室内环境下基于移动机器人的多种 SLAM 系统比较

本文 presented 对基于 ROS 的各种 SLAM 系统计算的移动机器人轨迹进行比较分析。为此，我们开发了一个集成 2D 激光雷达、单目相机和 ZED 立体相机的移动机器人原型。随后我们在典型的办公室环境中进行实验，收集来自所有传感器的数据，并运行所测试的各种 SLAM 系统。我们研究了以下 SLAM 系统：(a) 2D 激光雷达-based：GMapping、Hector SLAM、Cartographer；(b) 单目相机-based：Large Scale Direct monocular SLAM (LSD SLAM)、ORB SLAM、Direct Sparse Odometry (DSO)；(c) 立体相机-based：ZEDfu、Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB map)、ORB SLAM、Stereo Parallel Tracking and Mapping (S-PTAM)。由于所有 SLAM 方法都在同一数据集上进行测试，我们使用 appropriate 指标比较不同 SLAM 系统的结果，展示了激光雷达-based Cartographer SLAM、单目 ORB SLAM 和立体 RTAB Map 方法的鼓舞人心的结果。