RTAB-Map

From IntRoLab

<english>RTAB-Map : Real-Time Appearance-Based Mapping</english><french>RTAB-Map : Cartographie temps réel basée sur l'apparence de l'environnement </french>

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Description

Loop closure detection is the process involved when trying to find a match between the current and a previously visited locations in SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Over time, the amount of time required to process new observations increases with the size of the internal map, which may affect real-time processing. RTAB-Map is a novel real-time loop closure detection approach for large-scale and long-term SLAM. Our approach is based on efficient memory management to keep computation time for each new observation under a fixed time limit, thus respecting real-time limit for long-term operation. Results demonstrate the approach's adaptability and scalability using one custom data set and four standard data sets. </english> <french>

Description

La détection de fermeture de boucle est le processus impliqué en SLAM (localisation et cartographie simultanées) lorsqu'on tente de trouver une correspondance entre un endroit présent et un autre déjà visité. Plus la carte interne augmente en taille, plus le temps requis pour la détection de fermeture de boucle augmente, ce qui peut affecter le traitement en temps réel. RTAB-Map est une nouvelle approche de détection de fermeture de boucle fonctionnant en temps réel pour du SLAM à grande échelle et à long terme. Notre approche est basée sur une gestion efficace de la mémoire afin de garder le temps de calcul en dessous d'un seuil de temps, respectant ainsi la limite de temps réel à long terme. En utilisant quatre ensembles de données standards et notre propre ensemble de données dérivées d'un parcours de plus de 2 km rassemblant des conditions diverses, les résultats démontrent l'adaptabilité et l'extensibilité de notre approche. </french>

<english> Example of sensorimotor learning using directly this loop closure detection approach (new in RTAB-Map 0.3) : </english><french> Exemple d'apprentissage sensorimoteur en utilisant directement cette approche de détection de fermeture de boucle (nouveau dans RTAB-Map 0.3) : </french>

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Results

Note that these results (more recent) may differ from those in the video...

Figure 1: Summary of the loop closures detected on UdeS1Hz data set :

  • Green : Loop closures detected
  • Yellow : Loop closures rejected
  • Red : Unable to detect a loop closure because old places could not be retrieved

Figure 2: Processing time for each image acquired (real-time limit fixed to 700 ms for an image rate of 1 Hz)

Figure 3: Precision-Recall (43% recall at 100% precision)

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Résultats

À noter que les résultats (plus récents) présentés ici peuvent différer de ceux dans le vidéo...

Figure 1: Sommaire des détection de boucles sur l'ensemble de données UdeS1Hz :

  • Vert : Fermetures de boucle acceptées
  • Jaune : Fermetures de boucle rejetées
  • Rouge : Impossibilité de détecter une fermeture de boucle car les anciens endroits n'ont pu être remémorisés

Figure 2: Temps d'exécution pour chaque itération (limite temps réel fixée à 700 ms pour un temps d'acquisition de 1 seconde)

Figure 3: Precision-Recall (43% recall à 100% precision)

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Source code

The code was tested on Windows (Xp, 7), Mac OS X 10.6 and Ubuntu 10.4LTS.

  • Standalone application, libraries and ROS packages : rtabmap

Images acquired in Need For Speed Most Wanted

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Code source

Le code a été testé sur Windows (Xp, 7), Mac OS X 10.6 et Ubuntu 10.4LTS.

  • Logiciel "stand-alone", bibliothèques logicielles et noeuds ROS : rtabmap

Images provenant de Need For Speed Most Wanted

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Data sets

UdeS1Hz samples

Downloads

Community data sets from other loop closure detection approaches :

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Ensembles de données

UdeS1Hz

Téléchargements

Ensembles de données provenant d'autres approches de détection de fermeture de boucle :

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Publications

Labbé, M., Michaud, F. (2011), “Memory management approach for real-time appearance-based loop closure detection”, submitted to IEEE Transactions on Robotics.

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Team

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Équipe

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