Teach & Repeatナビゲーションの基本原理とバリエーション

Teach & Repeat（T&R）とは、ロボットが人間の遠隔操縦で経路を「教示」し、その経路を自動で「再生」する手法である。教示フェーズでロボットは手動で走行しながら局所マップ（キーフレーム列）を構築し、再生フェーズでそのマップに基づいて自己位置推定しつつ経路を追従するutiasasrl.github.ioannualreviews.org。特徴的なのは、グローバルな地図を厳密に再構成する必要がない点であり、局所部分マップ（トポロジカル/サブマップ）によって長距離経路を効率的に反復できるutiasasrl.github.ioannualreviews.org。例えば、VT&R（Visual Teach and Repeat）システムではキーフレーム列としてカメラ画像と特徴量を保存し、ロボットは視覚オドメトリ（VO）の生成するパスチェーンに沿って制御による追従を行うarxiv.org。多様なセンサを用いるパイプラインも存在し、ステレオカメラ版、LiDAR版、レーダー版、GPS併用版などが開発されているutiasasrl.github.ioutiasasrl.github.io。近年では、従来の“T&R”に加えて学習を組み込んだ変種（Deep-Learning特徴を使うもの、NeRFを用いた仮想経路生成(VirT&R)など）や、レーザー・レーダー・UWBといった新しいセンサを用いるバリエーションも登場しているarxiv.orgarxiv.org。

使用センサと特徴

T&Rシステムでは主に以下のようなセンサが利用される：

  • カメラ（モノ／ステレオ／イベントカメラ） – 周囲の画像から特徴点（ORB/SIFTなど）を抽出し、位置推定や地図構築に利用。VT&Rではボキャブラリによる外観記述子（BoVW）やディープ特徴を用いたマッチングも行われるarxiv.orgar5iv.org。

  • LiDAR – 3次元点群を取得。地形の変化に強く、視覚的特徴が乏しいシーンでもマッピング可能。例えば最新研究では雪中走行で地面点を除去したLiDARマップで再局所化精度が向上することが示されているarxiv.org。

  • レーダー（ミリ波FMCWなど） – 雨・霧・夜間に強いイメージを反映したマップを作成し、LiDARやカメラで困難な状況でも局所化可能。Boxanらは雪中実験でLiDARとFMCWレーダーのT&Rを比較し、レーダーは古いマップでも小さな逸脱で経路再現できる一方、車両姿勢によって局所化が失敗する場合があったと報告しているarxiv.org。

  • GNSS（GPS/RTK） – 絶対位置の情報源として使われることもある。GNSSセンサを併用する手法では、光学カメラでの特徴マッチングが困難な環境でもレーダーやGPSで大まかな位置合わせを行い、経路追従範囲を拡大することが可能であるarxiv.orgutiasasrl.github.io。

  • IMU（慣性センサ） – 慣性情報を補助的に使い、カメラ・LiDARのマッピング安定化やドリフト抑制に寄与する場合がある。Visual-Inertial T&Rでは、Google TangoのようなIMU搭載SLAMシステムを用いて狭隘・GPS無し環境でマップを生成し、飛行機やドローンに教示飛行させる例もあるarxiv.org。
    各センサの組み合わせによって、屋内外問わずナビゲーションの信頼性を高める工夫がなされているutiasasrl.github.ioarxiv.org。

上図はUniversity of Toronto ASRLのGrizzlyローバーの例で、ステレオカメラやGPSモジュール、照明用LEDなど複数のセンサが搭載されているutiasasrl.github.io。T&R実験ではこれらを組み合わせてマップを構築し、走行ルートを追従する。

教示フェーズと再生フェーズのアルゴリズム

  • 教示フェーズ: 人間がロボットを遠隔操作して経路を走行し、その軌跡上でマッピングを行う。視覚系では画像から特徴点を検出（例：ORB特徴＋BoVW）しキーフレームを生成arxiv.org。LiDARでは点群を連続取得してサブマップを構成する。IMU併用型はこれらのセンサフュージョンでロバストなマップを作成するarxiv.org。結果として経路は時刻に対応したキーフレーム列やサブマップ列として記録される。

  • 再生フェーズ: ロボットは自己位置推定しつつ、教示時のマップ（キーフレーム／点群）に対して現在の観測をマッチングさせる。典型的にはPnPやエピポーラジオメトリによる姿勢推定、またはLiDAR間のICPマッチングで現在地を求めるarxiv.orgarxiv.org。得られた推定位置を基に、次の目標点（キーフレーム上の位置）へ向けてパス追従制御を行う。制御手法としてはPure PursuitやStanley法、あるいはMPCなどが使われ、ロボットは制御入力（速度/ステアリング）で目標経路上を移動する。経路上で障害物や未知部分がある場合は、安全確保のためLiDARや障害物回避アルゴリズムを組み合わせることも多い。

