视觉惯性SLAM哪家强？

主要观点总结

文章介绍了视觉惯性SLAM的一种量化对比，主要对比了ORB-SLAM3和VINS-Mono等视觉惯性SLAM算法的性能，包括在水下数据集上的表现。文章还讨论了不同视觉惯性SLAM算法的特点和分类，以及IMU数据对性能的影响。

关键观点总结

关键观点1: 视觉惯性SLAM算法对比

文章对比了最先进的视觉惯性SLAM系统的性能，包括在水下数据集上的表现。水下环境对于SLAM算法来说是非常具有挑战性的，因为一些常用的传感器无法在水下使用。

关键观点2: 视觉惯性SLAM算法分类

文章对视觉惯性SLAM算法进行了分类，考虑了相机数量、IMU、前端、后端和是否有闭环等因素。分类有助于更好地理解和选择适合的算法。

关键观点3: IMU数据对性能的影响

文章讨论了IMU数据对视觉惯性SLAM算法性能的影响。IMU数据的加入可以大大提高性能，特别是在具有挑战性的环境下。

关键观点4: 视觉惯性SLAM的挑战和推荐阅读

文章还提到了一些视觉惯性SLAM的挑战和推荐阅读内容，包括三维空间扫描仪在机器人感知定位中的应用、不同场景下的SLAM挑战等。

文章预览

点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 大家好，我是小六。 星球 里有个朋友问ORB-SLAM3和VINS-Mono的对比，我简单回复了一下。 恰巧今天看到了一篇非常不错的关于视觉惯性SLAM的一个量化对比。给大家分享一下 对比选取的视觉惯性SLAM算法和数据集 对比了最先进的视觉惯性SLAM系统的性能，以了解它们在具有挑战性的环境中的能力;重点是水下数据集上的对比。为什么是水下数据集？ 在室内/室外SLAM中使用的一些流行传感器（例如，激光测距仪，GPS，RGB-D相机）不能在水下使用。 水下环境非常具有挑战性，比如低能见度，颜色衰减，动态对象，漂浮颗粒，和颜色饱和度问题 因此，比较了视觉SLAM方法在不同水下数据集上的性能 选取了以下开源视觉惯性SLAM算法，做了简单的分类，考虑因素包括相机数量、IMU（、前端（直接 ………………………………