Fugu-MT 論文翻訳(概要): Evaluation of the Robustness of Visual SLAM Methods in Different Environments

論文の概要: Evaluation of the Robustness of Visual SLAM Methods in Different Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.05427v1
Date: Fri, 11 Sep 2020 13:21:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-19 21:42:53.576743
Title: Evaluation of the Robustness of Visual SLAM Methods in Different Environments
Title（参考訳）: 異なる環境における視覚SLAM法のロバスト性の評価
Authors: Joonas Lomps, Artjom Lind, Amnir Hadachi
Abstract要約: 本稿では、最新のオープンソースSLAMアルゴリズムを総合的に比較し、その主な焦点は、異なる環境環境下での性能である。選択されたアルゴリズムは、一般に公開されているデータセットと、データセットの環境に関して推論された結果に基づいて評価される。これはオフロードシナリオでメソッドをテストする主なターゲットの第1段階です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Determining the position and orientation of a sensor vis-a-vis its surrounding, while simultaneously mapping the environment around that sensor or simultaneous localization and mapping is quickly becoming an important advancement in embedded vision with a large number of different possible applications. This paper presents a comprehensive comparison of the latest open-source SLAM algorithms with the main focus being their performance in different environmental surroundings. The chosen algorithms are evaluated on common publicly available datasets and the results reasoned with respect to the datasets' environment. This is the first stage of our main target of testing the methods in off-road scenarios.
Abstract（参考訳）: センサの周囲の位置と向きを判断すると同時に、そのセンサーの周囲の環境をマッピングしたり、同時に位置決めやマッピングを同時に行うことは、多くの異なる応用が可能な組み込み視覚において、急速に重要な進歩になりつつある。本稿では、最新のオープンソースSLAMアルゴリズムを総合的に比較し、その主な焦点は、異なる環境環境下での性能である。選択されたアルゴリズムは、一般に公開されているデータセットと、データセットの環境に関して推論された結果に基づいて評価される。これはオフロードシナリオでメソッドをテストするという私たちの主な目標の第1段階です。

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