我们提出Automerge，这是一种LIDAR数据处理框架，用于将大量地图段组装到完整的地图中。传统的大规模地图合并方法对于错误的数据关联是脆弱的，并且主要仅限于离线工作。 Automerge利用多观点的融合和自适应环路闭合检测来进行准确的数据关联，并且它使用增量合并来从随机顺序给出的单个轨迹段组装大图，没有初始估计。此外，在组装段后，自动制度可以执行良好的匹配和姿势图片优化，以在全球范围内平滑合并的地图。我们展示了城市规模合并（120公里）和校园规模重复合并（4.5公里x 8）的汽车。该实验表明，自动化（i）在段检索中超过了第二和第三最佳方法的14％和24％的召回，（ii）在120 km大尺度地图组件（III）中实现了可比较的3D映射精度，IT对于暂时的重新审视是强大的。据我们所知，Automerge是第一种映射方法，它可以在无GPS的帮助下合并数百公里的单个细分市场。
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位置识别是可以协助同时定位和映射（SLAM）进行循环闭合检测和重新定位以进行长期导航的基本模块。在过去的20美元中，该地点认可社区取得了惊人的进步，这吸引了在计算机视觉和机器人技术等多个领域的广泛研究兴趣和应用。但是，在复杂的现实世界情景中，很少有方法显示出有希望的位置识别性能，在复杂的现实世界中，长期和大规模的外观变化通常会导致故障。此外，在最先进的方法之间缺乏集成框架，可以应对所有挑战，包括外观变化，观点差异，对未知区域的稳健性以及现实世界中的效率申请。在这项工作中，我们调查针对长期本地化并讨论未来方向和机会的最先进方法。首先，我们研究了长期自主权中的位置识别以及在现实环境中面临的主要挑战。然后，我们回顾了最新的作品，以应对各种位置识别挑战的不同传感器方式和当前的策略的认可。最后，我们回顾了现有的数据集以进行长期本地化，并为不同的方法介绍了我们的数据集和评估API。本文可以成为该地点识别界新手的研究人员以及关心长期机器人自主权的研究人员。我们还对机器人技术中的常见问题提供了意见：机器人是否需要准确的本地化来实现长期自治？这项工作以及我们的数据集和评估API的摘要可向机器人社区公开，网址为：https：//github.com/metaslam/gprs。
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2022-08-30
我们提出了BioSlam，这是一个终生的SLAM框架，用于逐步学习各种新出现，并在先前访问的地区保持准确的位置识别。与人类不同，人工神经网络遭受灾难性遗忘的困扰，并在接受新来者训练时可能会忘记先前访问的地区。对于人类而言，研究人员发现，大脑中存在一种记忆重播机制，可以使神经元保持活跃。受到这一发现的启发，Bioslam设计了一个封闭式的生成重播，以根据反馈奖励来控制机器人的学习行为。具体而言，BioSlam提供了一种新型的双记忆机制来维护：1）动态记忆有效地学习新观察结果，以及2）平衡新老知识的静态记忆。当与基于视觉/激光雷达的SLAM系统结合使用时，完整的处理管道可以帮助代理逐步更新位置识别能力，从而强大，从而增强长期位置识别的复杂性。我们在两个渐进式猛击场景中展示了Bioslam。在第一种情况下，基于激光雷达的特工不断穿越具有120公里轨迹的城市尺度环境，并遇到了不同类型的3D几何形状（开放街，住宅区，商业建筑）。我们表明，BioSlam可以逐步更新代理商的位置识别能力，并优于最先进的增量方法，即生成重播24％。在第二种情况下，基于激光镜的代理商在4.5公里的轨迹上反复穿越校园规模区域。 Bioslam可以保证在不同外观下的最先进方法上优于15％的地方识别精度。据我们所知，BioSlam是第一个具有记忆力增强的终身大满贯系统，可以帮助长期导航任务中的逐步识别。
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基于激光雷达的本地化方法是用于大规模导航任务的基本模块，例如最后一英里交付和自动驾驶，并且本地化鲁棒性高度依赖于观点和3D功能提取。我们以前的工作提供了一个观点不变的描述符来处理观点差异；但是，全局描述符在无监督聚类中的信号噪声比率低，从而降低了可区分的特征提取能力。我们开发了SphereVlad ++，这是这项工作中一种引起注意的观点不变的位置识别方法。 SphereVlad ++在每个唯一区域的球形视角上投射点云，并通过全局3D几何分布捕获本地特征及其依赖关系之间的上下文连接。作为回报，全局描述符中的群集元素以本地和全球几何形式为条件，并支持SphereVlad的原始视点不变属性。在实验中，我们评估了SphereVlad ++在匹兹堡市的公共Kitti360数据集和自我生成的数据集上的本地化性能。实验结果表明，SphereVlad ++在小甚至完全逆转的视点差异下优于所有相对最新的3D位置识别方法，并显示0.69％和15.81％的成功检索率，比第二好的检索率更好。低计算要求和高时间效率也有助于其用于低成本机器人的应用。
