基于仿真的视觉SLAM鲁棒性评价研究

• 作者: 王一波 梁伟鄯
• 来源期刊: 物联网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉 SLAM 鲁棒性 仿真 评价 UnrealEngine
• 年，卷（期）: 2022,（10）
• 所属期刊栏目: 学术研究_智能处理与应用
• 页码范围: 121-124
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2022.10.036

摘要

鲁棒性是视觉 SLAM（Simultaneous Localization And Mapping, SLAM）的重要测度，反映了系统对于环境的适应性，目前普遍以定位和建图精度代替鲁棒性评价，但未能准确定义视觉 SLAM 的准确内涵。文中基于系统状态扰动模型，提出视觉 SLAM 鲁棒性是对不同光照条件、环境纹理及无人系统非规律性运动条件性能不受影响的能力。为克服基于数据集评价真实位姿难以准确获取、不同条件场景难以真实呈现及数据标签工作量巨大等问题，提出基于 UnrealEngine 平台和微软的 AirSim 插件模拟不同的应用场景，以此加入多种环境扰动因素，构建起包含动态环境鲁棒性、运动鲁棒性以及光照鲁棒性的视觉 SLAM 鲁棒性评价指标体系。通过实验，分别对特征点法 ORB-SLAM、直接法 DSO-SLAM 和半直接法 SVO-SLAM 基于室内、室外及工厂场景模拟进行了鲁棒性比较研究，与实际情况基本一致。