ティーチ＆リピートにおける Visual Place Recognition（VPR）と状態検出への利用

ティーチ＆リピートにおける自己位置推定手段としての VPR

  • Visual Teach and Repeat (VTR) システムは、カメラで経路を記録する「教示」フェーズと、後でその経路を自律的にたどる「繰り返し」フェーズから成ります。ロボットは現在の画像と記録済みのキー画像を照合することで教示経路上の位置を再推定します。この作業は本質的に視覚的な場所認識の問題です。初期の VTR システムとしては Furgale & Barfoot（2010）が挙げられ、ステレオカメラと外観ベースの局所化により、ローバーが32km以上の長距離を自律走行できることを示しました。

  • Churchill ら（2013/2015）はこの考えを拡張し、「ローカライゼーション・エンベロープ」と呼ばれる、教示経路の周囲で視覚的ローカライザが再局所化できる範囲を調査しました。彼らの「Know Your Limits」という論文では、局所化性能の空間モデルをティーチ＆リピートのマップに埋め込みました。教示経路周辺をサンプリングし、ガウス過程モデルを学習させることで、ロボットが局所化を失わずにどれだけ経路から外れられるかを予測しました。この研究でも VPR はあくまで自己位置推定モジュールとして扱われており、より高次の状態検出は行っていません。

  • Dequaire ら（2016）は、見た目に基づく手法でローカライゼーション性能を推定するアプローチを提案しました。外観と軌跡の曲率を入力とするガウス過程回帰モデルを学習し、教示軌跡周辺の任意の点で一致する特徴点数（ひいては局所化成功率）を予測するものです。この手法も局所化成功の予測が焦点であり、ロボットの停止や制御不能を検出するものではありません。

  • より新しいティーチ＆リピート研究でも、局所化には VPR が使われ続けています。Pivoňka ら（2025）は、ディープラーニングに基づく局所特徴を用いたマルチプラットフォーム T&R システムを提案しました。VPR により教示経路上の位置を推定し、車輪オドメトリや IMU 情報で制御補正を行うと説明しています。このシステムは屋内外で高い局所化性能を示しましたが、ロボットがスタックしたり制御を失った場合を検出する仕組みについては述べられていません。

  • VTR は無人航空機（UAV）の緊急帰還にも応用されています。Warren ら（2019）は「There’s No Place Like Home」というシステムを発表し、離陸後にビジュアルマップを構築し、GPS が失われた際にそのマップを使って帰還することを示しました。GPS 故障が起きるとライブ画像をマップに局所化し、教示経路を辿ってホームポジションへ戻ります。これは VPR がバックアップの航法手段として使えることを示しますが、依然として自己位置推定の枠内にあります。

まとめとして、ティーチ＆リピート研究では VPR が教示軌跡上のロボット位置を推定する主要な手段として一貫して利用されています。多くの論文が VPR による局所化の限界（どれだけ逸脱すると局所化が失敗するか）をモデル化していますが、VPR を高次の状態検出ツールとして扱うことはほとんどありません。

故障や異常状態の検出に関する研究

VPR は主に局所化に使われていますが、局所化の失敗を予測したり、視覚情報で異常を検出しようとする研究も一部存在します：

  • 局所化性能の予測。　Churchill ら（2015）や Dequaire ら（2016）はローカライゼーション・エンベロープをモデル化し、経路計画に活用する研究を行いました。Gurau ら（2017）は過去の経験に基づいて認識性能を確率的に予測する手法を提案しました。「Learn from experience」モデルは、局所化や認識アルゴリズムが失敗しやすい場所を予測し、失敗の可能性が高いときには人間操作者に制御を委ねることを示唆しています。これらはどこで局所化が困難になるかを予測するもので、ロボットの運用状態（スタック等）を検出するものではありません。

  • 視覚的異常検出データセット。　近年、ロボティクス分野では視覚データによる異常検出を研究するためのデータセットが公開されています。2025年の Scientific Data の記事では、環境の変化や予期しない物体、機器故障などの異常が含まれるマルチドメイン屋内データセットを紹介し、VPR を場所認識と異常検出の両方に利用しています。論文では、異常はロボットの故障や遅延を引き起こすリスクがあると指摘し、異常検出が無人運用に不可欠であると述べています。ただし、このデータセットはティーチ＆リピート航法に異常検出を統合してはいません。

