From Perfect to Noisy World Simulation: Customizable Embodied Multi-modal Perturbations for SLAM Robustness Benchmarking

📄 arXiv: 2406.16850v1 📥 PDF

作者: Xiaohao Xu, Tianyi Zhang, Sibo Wang, Xiang Li, Yongqi Chen, Ye Li, Bhiksha Raj, Matthew Johnson-Roberson, Xiaonan Huang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-06-24

备注: 50 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2402.08125

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出可定制的多模态扰动模拟框架，用于SLAM鲁棒性基准测试。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: SLAM鲁棒性 多模态扰动 噪声数据合成 基准测试 RGB-D SLAM

📋 核心要点

  1. 现有SLAM模型在真实复杂环境中鲁棒性不足，缺乏可控的噪声环境仿真工具。
  2. 提出一种可定制的噪声数据合成流程，通过系统性的扰动组合来评估SLAM模型的鲁棒性。
  3. 构建了Noisy-Replica基准测试，揭示了现有神经和非神经SLAM模型对特定扰动的脆弱性。

📝 摘要（中文）

具身智能体需要在非结构化环境中进行鲁棒导航，因此同步定位与地图构建（SLAM）模型的鲁棒性对具身智能体的自主性至关重要。虽然真实世界数据集非常宝贵，但基于仿真的基准测试为鲁棒性评估提供了一种可扩展的方法。然而，创建具有多样扰动的、具有挑战性和可控的噪声环境仍未得到充分探索。为此，我们提出了一种新颖的、可定制的噪声数据合成流程，旨在评估多模态SLAM模型对各种扰动的抵抗能力。该流程包含一个全面的具身多模态（特别是RGB-D）传感器的传感器和运动扰动分类，按其来源和传播顺序进行分类，允许程序化组合。我们还提供了一个用于合成这些扰动的工具箱，能够将干净的环境转换为具有挑战性的噪声模拟。利用该流程，我们实例化了大规模的Noisy-Replica基准，其中包括多种扰动类型，以评估现有先进RGB-D SLAM模型的风险承受能力。我们广泛的分析揭示了神经（基于NeRF和Gaussian Splatting）和非神经SLAM模型对干扰的敏感性，尽管它们在标准基准测试中表现出了准确性。我们的代码已在https://github.com/Xiaohao-Xu/SLAM-under-Perturbation上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有SLAM模型在理想环境下表现良好，但在真实环境中，由于传感器噪声、运动误差等因素，性能显著下降。缺乏一种系统性的方法来评估和提升SLAM模型在各种扰动下的鲁棒性。现有的仿真环境往往难以模拟真实世界的复杂性和多样性，无法有效评估SLAM模型的抗干扰能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个可定制的噪声数据合成流程，通过对传感器数据和运动轨迹引入各种类型的扰动，模拟真实世界中的噪声环境。该流程允许用户根据需要组合不同的扰动，从而创建具有挑战性的测试场景，评估SLAM模型在不同扰动下的性能。通过分析SLAM模型在这些场景中的表现，可以识别其弱点，并指导模型的设计和优化。

技术框架：该流程主要包含以下几个模块：1) 扰动类型定义：对传感器（RGB-D）和运动扰动进行分类，包括噪声类型、来源和传播顺序。2) 扰动合成工具箱：提供了一组工具，用于将定义的扰动应用于干净的仿真环境，生成噪声数据。3) Noisy-Replica基准测试：利用该流程构建了一个大规模的基准测试，包含多种扰动类型，用于评估SLAM模型的鲁棒性。4) 评估指标：定义了一系列指标，用于量化SLAM模型在噪声环境中的性能，例如定位精度、地图完整性等。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个可定制的、系统性的噪声数据合成流程，用于评估SLAM模型的鲁棒性。与以往的研究相比，该流程更加灵活和可控，允许用户根据需要组合不同的扰动，从而创建具有挑战性的测试场景。此外，该论文还构建了一个大规模的Noisy-Replica基准测试，为SLAM模型的鲁棒性评估提供了一个标准化的平台。

关键设计：扰动类型定义方面，论文详细分析了RGB-D传感器和运动过程中可能出现的各种扰动，并对其进行了分类。扰动合成工具箱方面，论文提供了一组易于使用的工具，用于将定义的扰动应用于仿真环境。Noisy-Replica基准测试方面，论文精心设计了各种扰动组合，以模拟真实世界中的复杂场景。评估指标方面，论文定义了一系列全面的指标，用于量化SLAM模型在噪声环境中的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使在标准基准测试中表现良好的SLAM模型，在Noisy-Replica基准测试中也会受到显著影响。例如，基于NeRF和Gaussian Splatting的神经SLAM模型对某些类型的扰动非常敏感，而传统的非神经SLAM模型在某些情况下表现更好。这些发现为SLAM模型的设计和优化提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域。通过该框架，开发者可以更有效地评估和提升SLAM系统在真实环境中的鲁棒性，从而提高机器人在复杂环境中的自主导航能力。该研究还有助于推动SLAM算法的标准化测试和性能比较。

📄 摘要（原文）

Embodied agents require robust navigation systems to operate in unstructured environments, making the robustness of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) models critical to embodied agent autonomy. While real-world datasets are invaluable, simulation-based benchmarks offer a scalable approach for robustness evaluations. However, the creation of a challenging and controllable noisy world with diverse perturbations remains under-explored. To this end, we propose a novel, customizable pipeline for noisy data synthesis, aimed at assessing the resilience of multi-modal SLAM models against various perturbations. The pipeline comprises a comprehensive taxonomy of sensor and motion perturbations for embodied multi-modal (specifically RGB-D) sensing, categorized by their sources and propagation order, allowing for procedural composition. We also provide a toolbox for synthesizing these perturbations, enabling the transformation of clean environments into challenging noisy simulations. Utilizing the pipeline, we instantiate the large-scale Noisy-Replica benchmark, which includes diverse perturbation types, to evaluate the risk tolerance of existing advanced RGB-D SLAM models. Our extensive analysis uncovers the susceptibilities of both neural (NeRF and Gaussian Splatting -based) and non-neural SLAM models to disturbances, despite their demonstrated accuracy in standard benchmarks. Our code is publicly available at https://github.com/Xiaohao-Xu/SLAM-under-Perturbation.