Benchmarking ground truth trajectories with robotic total stations

要約

ベンチマークは、モバイル ロボット工学における SLAM アルゴリズムを向上させる上で重要な基礎となります。
したがって、正確かつ再現可能なグラウンド トゥルースの生成を保証することが、公正な評価にとって不可欠です。
屋外のグラウンド トゥルースの大部分は GNSS によって生成されるため、特に覆われたエリアでは時間の経過とともに不一致が生じる可能性があります。
ただし、調査によると、RTS セットアップはより正確であり、代わりにこれらのグラウンド トゥルースを生成するために使用できることが示されています。
私たちの研究では、同じ地域で数週間から数か月の間隔をおいて実施された一連の実験を通じて、RTS と GNSS の両方のシステムの精度と再現性を比較しました。
RTS セットアップでは、視差の中央値が 8.6 mm であるのに対し、GNSS セットアップの中央値は 10.6 cm であり、より再現性の高い結果が得られることを実証しました。
これらの結果は、RTS が SLAM アルゴリズムのプロセスをより高精度でベンチマークすると考えられることを強調しています。

要約(オリジナル)

Benchmarks stand as vital cornerstones in elevating SLAM algorithms within mobile robotics. Consequently, ensuring accurate and reproducible ground truth generation is vital for fair evaluation. A majority of outdoor ground truths are generated by GNSS, which can lead to discrepancies over time, especially in covered areas. However, research showed that RTS setups are more precise and can alternatively be used to generate these ground truths. In our work, we compare both RTS and GNSS systems’ precision and repeatability through a set of experiments conducted weeks and months apart in the same area. We demonstrated that RTS setups give more reproducible results, with disparities having a median value of 8.6 mm compared to a median value of 10.6 cm coming from a GNSS setup. These results highlight that RTS can be considered to benchmark process for SLAM algorithms with higher precision.

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