論文の概要: LiDAR Loop Closure Detection using Semantic Graphs with Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19382v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 18:36:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:00:21.258750
• Title: LiDAR Loop Closure Detection using Semantic Graphs with Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: グラフ注意ネットワークを用いた意味グラフを用いたLiDARループ閉鎖検出
• Authors: Liudi Yang, Ruben Mascaro, Ignacio Alzugaray, Sai Manoj Prakhya, Marco Karrer, Ziyuan Liu, Margarita Chli,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ注意ニューラルネットワークを用いてセマンティックグラフを符号化するループ閉鎖検出アルゴリズムを提案する。 次に、セマンティック登録を用いて6DoF相対的なポーズ制約を推定する。 コミュニティの利益のために,提案アルゴリズムの完全な実装をオープンソース化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.33137981696787
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a novel loop closure detection algorithm that uses graph attention neural networks to encode semantic graphs to perform place recognition and then use semantic registration to estimate the 6 DoF relative pose constraint. Our place recognition algorithm has two key modules, namely, a semantic graph encoder module and a graph comparison module. The semantic graph encoder employs graph attention networks to efficiently encode spatial, semantic and geometric information from the semantic graph of the input point cloud. We then use self-attention mechanism in both node-embedding and graph-embedding steps to create distinctive graph vectors. The graph vectors of the current scan and a keyframe scan are then compared in the graph comparison module to identify a possible loop closure. Specifically, employing the difference of the two graph vectors showed a significant improvement in performance, as shown in ablation studies. Lastly, we implemented a semantic registration algorithm that takes in loop closure candidate scans and estimates the relative 6 DoF pose constraint for the LiDAR SLAM system. Extensive evaluation on public datasets shows that our model is more accurate and robust, achieving 13% improvement in maximum F1 score on the SemanticKITTI dataset, when compared to the baseline semantic graph algorithm. For the benefit of the community, we open-source the complete implementation of our proposed algorithm and custom implementation of semantic registration at https://github.com/crepuscularlight/SemanticLoopClosure
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフ注意ニューラルネットワークを用いてセマンティックグラフを符号化して位置認識を行い,セマンティック登録を用いて6DoF相対的なポーズ制約を推定するループ閉鎖検出アルゴリズムを提案する。 位置認識アルゴリズムにはセマンティックグラフエンコーダモジュールとグラフ比較モジュールという2つの重要なモジュールがある。 セマンティックグラフエンコーダは、入力ポイントクラウドのセマンティックグラフから空間的、意味的、幾何学的情報を効率的に符号化するために、グラフアテンションネットワークを用いる。 次に、ノード埋め込みとグラフ埋め込みの両方のステップで自己アテンション機構を使用して、独特なグラフベクトルを生成する。 次に、現在のスキャンとキーフレームスキャンのグラフベクトルをグラフ比較モジュールで比較し、可能なループクロージャを特定する。 具体的には,2つのグラフベクトルの差を利用した場合,アブレーション実験で示されるように,性能が著しく向上した。 最後に、ループ閉鎖候補をスキャンし、LiDAR SLAMシステムの相対6DoFポーズ制約を推定するセマンティック登録アルゴリズムを実装した。 公開データセットの大規模な評価は,ベースライン意味グラフアルゴリズムと比較して,我々のモデルの方が正確で堅牢であり,セマンティックKITTIデータセットの最大F1スコアが13%向上していることを示している。 コミュニティの利益のために、提案したアルゴリズムの完全な実装とセマンティック登録のカスタム実装をhttps://github.com/crepuscularlight/SemanticLoopClosureでオープンソース化しました。

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