State-of-the-art approaches to lidar place recognition degrade significantly when tested on novel environments that are not present in their training dataset. To improve their reliability, we propose uncertainty-aware lidar place recognition, where each predicted place match must have an associated uncertainty that can be used to identify and reject potentially incorrect matches. We introduce a novel evaluation protocol designed to benchmark uncertainty-aware lidar place recognition, and present Deep Ensembles as the first uncertainty-aware approach for this task. Testing across three large-scale datasets and three state-of-the-art architectures, we show that Deep Ensembles consistently improves the performance of lidar place recognition in novel environments. Compared to a standard network, our results show that Deep Ensembles improves the Recall@1 by more than 5% and AuPR by more than 3% on average when tested on previously unseen environments. Our code repository will be made publicly available upon paper acceptance at https://github.com/csiro-robotics/Uncertainty-LPR.


翻译:在对培训数据集中不存在的新环境进行测试时,Lidar地点识别最先进的方法将显著退化。为了提高可靠性,我们提议对每个预测地点匹配的不确定性必须有一个相关的不确定性,以便识别和拒绝潜在不正确的匹配。我们引入了一个新的评估程序,旨在为不确定性-觉悟Lidar地点识别基准,并介绍深团是这项任务的第一个不确定性识别方法。测试了三个大型数据集和三个最先进的结构,我们表明深团在新环境中不断改进Lidar地点识别的性能。与一个标准网络相比,我们的结果显示,在对先前不为人所知的环境进行测试时,Dep Ensemballes使Recall@1提高了5%以上,AuPR平均提高了3%以上。我们的代码库将在https://github.com/csiro-robotic/Uncertaty-LPR的纸面上被接受后公布。

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