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视觉摄像头是超越视觉线（B-VLOS）无人机操作的吸引人的设备，因为它们的尺寸，重量，功率和成本较低，并且可以为GPS失败提供多余的方式。但是，最新的视觉定位算法无法匹配由于照明或观点而导致外观明显不同的视觉数据。本文介绍了Isimloc，这是一种条件/观点一致的层次结构全局重新定位方法。 Isimloc的位置功能可用于在不断变化的外观和观点下搜索目标图像。此外，我们的分层全局重新定位模块以粗到精细的方式完善，使Isimloc可以执行快速准确的估计。我们在一个数据集上评估了我们的方法，其中具有外观变化和一个数据集，该数据集的重点是在复杂的环境中长期飞行进行大规模匹配。在我们的两个数据集中，Isimloc在1.5s推导时间的成功检索率达到88.7 \％和83.8 \％，而使用下一个最佳方法，为45.8％和39.7％。这些结果证明了在各种环境中的强大定位。
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对于长期自治，大多数位置识别方法主要在简化的方案或模拟数据集上进行评估，该数据集无法提供可靠的证据来评估当前同时定位和映射的准备就绪（SLAM）。在本文中，我们提出了一个长期的位置识别数据集，用于在大规模动态环境下用于移动定位。该数据集包括一个校园规模的轨道和城市规模的轨道：1）校园轨道重点关注长期财产，我们在10个轨迹上记录Lidar设备和一个全向相机，并且每个轨迹在变体下重复记录8次照明条件。 2）城市轨道聚焦大型物业，我们将激光雷达设备安装在车辆上，并穿过120公里种类在城市环境中。每个轨迹都提供了两个轨道的地面真实位置，这是从全球位置系统中获得的，具有额外的基于ICP的点云的细化。为了简化评估程序，我们还为Python-API提供了一组地点识别指标，以快速加载我们的数据集并根据不同方法评估识别性能。该数据集的目标是寻找具有高位置识别精度和鲁棒性的方法，并提供长期自治的真正机器人系统。可以从https://github.com/metaslam/alita访问数据集和提供的工具。
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循环闭合检测是同时定位和映射（SLAM）系统的重要组成部分，这减少了随时间累积的漂移。多年来，已经提出了一些深入的学习方法来解决这项任务，但是与手工制作技术相比，他们的表现一直是SubPar，特别是在处理反向环的同时。在本文中，我们通过同时识别先前访问的位置并估计当前扫描与地图之间的6-DOF相对变换，有效地检测LIDAR点云中的LINAS点云中的环闭环的新颖LCDNET。 LCDNET由共享编码器组成，一个地方识别头提取全局描述符，以及估计两个点云之间的变换的相对姿势头。我们基于不平衡的最佳运输理论介绍一种新颖的相对姿势，我们以可分散的方式实现，以便实现端到端训练。在多个现实世界自主驾驶数据集中的LCDNET广泛评估表明我们的方法优于最先进的环路闭合检测和点云登记技术，特别是在处理反向环的同时。此外，我们将所提出的循环闭合检测方法集成到LIDAR SLAM库中，以提供完整的映射系统，并在看不见的城市中使用不同的传感器设置展示泛化能力。
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本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。特别是，本文有四个主要目标。首先，我们审查团队采用的算法，架构和系统；特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异质的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）和现实世界的地下操作（从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处）。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节，这些系统通常会从技术论文中省略。其次，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。
