論文の概要: Sensor Configuration Matters: A Systematic Evaluation of Multimodal SLAM on Quadruped Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19067v1
- Date: Wed, 17 Jun 2026 13:41:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-18 17:16:51.182428
- Title: Sensor Configuration Matters: A Systematic Evaluation of Multimodal SLAM on Quadruped Robots
- Title（参考訳）: センサ構成事項:四足歩行ロボットにおけるマルチモーダルSLAMのシステム評価
- Authors: Roberto Corlito, Fabian Schmidt, Nils Seibert, Markus Enzweiler, Abhinav Valada, Arne Roennau,
- Abstract要約: 本稿では,最先端のビジュアル,ビジュアル・慣性,LiDAR・ビジュアル・慣性SLAM手法の体系的評価について述べる。
我々は、カメラのモダリティ、シャッター技術、慣性センサー層の影響を定量化し、ローカライゼーション精度、アルゴリズムの堅牢性、計算資源利用のトレードオフを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.924751226144979
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous navigation of quadrupedal robots in diverse environments fundamentally relies on resilient Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). While visual-inertial SLAM has matured across wheeled, handheld, and aerial platforms, a critical evaluation gap remains regarding how hardware-level sensor configurations affect performance under the aggressive dynamics of legged locomotion. Quadrupeds introduce distinct embodiment-induced sensory challenges, including foot-impact shocks, high-frequency mechanical vibrations, and rapid angular rotations, which degrade standard perception pipelines. To address this gap, we present a systematic evaluation of state-of-the-art visual, visual-inertial, and LiDAR-visual-inertial SLAM methods using the GrandTour dataset recorded on an ANYmal D quadruped. We isolate and quantify the impacts of camera modalities, shutter techniques, and inertial sensor tiers, analyzing their trade-offs across localization accuracy, algorithmic robustness, and computational resource utilization. Our empirical findings demonstrate that hardware selection has substantial influence on system resilience: stereo configurations consistently outperform monocular and RGB-D modalities, global shutter cameras significantly mitigate motion-induced tracking failures compared to rolling shutter cameras, and, crucially, standard inertial integration can degrade the performance of primarily vision-based frameworks under harsh legged locomotion. These insights additionally offer concrete design guidelines for tailoring custom sensor payloads to achieve dependable perception on agile legged systems.
- Abstract（参考訳）: 多様な環境における四足歩行ロボットの自律ナビゲーションは、基本的に回復力のある同時局在マッピング(SLAM)に依存している。
視覚慣性SLAMは、車輪付き、ハンドヘルド、および空中プラットフォームで成熟しているが、ハードウェアレベルのセンサー構成が、足の動きの攻撃的ダイナミクスの下でパフォーマンスにどのように影響するかに関して、重要な評価ギャップが残っている。
四足歩行は、足の衝撃、高周波の機械的振動、および標準知覚パイプラインを劣化させる急速角回転を含む、異なるエンボディメントによって引き起こされる感覚障害をもたらす。
このギャップに対処するため、ANYmal D四重奏法で記録されたGrandTourデータセットを用いて、最先端の視覚的・視覚的・視覚的・視覚的・視覚的SLAM法を体系的に評価する。
我々は、カメラのモダリティ、シャッター技術、慣性センサー層の影響を分離し、定量化し、ローカライゼーション精度、アルゴリズムの堅牢性、計算資源利用のトレードオフを分析した。
ステレオ構成はモノクロおよびRGB-Dモダリティを一貫して上回り、グローバルシャッターカメラはローリングシャッターカメラに比べて動作によるトラッキング障害を著しく軽減し、重要なことに、標準慣性統合は、主に足の厳しい移動下での視覚ベースのフレームワークの性能を低下させることができる。
これらの洞察は、アジャイルの足場システムに対する信頼性の高い認識を達成するために、カスタムセンサーペイロードを調整するための具体的な設計ガイドラインを提供する。
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