Comparativo de algoritmos de localização e mapeamento simultâneos monoculares dynaslam e ORB-SLAM3 em ambientes internos e externos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Mateus Osvaldo Klan
Data de Publicação: 2023
Idioma: por
Título da fonte: Manancial - Repositório Digital da UFSM
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Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/29887
Resumo: Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Controle e Automação, RS, 2023.
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spelling Comparativo de algoritmos de localização e mapeamento simultâneos monoculares dynaslam e ORB-SLAM3 em ambientes internos e externosA comparison of visual slam algorithms ORB-SLAM3 and dynaslam on internal and external environmentsvSLAMORB-SLAM3DynaSLAMMonocularCNPQ::ENGENHARIASTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Controle e Automação, RS, 2023.This work focuses on comparing two visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) algorithms: ORB-SLAM3 and DynaSLAM, utilizing simulations with a monocular camera. ORB-SLAM3 is an open-source library known for its monocular vSLAM capabilities and is an evolution of the well-regarded ORB-SLAM2. In contrast, DynaSLAM extends ORB-SLAM2 by incorporating Mask R-CNN for dynamic object detection, filtering, and segmentation. Both algorithms were tested and evaluated using sequences of monocular images from two popular datasets, KITTI and TUM RGB-D as well as simulation environments with ROS on the Gazebo 3D software. The experiments demonstrate the efficiency of the vSLAM algorithms. The results reveal that DynaSLAM consistently outperforms ORBSLAM3 in the majority of cases. Overall, this research contributes to the understanding of these vSLAM methods, providing insights into their performance and highlighting the advantages and disadvantages of DynaSLAM over ORB-SLAM3 in various scenarios.Este trabalho tem como foco a comparação de dois algoritmos de Visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM): ORB-SLAM3 e DynaSLAM, utilizando simulações com uma câmera monocular. ORB-SLAM3 é uma biblioteca de código aberto conhecida por seus recursos vSLAM monoculares e é uma evolução do conceituado ORB-SLAM2. Em contraste, o DynaSLAM estende o ORB-SLAM2 incorporando Mask R-CNN para detecção dinâmica de objetos, filtragem e segmentação. Ambos os algoritmos foram testados e avaliados usando sequências de imagens monoculares de dois conjuntos de dados populares, KITTI e TUM RGB-D, bem como ambientes de simulação com ROS no software Gazebo 3D. Os experimentos demonstram a eficiência dos algoritmos vSLAM. Os resultados revelam que o DynaSLAM supera consistentemente o ORB-SLAM3 na maioria dos casos. No geral, esta pesquisa contribui para a compreensão desses métodos de vSLAM, fornecendo informações sobre seu desempenho e destacando as vantagens e desvantagens do DynaSLAM sobre o ORB-SLAM3 em diversos cenários.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaGamarra, Daniel Fernando TelloPereira, Mateus Osvaldo Klan2023-08-09T15:11:30Z2023-08-09T15:11:30Z2023-07-142023Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfPEREIRA, M. O. K. Comparativo de algoritmos de localização e mapeamento simultâneos monoculares dynaslam e ORB-SLAM3 em ambientes internos e externos. 2023. 70 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, 2023.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/29887ark:/26339/0013000014z1vporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2023-08-09T15:11:30Zoai:repositorio.ufsm.br:1/29887Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-08-09T15:11:30Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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