장소 인식(place recognition)은 로봇 내비게이션에서 핵심 모듈이다. 기존의 연구 흐름은 주로 시각적 장소 인식을 다루며, 이전에 방문한 장소를 그 외양만을 바탕으로 인식하는 데 초점을 맞춰왔다. 본 논문에서는 레인지 센서(range sensors)로부터 관측되는 구조적 외양을 바탕으로 장소를 인식함으로써 구조적 장소 인식을 다룬다. 회전에 불변인(spatial) 기술자에 관한 이전 연구를 확장하여, 제안하는 기술자는 롤-피치(roll-pitch) 움직임이 심하지 않은 경우에 회전(heading)과 이동(translation) 모두에 대해 견고한 범용 기술자를 완성한다. 우리는 두 개의 부분 기술자(sub-descriptor)를 도입하고, 위상적 장소 검색(topological place retrieval) 후 1-자유도(1-DOF) 준-거리(semi-metric) 기반 국소화(localization)를 수행하도록 하여, 위상적 장소 검색과 거리(미터) 기반 국소화(metric localization) 간의 간극을 연결한다. 제안 방법은 환경의 복잡성과 규모(scale) 측면에서 철저히 평가되었다. 소스 코드는 공개되어 있으며, 기존의 LiDAR 동시적 위치추정 및 지도작성(LiDAR simultaneous localization and mapping, SLAM)에 쉽게 통합할 수 있다.

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