地圖構(gòu)建兩篇頂級論文解析

一．基于聲納的密集水下場景重建

標題：Dense, Sonar-based Reconstruction of Underwater Scenes

作者：Pedro V. Teixeira, Dehann Fourie, Michael Kaess, and John J.
Leonard

來源：IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots
and Systems (IROS)，2019

摘要

通常，重建問題分為三個獨立的步驟：首先，根據(jù)前端的要求，使用傳感器處理技術(shù)來過濾和分割傳感器數(shù)據(jù)。其次，前端建立問題的因子圖，以獲得機器人完整軌跡的精確估計。最后，通過對傳感器數(shù)據(jù)的進一步處理，得到最終結(jié)果，現(xiàn)在從優(yōu)化的軌跡重新投影。在本文中，我們提出了一種將上述問題結(jié)合在一個特定應(yīng)用框架下的重建問題建模方法：基于聲納的水下結(jié)構(gòu)檢測。這是通過將聲納分割和點云重建問題與SLAM問題一起作為因子圖來實現(xiàn)的。我們用船體檢驗試驗的數(shù)據(jù)提供了試驗結(jié)果。

圖1 重構(gòu)問題的因子圖模型

圖2 典型單波束回波強度測量得到的歸一化經(jīng)驗分布。不同的曲線顯示了去除最低50、90和99%的效果。

圖3 數(shù)據(jù)集中有效像塊的主成分分布-這些像塊是平面的（𝜆2/?𝜆?1）和近似圓形的（𝜆0≈𝜆1）

圖4 分割輸出

圖5 基于里程和SLAM的地圖估計

二．ElevateNet:一種用于估計2D水下聲吶圖像缺失維度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

標題：ElevateNet: A Convolutional Neural Network for Estimating the Missing Dimension in 2D Underwater Sonar Images

作者：Robert DeBortoli, Fuxin Li, Geoffrey A. Hollinger

來源：2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)

摘要

在這項工作中，我們解決的問題是從2D水下聲納圖像預(yù)測缺失維度（仰角）。這些圖像中由于非擴散反射等現(xiàn)象的存在造成的的高噪聲水平經(jīng)常會限制物理模型的實用性。因此，我們提出利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為一種有效的方法來提取有用的信息而不會被嘈雜的數(shù)據(jù)所誤導。我們還引進了一種自監(jiān)督的方法，該方法利用聲納傳感器的物理特性，在沒有地面真值仰角圖的情況下在真實數(shù)據(jù)上訓練網(wǎng)絡(luò)。僅給出單個圖像，我們的方法就可以給出準確的仰角估計。最后，我們證明了在模擬和實際數(shù)據(jù)上，相比其他方法，我們的方法可以產(chǎn)生更準確的3D重建。

圖1 ElevateNet 的輸入和輸出。向ElevateNet輸入2D聲吶圖像（左），會產(chǎn)生仰角的像素級別的估計結(jié)果。當?shù)孛嬲嬷敌畔⒖捎脮r，網(wǎng)絡(luò)可以以監(jiān)督的方式進行訓練，使用合成數(shù)據(jù)的情況也一樣。我們的方法在地面真值數(shù)據(jù)不可用時，也可以基于真實聲吶圖像在自監(jiān)督方式下使用。

圖2 從歐式坐標到極坐標的映射關(guān)系

(a) ElevateNet的學習部分。C = 卷積/批正則化/ReLU層。DC=解卷積層。C(a,b,c)分別是卷積層的濾波器數(shù)量，輸出圖像寬度和高度。

b) ElevateNet的訓練方法。在合成數(shù)據(jù)上的訓練（左循環(huán)）可以直接通過將網(wǎng)絡(luò)輸出與地面真值仰角圖比較。在真實數(shù)據(jù)上的訓練（右循環(huán)）使用輸出來預(yù)測下一幀圖像，并用光度誤差應(yīng)用在預(yù)測出的圖像和真實的下一幀聲吶圖像比較中。
圖3 我們的整體模型架構(gòu)。(a)展示了可直接用于合成數(shù)據(jù)的ElevateNet詳細模型參數(shù)。(b)介紹所使用的兩種訓練方法(分別針對合成數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù))。注意，圖(a)和(b)中的虛線框表示的是同一個模型。

圖4 實驗中使用的Seabotix vLBV300和Gemini 720i成像聲納(右下角的白色矩形)

圖5 合成聲吶目標(a)-?、各自的合成聲吶圖像(d)-(f)，一小部分圖像的重建網(wǎng)格(g)-(o)。對于圖(g)-(o)，地面真值網(wǎng)格是藍色的，預(yù)測網(wǎng)格是紅色的。圖(k)中預(yù)測的網(wǎng)格較小，但位于圖像的右上角。在這些實驗中，只能看到部分地面真實物體，因此預(yù)測網(wǎng)格只能覆蓋物體的一部分。對于球體和立方體，我們的方法是唯一能夠捕獲成像對象的形狀的方法。CNN將圓柱體當成立方體，因此會預(yù)測出一個垂直平面。

圖6 真實聲吶目標(a)-?、各自的聲吶圖像(d)-(f)，使用Aykin方法得到的重建網(wǎng)格(g)-(i)。(j)-(l)和(m)-(o)分別是我們的模型不進行和進行真實訓練的結(jié)果。網(wǎng)格中，地面真值使用藍色進行標注，估計的網(wǎng)格用紅色標注。由于我們只能看到物體的一部分，因此估計出的重建也只包括物體地面真值的一部分。對于球體和立方體，我們的方法可以在有限的視角條件下獲得物體的形狀。

表1 合成的像素級仰角的MAE（m）

表2 合成重建RMSE結(jié)果(m)

表3 對下一幀估計結(jié)果的評估

表4 在真實數(shù)據(jù)上的3D重建準確率

總結(jié)

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