  • オフパス検出。　2022年のカーネギーメロン大学の修士論文では、VPR を用いてユーザーやマッピングローバーの位置をリアルタイムに推定するパイプラインを提案しました。このパイプラインは、エージェントが教示経路から外れた状態を検出し、経路に戻ると再び局所化できるようにしています。これは VPR を純粋な局所化から一歩進めて「オフパス状態」を検出し対応する例ですが、スタックや制御不全は対象外です。

  • 敵対的攻撃検出。　Malone ら（2025）は VPR に対する敵対的攻撃を分析し、VPR とナビゲーションに統合された敵対的攻撃検出器（AAD）を提案しました。彼らは「危険な状態にある時間の割合」などの指標を評価し、AAD の導入により局所化誤差が減少することを示しています。これは意図的な攻撃への対策であり、自然発生的な制御失敗やスタックを扱ってはいません。

  • 失敗に強い視覚ナビゲーション方策。　近年の機械学習研究では、学習された視覚ナビゲーションに外れ値検出（OOD検出）を組み込み、失敗を検出・回復する方策が提案されています。例として、Fare フレームワークは学習済み方策に OOD 検出と認識を埋め込み、回復行動を誘発します。しかしこれは学習型ナビゲーション制御の話であり、クラシカルな VPR ベースのティーチ＆リピートとは異なります。

現行研究の限界

既存の文献からは、VPR がロボットの進行不能（スタック）や制御失敗を直接検出するために広く利用されている証拠はほとんど見当たりません。上述のティーチ＆リピート研究は以下のいずれかに該当します：

  • 将来の局所化失敗を予測し、計画を調整する

  • 視覚データで予期しないシーンや未知の部屋といった異常を検出する

  • 教示経路から外れた状態を検知する

これらは進行不能や制御失敗そのものの検出には直接結び付いていません。実際、ティーチ＆リピート方式で動くロボットは、車輪オドメトリや LiDAR、バンパーセンサなどの別のセンサや監視ロジックを用いてスタックを検出し、予期しない障害物に対処しています。商用の床洗浄ロボットでは、ティーチ＆リピート方式は環境変化により停止しやすく、操作者が救出して再教示しなければならないと指摘されています。

結論

調査した論文は、最初の主張を支持しています。つまり、Visual Place Recognition はティーチ＆リピート航法における自己位置推定の中核技術となっており、従来のメトリックマッピングを置き換えたり補完したりしています。Furgale & Barfoot（2010）、Churchill ら（2015）、Dequaire ら（2016）、Warren ら（2019）、Pivoňka ら（2025）など、多くの研究が地上および空中ロボットの VPR ベースティーチ＆リピートシステムを示しています。

一方で、VPR は「どこにいるか」を推定するために開発された技術であり、ロボットがスタックしたり制御を失ったりするような運用状態を検出するためのものではありません。局所化性能を予測したり、オフパス逸脱や敵対的攻撃を検出する研究はありますが、VPR を直接使って進行不能や制御失敗を検出する事例はほとんど見つかりません。最近の視覚的異常検出や OOD 検出の研究は、ロボットの状態認識を拡張する可能性を示唆していますが、「ロボットがスタックしたことを VPR が検知する」といった応用は現時点では未開拓の研究領域と言えます。

ロボットがスタックしたことを VPR が検知する」といった応用は意味のあるものですか？

結論から言うと、
「ロボットがスタックしたことを VPR が検知する」応用は、研究的にも実用的にも“意味がある”が、 VPR“単独”では不十分で、状態検出の一要素として使うのが本質的価値
です。 以下、なぜ意味があるのか／どこが限界か／どう位置づけると強い研究になるかを整理します。