  • 再局所化と経験蓄積: 長期間連続運用するため、環境変化への対応策も重要である。VT&Rでは、経路追従のたびに新たな「走行経験（エクスペリエンス）」をポーズグラフに蓄積し、環境の外観変化（照明・季節・構造物の移動など）による姿勢推定誤差を次第に補償するutiasasrl.github.io。これにより、例えば日中に教示した経路を夜間に再現する場合でも、過去の経験を参照して局所化が維持される。

主な応用分野

Teach & Repeat方式は、分野を問わず「既知経路の自律追従」が求められる場面で活用されている。具体例として次が挙げられる：

  • 自動運転車両: マッピング済みの走行経路を繰り返す形で、自律巡回や送迎に活用。GPSが届かない地下駐車場やトンネルでも、カメラやLiDARで記録した経路を再走行できる。例としてVT&R3パッケージを導入した地下車両の実験などが報告されているutiasasrl.github.io。

  • 農業ロボット: ポリトンネルや果樹園のレーン自律走行。GNSSが遮蔽される環境で、格安カメラだけで畝を順次教示し反復できる技術（Visual Teach & Generalise）が開発されているsciencedirect.comsciencedirect.com。1つの畝（25m）を教示するだけで、合計3.5kmの別の畝走行に成功し、教示–一般化のゲインが140倍に達したとの報告もあるsciencedirect.com。

  • 物流・屋内移動ロボット: 倉庫内や工場内であらかじめ指定経路を教示し、その経路を搬送ロボットが自律走行する。環境が静的であれば非常に高精度に繰り返し移動でき、運用が容易になる。

  • 屋外移動ロボット: 山岳・林道・農場など変化する野外環境でデータ収集やパトロール。例えばOxford大学の植生監視システムでは、森林内の植物観測用に数kmの走行ネットワークをVT&Rで再走行し、数キロメートル規模のパトロールを実現しているarxiv.orgarxiv.org。

  • ドローン（UAV）: 建物・橋梁点検などにおいて、作業者が示した飛行経路を再現することで点検自動化。Fehrら（2018）は、人手でタブレット操作して定点点検経路を教示し、TangoベースのVisual-InertialマップでGPS無し閉所を自律飛行させる手法を提案しているarxiv.org。

  • 特殊用途: 危険環境（放射線・爆発リスク下）、空港・鉄道での定期巡回など、あらかじめ安全経路を教示した上で無人機に運用させるケースもある。

評価実験の環境と結果

多くの研究が実フィールド実験とシミュレーション実験の両面で評価を行っている。経路長・時間・誤差などの計測結果も報告例がある：

  • 経路長・走行距離: 教示・再生ともに数百メートルから数十キロにわたる長距離で試験される例がある。例えばVirT&R（Virtual T&R）では、ドローンから得たNeRF地図に基づいてリアル環境で12km超を自律走行し、その追従精度を評価したarxiv.org。Congram & Barfoot（2021）の室内外混在実験では3.5kmの経路で自律走行し、様々な照明変化下でも滑らかな誤差特性を示したarxiv.org。VTAG農業例でも、教示長25mの1列あたり走行で約3.5km分のレーンを走行させたsciencedirect.com。

  • 追従誤差: 路面の模様や車体幅などを参照指標として、再生時の軌跡ずれ（横ずれRMSEなど）が報告されている。VirT&Rでは車輪1本分（約24cm）未満の追従誤差（RMSE 18–19cm、最大誤差39–47cm）を達成したarxiv.org。一方、シミュレーション上のUWB T&Rでは100%経路再現かつサブメートルの追従精度が確認されているarxiv.org。Lidarベース実験では、雪中で地面点を除去することで1m以下の再局所化精度が得られ、FMCWレーダー併用時にも小さな逸脱で経路復帰できたと報告されているarxiv.org。

  • 環境変化耐性: 季節変化・日照・天候変化下での評価も行われ、外観ギャップを跨ぐ手法（マルチエクスペリエンス）や異機材マップの一般化能力が検証されている。Boxanら（2025）は、4日～113日経過後の雪深い環境でのT&Rを試み、LiDARベースでは地面を外すことで古いマップ上でも高い再局所化性能を確認したarxiv.org。Deep-Learning特徴を用いた研究では、昼間教示・夜間走行でも安定した経路追従が達成されており、合計35.5kmの長期試験で照明変化に対処できた例があるar5iv.org。

最近の代表的な研究論文例と要点

以下に過去5～10年以内の代表的研究と主な成果を示す（参考：出版年、著者など）。可能な限り DOI や arXiv番号も併記する。

  • Furgale & Barfoot (2010) – VT&Rの原論文的存在。ジョルダン効果が少ない特徴点ベースSLAMとサブマップを用い、グローバル整合性なしに長距離ローバーを自主往復させた例（J. Field Robotics, DOI:10.1002/rob.20342）utiasasrl.github.ioutiasasrl.github.io。

