《表2 绝对轨迹误差(ATE)的均方误差(m)对比(数据被加粗代表着最好)》

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《基于平面约束的RGB-D SLAM系统》

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本文还和当前多种state-of-art的RGB-D SLAM算法进行对比，包括DVO-SLAM[5]、CPA-SLAM[12]、KDP-SLAM[15]，其中CPA-SLAM和KDP-SLAM同样利用了场景平面特征去优化相机位姿。对比实验使用的数据序列、评估标准、方法等都和上一个实验相同，比较结果如表2所示。其中DVO-SLAM的实验数据是自己电脑运行论文的开源代码的结果，而CPA-SLAM和KDP-SLAM数据由原始论文给出（“—”表示原始论文未给出在测试序列上的测试结果）。本文的系统在表中所列的序列上运行的精度和这些state-of-art系统所取得的精度相比是具有可比性的，既存在精度差的情况，也存在精度持平或更优的情况。DVO-SLAM由于没有利用到平面特征，所以在大部分存在较多平面特征的场景序列测试中，取得的精度低于本文系统、CPA-SLAM和KDP-SLAM取得的精度。