論文の概要: LST-SLAM: A Stereo Thermal SLAM System for Kilometer-Scale Dynamic Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20925v1
- Date: Tue, 24 Feb 2026 14:04:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-25 17:34:53.775502
- Title: LST-SLAM: A Stereo Thermal SLAM System for Kilometer-Scale Dynamic Environments
- Title（参考訳）: LST-SLAM:キロメータースケール動的環境のためのステレオ熱SLAMシステム
- Authors: Zeyu Jiang, Kuan Xu, Changhao Chen,
- Abstract要約: LST-SLAMは、複雑でダイナミックなシーンで堅牢な性能を実現する、新しい大規模ステレオ熱SLAMシステムである。
提案手法は, 自己教師付き熱特徴学習, ステレオデュアルレベルモーショントラッキング, 幾何ポーズ最適化を組み合わせたものである。
キロスケールのダイナミックサーマルデータセットの実験により、LST-SLAMは最近の代表的なSLAMシステムよりも著しく優れていることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.986292956956953
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Thermal cameras offer strong potential for robot perception under challenging illumination and weather conditions. However, thermal Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) remains difficult due to unreliable feature extraction, unstable motion tracking, and inconsistent global pose and map construction, particularly in dynamic large-scale outdoor environments. To address these challenges, we propose LST-SLAM, a novel large-scale stereo thermal SLAM system that achieves robust performance in complex, dynamic scenes. Our approach combines self-supervised thermal feature learning, stereo dual-level motion tracking, and geometric pose optimization. We also introduce a semantic-geometric hybrid constraint that suppresses potentially dynamic features lacking strong inter-frame geometric consistency. Furthermore, we develop an online incremental bag-of-words model for loop closure detection, coupled with global pose optimization to mitigate accumulated drift. Extensive experiments on kilometer-scale dynamic thermal datasets show that LST-SLAM significantly outperforms recent representative SLAM systems, including AirSLAM and DROID-SLAM, in both robustness and accuracy.
- Abstract（参考訳）: 熱カメラは、難解な照明と気象条件下でロボットの知覚に強い可能性を秘めている。
しかし、特に大規模屋外環境において、信頼性の低い特徴抽出、不安定な動き追跡、不整合なグローバルポーズとマップ構築のため、熱的同時局在マッピング(SLAM)は依然として困難である。
これらの課題に対処するために,複雑でダイナミックなシーンでロバストな性能を実現する,新しい大規模ステレオ熱SLAMシステム LST-SLAM を提案する。
提案手法は, 自己教師付き熱特徴学習, ステレオデュアルレベルモーショントラッキング, 幾何ポーズ最適化を組み合わせたものである。
また,フレーム間の幾何的整合性に欠ける潜在的動的特徴を抑制する意味幾何学的ハイブリッド制約を導入する。
さらに、ループ閉鎖検出のためのオンラインインクリメンタルバッグ・オブ・ワードモデルと、蓄積ドリフトを緩和するためのグローバルポーズ最適化を併用する。
LST-SLAMはAirSLAMやDROID-SLAMを含む最近の代表的なSLAMシステムよりも頑丈さと精度で著しく優れていた。
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