Comparison of Various SLAM Systems for Mobile Robot in an Indoor Environment

要約

この記事では、さまざまな ROS ベースの SLAM システムによって計算された移動ロボットの軌道の比較分析を紹介します。
このため、私たちは、2D LIDAR、単眼カメラ、および ZED ステレオ カメラという一般的なセンサーを備えた移動ロボットのプロトタイプを開発しました。
次に、典型的なオフィス環境で実験を実施し、すべてのセンサーからデータを収集し、取得したデータセットに基づいてテスト済みのすべての SLAM システムを実行しました。
私たちは次の SLAM システムを研究しました。(a) 2D LIDAR ベース: GMapping、Hector SLAM、Cartographer。
(b) 単眼カメラベース: 大規模直接単眼 SLAM (LSD SLAM)、ORB SLAM、直接スパース オドメトリ (DSO)。
(c) ステレオ カメラ ベース: ZEDfu、リアルタイム アピアランス ベース マッピング (RTAB マップ)、ORB SLAM、ステレオ パラレル トラッキングおよびマッピング (S-PTAM)。
すべての SLAM メソッドは同じデータセットでテストされたため、適切なメトリクスを使用してさまざまな SLAM システムの結果を比較し、LIDAR ベースの Cartographer SLAM、Monocular ORB SLAM、および Stereo RTAB Map メソッドで有望な結果が実証されました。

要約(オリジナル)

This article presents a comparative analysis of a mobile robot trajectories computed by various ROS-based SLAM systems. For this reason we developed a prototype of a mobile robot with common sensors: 2D lidar, a monocular and ZED stereo cameras. Then we conducted experiments in a typical office environment and collected data from all sensors, running all tested SLAM systems based on the acquired dataset. We studied the following SLAM systems: (a) 2D lidar-based: GMapping, Hector SLAM, Cartographer; (b) monocular camera-based: Large Scale Direct monocular SLAM (LSD SLAM), ORB SLAM, Direct Sparse Odometry (DSO); and (c) stereo camera-based: ZEDfu, Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB map), ORB SLAM, Stereo Parallel Tracking and Mapping (S-PTAM). Since all SLAM methods were tested on the same dataset we compared results for different SLAM systems with appropriate metrics, demonstrating encouraging results for lidar-based Cartographer SLAM, Monocular ORB SLAM and Stereo RTAB Map methods.

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