麻省理工学院开源多机器人视觉SLAM代码和数据集！适用挑战环境的大规模部署！

2023-05-23 13:29 作者:计算机视觉life 0人读过 | 我要投稿

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#论文#开源数据集# Resilient and Distributed Multi-Robot Visual SLAM: Datasets, Experiments, and Lessons Learned

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.04362

作者单位：麻省理工学院

数据集地址：https://github.com/MIT-SPARK/Kimera-Multi-Data

本文重新审视Kimera-Multi，一个分布式多机器人同步定位和建图(SLAM)系统，以实现在现实世界中的部署目标。特别地，本文有三个主要贡献。首先，我们描述了Kimera-Multi的改进，使其能够适应大规模的实际部署，特别强调处理间歇性和不可靠的通信。其次，我们收集并发布了在麻省理工学院校园进行的现场实验中获得的具有挑战性的多机器人基准测试数据集，并提供了准确的参考轨迹和地图用于评估。这些数据集包括多达8个机器人穿越长距离(长达8公里)，并具有许多具有挑战性的元素，例如严重的视觉模糊(例如，在地下隧道和走廊中)，不同照明条件下的室内和室外混合轨迹，以及动态实体(例如，行人和汽车)。最后，我们评估了Kimera-Multi在不同通信场景下的弹性，并与集中式基线系统进行了定量比较。基于现场实验和后续分析的结果，我们讨论了Kimera-Multi的优点和缺点，并提出了算法和系统设计的未来方向。我们发布了kimera - multi的源代码和所有数据集，以促进对多机器人SLAM系统在现实世界中可靠部署的进一步研究。

本文描述了我们在现实世界中评估Kimera-Multi的实验工作。具体来说，我们有三个目标。首先，我们描述了我们为实现kimera - multi的实际部署所做的改进。然后，我们描述了在麻省理工学院校园进行的现场实验，以及从现场实验中记录的数据中编译的具有挑战性的大规模基准测试数据集。最后，我们提供了控制实验的定量结果，并讨论了现场试验的经验教训。我们发布了Kimera-Multi1的源代码和所有数据集，以及精确的参考轨迹和点云图，以促进该领域的进一步研究。