RTAB-Map：用于大规模和长期在线运行的开源激光与视觉SLAM库
机器人学
2024-03-12 v1
摘要
RTAB-Map自2013年起作为开源库发布，最初是一种基于外观的闭环检测方法，带有内存管理功能以应对大规模和长期在线运行。随后它发展为在各种机器人和移动平台上实现同步定位与建图（SLAM）。由于每种应用在传感器、处理能力和移动方式上都带来了各自的约束，因此引发了在成本、精度、计算能力和集成易用性方面哪种SLAM方法最合适的问题。由于大多数SLAM方法要么基于视觉，要么基于激光雷达，因此难以进行比较。因此，我们决定扩展RTAB-Map以同时支持视觉和激光SLAM，在一个软件包中提供一个工具，允许用户针对各种应用、不同机器人和传感器实现并比较多种3D和2D解决方案。本文介绍了RTAB-Map的扩展版本及其在定量和定性比较大量流行真实世界数据集（例如，PR2机器人上的KITTI、EuRoC、TUM RGB-D、MIT Stata Center）中的应用，从自主导航应用的实际角度概述了视觉和激光SLAM配置的优势与局限性。
引用
@article{arxiv.2403.06341,
title = {RTAB-Map as an Open-Source Lidar and Visual SLAM Library for Large-Scale and Long-Term Online Operation},
author = {Mathieu Labbé and François Michaud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06341},
year = {2024}
}
备注
40 pages, 19 figures