1. なぜ「意味がある」のか（本質）

① Teach & Repeat における「スタック」は場所依存の現象だから

Teach & Repeat（T&R）ではスタックは多くの場合、
  • 特定の場所で
  • 特定の見た目・構造・路面条件で
  • 繰り返し発生
します。 例：
  • 工場のこのカーブだけ滑る
  • この通路だけ人が出やすい
  • この地点だけ照明条件が厳しい
👉 **「スタック」は力学現象であると同時に「場所に紐づいた事象」**です。 VPR はまさに
「今、どの“場所文脈”にいるか」
を認識する技術なので、
「この場所ではスタックしやすい」という知識と結びつけられる
点に意味があります。

② 従来のスタック検知は「局所・瞬間」しか見ていない

一般的なスタック検知：
  • 車輪オドメトリが進まない
  • モータ電流が高い
  • IMU が動いていない
これはすべて **「今この瞬間、動いていない」**という検知です。 一方 VPR を使うと：
  • 以前もここで止まった
  • この見た目は過去に失敗した
  • この区間は「危険区間」
という 時間・経験・場所をまたいだ状態認識が可能になります。 👉 これは **センサ単体では不可能な「文脈的スタック検知」**です。

2. ただし「VPR単独でスタック検知」は無理がある

ここは重要なポイントです。

❌ VPRだけでは分からないこと

  • 本当に物理的に動いていないのか
  • 制御が破綻しているのか
  • 意図的に止まっているのか
VPRはあくまで
「見た目が変わらない／場所が進んでいない」
を示すだけで、 原因（物理・制御・環境）は分からない。 つまり、
❌「VPR＝スタックセンサ」と言うと弱い ✅「VPR＝スタック“兆候・文脈”検知」と言うと強い

3. 本当に意味のある位置づけ（研究として強い）

あなたの文脈（Teach & Repeat × VPR × 制御失敗）では、 次の位置づけが最も筋が良いです。

✔ 正しい定義（例）

VPR を用いた「進行文脈付き状態検出」
あるいは：
場所認識に基づくスタック兆候・制御失敗の早期検出

✔ 状態検出の分解（重要）

スタックを「1bit（動く／動かない）」で扱わない：
レイヤ 例
視覚文脈 VPR 類似度が進まない、同一 place が連続
運動文脈 cmd は出ているがオドメトリが進まない
操作文脈 同じ動作を繰り返している
時間文脈 同一 place に滞在し続けている
👉 VPR はこの中の「視覚・場所文脈」を担当する

✔ これが成立すると何ができるか

  • スタック「後」ではなく **スタック「前」**に止まれる
  • 「この場所では慎重モード」に切り替えられる
  • Teach ルート自体の危険区間を可視化できる
  • 再教示・ルート修正の指針になる
これは 産業 AMR / 巡回ロボットにとって非常に実用的です。

4. 学術的に見た新規性の評価

正直に言うと：
  • ❌「VPRでスタックを検知しました」だけ → 弱い
  • ✅「VPRを含む文脈情報で制御失敗を定量化・評価」 → 強い
特にあなたがやっている：
  • 同一 teach/repeat 条件での一括比較
  • hold_window_fail のような運用指標
  • 画像＋操作ログの突合
これは、
「VPRを状態検出に拡張する評価枠組み」
として十分に論文価値があります。

5. 一文で答えるなら（論文用）

もし論文中で答えるなら、こう書けます：
VPR は本来自己位置推定のための技術であるが、Teach & Repeat のような経路追従型ロボットにおいては、 「同一場所に留まり続ける」「進行文脈が更新されない」といった情報を通じて、 スタックや制御失敗の兆候を検出する文脈情報として有効に機能しうる。

次にできること

もしよければ次は：
  • ✅ 「VPRベース状態検出」というRelated Work構成
  • ✅ 査読者に刺さる貢献点の言語化
  • ✅ 「VPR単独でない」ことをどう正当化するか
まで一緒に詰められます。 このテーマ、あなたのこれまでのログと実機データが一番活きる領域です。  

