【泡泡一分钟】SlamBench2：视觉SLAM的多目标头对头基准测试

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【泡泡一分钟】SlamBench2：视觉SLAM的多目标头对头基准测试

2019 年 9 月 8 日 泡泡机器人SLAM

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标题：SLAMBench2: Multi-Objective Head-to-Head Benchmarking for Visual SLAM

作者：Bruno Bodin, Harry Wagstaff, Sajad Saeedi etc.

来源：The International Conference in Robotics and Automation(ICRA) 2018

编译：张建

审核：颜青松，陈世浪

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摘要

SLAM正在成为机器人和增强现实（AR）系统的关键组成部分。虽然大量的SLAM算法被提出，但是很少的努力花在统一这些算法的接口，或者对它们的能力进行整体比较上。这是一个问题，因为不同的SLAM应用程序可以有不同的功能和非功能需求。例如，基于手机的AR应用程序有着很紧的能耗预算，而无人机导航系统通常需要很高的精度。SlamBench2是一个基准框架，用于评估现有和未来的SLAM系统，包括开放源代码和封闭源代码，以及可扩展的数据集列表，同时使用可比较且明确指定的性能指标列表。支持现有的各种SLAM算法和数据集，例如ElasticFusion、InfiniTAM、ORB-SLAM2、OKVIS，并且整合新的算法和数据集是由框架直接而明确地指定的。SlamBench2是一个公开可用的软件框架，它代表了定量、可比较和可验证的实验研究的起点，以研究跨SLAM系统的权衡。

图1 SlamBench2结构概述。此图显示了框架的四个主要组件（I/O、API、加载器和用户界面）及其三个主要特性（不区分数据集、即插即用算法和模块化用户界面）。

图2 SlamBench API的工作流。

图3 使用Pangolin库的SlamBench2的GUI截图。在左侧，沿着轨迹显示了从ElasticFusion中提取的点云。还显示了ElasticFusion的输入帧和内部3D渲染，嵌入在图像的右侧。右边是一个类似的接口，用于ORBSLAM2和EuRoC MAV数据集。这一次地图是稀疏的，我们可以看到轨迹与地面真值相一致。

图4 在ODROID板上为Kinect Fusion（OpenCL）执行的精度/速度权衡探索。

Abstract

SLAM is becoming a key component of robotics and augmented reality (AR) systems. While a large number of SLAM algorithms have been presented, there has been little effort to unify the interface of such algorithms, or to perform a holistic comparison of their capabilities. This is a problem since different SLAM applications can have different functional and non-functional requirements. For example, a mobile phone-based AR application has a tight energy budget, while a UAV navigation system usually requires high accuracy. SLAMBench2 is a benchmarking framework to evaluate existing and future SLAM systems, both open and close source, over an extensible list of datasets, while using a comparable and clearly specified list of performance metrics. A wide variety of existing SLAM algorithms and datasets is supported, e.g. ElasticFusion, InfiniTAM, ORB-SLAM2, OKVIS, and integrating new ones is straightforward and clearly specified by the framework. SLAMBench2 is a publicly-available software framework which represents a starting point for quantitative, comparable and validatable experimental research to investigate trade-offs across SLAM systems.

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