実際には、カメラベースの視覚オドメトリ/ SLAMメソッドの精度は、自律カーナビゲーションのLIDARベースのメソッドにどのくらい近いですか？

Andreessen HorowitzのゼネラルパートナーであるBenedict Evansは、「ほぼすべての自治」プロジェクトがSLAMにLIDARを使用しており、そのすべてがHDマップを使用しているわけではないと主張しています。

MITグループは、HDマップのない公道で自動運転車をテストしています。

私の質問は、LIDARとカメラの誤差の差が大きいかどうかです。ベネディクトエヴァンスなどは、自動運転車の十分な精度のSLAMにはライダーが必要であると主張していますが、一見すると、KITTIベンチマークデータはその主張に矛盾しているようです。その印象を確認または反論したい。

視覚オドメトリ/ SLAMメソッドのKITTI Visionベンチマークリーダーボードでは、最初にV-LOAMと呼ばれるLIDARベースのメソッドが、4番目にSOFT2と呼ばれるステレオカメラベースのメソッドが示されています。それらは同じ回転誤差を持ち、それぞれの並進誤差のパーセントポイント差は0.05です。

自律カーナビゲーションに関して、翻訳精度の0.05パーセントポイントの違いは大きいですか、それとも重要ではありませんか？

オドメトリ/ SLAMメソッド用のKITTI Visionベンチマークリーダーボード：

つまり、この違いは安全性や信頼性に大きな影響を与える可能性がありますか？->私の意見ではまったくありません。

自律カーナビゲーションで重要なのは、オドメトリの推定精度ではなく、位置特定の安定性です。自動運転用のマップは、通常、ナビゲーションに使用する前に事前に作成され、グローバルに最適化されています。ナビゲーションのためにこのような開ループ軌道を構築する必要はありません。

地図を作成する場合でも、適切な場所認識システムがあれば、0.05％はほとんど意味がありません。