「VPRベース状態検出」というRelated Work構成

    了解です。 以下は、論文にそのまま使えるレベルで整理した 「VPRベース状態検出」という観点からの Related Work 構成案です。 ポイントは、
  • 「VPRでスタック検知をやった論文」はほぼ無い
  • その代わりに 周辺領域を正しく配置して“空白”を浮かび上がらせる
という戦略です。

Related Work

VPR-based State Detection in Teach & Repeat Navigation

1. Visual Place Recognition in Teach & Repeat Navigation

（Teach & Repeat における VPR の位置づけ）

まず 王道の土台を押さえます。

主張軸

  • VPR は Teach & Repeat における 自己位置推定の中核技術
  • 目的は一貫して「どこにいるか」

含める代表例

  • Furgale & Barfoot
    • Visual Teach and Repeat（長距離自律走行）
  • Churchill et al.
    • Experience-based navigation
    • Localization envelope / Know Your Limits
  • Dequaire et al.
    • Localization performance prediction
  • UAV emergency return（GPS failure 時の VPR）

書き方（例）

Visual Place Recognition (VPR) has been widely adopted as a localization mechanism in Teach & Repeat (T&R) navigation systems, where the robot estimates its position along a taught trajectory by matching current observations to stored visual keyframes.
👉 この段階では「状態検出」という言葉は出さない （あくまで “localization only” と強調する）

2. Predicting Localization Failure and Off-Path Deviation

（VPRの「限界」を扱う研究）

次に、
「VPRは失敗することもある」
と認識している研究群を配置します。

主張軸

  • VPR の 性能低下・失敗の予測
  • ただし対象は 局所化性能 に限定

含める代表例

  • Churchill et al. – localization envelope
  • Dequaire et al. – appearance-based performance prediction
  • Off-the-beaten-track（off-path 許容範囲）
  • Off-path detection（経路逸脱検知）

書き方（例）

Several studies have investigated the limits of VPR-based localization, such as predicting where localization is likely to fail or detecting deviations from the taught route. These works focus on estimating localization robustness rather than detecting higher-level execution states.
👉 ここで明確に：
  • 「何をやっているか」：局所化の成否
  • 「何をやっていないか」：ロボット状態（スタック等）
を切り分ける。

3. Failure and Anomaly Detection in Robot Navigation

（状態検出は“別分野”で扱われてきた）

ここが重要な「橋渡し」です。

主張軸

  • ロボットの失敗・異常検出は存在する
  • しかし VPRとは独立 に扱われてきた

含める代表例

  • オドメトリ不一致によるスタック検知
  • モータ電流・IMU・接触センサ
  • Visual anomaly detection（OOD, unexpected objects）
  • Learned navigation における failure detection（Fare など）

書き方（例）

Failure and anomaly detection in mobile robots has traditionally relied on proprioceptive signals such as wheel odometry, motor currents, or inertial measurements, as well as separate visual anomaly detection modules. These approaches do not explicitly exploit place recognition or route-level context.
👉 ここで初めて 「place / context」 という言葉を出す。

4. Limitations of Existing Approaches

（既存研究の“穴”を言語化）

Related Work の核心です。

明示するギャップ

  • VPR：場所は分かるが状態は分からない
  • State detection：状態は分かるが場所文脈がない
  • Teach & Repeat：失敗は「特定の場所」で繰り返される

書き方（例）

Despite extensive research on VPR-based localization and separate efforts on failure detection, little attention has been paid to leveraging place recognition itself as a source of contextual information for detecting execution failures such as robot immobility or control breakdown.
ここで明確に：
VPR-based state detection has not been sufficiently explored
と断言してOKです。

5. Position of This Work

（あなたの研究の置き場所）

Related Work の最後に置く最重要パラグラフ。

主張軸

  • VPRを「場所認識」から「状態文脈」へ拡張
  • スタックを直接検知するのではなく 兆候を捉える
  • Teach & Repeat に特化した評価枠組み

書き方（例）

In contrast to prior work, this study explores the use of VPR not only for localization but also as a source of contextual cues for detecting execution-level failures. By jointly analyzing visual place similarity and action progression in Teach & Repeat navigation, we propose a VPR-based state detection framework that captures early signs of immobility and control failure.
ここで：
  • VPR単独ではない
  • ログ・操作・時間窓と統合
と書いておくと、査読者の突っ込みを防げます。