  • Paton et al. (IROS 2016) – 「多経験ローカライゼーション」を提案し、時間経過で外観が変化しても過去の走行データを用いて再局所化する仕組みを提示utiasasrl.github.ioutiasasrl.github.io。

  • Fehr et al. (2018) – VRヘッドセットとGoogle Tango（VI SLAM）を使い、室内構造物の点検経路をドローンに学習・再生させた研究arxiv.org。教師動作を持ちいてGPS無し閉所のMAV自律飛行を実現。

  • Congram & Barfoot (2021) – 屋内外混在環境でGNSS+Visual T&Rを実証。推定を遅延させる手法によりマップ最適化が不要で、3.5kmの実経路をスムーズに自律走行arxiv.org。

  • Gridseth & Barfoot (2022) – 深層学習で抽出した特徴点をVT&Rパイプラインに組み込んだ例。昼間に教示した経路を夜間にも追従する試験を35km超で達成し、照明変化耐性を向上ar5iv.org。DOIは arXiv:2109.04041。

  • Shalaby et al. (2022) – UWB距離計測を用いたT&Rアルゴリズムを提案。屋内に固定したアンカーからの距離とIMU情報で局所マップを構築し、シミュレーションで軌跡を100%再現しつつサブメートル誤差を実現arxiv.org。

  • Cox et al. (2023) – 「Visual Teach and Generalise (VTAG)」を農業環境で提案。単一の作物列を教示するだけで類似した別列へ一般化し、無人車3台で3.5kmの走行に成功。繰り返し構造を深層ネットで活用し、地味画像下でも概ね走行できたsciencedirect.comsciencedirect.com。

  • Fisker et al. (2025) – 「Virtual Teach & Repeat (VirT&R)」を提案。ドローン画像からNeRFモデルを作り、仮想環境でUGVの走行経路を設定。実環境ではこの生成マップで自律走行を行い、12km超の経路でRMSE約20cm（車幅の一部以内）を達成arxiv.org。学習段階無しで陸上車両のT&Rを実現した点が特徴（arXiv:2505.16912）。

  • Boxan et al. (2025) – Lidar/Radarを用いた雪中T&Rを予備報告。日数差のある降雪環境で、LiDARによる再局所化が地面点除去で向上すること、FMCWレーダーでも古いマップでの追従が可能だが車体角度変化で失敗するケースがあることを示したarxiv.org（arXiv:2505.01339）。

成果・限界・今後の課題

Teach & Repeat方式の主要成果は、「事前マッピングによる高精度経路追従」の実現である。グローバルなSLAMを行わずとも数十kmにわたる経路を数cm単位で再走行できるため、安定した自律移動が可能となるutiasasrl.github.ioarxiv.org。実環境試験では、悪天候や長期間経過した環境下でも一定の追従精度を維持する例が報告されており、農業や鉱山現場など厳環境下での適用が期待されているarxiv.orgsciencedirect.com。

一方、限界・課題としては以下が挙げられる：

  • 環境変化・動的障害への脆弱性：時間経過や季節で地物配置や外観が大幅に変化すると、マッチングが困難になることがある（いわゆる「外観ギャップ」問題）。マルチエクスペリエンスや深層学習特徴で対処する研究はあるが、十分に対策できているとは言えないutiasasrl.github.ioar5iv.org。さらに、走行中に生じる障害物（人や車輛など）に対する即時回避制御は別途解決策が必要である。

  • 教示依存性：T&Rは経路を前もって教示する必要があるため、初期段階での人手が必須となる。学習済み経路以外への汎用性は低く、未知環境での即時自律探索には向かない。また、教示時のセンサ経路品質が再現精度に直結するため、誤操作やセンシングエラーへの耐性も課題となる。

  • センサ制限・計算負荷：高精度LiDARや高解像度ステレオカメラなど高価なセンサに依存するケースもある。また、多量のキーフレーム／点群データを扱うため、リアルタイム計算負荷や大規模マップ管理の効率化も検討課題である。

  • ソフトウェア/アルゴリズム面：現行のT&Rフレームワークでは、深部学習や大規模最適化手法の応用が限定的なものも多い。今後はCNN特徴や終端の行動計画統合など、機械学習との融合による性能向上が期待される。

今後の課題としては、以上の限界を克服するための技術発展が挙げられる。具体的には、視覚だけでなくLiDAR・レーダー・UWBなど多モーダル融合による堅牢性向上、少数の教示走行から多様な経路を導き出す一般化学習、オンライン再ローカライズの強化、オフライン計画と統合した経路生成（例：仮想マップからのゼロショット経路生成arxiv.org）などが研究テーマである。また、実運用の視点では、センサ・計算コストの低減や既存業務との統合、ヒューマン・イン・ザ・ループ(協調動作)の設計も重要な課題である。

