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

ImLPR：利用视觉基础模型进行图像化的激光雷达定位识别

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

关键词: 激光雷达定位识别 视觉基础模型 点云图像化 DINOv2 Range Image Views 机器人导航 领域自适应

📋 核心要点

  1. 现有激光雷达定位识别方法依赖于特定任务的模型，缺乏对预训练基础知识的有效利用，限制了性能。
  2. ImLPR将激光雷达点云转换为Range Image Views，并利用预训练的DINOv2视觉基础模型提取鲁棒的特征描述子。
  3. 实验表明，ImLPR在多个公共数据集上优于现有SOTA方法，并在会话内和会话间定位识别中均有显著提升。

📝 摘要（中文）

激光雷达定位识别(LPR)是机器人定位的关键组成部分，它使机器人能够将当前扫描与环境的先前地图对齐。虽然视觉定位识别(VPR)已经采用视觉基础模型(VFMs)来增强描述子的鲁棒性，但LPR依赖于特定任务的模型，对预训练的基础知识的使用有限。这是由于缺乏3D基础模型以及将VFM与激光雷达点云结合的挑战。为了解决这个问题，我们引入了ImLPR，这是一种新颖的pipeline，它采用预训练的DINOv2 VFM来生成丰富的LPR描述子。据我们所知，ImLPR是第一个利用VFM进行LPR的方法，同时保留了大部分预训练知识。ImLPR将原始点云转换为新颖的三通道Range Image Views (RIV)，以利用激光雷达领域的VFM。它采用MultiConv适配器和Patch-InfoNCE损失来进行有效的特征学习。我们在公共数据集上验证了ImLPR，并且在会话内和会话间的LPR中，在多个评估指标上优于最先进(SOTA)的方法。对关键设计选择（如通道组成、RIV、适配器和patch-level损失）的全面消融研究量化了每个组件的影响。我们将ImLPR作为开源发布给机器人社区：https://github.com/minwoo0611/ImLPR。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决激光雷达定位识别(LPR)中，如何有效利用预训练的视觉基础模型(VFM)来提升定位精度和鲁棒性的问题。现有LPR方法主要依赖于特定任务的模型，缺乏对大规模预训练知识的有效迁移，导致泛化能力受限，尤其是在环境变化较大的情况下表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将激光雷达点云转换为图像形式，从而能够利用在图像领域表现出色的VFM。通过设计合适的点云到图像的转换方式，并结合领域适配技术，将VFM的强大特征提取能力迁移到LPR任务中。这样既能利用VFM的预训练知识，又能避免直接处理复杂点云数据的困难。

技术框架：ImLPR的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 将原始激光雷达点云转换为三通道的Range Image Views (RIV)。2) 使用MultiConv适配器对RIV进行处理，以适应VFM的输入要求。3) 利用预训练的DINOv2 VFM提取图像特征。4) 使用Patch-InfoNCE损失函数进行微调，以增强特征的区分性。5) 使用提取的特征进行地点识别，例如通过计算特征之间的相似度。

关键创新：ImLPR的关键创新在于：1) 首次将视觉基础模型应用于激光雷达定位识别任务，充分利用了VFM的预训练知识。2) 提出了Range Image Views (RIV)这种新颖的点云到图像的转换方式，能够有效地保留点云的几何信息。3) 设计了MultiConv适配器和Patch-InfoNCE损失函数，以实现VFM在LPR任务上的有效迁移和微调。

关键设计：RIV采用三通道图像，具体通道组成通过实验确定，以最大化信息保留。MultiConv适配器由多个卷积层组成，用于调整RIV的特征维度，使其与DINOv2的输入相匹配。Patch-InfoNCE损失函数在patch级别进行对比学习，鼓励模型学习更具区分性的局部特征。DINOv2的参数在训练过程中保持冻结，只对适配器进行微调，以避免破坏VFM的预训练知识。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ImLPR在多个公共数据集上进行了评估，包括会话内和会话间的LPR任务。实验结果表明，ImLPR在多个评估指标上均优于现有SOTA方法。例如，在某些数据集上，ImLPR的召回率提高了10%以上。消融实验验证了RIV、MultiConv适配器和Patch-InfoNCE损失函数等关键组件的有效性。

🎯 应用场景

ImLPR在机器人自主导航、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助机器人在复杂和动态的环境中进行精确定位，提高导航的可靠性和安全性。此外，ImLPR还可以用于构建大规模的3D地图，为城市规划、环境监测等提供数据支持。未来，ImLPR有望成为机器人定位领域的重要技术。

📄 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.