論文の概要: Balancing Accuracy and Efficiency for Large-Scale SLAM: A Minimal Subset Approach for Scalable Loop Closures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01791v2
• Date: Sat, 01 Mar 2025 14:17:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 15:02:13.578922
• Title: Balancing Accuracy and Efficiency for Large-Scale SLAM: A Minimal Subset Approach for Scalable Loop Closures
• Title（参考訳）: 大規模SLAMのバランシング精度と効率性:スケーラブルループ閉鎖に対する最小サブセットアプローチ
• Authors: Nikolaos Stathoulopoulos, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos,
• Abstract要約: 本稿では,ループ閉鎖に最も影響の大きい優越性を用いてポーズグラフを構築するオンラインサンプリング手法を提案する。 各種公開データセットの評価結果から,提案手法は位置認識における偽陽性率の低減に優れることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.066382982173528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Typical LiDAR SLAM architectures feature a front-end for odometry estimation and a back-end for refining and optimizing the trajectory and map, commonly through loop closures. However, loop closure detection in large-scale missions presents significant computational challenges due to the need to identify, verify, and process numerous candidate pairs for pose graph optimization. Keyframe sampling bridges the front-end and back-end by selecting frames for storing and processing during global optimization. This article proposes an online keyframe sampling approach that constructs the pose graph using the most impactful keyframes for loop closure. We introduce the Minimal Subset Approach (MSA), which optimizes two key objectives: redundancy minimization and information preservation, implemented within a sliding window framework. By operating in the feature space rather than 3-D space, MSA efficiently reduces redundant keyframes while retaining essential information. In sum, evaluations on diverse public datasets show that the proposed approach outperforms naive methods in reducing false positive rates in place recognition, while delivering superior ATE and RPE in metric localization, without the need for manual parameter tuning. Additionally, MSA demonstrates efficiency and scalability by reducing memory usage and computational overhead during loop closure detection and pose graph optimization.
• Abstract（参考訳）: 典型的なLiDAR SLAMアーキテクチャは、オードメトリ推定のためのフロントエンドと、一般的にループクロージャを通して軌道とマップを最適化するバックエンドを備えている。 しかし、大規模ミッションにおけるループ閉包検出は、ポーズグラフ最適化のための多数の候補ペアを特定し、検証し、処理する必要があるため、重要な計算上の課題を示す。 キーフレームサンプリングは、グローバル最適化中の保存と処理のためのフレームを選択することで、フロントエンドとバックエンドをブリッジする。 本稿では,最も影響の大きいキーフレームを用いてポーズグラフを構築するオンラインキーフレームサンプリング手法を提案する。 我々は,スライディングウインドウフレームワーク内に実装された冗長性最小化と情報保存という2つの主要な目的を最適化するミニマル・サブセット・アプローチ(MSA)を導入する。 3次元空間ではなく特徴空間で操作することで、MSAは重要な情報を保持しながら、冗長なキーフレームを効率的に削減する。 まとめると、多種多様な公開データセットの評価から、提案手法は位置認識における偽陽性率の低減において、手動パラメータチューニングを必要とせず、測定値のローカライゼーションにおいて優れたATEとRPEを提供するのに対し、本手法がより優れていたことが分かる。 さらに、MSAは、ループクロージャ検出およびポーズグラフ最適化時のメモリ使用量と計算オーバーヘッドを削減し、効率とスケーラビリティを示す。

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