Hình 4.1 Sđ khi c ah th ng SLAM
B ng 5.6 So sánh thi gian tính tốn [ms] cat ng tác v tron gh th ngt it tc phân tp
N03_3_605_760 N03_4_440_523 N03_5_12_340
Time for preprocessing 15.50 ± 2.60 13.74 ± 1.23 20.31 ± 1.69
Time for image alignment 30.86 ± 8.12 27.93 ± 9.17 32.36 ± 5.57
Time for cloud registration 18.64 ± 4.02 17.14 ± 4.73 20.74 ± 2.37
Time for windowed optimization 2.94 ± 0.66 2.76 ± 0.81 3.08 ± 0.42
Time for map management 4.21 ± 8.92 3.42 ± 7.04 3.36 ± 7.68
Total time 72.14 ± 16.61 64.99 ± 16.08 79.84 ± 10.61
5.5. K t qu trên t p d li u UrbanLoco
H th ng SLAM đ c phát tri n trong lu n v n không ch ch y t t trong môi tr ng ven sông h . Trong ph n nƠy, ta s ti n hƠnh ch y h th ng v i t p d li u
UrbanLoco [70]. H c m bi n đ c g n trên m t con xe Toyota Prius di chuy n quanh các khung đ ng California, M . So v i các t p d li u v đ ng đô th nh KITTI
[65], t p UrbanLoco đ t ra nhi u thách th c cho các h đ nh v th giác vƠ laser: đ ng
lên d c, v t c n đ ng khá nhi u (ng i đi đ ng, xe c ) ầ Do đó, vi c k t h p c m bi n lƠ đi u c n thi t đ đ m b o ch t l ng đ nh v trong môi tr ng ph c t p nƠy.
Thông qua kh o sát vƠ đánh giá, ta s ch ng minh r ng h th ng SLAM đ xu t có
tính t ng qt cao khi có th ch y thƠnh cơng trong nhi u mơi tr ng khác bi t.
Hình 5.12. Mơi tr ng th c nghi m c a t p d li u UrbanLoco [70].
H c m bi n đ c s d ng đ thu th p d li u đ c trình bƠy nh b ng d i. Camera tr c đ c s d ng lƠm đ u vƠo h th ng. ph n sau, vì m t s h th ng dùng đ so sánh có s d ng d li u quán tính nên d li u t b AHRS Xsens Mti 10 v i t n s l y m u 100 Hz đ c s d ng. ng tham chi u trong t p UrbanLoco đ c l y tr c ti p t b GNSS-INS t ng đ i chu n xác SPAN-CPT, sau đó đ ng b v i d li u LiDAR.
56