Is Semantic SLAM Ready for Embedded Systems ? A Comparative Survey

📄 arXiv: 2505.12384v1 📥 PDF

作者: Calvin Galagain, Martyna Poreba, François Goulette

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-18

💡 一句话要点

面向嵌入式系统的语义SLAM性能评估与优化方向探索

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

关键词: 语义SLAM 嵌入式系统 性能评估 机器人导航 神经辐射场

📋 核心要点

  1. 现有语义SLAM方法在嵌入式系统上部署面临精度、计算效率和功耗的挑战，难以同时满足实时性和准确性。
  2. 论文对比分析了几种主流语义SLAM架构在嵌入式平台上的性能，旨在为嵌入式语义SLAM算法选择提供参考。
  3. 实验结果表明，NeRF和高斯溅射方法语义细节丰富但计算量大，语义几何SLAM在计算成本和精度间取得较好平衡。

📝 摘要（中文）

在嵌入式系统中，机器人必须高效地感知和理解环境，才能在真实环境中可靠运行。视觉语义SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）通过将语义信息融入地图来增强标准SLAM，从而实现更明智的决策。然而，在资源受限的硬件上实现此类系统需要在精度、计算效率和功耗之间进行权衡。本文对最新的语义视觉SLAM方法进行了比较综述，重点关注它们在嵌入式平台上的适用性。我们分析了三种主要的架构——几何SLAM、神经辐射场（NeRF）和3D高斯溅射——并评估了它们在受限硬件（特别是NVIDIA Jetson AGX Orin）上的性能。我们比较了它们的精度、分割质量、内存使用和能耗。结果表明，基于NeRF和高斯溅射的方法实现了高语义细节，但需要大量的计算资源，限制了它们在嵌入式设备上的使用。相比之下，语义几何SLAM在计算成本和精度之间提供了更实用的平衡。该综述强调了对更适应嵌入式环境的SLAM算法的需求，并讨论了通过算法-硬件协同设计来提高其效率的关键方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估不同语义SLAM算法在嵌入式系统上的性能，特别是它们在资源受限硬件上的适用性。现有方法，如基于NeRF和高斯溅射的方法，虽然能提供高精度的语义信息，但计算量巨大，难以在嵌入式设备上实时运行。而传统的几何SLAM方法虽然计算效率较高，但在语义信息的表达上存在不足。因此，需要在精度、计算效率和功耗之间找到一个平衡点。

核心思路：论文的核心思路是通过对不同语义SLAM架构进行全面的性能评估，从而确定适合嵌入式系统的最佳方案。通过在同一硬件平台（NVIDIA Jetson AGX Orin）上运行不同的算法，并比较它们的精度、分割质量、内存使用和能耗，从而为算法选择提供客观依据。此外，论文还探讨了通过算法-硬件协同设计来提高SLAM算法效率的可能性。

技术框架：论文的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择具有代表性的语义SLAM算法，包括几何SLAM、NeRF和3D高斯溅射等；2) 在NVIDIA Jetson AGX Orin嵌入式平台上部署这些算法；3) 运行算法并收集性能数据，包括精度、分割质量、内存使用和能耗；4) 对收集到的数据进行分析和比较，从而评估不同算法在嵌入式系统上的适用性；5) 讨论如何通过算法-硬件协同设计来提高SLAM算法的效率。

关键创新：论文的关键创新在于对不同语义SLAM算法在嵌入式系统上的性能进行了全面的比较分析，并指出了现有方法在嵌入式应用中的局限性。与以往的研究相比，本文更加关注算法在实际硬件平台上的性能表现，而不仅仅是理论上的计算复杂度。此外，论文还提出了通过算法-硬件协同设计来提高SLAM算法效率的思路，为未来的研究方向提供了指导。

关键设计：论文的关键设计在于选择了具有代表性的语义SLAM算法，并在同一硬件平台上进行了统一的性能评估。在实验过程中，论文采用了标准的数据集和评估指标，以确保结果的客观性和可比性。此外，论文还对算法的参数进行了优化，以获得最佳的性能表现。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于NeRF和高斯溅射的方法虽然能够实现高精度的语义信息，但需要大量的计算资源，不适合在嵌入式设备上实时运行。相比之下，语义几何SLAM方法在计算成本和精度之间取得了较好的平衡，更适合在嵌入式系统上部署。具体的数据和提升幅度在论文中没有明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、增强现实、智能监控等领域。通过选择合适的语义SLAM算法，可以使机器人在资源受限的环境中实现自主导航和环境理解。例如，在无人机、扫地机器人等设备上部署高效的语义SLAM系统，可以提高其环境感知能力和智能化水平。未来的研究可以进一步探索算法-硬件协同设计，以实现更高效、更可靠的嵌入式语义SLAM系统。

📄 摘要（原文）

In embedded systems, robots must perceive and interpret their environment efficiently to operate reliably in real-world conditions. Visual Semantic SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) enhances standard SLAM by incorporating semantic information into the map, enabling more informed decision-making. However, implementing such systems on resource-limited hardware involves trade-offs between accuracy, computing efficiency, and power usage. This paper provides a comparative review of recent Semantic Visual SLAM methods with a focus on their applicability to embedded platforms. We analyze three main types of architectures - Geometric SLAM, Neural Radiance Fields (NeRF), and 3D Gaussian Splatting - and evaluate their performance on constrained hardware, specifically the NVIDIA Jetson AGX Orin. We compare their accuracy, segmentation quality, memory usage, and energy consumption. Our results show that methods based on NeRF and Gaussian Splatting achieve high semantic detail but demand substantial computing resources, limiting their use on embedded devices. In contrast, Semantic Geometric SLAM offers a more practical balance between computational cost and accuracy. The review highlights a need for SLAM algorithms that are better adapted to embedded environments, and it discusses key directions for improving their efficiency through algorithm-hardware co-design.