参考文献：上記に挙げた論文や技術例には、主要な著者・会議名・出版年・DOIまたはarXiv番号を対応する形で併記した。例えば、Visual Teach and Repeat (Furgale & Barfoot 2010, JFR DOI:10.1002/rob.20342) や Bridging the Appearance Gap (Paton 2016, IROS DOI:10.1109/IROS.2016.7759303)、Relatively Lazy (Congram 2021, arXiv:2101.05107)、UWB T&R (Shalaby 2022, arXiv:2202.01134) などが挙げられる。各論文の詳細は DOI や arXiv 検索で参照されたい。

調べてもらった論文とSCOUTプロジェクトの立ち位置を教えて下さい

以下では、先ほどまとめた Teach & Repeat（T&R） 論文群と、あなたの SCOUTプロジェクト（視覚ベース自律走行構想） が どのような立ち位置（位置づけ・関係性） にあるかを整理して説明します。

✅ 1. Teach & Repeat研究とSCOUTの立ち位置（比較）

Teach & Repeatとは、
人間が手動で経路を「教示（Teach）」し、その後ロボットが環境センサを使って同じ経路を「追従（Repeat）」する自律走行手法 です。 これはSLAM（自己位置推定＋地図構築）に頼らずにロボットを自律化する方法として広く研究されています。T&Rは、ローカルな特徴一致やキーフレーム記憶によって現在位置を推定し、経路追従を行う点がポイントです。(ResearchGate)

📌 SCOUTプロジェクトの概要（あなたの方向性）

SCOUTのプロジェクト構想（あなたの場合）では：
  • SLAM不要・高精度オドメトリ不要
  • 視覚ベース（カメラ）で特徴を抽出
  • Teach & Repeatを自律走行の基盤にする
  • VPR（Visual Place Recognition）や近年のAI特徴量を活用し位置認識を強化する
  • Linux/ROS環境で実装する
という方向性です。(副業の宮殿〖PR〗) 👉 つまり Teach & Repeatを基盤手法として使い、その上でVPRやAI特徴量を融合して高精度化する発展版 と言えます。

🧠 2. T&R論文群の代表例とSCOUTの関係

以下に代表的なT&R研究を並べ、それぞれSCOUTとの関係を説明します：
論文/手法名 要点 SCOUTとの立ち位置
Monocular Teach & Repeat（Barfootら） 単眼カメラでも地面平面情報で自己位置と経路追従を実証。高価な3Dセンサ不要。(arXiv) SCOUTと同じく3Dセンサ不要・カメラベース。SCOUTの方向性に合致
Visual Teach & Repeat for Rover ステレオカメラのみで長距離ルートを反復走行。(ACM Digital Library) カメラで経路を再現する基本構造はSCOUTと一致
Day to Night Navigation（Sunら） 単一Teachで作ったキーフレーム地図から昼夜変化に耐えるT&Rを実証。(ホワイトローズリサーチオンライン) 照明変化考慮はSCOUT（AI特徴量）でも重要な課題
Robust T&R with Sliding-Mode（Nourizadeh 2023/ICRA2024） スキッドステアロボットでロバストな制御と追従を保証するT&R。(arXiv) SCOUTが制御面でのロバスト化に応用可能（制御理論の視点）
Event-Based Teach & Repeat（Nairら 2025） イベントカメラで300Hz超の高速T&Rを実現。(arXiv) SCOUTの「高応答・低レイテンシ」実装に応用可能

🧩 SCOUTプロジェクトがT&R研究とどう“整合”するか

✅ SLAM不要という位置づけ

Teach & Repeatは SLAM のような完全な地図構築を必要とせず、 局所特徴マッチングとキーフレーム列だけで追従可能です。(ResearchGate) これは SCOUTが想定する「高精度オドメトリ不要」という設計条件（安価な車体・ホイール精度不足など） に非常に適しています。(副業の宮殿〖PR〗)

✅ 視覚ベースなのも一致

T&Rはカメラを中心に使うアプローチが多いです。 単眼やステレオ、イベントカメラなど視覚情報を強く活用する研究が代表的です。(arXiv) SCOUT構想も 視覚ベースの自己位置推定・経路再局所化 を基盤としており、 その先進的発展として VPRやCLIP / DINO / SuperGlue など最新視覚特徴量による強化 を狙っています。(副業の宮殿〖PR〗)

✅ 動的環境や照明変化へのロバスト化

従来のTeach & Repeat手法は、
  • 日夜変化
  • 季節・構造変化
  • 路面パターンの変化
などで再局所化が弱くなる傾向があります。(ホワイトローズリサーチオンライン) SCOUTでは AI特徴量・VPRを使うことで、外観変化に対して再局所化耐性を向上 させる方向です。 これは学術の流れ（深層表現活用）とも合致します。

