ImLPR: Image-based LiDAR Place Recognition using Vision Foundation Models

📄 arXiv: 2505.18364v2 📥 PDF

作者: Minwoo Jung, Lanke Frank Tarimo Fu, Maurice Fallon, Ayoung Kim

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-23 (更新: 2025-08-08)

备注: CoRL2025 Accepted, 23 Pages, 15 Figures and 14 Tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ImLPR以解决LiDAR地点识别中的知识利用问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LiDAR地点识别 视觉基础模型 特征提取 机器人定位 深度学习 开源项目

📋 核心要点

  1. 现有的LPR方法主要依赖于特定任务模型，未能充分利用预训练的基础知识，导致鲁棒性不足。
  2. ImLPR通过将原始点云转换为三通道范围图像视图，利用预训练的DINOv2 VFM生成丰富的描述符。
  3. 在公共数据集上的实验结果表明，ImLPR在多个评估指标上超越了现有的最先进方法，表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

LiDAR地点识别（LPR）是机器人定位的关键组成部分，能够使机器人将当前扫描与环境的先前地图对齐。尽管视觉地点识别（VPR）已经利用视觉基础模型（VFM）来增强描述符的鲁棒性，但LPR仍依赖于特定任务的模型，未能充分利用预训练的基础知识。为此，本文提出了ImLPR，一个新颖的管道，利用预训练的DINOv2 VFM生成丰富的LPR描述符。ImLPR是首个在LPR中使用VFM并保留大部分预训练知识的方法。该方法将原始点云转换为新型的三通道范围图像视图（RIV），以在LiDAR领域中利用VFM。我们在公共数据集上验证了ImLPR，并在多个评估指标上超越了现有的最先进方法。我们将ImLPR开源，供机器人社区使用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LiDAR地点识别中对预训练知识利用不足的问题。现有方法多依赖于特定任务模型，缺乏对基础模型的有效利用，导致描述符的鲁棒性和准确性不足。

核心思路：ImLPR的核心思路是将原始LiDAR点云转换为三通道范围图像视图（RIV），并利用预训练的DINOv2 VFM生成丰富的特征描述符。这种设计使得LPR能够借助视觉基础模型的强大能力，提升识别性能。

技术框架：ImLPR的整体架构包括数据预处理、RIV生成、特征提取和匹配阶段。首先，将LiDAR点云转换为RIV，然后通过MultiConv适配器提取特征，最后使用Patch-InfoNCE损失进行有效的特征学习。

关键创新：ImLPR的主要创新在于首次将VFM应用于LPR任务，同时保留了大部分预训练知识。这一方法显著提升了LPR的性能，尤其是在复杂环境下的识别能力。

关键设计：在设计中，ImLPR采用了MultiConv适配器来增强特征提取能力，并引入了Patch-InfoNCE损失以优化特征学习过程。RIV的三通道设计也为VFM的有效利用提供了基础。通过对关键设计选择的全面消融实验，量化了各个组件的影响。

📊 实验亮点

在多个公共数据集上的实验结果显示，ImLPR在内部和外部会话的LPR任务中均超越了现有的最先进方法，具体性能提升幅度在各项评估指标上均表现出显著优势，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

ImLPR的研究成果在机器人定位、自动驾驶、无人机导航等领域具有广泛的应用潜力。通过提高LiDAR地点识别的准确性和鲁棒性，ImLPR能够显著提升机器人在复杂环境中的自主导航能力，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

LiDAR Place Recognition (LPR) is a key component in robotic localization, enabling robots to align current scans with prior maps of their environment. While Visual Place Recognition (VPR) has embraced Vision Foundation Models (VFMs) to enhance descriptor robustness, LPR has relied on task-specific models with limited use of pre-trained foundation-level knowledge. This is due to the lack of 3D foundation models and the challenges of using VFM with LiDAR point clouds. To tackle this, we introduce ImLPR, a novel pipeline that employs a pre-trained DINOv2 VFM to generate rich descriptors for LPR. To the best of our knowledge, ImLPR is the first method to utilize a VFM for LPR while retaining the majority of pre-trained knowledge. ImLPR converts raw point clouds into novel three-channel Range Image Views (RIV) to leverage VFM in the LiDAR domain. It employs MultiConv adapters and Patch-InfoNCE loss for effective feature learning. We validate ImLPR on public datasets and outperform state-of-the-art (SOTA) methods across multiple evaluation metrics in both intra- and inter-session LPR. Comprehensive ablations on key design choices such as channel composition, RIV, adapters, and the patch-level loss quantify each component's impact. We release ImLPR as open source for the robotics community: https://github.com/minwoo0611/ImLPR.