論文の概要: XRDSLAM: A Flexible and Modular Framework for Deep Learning based SLAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23690v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 07:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:00:42.360917
• Title: XRDSLAM: A Flexible and Modular Framework for Deep Learning based SLAM
• Title（参考訳）: XRDSLAM: ディープラーニングベースのSLAMのためのフレキシブルでモジュール化されたフレームワーク
• Authors: Xiaomeng Wang, Nan Wang, Guofeng Zhang,
• Abstract要約: XRDSLAMは、モジュール型コード設計とマルチプロセス実行機構を採用した柔軟なSLAMフレームワークである。 このフレームワークでは,NeRFや3DGSベースのSLAM,さらにはオドメトリや再構成アルゴリズムなど,最先端のSLAMアルゴリズムをさまざまなタイプに統合する。 我々は、SLAM技術の広範な研究開発を促進することを目的として、すべてのコード、構成、データをオープンソースコミュニティにコントリビュートします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.092026311165656
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a flexible SLAM framework, XRDSLAM. It adopts a modular code design and a multi-process running mechanism, providing highly reusable foundational modules such as unified dataset management, 3d visualization, algorithm configuration, and metrics evaluation. It can help developers quickly build a complete SLAM system, flexibly combine different algorithm modules, and conduct standardized benchmarking for accuracy and efficiency comparison. Within this framework, we integrate several state-of-the-art SLAM algorithms with different types, including NeRF and 3DGS based SLAM, and even odometry or reconstruction algorithms, which demonstrates the flexibility and extensibility. We also conduct a comprehensive comparison and evaluation of these integrated algorithms, analyzing the characteristics of each. Finally, we contribute all the code, configuration and data to the open-source community, which aims to promote the widespread research and development of SLAM technology within the open-source ecosystem.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フレキシブルSLAMフレームワークであるXRDSLAMを提案する。 モジュラーコード設計とマルチプロセス実行機構を採用し、統合データセット管理や3D視覚化、アルゴリズム構成、メトリクス評価といった、再利用性の高い基本モジュールを提供する。 開発者はSLAMシステムを簡単に構築でき、異なるアルゴリズムモジュールを柔軟に組み合わせ、精度と効率の比較のために標準化されたベンチマークを実行することができる。 このフレームワークでは,NeRFや3DGSベースのSLAM,さらにはオドメトリや再構成アルゴリズムなど,さまざまなタイプのSLAMアルゴリズムを統合し,柔軟性と拡張性を示す。 また、これらの統合アルゴリズムの総合的な比較と評価を行い、それぞれの特性を解析する。 最後に、オープンソースエコシステムにおけるSLAM技術の広範な研究と開発を促進することを目的として、すべてのコード、構成、データをオープンソースコミュニティにコントリビュートします。

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