MAPPING QUALITY EVALUATION OF MONOCULAR SLAM SOLUTIONS FOR MICRO AERIAL VEHICLES
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Monocular simultaneous localization and mapping (SLAM) attracted much attention in the mobile-robotics domain over the past decades along with the advancements of small-format, consumer-grade digital cameras. This is especially the case for micro air vehicles (MAV) due to their payload and power limitations. The quality of global 3D reconstruction by SLAM solutions is a critical factor in occupancy-grid mapping, obstacle avoidance, and map representation. Although several benchmarks have been created in the past to evaluate the quality of vision-based localization and trajectory-estimation, the quality of mapping products has been rarely studied. This paper evaluates the quality of three state-of-the-art open-source monocular SLAM solutions including LSD-SLAM, ORB-SLAM, and LDSO in terms of the geometric accuracy of the global mapping. Since there is no ground-truth information of the testing environment in existing visual SLAM benchmark datasets (e.g., EuRoC, TUM, and KITTI), an evaluation dataset using a quadcopter and a terrestrial laser scanner is created in this work. The dataset is composed of the image data extracted from the recorded videos by flying a drone in the test environment and the high-fidelity point clouds of the test area acquired by a terrestrial laser scanner as the ground truth reference. The mapping quality evaluation of the three SLAM algorithms was mainly conducted on geometric accuracy comparisons by calculating the deviation distance between each SLAM-derived point clouds and the laser-scanned reference. The mapping quality was also discussed with respect to their noise levels as well as further applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle