論文の概要: Why Sample Space Matters: Keyframe Sampling Optimization for LiDAR-based Place Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02643v2
• Date: Wed, 19 Feb 2025 12:54:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:09.69567
• 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: サンプル空間の概念を導入し,LiDARを用いた位置認識のための新しいサンプリング手法を提案する。 このアプローチは、さまざまなデータセット間で堅牢なパフォーマンスを示し、屋内シナリオから屋外シナリオへのシームレスな適応を可能にします。
• 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 driving real-world autonomy for long-term and large-scale missions, where loop closures via place recognition are vital for mitigating pose estimation drift. However, achieving real-time performance remains challenging for resource-constrained mobile robots and multi-robot systems due to the computational burden of high-density sampling, which increases the complexity of comparing and verifying query samples against a growing map database. Conventional methods often retain redundant information or miss critical data by relying on fixed sampling intervals or operating in 3-D space instead of the descriptor feature space. To address these challenges, we introduce the concept of sample space and propose a novel keyframe sampling approach for LiDAR-based place recognition. Our method minimizes redundancy while preserving essential information in the hyper-dimensional descriptor space, supporting both learning-based and handcrafted descriptors. The proposed approach incorporates a sliding window optimization strategy to ensure efficient keyframe selection and real-time performance, enabling seamless integration into robotic pipelines. In sum, our approach demonstrates robust performance across diverse datasets, with the ability to adapt seamlessly from indoor to outdoor scenarios without parameter tuning, reducing loop closure detection times and memory requirements.
• Abstract（参考訳）: ロボット工学の最近の進歩は、位置認識によるループ閉鎖が、ポーズ推定ドリフトの緩和に不可欠である長期的および大規模ミッションにおいて、現実の自律性を推進している。 しかし,高密度サンプリングの計算負担のため,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リアルタイム性能の実現は依然として困難であり,クエリサンプルと地図データベースの比較と検証の複雑さが増大する。 従来の手法では、ディスクリプタの特徴空間の代わりに、固定されたサンプリング間隔を頼りにしたり、3次元空間で操作したりすることで、余分な情報を保持したり、クリティカルなデータを見逃したりすることが多い。 これらの課題に対処するため、サンプル空間の概念を導入し、LiDARを用いた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。 本手法は,超次元ディスクリプタ空間において重要な情報を保持しながら,冗長性を最小化し,学習ベースと手作りのディスクリプタの両方をサポートする。 提案手法は,効率的なキーフレーム選択とリアルタイムパフォーマンスを確保するためのスライディングウィンドウ最適化戦略を取り入れ,ロボットパイプラインへのシームレスな統合を実現する。 提案手法は,パラメータチューニングを伴わずに屋内から屋外のシナリオにシームレスに適応し,ループクロージャ検出時間とメモリ要求を低減し,多様なデータセット間で堅牢な性能を示す。

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