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基于图形的大量系统的关键组成部分是能够检测轨迹中的环闭合以减少从探视法累积的漂移。大多数基于激光雷达的方法仅通过仅使用几何信息来实现此目标，而无视场景的语义。在这项工作中，我们介绍了Padloc，这是一种基于激光雷达的环路闭合检测和注册体系结构，其中包括共享的3D卷积特征提取主链，用于环路闭合检测的全局描述符，以及用于点云匹配和注册的新型变压器头。我们提出了多种方法，用于估计基于多样性指数的点匹配置信度。此外，为了提高前向后的一致性，我们建议使用两个共享匹配和注册头，并通过利用估计的相对转换必须相互倒数来交换其源和目标输入。此外，我们以新颖的损失函数的形式利用综合信息在培训期间，将匹配问题折叠为语义标签的分类任务，并作为实例标签的图形连接分配。我们在多个现实世界数据集上对PADLOC进行了广泛的评估，证明它可以实现最新的性能。我们的工作代码可在http://padloc.cs.uni-freiburg.de上公开获得。
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位置识别是自动驾驶汽车实现循环结束或全球本地化的重要组成部分。在本文中，我们根据机上激光雷达传感器获得的顺序3D激光扫描解决了位置识别问题。我们提出了一个名为SEQOT的基于变压器的网络，以利用由LIDAR数据生成的顺序范围图像提供的时间和空间信息。它使用多尺度变压器以端到端的方式为每一个LiDAR范围图像生成一个全局描述符。在线操作期间，我们的SEQOT通过在当前查询序列和地图中存储的描述符之间匹配此类描述符来找到相似的位置。我们在不同类型的不同环境中使用不同类型的LIDAR传感器收集的四个数据集评估了我们的方法。实验结果表明，我们的方法优于最新的基于激光痛的位置识别方法，并在不同环境中概括了。此外，我们的方法比传感器的帧速率更快地在线运行。我们的方法的实现以开放源形式发布，网址为：https：//github.com/bit-mjy/seqot。
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在这项研究中，我们提出了一种新型的视觉定位方法，以根据RGB摄像机的可视数据准确估计机器人在3D激光镜头内的六个自由度（6-DOF）姿势。使用基于先进的激光雷达的同时定位和映射（SLAM）算法，可获得3D地图，能够收集精确的稀疏图。将从相机图像中提取的功能与3D地图的点进行了比较，然后解决了几何优化问题，以实现精确的视觉定位。我们的方法允许使用配备昂贵激光雷达的侦察兵机器人一次 - 用于映射环境，并且仅使用RGB摄像头的多个操作机器人 - 执行任务任务，其本地化精度高于常见的基于相机的解决方案。该方法在Skolkovo科学技术研究所（Skoltech）收集的自定义数据集上进行了测试。在评估本地化准确性的过程中，我们设法达到了厘米级的准确性；中间翻译误差高达1.3厘米。仅使用相机实现的确切定位使使用自动移动机器人可以解决需要高度本地化精度的最复杂的任务。
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循环结束是自动移动系统同时本地化和映射（SLAM）的基本组成部分。在视觉大满贯领域，单词袋（弓）在循环封闭方面取得了巨大的成功。循环搜索的弓特征也可以在随后的6-DOF环校正中使用。但是，对于3D激光雷达的猛击，最新方法可能无法实时识别循环，并且通常无法纠正完整的6-DOF回路姿势。为了解决这一限制，我们呈现了一袋新颖的单词，以实时循环在3D LIDAR大满贯中关闭，称为Bow3D。我们方法的新颖性在于，它不仅有效地识别了重新审视的环路，而且还实时纠正了完整的6型循环姿势。 BOW3D根据3D功能link3D构建单词袋，该链接有效，姿势不变，可用于准确的点对点匹配。我们将我们提出的方法嵌入了3D激光射击系统中，以评估循环闭合性能。我们在公共数据集上测试我们的方法，并将其与其他最先进的算法进行比较。在大多数情况下，BOW3D在F1 MAX和扩展精度分数方面表现出更好的性能，并具有出色的实时性能。值得注意的是，BOW3D平均需要50毫秒才能识别和纠正Kitti 00中的循环（包括4K+ 64射线激光扫描），当在使用Intel Core i7 @2.2 GHz处理器的笔记本上执行时。
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Integration of multiple sensor modalities and deep learning into Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) systems are areas of significant interest in current research. Multi-modality is a stepping stone towards achieving robustness in challenging environments and