一个用于SLAM系统可复现基准测试与性能诊断的框架

我们提出了SLAMFuse，一个开源的SLAM基准测试框架，它提供一致的跨平台环境来评估多模态SLAM算法，以及用于数据模糊测试、故障检测和跨不同数据集诊断的工具。我们的框架引入了一种模糊测试机制来测试SLAM算法对数据集扰动的鲁棒性。这使得能够评估在不同条件下的位姿估计精度，并识别关键的扰动阈值。SLAMFuse通过故障检测和分析工具改进了诊断能力，检查算法行为与数据集特征的关系。SLAMFuse使用Docker通过简化依赖管理来确保跨不同数据集和系统的可复现测试条件。我们的工作强调了可复现性的重要性，并引入了用于算法评估和性能诊断的高级工具，为SLAM系统的可靠基准测试树立了新的先例。我们提供了实验中使用的算法和数据集的即用型Docker兼容版本，以及集成和基准测试新算法的指南。代码可在 https://github.com/nikolaradulov/slamfuse 获取。