Abstract-Place erkännande för slinga stängning detektion ligger i hjärtat av varje Simultanous Localization och Mapping (SLAM) metod. Nyligen metoder som använder kameror och beskriva hela bilden med en holistisk funktion vektor har upplevt en uppgång. Trots framgångarna med dessa metoder är det fortfarande oklart hur en deskriptor bör konstrueras för detta särskilda ändamål. Problemet med att välja rätt deskriptor blir ännu mer uttalad i samband med livslång kartläggning. Utseendet på en plats kan variera avsevärt under olika belysningsförhållanden och under loppet av en dag. Ingen av de handgjorda deskriptorer som publiceras i litteratur är särskilt utformade för detta ändamål. Här föreslår vi att man använder en uppsättning elementära byggstenar från vilka miljoner olika deskriptorer kan konstrueras automatiskt. Dessutom presenterar vi en utvärderingsfunktion som utvärderar prestandan hos en given bilddeskriptor för platsigenkänning under svåra ljusförändringar. Slutligen presenterar vi en algoritm för att effektivt söka i utrymmet för deskriptorer för att hitta den bäst lämpade. Utvärdering av den utbildade deskriptorn på en testuppsättning visar en tydlig överlägsenhet över sina handgjorda motdelar som BRIEF och U-SURF. Slutligen visar vi hur loopstängningar kan detekteras på ett tillförlitligt sätt med hjälp av den automatiskt inlärda deskriptorn. Två överlappande bildsekvenser från två olika dagar och gånger slås samman till en pose graf. Den resulterande sammanslagna pose grafen är optimerad och innehåller inte en enda falsk länk samtidigt som alla verkliga slinga stängningar upptäcktes korrekt. Deskriptorn och platsen känner igen källkoden publiceras med datauppsättningar på http://www.mrt.kit.edu/libDird.php.
I Lategahn m.fl. REF, en uppsättning standard deskriptor "byggstenar" definieras.
How to learn an illumination robust image feature for place recognition
{'venue': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}