大学のキャンパスをマッピングするために、既に実装されているSLAM アルゴリズムを使用したいと考えています。
OpenSLAM.orgでいくつかのアルゴリズムと、 LSD-SLAMやHector SLAMなどの他の独立したアルゴリズムを見つけました。これらはいくつかの約束を示していますが、LIDAR を使用したり、大規模なデータセットに拡張しないなどの制限があります。
SLAM は長年にわたって活発なトピックであり、一部のグループは町全体の地図も作成しています。誰かがそのような効率的なアルゴリズムを教えてくれますか?
私の要件は次のとおりです。
- RGB カメラ/カメラを使用する必要があります。
- できれば、（ある程度）密集した地域の地図を作成します。
- 広い領域をマッピングできるはずです (机のテーブルや部屋にしかマッピングできないアルゴリズムを見たことがありますが、カメラの動きにジャークがある場合 (LSD SLAM で観察)、ランドマークがほとんどない場合は通常、追跡を失います)。学習目的にのみ役立ちます)。
- できればROSの実装。