Порівняння програмних реалізацій алгоритму Bundle Adjustment для задачі SLAM
Abstract
В статті розглянуто задачу SLAM, зокрема один з головних її етапів Bundle Adjustment – відновлення тривимірної структури сцени та параметрів камери. Наведено існуючі бібліотеки, що реалізують даний алгоритм. Запропоновано програмне рішення для порівняння бібліотек Bundle Adjustment. В результаті досліджено швидкодію, кількість ітерацій, абсолютну помилку позиції (APE) та значення помилки. Здійснено візуалізацію розв’язку задачі Bundle Adjustment. Проведено порівняльний аналіз ефективності бібліотек Ceres, GTSAM та SymForce на наборах даних Ladybug, Trafalgar Square, Dubrovnik. Результати експериментів показали, що SymForce забезпечує найкращий баланс між швидкістю, точністю та збіжністю, тоді як Ceres демонструє високу швидкодію для окремих сценаріїв, а GTSAM поступається за всіма критеріями. Отримані висновки є важливими у виборі оптимального інструменту для розв’язання задач SLAM та нелінійної оптимізації.
Keywords
