論文の概要: ShelfAware: Real-Time Visual-Inertial Semantic Localization in Quasi-Static Environments with Low-Cost Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09065v1
• Date: Tue, 09 Dec 2025 19:33:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.295839
• Title: ShelfAware: Real-Time Visual-Inertial Semantic Localization in Quasi-Static Environments with Low-Cost Sensors
• Title（参考訳）: ShelfAware:低速度センサを用いた準静的環境におけるリアルタイム視覚慣性セマンティック位置決め
• Authors: Shivendra Agrawal, Jake Brawer, Ashutosh Naik, Alessandro Roncone, Bradley Hayes,
• Abstract要約: 我々は,ロバストなグローバルローカライゼーションのためのセマンティック粒子フィルタであるShelfAwareを提案する。 これは、カテゴリ中心のセマンティックな類似性と深度確率を融合させる。 グローバルローカライゼーション100回の試験で96%の成功率を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.915234134135765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many indoor workspaces are quasi-static: global layout is stable but local semantics change continually, producing repetitive geometry, dynamic clutter, and perceptual noise that defeat vision-based localization. We present ShelfAware, a semantic particle filter for robust global localization that treats scene semantics as statistical evidence over object categories rather than fixed landmarks. ShelfAware fuses a depth likelihood with a category-centric semantic similarity and uses a precomputed bank of semantic viewpoints to perform inverse semantic proposals inside MCL, yielding fast, targeted hypothesis generation on low-cost, vision-only hardware. Across 100 global-localization trials spanning four conditions (cart-mounted, wearable, dynamic obstacles, and sparse semantics) in a semantically dense, retail environment, ShelfAware achieves a 96% success rate (vs. 22% MCL and 10% AMCL) with a mean time-to-convergence of 1.91s, attains the lowest translational RMSE in all conditions, and maintains stable tracking in 80% of tested sequences, all while running in real time on a consumer laptop-class platform. By modeling semantics distributionally at the category level and leveraging inverse proposals, ShelfAware resolves geometric aliasing and semantic drift common to quasi-static domains. Because the method requires only vision sensors and VIO, it integrates as an infrastructure-free building block for mobile robots in warehouses, labs, and retail settings; as a representative application, it also supports the creation of assistive devices providing start-anytime, shared-control assistive navigation for people with visual impairments.
• Abstract（参考訳）: グローバルなレイアウトは安定しているが、局所的な意味論は継続的に変化し、反復幾何学、動的クラッタ、視覚ベースのローカライゼーションを破る知覚ノイズを生み出す。 固定ランドマークではなくオブジェクトカテゴリに対する統計的証拠としてシーンセマンティクスを扱う,ロバストなグローバルなローカライゼーションのためのセマンティック粒子フィルタであるShelfAwareを提案する。 ShelfAwareは、カテゴリ中心のセマンティックな類似性と深度確率を融合させ、事前に計算されたセマンティックな視点を用いて、MCL内で逆セマンティックな提案を行う。 セマンティックに密集した小売環境での4つの条件(カートマウント、ウェアラブル、ダイナミック障害、スパースセマンティクス)にまたがる100のグローバルローカライゼーショントライアルにおいて、ShelfAwareは96%の成功率(vs.22% MCLと10% AMCL)を達成した。 カテゴリーレベルでのセマンティックスをモデル化し、逆の提案を活用することで、シェルフウェアは擬静領域に共通する幾何学的エイリアスと意味的ドリフトを解消する。 この方法は視覚センサとVIOのみを必要とするため、倉庫、研究室、小売店などにおける移動ロボットのためのインフラストラクチャフリーなビルディングブロックとして統合されており、視覚障害のある人のための、いつでも起動可能な共有制御補助ナビゲーションを提供する補助装置の作成もサポートしている。

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