📊 SCOUTの立ち位置まとめ

✔ Teach & Repeat研究とSCOUTの共通点

  • 教示–再走行のフレームワーク
  • 地図なし／ローカルマップベース
  • カメラ中心の視覚ナビゲーション
  • リアル環境での追従走行を目指す

✔ SCOUTが独自・発展している点

要素 伝統的T&R研究 SCOUT
Self-localization 古典特徴量（ORB 等） AI特徴量 + VPR
センサ依存 単眼/ステレオ/イベント 低価格カメラ + 高性能特徴量
制御と推定 従来アルゴリズム ROS統合 + 高応答制御
外観変化対応 限定的（照明/季節は課題） 深層視覚表現で強化

📌 結論：SCOUTの位置づけ

SCOUTプロジェクトは、Teach & Repeatの基礎研究を実装の基盤にしつつ、それを現代の視覚特徴量・VPR技術と統合して強化する「発展版Teach & Repeatナビゲーション」 という立ち位置にあります。 物理センサ依存・SLAM不要・カメラ中心という伝統的なT&Rのメリットを踏襲し、AI・VPRを取り入れることで再局所化と追従精度の向上を図るアプローチと言えます。(副業の宮殿〖PR〗)
必要であれば、 🔹 SCOUTで使うべき VPRモデル比較（NetVLAD, SuperPoint, CLIP, DINOなど） 🔹 T&R用 アルゴリズム構成例（ROSでのモジュール分割） 🔹 SCOUT向け 実装ロードマップ なども整理してお出しできます。 次にどれを作りますか？

SCOUTで使うべき VPRモデル比較

では SCOUT（低コスト・視覚中心・Teach & Repeat / VPRベース） という前提に 本当に即した形 で、 「使うべき VPR（Visual Place Recognition）モデル比較」 を整理します。 ここでは
  • 論文的に有名
  • SCOUTで“動かせる”現実性
  • Teach & Repeatとの相性
を最重要基準にしています。

結論サマリ（先に）

👉 SCOUTで最優先すべき候補はこの順
優先度 モデル 役割
⭐⭐⭐ NetVLAD / MixVPR 教示経路との「場所一致（global）」
⭐⭐ DINOv2 / CLIP 外観変化（昼夜・季節）耐性
⭐⭐ SuperPoint + SuperGlue 横ズレ・姿勢補正（local）
⭐ CosPlace 軽量・高速な代替案
👉 1モデル完結はしない SCOUTは 「Global VPR + Local補正」構成 が最適。

SCOUTにおけるVPRの役割整理

SCOUTでは VPR は SLAMの代わり ではなく、
「Teach時の画像列のどこに今いるか」を当てるための索引
です。 つまり必要なのは：
  1. 教示ルート上のフレームIDを当てる（Global）
  2. その前後で横ズレ・姿勢を補正（Local）
  3. 多少環境が変わっても壊れない
この前提で比較します。

