現代のオープンソースVisual SLAM手法の比較
Comparison of modern open-source visual SLAM approaches
複数のオープンソースVisual SLAM手法を精度・計算性能・堅牢性・耐故障性の観点で比較評価し、データセット比較と実用面の分析も行った論文。
著者: Dinar Sharafutdinov, Mark Griguletskii, Pavel Kopanev, Mikhail Kurenkov, Gonzalo Ferrer, Aleksey Burkov, Aleksei Gonnochenko, Dzmitry Tsetserukou
分類: cs.RO, cs.CV
原文アブストラクト
SLAM is one of the most fundamental areas of research in robotics and computer vision. State of the art solutions has advanced significantly in terms of accuracy and stability. Unfortunately, not all the approaches are available as open-source solutions and free to use. The results of some of them are difficult to reproduce, and there is a lack of comparison on common datasets. In our work, we make a comparative analysis of state of the art open-source methods. We assess the algorithms based on accuracy, computational performance, robustness, and fault tolerance. Moreover, we present a comparison of datasets as well as an analysis of algorithms from a practical point of view. The findings of the work raise several crucial questions for SLAM researchers.
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