論文の概要: Visual-Inertial SLAM for Agricultural Robotics: Benchmarking the Benefits and Computational Costs of Loop Closing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01716v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 09:10:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:51:05.642696
• Title: Visual-Inertial SLAM for Agricultural Robotics: Benchmarking the Benefits and Computational Costs of Loop Closing
• Title（参考訳）: 農業ロボットのための視覚慣性SLAM:ループ閉鎖の利点と計算コストのベンチマーク
• Authors: Fabian Schmidt, Constantin Blessing, Markus Enzweiler, Abhinav Valada,
• Abstract要約: 本稿では,ORB-SLAM3,VINS-Fusion,OpenVINS,Kimera,SVO ProなどのオープンソースのVisual-Inertial SLAMシステムを用いて,農業環境における性能評価を行う。 本稿では,ループ閉鎖が局所化精度と計算要求に与える影響に着目し,実環境におけるこれらのシステムの有効性を包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.711135744156564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is essential for mobile robotics, enabling autonomous navigation in dynamic, unstructured outdoor environments without relying on external positioning systems. In agricultural applications, where environmental conditions can be particularly challenging due to variable lighting or weather conditions, Visual-Inertial SLAM has emerged as a potential solution. This paper benchmarks several open-source Visual-Inertial SLAM systems, including ORB-SLAM3, VINS-Fusion, OpenVINS, Kimera, and SVO Pro, to evaluate their performance in agricultural settings. We focus on the impact of loop closing on localization accuracy and computational demands, providing a comprehensive analysis of these systems' effectiveness in real-world environments and especially their application to embedded systems in agricultural robotics. Our contributions further include an assessment of varying frame rates on localization accuracy and computational load. The findings highlight the importance of loop closing in improving localization accuracy while managing computational resources efficiently, offering valuable insights for optimizing Visual-Inertial SLAM systems for practical outdoor applications in mobile robotics.
• Abstract（参考訳）: 動的で非構造的な屋外環境において、外部位置決めシステムに頼ることなく自律的なナビゲーションを可能にする。 農業分野では、様々な照明や気象条件のために環境条件が特に困難な場合があり、視覚慣性SLAMが潜在的な解決策として出現している。 本稿では,ORB-SLAM3,VINS-Fusion,OpenVINS,Kimera,SVO ProなどのオープンソースのVisual-Inertial SLAMシステムを用いて,農業環境における性能評価を行う。 実環境におけるこれらのシステムの有効性を包括的に分析し,特に農業ロボティクスにおける組込みシステムへの適用について検討する。 我々の貢献には、ローカライズ精度と計算負荷に対する様々なフレームレートの評価も含まれる。 この知見は,モバイルロボティクスにおける実用的な屋外応用のための視覚-慣性SLAMシステムの最適化に有用な洞察を提供するとともに,計算資源を効率的に管理しながら,ローカライズ精度を向上させるためのループクローズの重要性を強調した。

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