論文の概要: Comparison of Various SLAM Systems for Mobile Robot in an Indoor Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09490v1
- Date: Thu, 16 Jan 2025 12:01:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:09:25.737087
- Title: Comparison of Various SLAM Systems for Mobile Robot in an Indoor Environment
- Title（参考訳）: 屋内環境における移動ロボットのSLAMシステムの比較
- Authors: Maksim Filipenko, Ilya Afanasyev,
- Abstract要約: 本稿では,様々なROSベースのSLAMシステムによって計算された移動ロボット軌跡の比較分析を行う。
我々は,2Dライダー,モノクラーカメラ,ZEDステレオカメラという,一般的なセンサを備えた移動ロボットのプロトタイプを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This article presents a comparative analysis of a mobile robot trajectories computed by various ROS-based SLAM systems. For this reason we developed a prototype of a mobile robot with common sensors: 2D lidar, a monocular and ZED stereo cameras. Then we conducted experiments in a typical office environment and collected data from all sensors, running all tested SLAM systems based on the acquired dataset. We studied the following SLAM systems: (a) 2D lidar-based: GMapping, Hector SLAM, Cartographer; (b) monocular camera-based: Large Scale Direct monocular SLAM (LSD SLAM), ORB SLAM, Direct Sparse Odometry (DSO); and (c) stereo camera-based: ZEDfu, Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB map), ORB SLAM, Stereo Parallel Tracking and Mapping (S-PTAM). Since all SLAM methods were tested on the same dataset we compared results for different SLAM systems with appropriate metrics, demonstrating encouraging results for lidar-based Cartographer SLAM, Monocular ORB SLAM and Stereo RTAB Map methods.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,様々なROSベースのSLAMシステムによって計算された移動ロボット軌跡の比較分析を行う。
そこで我々は,2Dライダー,モノクラーカメラ,ZEDステレオカメラという,一般的なセンサを備えた移動ロボットのプロトタイプを開発した。
そして、典型的なオフィス環境で実験を行い、すべてのセンサーからデータを収集し、取得したデータセットに基づいてテストされたSLAMシステムを全て実行しました。
以下のSLAMシステムについて検討した。
(a)2Dライダーベース:GMapping、Hector SLAM、Cartographer
(b)単眼カメラベース:大型直接単眼SLAM(LSD SLAM)、ORB SLAM、直接スパースオドメトリー(DSO)、
(c)ステレオカメラベース:ZEDfu, Real-Time Outearance-Based Mapping (RTAB map), ORB SLAM, Stereo Parallel Tracking and Mapping (S-PTAM)。
すべてのSLAM法が同じデータセット上でテストされたため、異なるSLAMシステムの結果を適切なメトリクスと比較し、ライダーベースの Cartographer SLAM, Monocular ORB SLAM および Stereo RTAB Map 手法の奨励的な結果を示した。
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