Zombie Gunship Survival

針對大滿貫應用的性能，準確性和功率效率基準。

這是使用ICL-NUIM數據集的SLAMBench 1.1的移動版。

您可以使用此基準測試來評估基於SLAM算法（即KinectFusion）的手機運行增強現實解決方案的功能。

SLAMBench ：http：//apt.cs.manchest.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

擊刀片描述

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用於3D場景的計算機視覺算法對電源約束機器人的應用程序上下文產生了巨大的潛在影響。 SLAMBench為定量，可比和可有效的實驗研究奠定了基礎，以調查使用RGB-D攝像機生成任意場景的密集3D模型的性能，準確性和能源消耗的權衡。

與稀疏基於特徵的方法相比，同時本地化和映射問題（SLAM）問題的密集方法在計算上昂貴，但是在提供強大的本地化和環境的高度詳細模型方面具有重要的優勢。 SLAMBench是一個軟件框架，通過比較在已知的基礎真理的背景下，可以比較性能，能量消耗和生成的3D模型的精度來支持硬件加速器和軟件工具的研究。

Android版本的功能

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- 此應用程序在您的Android手機上運行KinectFusion，

- 它提供了有關其性能的統計數據，包括速度，準確性以及兼容設備，功率效率和溫度。

- 您的結果將被匿名發送到遠程服務器，並用於改善SLAMBench和猛擊算法。

Linux版本的功能

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SLAMBench使用流行語言（當前CUDA，OPENCL，OPENMP和C ++）提供了Kfusion的實現。輸入序列可以以多種標準格式（包括OpenNI）提供，也可以直接從OpenNI兼容攝像頭提供。該工具允許輕鬆調整各種參數，以權衡性能或功率。可以使用與ICL-NUIM數據集相關的腳本來測量準確性，該數據集提供了高質量合成生成的序列作為地面真實參考。

代碼庫的結構允許相對容易地插入替代的內核或算法，並再次，對性能和準確性的影響很容易分析。

基於QT的接口允許對性能圖的實時可視化，包括Odroid-Xue/3上的功率，以及構造時3D模型的可視化。

出版品

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如果您在科學出版物中使用SLAMBench ，我們將感謝以下論文的引用（http://arxiv.org/abs/1410.2167）：

引入Slambench，是SLAM的性能和準確性基準測定方法。

L. Nardi，B。Bodin，MZ Zia，J。Mawer，A。Nisbet，PHJ Kelly，AJ Davison，M。Luján，MFP O'Boyle，G。Riley，N。Topham和S. Furber。引入SLAMBench ，是SLAM的性能和準確性基準測定方法。在IEEE INTL中。 conf。關於機器人和自動化（ICRA），2015年5月。Arxiv：1410.2167。

最新版本1.0-11中的新功能