VPRモデル比較（SCOUT視点）

① NetVLAD（王道・最重要）

特徴

  • CNN特徴を 1枚の固定長ベクトル に集約
  • 「場所っぽさ」に非常に強い
  • Teach & Repeat論文で 事実上の標準

長所

  • 教示画像1000枚〜数万枚でも高速検索
  • 夜間・曇天・多少の季節変化に耐性
  • Teach & Repeatとの相性が最高

短所

  • 横ズレ・姿勢までは分からない
  • 単独では制御に使えない

SCOUTでの使い方

repeat画像 → NetVLAD
          → 教示ルート中の最類似フレームID
👉 SCOUTの「現在位置インデックス」担当

② MixVPR（NetVLADの後継）

特徴

  • NetVLADを改良した 最新世代VPR
  • パラメータ効率・精度が向上

長所

  • NetVLADより精度↑
  • モデルが比較的軽量
  • 近年論文で採用が増加

短所

  • 実装例はNetVLADより少ない
  • ROS連携の事例はまだ少なめ

SCOUT評価

👉 NetVLADの置き換え候補No.1

③ DINOv2（外観変化耐性の切り札）

特徴

  • 自己教師あり学習
  • 「意味的に同じ場所」を捉える

長所

  • 昼夜・季節変化にめちゃくちゃ強い
  • 学習不要（そのまま使える）
  • 教示時とかなり見た目が違っても一致

短所

  • 推論が重い
  • 距離感・位置ズレは分からない

SCOUTでの位置づけ

👉 NetVLADが死んだ時の保険 
通常：NetVLAD
失敗時：DINOv2で再探索

④ CLIP（意味一致特化）

特徴

  • 画像を「意味」で捉える
  • 建物・構造物レベルでは非常に強い

長所

  • 環境変化に最強クラス
  • 屋外・構造物がある環境で強い

短所

  • 精密な経路追従には向かない
  • 屋内・単調環境では弱い

SCOUT評価

👉 補助的VPR（非常用）
  • 工場内単調ルートでは△
  • 屋外巡回なら◯

⑤ SuperPoint + SuperGlue（Local補正の要）

特徴

  • 点特徴（Keypoint）ベース
  • 画像間の幾何整合が取れる

長所

  • 横ズレ・姿勢ズレが分かる
  • Teach & Repeatの制御と直結

短所

  • VPR単独には向かない
  • 計算はやや重い

SCOUTでの役割

👉 制御に使うのはこれ 
VPRでフレームID特定
→ SuperGlueで画像対応
→ 横方向誤差 → steering制御

⑥ CosPlace（軽量枠）

特徴

  • 高速・軽量なGlobal VPR
  • 組み込み向き

長所

  • Jetsonなどでも動く
  • NetVLADより軽い

短所

  • 外観変化耐性はやや弱い

SCOUT評価

👉 低スペック構成の代替案

SCOUTに最適な構成（推奨）

🥇 王道・論文整合型

[Camera]
   ↓
NetVLAD / MixVPR  → Teach画像ID
   ↓
SuperPoint + SuperGlue → 横ズレ推定
   ↓
Pure Pursuit / PID
✔ Teach & Repeat論文と完全整合 ✔ 実装難易度：中 ✔ 成果説明しやすい（研究向け）

🥈 外観変化耐性重視

NetVLAD（通常）
   ↓ fail
DINOv2 / CLIP（再探索）
✔ 夜間・季節変化対応 ✔ 「研究的に新しい」主張が可能

研究的なSCOUTの立ち位置（重要）

SCOUTは、
「Teach & Repeat × VPRの実験台」
という非常に良いポジションにいます。
  • 既存論文：
    • NetVLADのみ
    • ORBなど古典特徴
  • SCOUT：
    • 最新VPRを組み替えて評価できる
👉 「VPRを入れ替えた時のT&R性能比較」 は、そのまま論文テーマになります。

次にやると良いこと（提案）

  1. SCOUT実機でNetVLADをまず通す
  2. 教示100〜500枚でどこまで安定するか確認
  3. DINOv2を「失敗時だけ」使う構成を試す
  4. SuperGlueで steering に効くか評価
必要なら次に：
  • 🔧 ROSノード構成図
  • 📊 VPR精度評価指標（T&R向け）
  • 🧪 論文向け比較実験設計
どれを深掘りしますか？  

研究はどのように絡めていきますか？

とても良い質問です。 ここが SCOUTを「単なる実装」から「研究」に引き上げる核心 になります。 結論から言うと、SCOUTは
Teach & Repeat を“実験プラットフォーム化”して、 VPR・制御・運用設計のどこが効いているのかを切り分けて示す研究 として組み立てるのが最も筋が良いです。
以下、研究としてどう絡めるかを ① 立ち位置 → ② 研究軸 → ③ 具体テーマ → ④ 論文構成 の順で整理します。

① SCOUT研究の「立ち位置」を一言で言うと

「SLAMを主役にしない自律走行において、 VPRをどう使えば Teach & Repeat がどこまで成立するかを、 実機で定量評価する研究」
です。 これは既存研究と明確に差別化できます。

② 既存研究との“ずれ”を明確にする（重要）

Teach & Repeat 系論文の多くは：
  • 「この手法で走れました」
  • 「この特徴量が効きました」
  • 「この環境で成功しました」
で終わっています。 ❌ 足りていない点
  • VPRを“部品”として切り替えた比較
  • 失敗の仕方の分析
  • 実運用（安価ロボット・低精度機構）前提での議論
👉 SCOUTはここを突く

③ SCOUTで設定すべき「研究の軸」

最低でも 3つの独立した研究軸 を作れます。

軸A：VPRモデルは Teach & Repeat に何をもたらすか？

研究質問（Research Question）

RQ1： Teach & Repeat において、 VPRモデルの違いは 「再局所化成功率」「追従安定性」にどう影響するか？

比較対象

  • NetVLAD
  • MixVPR
  • DINOv2
  • CLIP（補助）

評価指標

  • 教示フレーム一致率
  • 誤マッチ発生率
  • 再局所化に失敗する距離
  • 再走行成功率（完走率）
👉 これはそのまま論文になる

軸B：Global VPR + Local幾何は本当に必要か？

研究質問

RQ2： Teach & Repeat において、 Local特徴（SuperPoint+SuperGlue）は 制御安定性にどれほど寄与するか？

比較構成

構成 内容
A VPRのみ（フレームID追従）
B VPR + Local幾何補正
C Localのみ（従来型）

見せられる成果

  • 横ズレ量（cm）
  • 振動（steeringの微分）
  • 脱線頻度
👉 「VPRは位置認識、Localは制御」 という役割分担を定量的に示せる。

軸C：外観変化に対して何が効くのか？

研究質問

RQ3： Teach & Repeat は どのレベルの外観変化まで耐えられるのか？ VPRはそれをどこまで拡張できるのか？

変化条件

  • 昼 ↔ 夜
  • 晴 ↔ 曇
  • 物の配置変化（台車・人）

評価

  • NetVLADが死ぬ点
  • DINO/CLIPで復活する条件
  • それでもダメなケース
👉 失敗を見せる研究は価値が高い

④ SCOUTならではの「強み」

SCOUTは論文的にかなり美味しいです。

なぜか？

  • ✅ 安価・非高精度な機体
  • ✅ SLAM非依存
  • ✅ ROSで再現性あり
  • ✅ 現実的な環境（工場・屋内）
これは多くの論文が避けている条件です。 👉 「高価センサで動きました」より 「条件が悪くても、ここまでは成立する」 の方が評価されます。

