Visual place recognition is a fundamental capability for the localization of mobile robots. It places image retrieval in the practical context of physical agents operating in a physical world. It is an active field of research and many different approaches have been proposed and evaluated in many different experiments. In the following, we argue that due to variations of this practical context and individual design decisions, place recognition experiments are barely comparable across different papers and that there is a variety of properties that can change from one experiment to another. We provide an extensive list of such properties and give examples how they can be used to setup a place recognition experiment easier or harder. This might be interesting for different involved parties: (1) people who just want to select a place recognition approach that is suitable for the properties of their particular task at hand, (2) researchers that look for open research questions and are interested in particularly difficult instances, (3) authors that want to create reproducible papers on this topic, and (4) also reviewers that have the task to identify potential problems in papers under review.


翻译:视觉位置识别是移动机器人定位的基本能力。它将图像检索置于物理世界中实际操作的物理物剂的实际背景中。它是一个积极的研究领域,在许多不同的实验中提出和评价了许多不同的方法。在下文中,我们争辩说,由于这种实际背景和个人设计决定的差异,不同论文之间的位置识别实验几乎无法比较,从一个实验到另一个实验,有各种特性可以改变。我们提供了这类特性的广泛清单,并举例说明如何利用这些特性来建立地点识别实验。这可能对不同的参与者很有意义:(1) 想要选择适合其特定任务特性的地点识别方法的人;(2) 研究开放研究问题并特别感兴趣的研究人员;(3) 想要就这个题目重新编写论文的作者;(4) 还要有任务来查明所审查的文件中可能存在问题的审评员。

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