Преимущества и недостатки разных подходов в SLAM:

1. Подход, основанный на ключевых точках. 2 Преимущества:

• не требует инициализации; 2
• имеет лучшую точность оценки перемещения и изменения ориентации; 2
• определяет замыкание циклов, что позволяет снизить накапливание ошибки во время движения. 2Недостатки:
• требуются достаточно текстурированные поверхности и отсутствие размытия вследствие движения; 2
• не подходит для задач, требующих проверки пересечения траектории движения с объектами реального мира, так как строится неплотная карта окружающей обстановки. 2

1. Подход, основанный на сравнении интенсивностей. 2 Преимущества:

• оценка глубины известна для значительного количества точек, строится плотная карта окружающей обстановки; 2
• работает при однородных текстурах объектов, допускается некоторое размытие вследствие движения. 2Недостатки:
• оценки позы очередного кадра выполняются нелинейной оптимизацией и являются локально-оптимальными (в том числе зависят от инициализации); 2
• замыкание циклов «напрямую» требует вычислительных затрат. 2

1. Методы, основанные на графах. 6 Преимущества: по сравнению с фильтром Калмана количество вычислений и памяти, которые требуются для обновления и сохранения ковариационной матрицы, не растёт квадратично с числом элементов. 6Недостатки: требования больших затрат на вычисление, если робот прошёл достаточно длинный путь. 6