Loop Closure

• También llamado: loop closing, loop closure detection
• Categoría: State estimation & navigation › Localisation
• Etiquetas: slam, localization, place-recognition, mapping, state-estimation

El paso de SLAM en el que un robot reconoce que ha vuelto a un lugar visitado anteriormente y usa esa coincidencia para corregir la deriva acumulada por el camino.

Definición

Cierre de bucle (loop closure) es el reconocimiento, durante el mapeo, de que el robot ha vuelto a un lugar que ya ha visto, y el uso de ese reconocimiento para corregir su trayectoria estimada. La odometría, ya proceda de las ruedas, de una unidad de medición inercial (IMU), de cámaras o de un LiDAR, acumula pequeños errores en cada paso. Tras un bucle largo, la estimación del robot sobre dónde está puede alejarse notablemente de su punto de partida, aunque físicamente haya vuelto al mismo sitio. Un cierre de bucle vincula la pose actual con la anterior y permite al sistema redistribuir el error.

El cierre de bucle tiene dos partes. La detección, a menudo llamada reconocimiento de lugares, decide que la observación actual coincide con una anterior. Los sistemas basados en cámaras suelen usar métodos de bolsa de palabras visuales como DBoW2 o descriptores globales aprendidos; los sistemas LiDAR usan descriptores de escaneo como Scan Context o un emparejamiento geométrico directo. Después, la verificación calcula la transformación relativa entre las dos observaciones, por ejemplo con emparejamiento de características y RANSAC para imágenes o con ICP para nubes de puntos, y descarta las coincidencias que no encajan geométricamente.

Una vez verificado, el cierre de bucle se añade como restricción, normalmente una arista en un grafo de poses, y el back end vuelve a optimizar todas las poses. La corrección se reparte por todo el bucle en lugar de aplicarse solo al final.

La principal dificultad es el aliasing perceptivo: lugares distintos pueden parecerse, como pasillos idénticos, filas de estanterías o hileras de cultivo repetidas. Un cierre de bucle falso puede deformar todo el mapa, por lo que los sistemas prácticos son conservadores y prefieren perder un cierre verdadero antes que aceptar uno falso.

Por qué importa

Sin cierre de bucle, cualquier mapa construido a partir de la odometría se degrada lentamente a medida que crece la deriva, y el mismo pasillo puede acabar cartografiado dos veces en lugares ligeramente distintos. El cierre de bucle es lo que permite a un sistema SLAM construir mapas globalmente coherentes a lo largo de grandes distancias y visitas repetidas.

Aplicaciones clave

• Construcción de mapas coherentes de interiores y exteriores con SLAM basado en LiDAR o en cámaras
• Corrección de la deriva en la odometría visual y visual-inercial
• Relocalización después de que un robot haya sido desplazado o haya perdido el seguimiento
• Fusión de mapas de varias sesiones o de varios robots

En la práctica

En un robot móvil que ejecuta un paquete de SLAM como Cartographer, RTAB-Map u ORB-SLAM, el cierre de bucle se ejecuta en segundo plano junto al seguimiento. Cada nuevo fotograma clave o submapa se compara con una base de datos de los anteriores; los candidatos que superan un umbral de apariencia se comprueban geométricamente, y solo los que tienen suficientes inliers y una transformación coherente pasan al optimizador del grafo de poses. Los equipos suelen recorrer bucles deliberados al cartografiar un sitio nuevo para que el sistema tenga ocasiones de cerrarlos, y ajustan los umbrales de detección para cada entorno, aceptando menos cierres en espacios repetitivos como los almacenes. Cuando un mapa muestra paredes duplicadas o un pasillo doblado, un cierre de bucle perdido o falso es una de las primeras cosas que comprueban los ingenieros.

Ideas erróneas comunes

• El cierre de bucle corrige solo la pose actual — añade una restricción que el optimizador del back end propaga por toda la trayectoria
• Si dos imágenes se ven iguales, el lugar es el mismo — el aliasing perceptivo implica que las coincidencias de apariencia deben verificarse geométricamente antes de fiarse de ellas
• La odometría visual ya incluye el cierre de bucle — la odometría estima solo el movimiento incremental; el cierre de bucle es lo que convierte la odometría en un SLAM completo

Quién debería saberlo

• Ingenieros de SLAM y de mapeo
• Desarrolladores de navegación de robots móviles y drones
• Ingenieros de visión por computador que trabajan en reconocimiento de lugares
• Equipos de robótica de campo que cartografían grandes recintos exteriores

Tecnologías relacionadas

• Reconocimiento de lugares (Place Recognition)
• Bolsa de palabras visuales (Bag of Visual Words)
• RANSAC
• ORB-SLAM
• Cartographer
• RTAB-Map

Términos relacionados

• SLAM
• Pose Graph Optimization
• Visual Odometry
• Odometry

Proyectos relacionados

• LingBot-Map: Streaming 3D reconstruction from one camera: pose and depth for every frame, live
• oomwoo: Open-source DIY robot vacuum: 3D-printed, ROS2 + 2D LiDAR, fully local.
• Cartographer: Google's real-time 2D and 3D SLAM system for multi-platform robotics
• OpenDroneMap: Open-source photogrammetry toolkit that turns drone images into maps and 3D models
• Nav2: ROS 2 navigation stack with path planning and obstacle avoidance for mobile robots
• FAST-LIVO2: Fast, direct LiDAR-inertial-visual odometry from HKU-MARS, published in IEEE T-RO

Vídeos

• SLAM Course - 20 - SLAM Frontends (2013/14; Cyrill Stachniss): Cyrill Stachniss