С практической точки зрения, насколько близка точность методов визуальной одометрии / SLAM на основе камер к лидарным методам автономной автомобильной навигации?

Бенедикт Эванс, генеральный партнер Andreessen Horowitz, утверждает, что «почти все автономные» проекты используют лидар для SLAM , и что не все из них используют HD-карты.

Группа MIT тестирует автомобили с водителем на дорогах общего пользования без карт HD .

У меня вопрос, значительна ли разница в ошибках между лидаром и камерами. Бенедикт Эванс и другие утверждают, что лидар необходим для достаточно точного SLAM в автомобилях с автоматическим управлением, но на первый взгляд данные эталонных тестов KITTI, похоже, противоречат этому утверждению. Я хочу подтвердить или опровергнуть это впечатление.

В таблице лидеров KITTI Vision для методов визуальной одометрии / SLAM в первую очередь показаны метод на основе лидаров, называемый V-LOAM , и метод на основе стереокамер, названный SOFT2, на четвертом месте. Они имеют одинаковую ошибку вращения и разницу в процентах от 0,05 в соответствующих ошибках перевода.

Является ли разница в 0,05 процентного пункта в точности перевода большой или незначительной, когда речь идет об автономной автомобильной навигации?

Таблица лидеров по тестированию KITTI Vision для методов одометрии / SLAM:

Другими словами, может ли это различие заметно повлиять на безопасность или надежность? -> Вовсе нет на мой взгляд.

В автономной автомобильной навигации важна стабильность локализации, а не точность оценки одометрии. Карты для автономного вождения обычно предварительно создаются и оптимизируются на глобальном уровне, прежде чем они используются для навигации. Никогда не требуется создавать такую ​​траекторию открытого цикла для навигации.

Даже для построения карты 0,05% почти бессмысленно, если существует правильная система распознавания мест.