interoperability of heterogeneous multi-robot systems with varying sensor setups. With maplab 2.0, we provide a versatile open-source platform that facilitates developing, testing, and integrating new modules and features into a fully-fledged SLAM system. Through extensive experiments, we show that maplab 2.0's accuracy is comparable to the state-of-the-art on the HILTI 2021 benchmark. Additionally, we showcase the flexibility of our system with three use cases: i) large-scale (approx. 10 km) multi-robot multi-session (23 missions) mapping, ii) integration of non-visual landmarks, and iii) incorporating a semantic object-based loop closure module into the mapping framework. The code is available open-source at https://github.com/ethz-asl/maplab.
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近年来我们目睹了巨大进展的动机，本文提出了对协作同时定位和映射（C-SLAM）主题的科学文献的调查，也称为多机器人猛击。随着地平线上的自动驾驶车队和工业应用中的多机器人系统的兴起，我们相信合作猛击将很快成为未来机器人应用的基石。在本调查中，我们介绍了C-Slam的基本概念，并呈现了彻底的文献综述。我们还概述了C-Slam在鲁棒性，通信和资源管理方面的主要挑战和限制。我们通过探索该地区目前的趋势和有前途的研究途径得出结论。
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强大而准确的本地化是移动自主系统的基本要求。类似杆状的物体，例如交通标志，杆子和灯，由于其局部独特性和长期稳定性，经常使用地标在城市环境中定位。在本文中，我们基于在线运行并且几乎没有计算需求的几何特征，提出了一种新颖，准确，快速的杆提取方法。我们的方法直接对3D LIDAR扫描生成的范围图像执行所有计算，该图像避免了显式处理3D点云，并为每次扫描启用快速的极点提取。我们进一步使用提取的杆子作为伪标签来训练深层神经网络，以基于图像的极点分割。我们测试了我们的几何和基于学习的极点提取方法，用于在不同的扫描仪，路线和季节性变化的不同数据集上定位。实验结果表明，我们的方法表现优于其他最先进的方法。此外，通过从多个数据集提取的伪极标签增强，我们基于学习的方法可以跨不同的数据集运行，并且与基于几何的方法相比，可以实现更好的本地化结果。我们向公众发布了杆数据集，以评估杆的性能以及我们的方法的实施。
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传统的LIDAR射测（LO）系统主要利用从经过的环境获得的几何信息来注册激光扫描并估算Lidar Ego-Motion，而在动态或非结构化环境中可能不可靠。本文提出了Inten-loam，一种低饮用和健壮的激光镜和映射方法，该方法完全利用激光扫描的隐式信息（即几何，强度和时间特征）。扫描点被投影到圆柱形图像上，这些图像有助于促进各种特征的有效和适应性提取，即地面，梁，立面和反射器。我们提出了一种新型基于强度的点登记算法，并将其纳入LIDAR的探光仪，从而使LO系统能够使用几何和强度特征点共同估计LIDAR EGO-MOTION。为了消除动态对象的干扰，我们提出了一种基于时间的动态对象删除方法，以在MAP更新之前过滤它们。此外，使用与时间相关的体素网格滤波器组织并缩减了本地地图，以维持当前扫描和静态局部图之间的相似性。在模拟和实际数据集上进行了广泛的实验。结果表明，所提出的方法在正常驾驶方案中实现了类似或更高的精度W.R.T，在非结构化环境中，最先进的方法优于基于几何的LO。