全体構成（目次形式まとめ）

2. Related Work
  2.1 Visual Place Recognition in Teach & Repeat Navigation
  2.2 Predicting Localization Failure and Off-Path Deviation
  2.3 Failure and Anomaly Detection in Robot Navigation
  2.4 Limitations of Existing Approaches
  2.5 Position of This Work
👉 ROBOMECH / IROS / ICRA どれでも通用する構成です。

次の一手（おすすめ）

次は以下ができます：
  1. 🔹 この Related Work を実文（英語）で書く
  2. 🔹 査読コメント想定Q&A（「それVPRじゃなくない？」対策）
  3. 🔹 「hold_window_fail」を Related Work とどう接続するか
どれから行きますか？ このテーマ、**「評価枠組み論文」**としてかなり強いです。

「hold_window_fail」を Related Work とどう接続するか

 
  1. 「hold_window_fail」は Related Work に“正面から”接続できます（しかも強い）

① 「hold_window_fail」を Related Work とどう接続するか

核となる考え方（最重要）

**hold_window_fail は「新しいアルゴリズム」ではなく 「既存研究が持っていなかった“評価視点”」**です。 Related Work ではこう位置づけます：
VPR や Teach & Repeat の研究は多数存在するが、 それらは「どれだけ正確に局所化できるか」を評価しており、 実運用で問題となる“止まり続ける失敗状態”を直接評価する指標はほとんど扱われていない。
この「扱われていないもの」が hold_window_fail です。

1. 既存の VPR / T&R 評価指標との接続

既存指標（Related Work 側）

  • Recall@k
  • Precision / AP
  • Localization success rate
  • Along-track error
  • Topological accuracy
  • Localization envelope
👉 共通点：
  • 1フレーム or 1時刻ごとの成功判定
  • 「動作が継続できたか」は評価しない

ここでの接続文（例）

Most evaluation metrics in VPR and Teach & Repeat focus on per-frame retrieval accuracy or localization error. While these metrics are useful for measuring recognition performance, they do not directly capture execution-level failures where the robot remains operationally stuck despite continuous control commands.

2. Failure Detection / Anomaly Detection 研究との接続

既存研究の特徴

  • Failure = 異常センサ値
  • Anomaly = 見慣れない画像
  • OOD = 学習分布外
👉 しかし：
  • 「同じ場所・同じ行動を繰り返している」
  • 「見た目は合っているのに進んでいない」
という Teach & Repeat 特有の失敗は未評価。

接続文（例）

Existing failure and anomaly detection approaches typically rely on instantaneous sensor inconsistencies or visual novelty. In contrast, failures in Teach & Repeat navigation often manifest as prolonged stagnation within familiar visual contexts, which are not captured by conventional anomaly metrics.

3. hold_window_fail の “立ち位置”を明確化する

ここが一番大事です。

❌ NG な言い方

  • 新しい失敗検知アルゴリズムです
  • スタック検知手法です

✅ 強い言い方

  • 運用指標
  • 実行文脈評価
  • 時間窓ベースの失敗定義

論文用の定義例（そのまま使えます）

We introduce hold_window_fail, an execution-level failure metric that identifies situations where the robot remains within the same visual place for a predefined temporal window despite issuing motion commands. Unlike frame-wise recognition metrics, hold_window_fail explicitly captures stagnation phenomena that arise during real-world Teach & Repeat operation.

4. Related Work 内での最終的な接続構造

2. Related Work
  2.1 VPR Evaluation Metrics
      → per-frame / retrieval-centric
  2.2 Failure & Anomaly Detection
      → instantaneous / sensor-centric
  2.3 Limitations in Execution-Level Evaluation
      → no metric for prolonged stagnation
  2.4 Execution-Aware Failure Metrics (This Work)
      → hold_window_fail
👉 「評価の穴」を埋める論文という位置づけになります。 これは ROBOMECH 系では特に相性が良いです。