⑤ 論文ストーリーの例（超重要）

SCOUT研究は、こう書けます：

1. Introduction

  • SLAMは重い・複雑・過剰
  • Teach & Repeatは実用的
  • しかし VPRの使い方は未整理

2. Related Work

  • VT&R
  • VPR（NetVLAD, DINO）
  • 既存研究は「組み合わせの検証不足」

3. System Overview (SCOUT)

  • 安価ロボット
  • カメラのみ
  • SLAMなし
  • Teach & Repeat + VPR

4. Method

  • VPRの差し替え可能構成
  • Global / Local の分離設計

5. Experiments

  • VPR比較
  • 外観変化実験
  • 制御安定性評価

6. Discussion

  • どこまでVPRで代替できたか
  • どこはLocal/制御が必要か
  • SLAMを使わない意味

7. Conclusion

  • SCOUTの設計指針
  • 今後の自律走行像

⑥ はっきり言います（重要）

あなたのSCOUTは、
「VPR × Teach & Repeat の実験台」 として、 今の自律走行研究の“隙間”を正確に突いています。
  • Tesla系（意味理解）とは違う
  • 重SLAM路線とも違う
  • 現場向け・実装寄りで、なおかつ研究になる
これは かなり良い立ち位置 です。

次にやると一気に研究になる行動

おすすめ順です：
  1. VPRを1つ入れ替えて挙動が変わる動画を撮る
  2. 「なぜ失敗したか」をログで説明できるようにする
  3. 評価指標を数値化（完走率・横ズレ）
  4. 図1枚で「SCOUTの思想」を描く
次はどこを詰めますか？
  • 📐 評価指標を論文向けに整理
  • 🧪 実験プロトコル設計
  • 🧠 「SLAMを使わない理由」の理論化
  • 🧩 論文タイトル案
どれでも、研究として一段引き上げます。  

論文向け比較実験設計について深掘りして下さい

  了解です。SCOUTを使って 「VPR × Teach & Repeat」 を論文として成立させるための、比較実験設計（プロトコル） を“そのまま実行できる形”まで落とします。

1) 研究仮説と比較軸を固定する

論文で強いのは「A/Bしたらこう変わった」なので、まず比較軸を3本に絞ります。

軸A：Global VPRの違い

RQ-A: 場所認識（Teachフレーム同定）のモデル差が、完走率・再局所化にどう効くか？ 候補：NetVLAD / MixVPR / CosPlace / DINOv2 / CLIP（CLIPは補助扱い推奨）

軸B：Local幾何補正の有無

RQ-B: VPRだけで追従できるか？ Local特徴（SuperPoint+SuperGlue）を入れると制御がどう改善するか？

軸C：外観変化（ドメインギャップ）

RQ-C: 昼夜・照明・配置変化などでどこから壊れるか？ どのモデルが延命するか？ この3軸で、研究として筋が通ります。

2) システムを「差し替え可能」なブロックにする

論文の再現性のため、パイプラインを固定して、差し替えるのはVPR部品だけにします。

推奨パイプライン（SCOUT向け）

  1. Global retrieval（場所の候補を出す） teach_db（キーフレーム）から Top-K を検索
  2. Local verification（誤マッチ除去） Top-K のうち幾何整合が高いものを採択（任意）
  3. Control（経路追従）
    • simplest: 選ばれた teach_idx を参照して “前進 + 横ズレ補正”
    • 可能なら: 画像対応から “水平シフト” を推定 → steering
重要：同じ制御器を使い続ける（モデル比較が目的なので）

3) データ取得設計（最重要）

3.1 ルート設計（3種類）

論文っぽくするなら、環境の性質が違うルートを用意します。
  • Route S（Simple）：直線 + 緩いカーブ、特徴多め（ポスター・柱）
  • Route M（Medium）：交差・曲がり角あり、似た景色が繰り返す区間あり
  • Route H（Hard）：単調（長い廊下/壁）、照明変化、反射、動的物体多い
距離の目安（撮るのが大変なら短くてOK）
  • S: 30–50m
  • M: 80–150m
  • H: 80–150m

3.2 Teach / Repeatの取得条件（最低限の“分割”）

同じルートで条件だけ変えて repeat を複数撮ります。
  • C0 (Baseline)：同日同時刻（ほぼ同条件）
  • C1 (Lighting)：昼↔夜 / 夕方 / 室内照明ON/OFF
  • C2 (Dynamic)：人・台車あり / 物体配置変化
  • C3 (Viewpoint)：カメラ高さ/角度を少し変える、走行速度を変える
各条件で repeat を3回（最小）取れると統計が締まります。

