Benedict Evans, socio general de Andreessen Horowitz, afirma que "casi todos los proyectos de autonomía" están usando LIDAR para SLAM , y que no todos usan mapas HD.
Un grupo del MIT está probando autos sin conductor en vías públicas sin mapas HD .
Mi pregunta es si la diferencia de error entre lidar y las cámaras es significativa. Benedict Evans y otros afirman que lidar es necesario para obtener una SLAM lo suficientemente precisa en los automóviles sin conductor, pero a primera vista los datos de referencia de KITTI parecen contradecir esa afirmación. Quiero confirmar o refutar esa impresión.
La tabla de clasificación KITTI Vision para métodos de odometría visual / SLAM muestra un método basado en LIDAR llamado V-LOAM en primer lugar, y un método basado en cámara estéreo llamado SOFT2 en cuarto lugar. Tienen el mismo error de rotación y una diferencia de punto porcentual de 0.05 en sus respectivos errores de traducción.
¿Es una diferencia de 0.05 puntos porcentuales en la precisión de la traducción grande o insignificante, cuando se trata de una navegación autónoma en automóvil?
La tabla de clasificación de referencia de KITTI Vision para los métodos de odometría / SLAM:
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Respuestas:
En otras palabras, ¿podría esta diferencia afectar notablemente la seguridad o la confiabilidad? -> nada en mi opinión.
Lo importante en la navegación autónoma del automóvil es la estabilidad de localización en lugar de la precisión de la estimación de la odometría. Los mapas para la conducción autónoma suelen estar preconstruidos y optimizados globalmente antes de usarse para una navegación. Nunca se requiere construir una trayectoria de bucle tan abierto para una navegación.
Incluso para una construcción de mapas, 0.05% es casi sin sentido si hay un sistema de reconocimiento de lugar adecuado.
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