Improving Indoor Localization Accuracy by Using an Efficient Implicit Neural Map Representation

📄 arXiv: 2503.23480v1 📥 PDF

作者: Haofei Kuang, Yue Pan, Xingguang Zhong, Louis Wiesmann, Jens Behley, Cyrill Stachniss

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-30

备注: 8 pages, 5 figures. Accepted to ICRA 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于高效隐式神经地图的室内定位方法，提升定位精度。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 室内定位 隐式神经地图 蒙特卡洛定位 2D激光雷达 机器人导航

📋 核心要点

  1. 传统基于占据栅格地图的蒙特卡洛定位在室内环境受到占据栅格地图表示能力的限制，精度有待提升。
  2. 论文提出一种隐式神经地图表示，结合非投影有符号距离和方向感知的投影距离，高效表示环境几何特征。
  3. 实验表明，该方法在全局定位数据集上优于其他基于占据栅格或现有神经地图表示的定位方法，并能实现实时姿态跟踪。

📝 摘要（中文）

本文旨在构建一种有效的地图表示，以实现精确的概率全局定位。为此，我们提出了一种隐式神经地图表示，它能够从2D激光雷达扫描中捕获位置和方向几何特征，从而有效地表示环境。我们训练一个神经网络，使其能够预测环境中任意点的非投影有符号距离和方向感知的投影距离。这种神经地图表示与轻量级神经网络的结合，使我们能够在传统的蒙特卡洛定位框架内设计一个高效的观测模型，从而实时估计机器人的姿态。我们在一个公开的全局定位数据集上评估了我们的室内定位方法，实验结果表明，我们的方法比其他采用占据栅格或现有神经地图表示的定位方法能够更准确地定位移动机器人。与其他采用隐式神经地图表示进行2D激光雷达定位的方法相比，我们的方法能够在收敛后执行实时姿态跟踪，并实现近实时的全局定位。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决室内环境下移动机器人的全局定位问题，现有方法如基于占据栅格地图的蒙特卡洛定位，其精度受到地图表示能力的限制，难以精确捕捉环境的几何细节。

核心思路：论文的核心思路是利用隐式神经表示来构建环境地图。通过训练神经网络学习环境的几何特征，从而避免了传统占据栅格地图的离散化误差。同时，结合非投影有符号距离和方向感知的投影距离，能够更全面地描述环境的几何信息，提升定位精度。

技术框架：该方法基于蒙特卡洛定位（MCL）框架。首先，利用2D激光雷达扫描数据训练一个神经网络，该网络能够预测环境中任意点的非投影有符号距离和方向感知的投影距离。然后，在MCL框架中，利用训练好的神经网络构建观测模型，用于评估每个粒子（机器人可能的姿态）的权重。最后，通过粒子滤波算法，估计机器人的最优姿态。

关键创新：该方法的关键创新在于提出了一种新的隐式神经地图表示，它结合了非投影有符号距离和方向感知的投影距离。这种表示方法能够更全面地描述环境的几何信息，从而提升定位精度。此外，该方法还设计了一个轻量级的神经网络，使其能够在实时性要求较高的场景下应用。

关键设计：论文中神经网络的输入是环境中任意点的坐标，输出是该点的非投影有符号距离和方向感知的投影距离。网络结构采用多层感知机（MLP）。损失函数包括两部分：一部分是预测距离与真实距离之间的均方误差，另一部分是正则化项，用于约束网络的输出。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在公开数据集上优于其他基于占据栅格或现有神经地图表示的定位方法。具体而言，该方法能够更准确地估计机器人的姿态，并实现实时姿态跟踪。与其他采用隐式神经地图表示进行2D激光雷达定位的方法相比，该方法能够在收敛后执行实时姿态跟踪，并实现近实时的全局定位。开源代码方便了其他研究者复现和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于室内服务机器人、自动驾驶车辆、增强现实等领域。通过提高室内定位精度，可以提升机器人的导航能力和服务质量，例如在商场、医院等复杂环境中实现更精准的导航和定位服务。未来，该方法可以扩展到三维环境，并与其他传感器融合，进一步提升定位系统的鲁棒性和精度。

📄 摘要（原文）

Globally localizing a mobile robot in a known map is often a foundation for enabling robots to navigate and operate autonomously. In indoor environments, traditional Monte Carlo localization based on occupancy grid maps is considered the gold standard, but its accuracy is limited by the representation capabilities of the occupancy grid map. In this paper, we address the problem of building an effective map representation that allows to accurately perform probabilistic global localization. To this end, we propose an implicit neural map representation that is able to capture positional and directional geometric features from 2D LiDAR scans to efficiently represent the environment and learn a neural network that is able to predict both, the non-projective signed distance and a direction-aware projective distance for an arbitrary point in the mapped environment. This combination of neural map representation with a light-weight neural network allows us to design an efficient observation model within a conventional Monte Carlo localization framework for pose estimation of a robot in real time. We evaluated our approach to indoor localization on a publicly available dataset for global localization and the experimental results indicate that our approach is able to more accurately localize a mobile robot than other localization approaches employing occupancy or existing neural map representations. In contrast to other approaches employing an implicit neural map representation for 2D LiDAR localization, our approach allows to perform real-time pose tracking after convergence and near real-time global localization. The code of our approach is available at: https://github.com/PRBonn/enm-mcl.