[SLAM] 9일차: SLAM 성능 비교 및 평가

SLAM 성능 비교 및 평가

이번 단계에서는 다양한 SLAM 알고리즘의 성능을 비교하고 평가하는 방법을 배우겠습니다. 이를 통해 각 알고리즘의 장단점을 이해하고, 특정 애플리케이션에 적합한 알고리즘을 선택할 수 있는 능력을 기릅니다.

1. 성능 평가 지표

SLAM 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표를 사용할 수 있습니다. 주요 지표는 다음과 같습니다:

• 정확도(Accuracy): 생성된 지도의 정확도와 로봇 위치 추정의 정확도를 평가합니다.
• 루프 클로저 감지(Loop Closure Detection): 루프 클로저를 정확하게 감지하고 처리하는 능력을 평가합니다.
• 연산 속도(Computation Speed): 알고리즘이 데이터를 처리하는 속도를 평가합니다.
• 메모리 사용량(Memory Usage): 알고리즘이 사용하는 메모리 양을 평가합니다.
• 강건성(Robustness): 다양한 환경에서 알고리즘이 얼마나 안정적으로 동작하는지를 평가합니다.

2. 실험 환경 설정

다양한 SLAM 알고리즘을 비교하기 위해 동일한 데이터셋을 사용하여 실험을 진행합니다. 대표적인 공개 SLAM 데이터셋으로 KITTI, TUM RGB-D, EuRoC MAV 등이 있습니다.

 

1. 데이터셋 다운로드

예를 들어, TUM RGB-D 데이터셋을 다운로드합니다.

wget http://vision.in.tum.de/rgbd/dataset/freiburg3/rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household.tgz
tar -xvzf rgbd_dataset_freiburg3_long_office_household.tgz

 

 

2. SLAM 알고리즘 실행

다음과 같은 SLAM 알고리즘을 실행합니다:

• ORB-SLAM2
• Cartographer
• Hector SLAM

각 알고리즘을 동일한 데이터셋에 대해 실행하고 결과를 기록합니다.

 

3. 성능 비교

각 SLAM 알고리즘의 결과를 비교하여 성능을 평가합니다.

 

1)ORB-SLAM2 실행

rosrun ORB_SLAM2 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Settings.yaml PATH_TO_SEQUENCE_FOLDER

 

2) Cartographer 실행

Cartographer 설치 및 실행에 필요한 설정을 진행합니다.

# Cartographer 설치
sudo apt-get install ros-noetic-cartographer ros-noetic-cartographer-ros

# Cartographer 실행
roslaunch cartographer_ros demo_backpack_2d.launch bag_filename:=PATH_TO_BAGFILE

 

 

3) Hector SLAM 실행

Hector SLAM 설치 및 실행에 필요한 설정을 진행합니다.

# Hector SLAM 설치
sudo apt-get install ros-noetic-hector-slam

# Hector SLAM 실행
roslaunch hector_slam_launch tutorial.launch

 

 

4. 결과 분석

SLAM 알고리즘의 결과를 분석하여 성능을 평가합니다. 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다:

 

1. 정확도 평가

 

생성된 지도를 실제 지도와 비교하여 정확도를 평가합니다. 예를 들어, 각 알고리즘으로 생성된 지도를 겹쳐놓고 시각적으로 비교하거나, 정량적인 방법으로 지도의 차이를 계산합니다.

 

2. 루프 클로저 평가

 

각 알고리즘이 루프 클로저를 정확하게 감지했는지 평가합니다. 이를 위해, 알고리즘이 루프 클로저를 감지한 시점을 기록하고, 실제로 루프 클로저가 발생한 시점과 비교합니다.

 

3. 연산 속도 평가

 

각 알고리즘의 실행 시간을 측정하여 연산 속도를 비교합니다. 이를 위해, 알고리즘 실행 전에 시작 시간을 기록하고, 실행 후 종료 시간을 기록합니다.

 

4. 메모리 사용량 평가

 

각 알고리즘의 메모리 사용량을 측정하여 비교합니다. 이를 위해, 시스템 모니터링 도구를 사용하여 알고리즘 실행 중 메모리 사용량을 기록합니다.

 

5. 강건성 평가

 

다양한 환경에서 알고리즘을 실행하여 강건성을 평가합니다. 이를 위해, 여러 데이터셋을 사용하여 알고리즘을 실행하고, 각 환경에서의 성능을 비교합니다.

5. 결과 시각화

평가 결과를 시각화하여 비교합니다. 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다:

 

1. 정확도 비교

생성된 지도의 오버레이 이미지를 생성하여 시각적으로 비교합니다.

 

2. 연산 속도 비교

각 알고리즘의 실행 시간을 그래프로 나타냅니다.

import matplotlib.pyplot as plt

algorithms = ['ORB-SLAM2', 'Cartographer', 'Hector SLAM']
execution_times = [120, 90, 150]  # 예시 데이터

plt.bar(algorithms, execution_times)
plt.xlabel('Algorithm')
plt.ylabel('Execution Time (s)')
plt.title('SLAM Algorithm Execution Time Comparison')
plt.show()

 

3. 메모리 사용량 비교

 

각 알고리즘의 메모리 사용량을 그래프로 나타냅니다.

memory_usage = [500, 450, 600]  # 예시 데이터

plt.bar(algorithms, memory_usage)
plt.xlabel('Algorithm')
plt.ylabel('Memory Usage (MB)')
plt.title('SLAM Algorithm Memory Usage Comparison')
plt.show()

 

 

4. 강건성 비교

다양한 환경에서의 성능을 시각화하여 비교합니다. 예를 들어, 각 환경에서의 정확도를 그래프로 나타냅니다.

마무리

이번 단계에서는 다양한 SLAM 알고리즘의 성능을 비교하고 평가하는 방법을 배웠습니다. 이를 통해 각 알고리즘의 장단점을 이해하고, 특정 애플리케이션에 적합한 알고리즘을 선택할 수 있는 능력을 길렀습니다.