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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2105.14994v1.pdf
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来源： Federal Research Center for Computer Science and Control of Russian Academy of Sciences
论文名称：MAOMaps: A Photo-Realistic Benchmark For vSLAM and Map Merging Quality Assessment
原文作者：Kirill Muraviev
内容提要
在实际机器人上部署控制系统之前，进行大量的仿真实验是必要的步骤。本文提出了一种新的基准，用于定量评价基于视觉的同步定位与测绘(vSLAM)和地图合并算法的质量。基准测试包括一个数据集和一组用于自动评估的工具。数据集是照片的，并提供本地化和地图真值数据。这样不仅可以评估SLAM步骤的本地化部分，还可以评估映射部分。为了比较vslam构建的地图和实际的地图，我们引入了一种新的方法来查找它们之间的对应关系，这种方法将SLAM上下文考虑在内(而不是其他方法，如最近邻)。这个基准是兼容ROS的，并且对社区是开源的。
主要框架及实验结果
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