3.3 Teachキーフレーム間隔

  • 目安：0.3–0.5 mごと or 3–5 fpsで保存 → VPRの比較がしやすい（密度が結果に効くため、固定する）

4) 評価指標（「論文で通る」やつにする）

SCOUTの制約（外部高精度GTがない）でも成立する指標に寄せます。

4.1 走行タスク成果（一次指標）

  • Success Rate（完走率）：ゴール到達/試行
  • Intervention Count（介入回数）：停止・手動復帰の回数
  • Distance before failure（失敗までの距離）

4.2 VPR性能（オフライン評価）

teach_dbに対する repeat 各フレームの Top-K 検索について
  • Recall@1 / @5 / @10
  • Temporal consistency：正解近傍（±wフレーム）に入っている割合
    • Teach&Repeatでは「同じフレーム」より「近傍で合ってる」方が重要
正解ラベルが難しい場合は：
  • teachとrepeatを同時に記録し、**時間同期 + 近傍許容（±w）**で擬似GTにする
  • もしくは repeat走行を“同条件”で撮ったC0を基準にして、他条件を相対評価

4.3 制御の安定性（オンライン評価）

外部モーションキャプチャ無しでも、以下なら出せます。
  • steering jitter：舵角（or cmd_vel angular.z）の分散/スペクトル
  • oscillation count：左右振動の回数（ゼロクロス数）
  • stop-and-go率：速度がしきい値以下の割合（詰まってる指標）
（余裕があれば）
  • 床に細いテープでセンターラインを貼って、上から固定カメラで数区間だけ横ズレ計測 → “部分GT”でも十分論文っぽくなる

5) 実験プロトコル（そのまま章にできる形）

5.1 オフラインVPR比較（まずここで勝負が決まる）

入力：teach画像列、repeat画像列 出力：topKインデックス、類似度 比較：NetVLAD / MixVPR / CosPlace / DINOv2 / CLIP 固定するもの：
  • 画像解像度
  • 事前処理（歪み補正、露出補正の有無）
  • 検索方式（FAISSなど）とK
  • teach_db密度
レポート図：
  • Recall@K（条件別）
  • 失敗例の可視化（誤マッチ上位のペア画像）

5.2 オンライン走行比較（T&Rとしての価値）

モデルごとに、S/M/Hルート × C0/C1/C2条件で試行 各試行でログ：
  • repeat frame idx
  • chosen teach idx
  • similarity score
  • cmd_vel
  • failure mode（後述の分類）

6) Ablation（査読で強い「切り分け」）

最低この3本は入れると強いです。
  1. Globalのみ vs Global+Local verification
    • Local verification：SuperPoint+SuperGlueでRANSAC inlier数が閾値以上なら採択
  2. Top-1 vs Top-K + temporal smoothing
    • 例：teach_idxを移動平均/粒子フィルタ/「進行方向制約」で滑らかに
  3. Teach密度（0.3m / 0.6m / 1.0m）
    • これは実運用に直結し、研究として価値が高い

7) Failure Modeの分類（論文の説得力が跳ね上がる）

失敗を“技術的に分類”して、モデル差と結びつけます。
  • FM1: perceptual aliasing（似た景色で誤マッチ）
  • FM2: illumination gap（暗所/逆光で一致しない）
  • FM3: dynamic occlusion（人・台車で視界遮断）
  • FM4: viewpoint drift（高さ/角度/速度差で外観がズレる）
  • FM5: control instability（一致はしてるのに制御が振れる）
ログ上で “発生率” を出すだけで論文っぽいです。

8) 推奨する最小セット（時間が限られても論文になる）

これだけやれば、十分「研究」になります。
  • ルート：S/Mの2本（Hは余力）
  • 条件：C0（同条件）とC1（照明変化）の2条件
  • モデル：NetVLAD / MixVPR / DINOv2 の3つ
  • Ablation：Top-1 vs Top-5 + smoothing、Globalのみ vs Global+Local verify

9) 具体的に“あなたの今のSCOUT状態”に合わせた次の一手

あなたは既に
  • teach/repeat画像を保存
  • cosine類似度でマッチング
  • windowed/hold_window_failなどの判定 まで進んでいるので、
次にやるべきは：
  1. オフライン評価の枠（Recall@K / 近傍許容）を実装
  2. モデル差し替え（NetVLAD→MixVPR→DINOv2）
  3. 失敗モードの自動ラベル（hold_window_fail等をFMに対応）
これで研究の骨格が完成します。
必要なら、次のどれかをすぐ書き起こします（実装に落ちるところまで）：
  • 評価指標の定義（式）とログフォーマット（CSV列設計）
  • Top-K + temporal smoothing の具体アルゴリズム（擬似コード）
  • SuperPoint+SuperGlue verification の閾値設計と計算コスト見積
  • 論文のExperimentセクション原稿（日本語/英語どちらでも）
どれから行きますか？