SLAMBench

スラムアプリケーションのパフォーマンス、精度、電力効率ベンチマーク。

これは、ICL-NUIMデータセットを使用したSLAMBench 1.1のモバイルエディションです。

このベンチマークを使用して、スラムアルゴリズム（KinectFusion）に基づいて拡張現実ソリューションを実行している携帯電話の機能を評価できます。

SLAMBench ：http：//apt.cs.cs.manchester.ac.uk/projects/pamela/tools/slambench/

KinectFusion：https：//msdn.microsoft.com/en-us/library/dn188670.aspx

ICL-nuim：http：//www.doc.ic.ac.uk/~ahanda/vafric/iclnuim.html

スラムベンチの説明

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3Dシーンの理解のためのコンピュータービジョンアルゴリズムは、電力制約付きロボット工学アプリケーションコンテキストに大きな影響を与えます。 SLAMBench 、RGB-Dカメラを使用して任意のシーンの密な3Dモデルを生成するアプリケーションのパフォーマンス、精度、およびエネルギー消費のトレードオフを調査するために、定量的で同等の有効な実験的研究の基礎を提示します。

同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）問題への密なアプローチは、まばらな特徴ベースの方法と比較して計算的に高価ですが、堅牢なローカリゼーションと環境の高度に控えめなモデルを提供する上で重要な利点があります。 SLAMBench 、既知のグラウンドトゥルースのコンテキストで生成された3Dモデルのパフォーマンス、エネルギー消費、および精度を比較することにより、ハードウェアアクセラレータとソフトウェアツールの研究をサポートするソフトウェアフレームワークです。

Androidバージョンの機能

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- このアプリは、AndroidモバイルでKinectFusionを実行します。

- 速度、精度、互換性のあるデバイス、電力効率、温度など、パフォーマンスに関する統計を提供します。

- 結果は匿名でリモートサーバーに送信され、 SLAMBenchとスラムアルゴリズムの改善に使用されます。

Linuxバージョンの機能

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SLAMBench 、現在CUDA、OPENCL、OpenMP、C ++を使用して、一般的な言語を使用してKFusionの実装を提供します。入力シーケンスは、OpenNIを含む多くの標準形式で、またはOpenNI互換カメラから直接提供できます。このツールにより、さまざまなパラメーターを簡単に調整して、パフォーマンスまたはパワーに対する精度をトレードオフできます。精度は、ICL-NUIMデータセットに関連して提供されたスクリプトを使用して測定できます。これは、グラウンドトゥルース参照として高品質の合成生成シーケンスを提供します。

コードベースの構造により、代替のカーネルまたはアルゴリズムを比較的容易にプラグインでき、再び、パフォーマンスと精度への影響を簡単に分析することができます。

QTベースのインターフェイスにより、Odroid-XUE/3のパワーを含むパフォーマンスフィギュアのリアルタイム視覚化、および構築された3Dモデルの視覚化が可能になります。

出版物

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科学出版物でSLAMBenchを使用する場合は、次の論文（http://arxiv.org/abs/1410.2167）の引用に感謝します。

スラムのパフォーマンスと精度のベンチマーク方法論のスラムベンチの導入。

L. Nardi、B。Bodin、MZ Zia、J。Mawer、A。Nisbet、Phj Kelly、AJ Davison、M。Luján、MFP O'Boyle、G。Riley、N。Topham、およびS. Furber。スラムのパフォーマンスと精度のベンチマーク方法論のSLAMBenchの導入。 IEEE INTLで。 conf。 Robotics and Automation（ICRA）、2015年5月。ARXIV：1410.2167。

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