【泡泡一分钟】用于视角可变重定位的语义地图构建

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【泡泡一分钟】用于视角可变重定位的语义地图构建

2019 年 10 月 21 日 泡泡机器人SLAM

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标题：Semantic Mapping for View-Invariant Relocalization

作者：Jimmy Li， David Meger and Gregory Dudek

来源：IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)，2019

编译：林旭滨

审核：颜青松，陈世浪

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摘要

本文结合传统局部图像特征（local appearance-based features）和具有语义标签的路标信息（semantically meaningful object landmarks），开发了一套视觉SLAM系统，该系统是基于物体语义信息驱动，在实现精准局部定位的同时具有极好的视角不变性。

在本系统的建图过程中，我们基于采样的方法高效地从2D物体包围盒检测结果中推测中语义路标的3D位姿。通过对这些3D路标进行具有视角不变性的表示，我们最终实现即使在视角变化超过125°的情况下也可成功进行相机重定位。

图1 视角不变性的重定位，首先对输入的视频流构建具有语义信息的地图；其次对于输入的第二个视频流做语义地图构建与匹配，实现大视角变化下的重定位。

这种程度的视角不变性是无法通过局部图像特征（例如SIFT）实现的，因为在视角变化程度极大的情况下，物体表面部分纹理信息是不可见的。实验表明，即使在视角变化超过70°，现有方法完全失效的情况下，我们的系统依然能够以90%的几率持续进行重定位，并且旋转误差维持在8°左右。

图2 实验效果图（更多效果展示图参见文章），在视角变化达到123°的情况下，依然可以实现重定位。

图3 重定位平均旋转误差。

Abstract

We propose a system for visual simultaneous localization and mapping (SLAM) that combines traditional local appearance-based features with semantically meaningful object landmarks to achieve both accurate local tracking and highly view-invariant object-driven relocalization. Our mapping process uses a sampling-based approach to efficiently infer the 3D pose of object landmarks from 2D bounding box object detections. These 3D landmarks then serve as a view-invariant representation which we leverage to achieve camera relocaliza- tion even when the viewing angle changes by more than 125 degrees. This level of view-invariance cannot be attained by local appearance-based features (e.g. SIFT) since the same set of surfaces are not even visible when the viewpoint changes significantly. Our experiments show that even when existing methods fail completely for viewpoint changes of more than 70 degrees, our method continues to achieve a relocalization rate of around 90%, with a mean rotational error of around 8 degrees.

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