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

计算机视觉 人工智能 移动机器人 Orb(光学) 计算机科学 单眼 同时定位和映射 机器人 激光雷达 弹道 立体视觉 里程计 移动机器人导航 立体摄像机 地理 遥感 图像(数学) 物理 天文
作者
Maksim Filipenko,Ilya Afanasyev
出处
期刊:International Conference on Intelligent Systems 卷期号:: 400-407 被引量:47
标识
DOI:10.1109/is.2018.8710464
摘要

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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