプリング手法を提案する。
このアプローチは,学習ベースおよび手書き記述子の両方に適用可能であり,複数のデータセットや記述子フレームワークにまたがる実験的な検証を通じて,提案手法の有効性を実証し,冗長性を共同で最小化し,重要な情報をリアルタイムで保持できることを示す。
提案手法は,パラメータチューニングを必要とせずに,さまざまなデータセットに対して堅牢な性能を維持し,幅広いロボットアプリケーションに対して,より効率的かつ信頼性の高い位置認識を実現する。
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