Fugu-MT 論文翻訳(概要): ForestLPR: LiDAR Place Recognition in Forests Attentioning Multiple BEV Density Images

論文の概要: ForestLPR: LiDAR Place Recognition in Forests Attentioning Multiple BEV Density Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04475v1
Date: Thu, 06 Mar 2025 14:24:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.870911
Title: ForestLPR: LiDAR Place Recognition in Forests Attentioning Multiple BEV Density Images
Title（参考訳）: ForestLPR:複数のBEV密度画像を保持する森林におけるLiDAR位置認識
Authors: Yanqing Shen, Turcan Tuna, Marco Hutter, Cesar Cadena, Nanning Zheng,
Abstract要約: 本研究では,自然林におけるロバストなLiDARを用いた位置認識手法であるフォレストLPRを提案する。異なる高さの森の地形の断面画像には、ある場所を再訪するために必要な情報が含まれている。提案手法では,視覚変換器を共有バックボーンとして使用し,局所記述子の集合を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.727720300337296
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Place recognition is essential to maintain global consistency in large-scale localization systems. While research in urban environments has progressed significantly using LiDARs or cameras, applications in natural forest-like environments remain largely under-explored. Furthermore, forests present particular challenges due to high self-similarity and substantial variations in vegetation growth over time. In this work, we propose a robust LiDAR-based place recognition method for natural forests, ForestLPR. We hypothesize that a set of cross-sectional images of the forest's geometry at different heights contains the information needed to recognize revisiting a place. The cross-sectional images are represented by \ac{bev} density images of horizontal slices of the point cloud at different heights. Our approach utilizes a visual transformer as the shared backbone to produce sets of local descriptors and introduces a multi-BEV interaction module to attend to information at different heights adaptively. It is followed by an aggregation layer that produces a rotation-invariant place descriptor. We evaluated the efficacy of our method extensively on real-world data from public benchmarks as well as robotic datasets and compared it against the state-of-the-art (SOTA) methods. The results indicate that ForestLPR has consistently good performance on all evaluations and achieves an average increase of 7.38\% and 9.11\% on Recall@1 over the closest competitor on intra-sequence loop closure detection and inter-sequence re-localization, respectively, validating our hypothesis
Abstract（参考訳）: 場所認識は、大規模ローカライゼーションシステムにおいて、グローバルな一貫性を維持するために不可欠である。都市環境の研究はLiDARやカメラを用いて大幅に進展しているが、自然林のような環境の応用は未調査のままである。さらに、森林は、高い自己相似性と、時間とともに植生の成長が著しく変化するため、特に課題を呈している。本研究では,自然林のロバストな位置認識手法であるフォレストLPRを提案する。我々は、異なる高さの森の地形の断面画像の集合には、場所を再考するために必要な情報が含まれていると仮定する。断面画像は、異なる高さの点雲の水平スライスの画像の \ac{bev} 密度画像で表現される。提案手法では,視覚変換器を共有バックボーンとして使用して局所記述子の集合を生成し,複数のBEVインタラクションモジュールを導入し,異なる高さの情報に適応的に対応させる。次に、回転不変の場所記述子を生成するアグリゲーション層が続く。提案手法の有効性を,公開ベンチマークやロボットデータセットから得られた実世界のデータに基づいて評価し,最新技術(SOTA)法と比較した。その結果、フォレストLPRは全ての評価において一貫して良好な性能を示し、Recall@1における平均7.38\%および9.11\%の増加を、シーケンス内ループクロージャ検出とシーケンス間再ローカライゼーションにおいて最も近い競合相手に対して達成し、我々の仮説を検証した。

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