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在过去几年中，自动驾驶一直是最受欢迎，最具挑战性的主题之一。在实现完全自治的道路上，研究人员使用了各种传感器，例如LIDAR，相机，惯性测量单元（IMU）和GPS，并开发了用于自动驾驶应用程序的智能算法，例如对象检测，对象段，障碍，避免障碍物，避免障碍物和障碍物，以及路径计划。近年来，高清（HD）地图引起了很多关注。由于本地化中高清图的精度和信息水平很高，因此它立即成为自动驾驶的关键组成部分之一。从Baidu Apollo，Nvidia和TomTom等大型组织到个别研究人员，研究人员创建了用于自主驾驶的不同场景和用途的高清地图。有必要查看高清图生成的最新方法。本文回顾了最新的高清图生成技术，这些技术利用了2D和3D地图生成。这篇评论介绍了高清图的概念及其在自主驾驶中的有用性，并详细概述了高清地图生成技术。我们还将讨论当前高清图生成技术的局限性，以激发未来的研究。
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我们介绍了一种简单而有效的方法，可以使用本地3D深度描述符（L3DS）同时定位和映射解决循环闭合检测。 L3DS正在采用深度学习算法从数据从数据中学到的点云提取的斑块的紧凑型表示。通过在通过其估计的相对姿势向循环候选点云登记之后计算对应于相互最近邻接描述符的点之间的度量误差，提出了一种用于循环检测的新颖重叠度量。这种新方法使我们能够在小重叠的情况下精确地检测环并估计六个自由度。我们将基于L3D的循环闭合方法与最近的LIDAR数据的方法进行比较，实现最先进的环路闭合检测精度。此外，我们嵌入了我们在最近的基于边缘的SLAM系统中的循环闭合方法，并对现实世界RGBD-TUM和合成ICL数据集进行了评估。与其原始环路闭合策略相比，我们的方法能够实现更好的本地化准确性。
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基于LIDAR的位置识别是环路闭合检测和全局重川化的必要和具有挑战性的任务。我们提出了深度扫描上下文（DSC），一般和辨别的全局描述符，捕获点云的段之间的关系。与以前的方法或相邻点云的序列进行以获得更好的地方识别，我们只使用原始点云来获得竞争结果。具体而言，我们首先将点云分段为摄影云，以获取细分的质心和特征值。然后，我们介绍一个图形神经网络，将这些功能聚合到嵌入式表示中。在基提数据集上进行的广泛实验表明，DSC对场景变体具有强大，优于现有方法。
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This paper presents ORB-SLAM, a feature-based monocular SLAM system that operates in real time, in small and large, indoor and outdoor environments. The system is robust to severe motion clutter, allows wide baseline loop closing and relocalization, and includes full automatic initialization. Building on excellent algorithms of recent years, we designed from scratch a novel system that uses the same features for all SLAM tasks: tracking, mapping, relocalization, and loop closing. A survival of the fittest strategy that selects the points and keyframes of the reconstruction leads to excellent robustness and generates a compact and trackable map that only grows if the scene content changes, allowing lifelong operation. We present an exhaustive evaluation in 27 sequences from the most popular datasets. ORB-SLAM achieves unprecedented performance with respect to other state-of-the-art monocular SLAM approaches. For the benefit of the community, we make the source code public.
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