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Source examinée

MicroDuck SLAM : données et limites de l’odométrie

Consultez les rapports officiels du 23 octobre et le jeu de données fixé par commit. Distinguez couverture, précision et publications stables.

MicroDuck combine l'odométrie des jambes avec un capteur ToF 8 × 8 pour la cartographie embarquée. Les rapports techniques du 23 octobre et les enregistrements publics de la vérité sur le terrain expliquent comment l'évaluer. Ces résultats de recherche n’établissent pas une nouvelle version de démon stable ni une compatibilité avec une réplique personnelle.

Qu'est-ce qui est nouveau et quelle version décrit-il ?

Pollen Robotics a publié les notes d'ingénierie odometry et SLAM le 23 octobre 2026. Leur auteur est Antoine Pirrone. L'ensemble de données de rediffusion a été produit le 14 octobre ; il est nouvellement connecté ici, pas nouvellement enregistré aujourd'hui. Le démon stable officiel reste 0.17.8. L'ensemble de données nomme la ligne de base de relecture maploc-v2 distincte 34b106c ; ne traitez pas le blog comme une commande de mise à niveau.

Le mouvement relatif et un plan de la pièce répondent à différentes questions

L'odométrie de contact combine la géométrie des articulations des jambes avec l'orientation de l'IMU. Il estime le mouvement par rapport au démarrage, de sorte qu'un robot transporté peut perdre sa position dans la pièce. Le mappeur ajoute des observations ToF à courte portée et des correspondances aux arrêts ; sa caméra n'est pas l'entrée de cartographie. La caméra externe et les étiquettes au sol appartiennent à l'appareil d'évaluation. Cette distinction est importante lors de la sélection d'un enregistrement ou du diagnostic d'une piste à la dérive.

Le rapport d'odométrie mesure 20 étirements de marche, 47,5 m au total : erreur de point final médiane 5,7 cm, pire 11,8 cm. Son pourcentage médian par étirement est de 2,9 %, tandis que l'erreur totale divisée par la distance totale est de 2,4 %. Aucun de ces chiffres ne constitue une garantie absolue de précision de la pièce. Ces chiffres d'odométrie proviennent de l'évaluation distincte du blog, et non d'un recalcul des métriques de relecture stockées ci-dessous.

Précision de lecture et couverture

La carte d'ensemble de données fixe et ses métriques s2 originales / métriques s3 décrivent un robot alpha, la politique velstand, piloté avec un pad dans un salon.

Référence déclarées2s3
Durée d'enregistrement4 min 13 s7 min 31 s
Erreur d'arrêt, médiane/pire2,7 / 6,6 cm4,8 / 15,0 cm
Suivi du temps60%63%
Dans les 15 cm lors du suivi99%94%

La dernière ligne est conditionnelle au temps de suivi. Cela ne signifie pas 99 % ou 94 % de l’ensemble de l’enregistrement. Le rapport SLAM décrit également des pannes dans une pièce inconnue et des périodes perdues plus longues sans arrêts ; l’exploration autonome multi-pièces reste un travail à venir.

Démarrer une revue en replay sans robot

  1. Ouvrez l'arborescence de l'ensemble de données épinglé. Gardez rig.toml, room/, la session choisie, ses film/track.csv et ground_truth/clock.json ensemble. L'état/ToF, la caméra et la vérité externe utilisent des champs d'horodatage différents ; l'horloge fournie les connecte.
  2. Lisez sessions/s2/baselines/maploc/report/report.md avant de comparer une rediffusion personnalisée. Les coordonnées sont en mètres, le monde z est en haut et les quaternions sont [w,x,y,z].
  3. Faites correspondre la source de relecture 34b106c et l'instantané code/maploc_truth inclus. L'ensemble de données documente ces deux commandes à partir de leurs répertoires de projet respectifs ; ajustez uniquement le chemin de l’ensemble de données. Ce sont des commandes de référence, pas une exécution effectuée par ce site.
# From the fixed microduck checkout; replace this absolute path
SLAM_DATA="/absolute/path/SLAM_JJ_Salon_with_GT"
cargo run -p maploc --release --example replay -- "$SLAM_DATA/sessions/s3/session/20261014-172242-graphite-bang" --export "$SLAM_DATA/run.json" --grids
# Then enter the bundled toolkit and complete its documented setup
cd "$SLAM_DATA/code/maploc_truth"
uv run mtruth --rig "$SLAM_DATA/rig.toml" evaluate "$SLAM_DATA/sessions/s3/session/20261014-172242-graphite-bang" --track "$SLAM_DATA/sessions/s3/film/track.csv" --room "$SLAM_DATA/room" --replay "$SLAM_DATA/run.json" --out "$SLAM_DATA/report"

Conservez les événements de perte/récupération à côté des scores de position et de carte. Ce site lit les fichiers de cartes fixes, de codes et de petites métriques ; il n'a pas téléchargé les enregistrements complets, compilé la rediffusion, reproduit les partitions ou testé le matériel. L'ensemble de données est marqué Apache-2.0. Une version personnelle du HD1910 a besoin de ses propres transformations de capteur et de son contrat d'exécution : voir notes de source de réplique et étapes de compatibilité DIY.

SOURCES ET REVUE

Vérification de la source : . La portée de la vérification est indiquée dans le guide ; L'examen des sources à lui seul n'est pas un test matériel.

Où aller ensuite.

Mise en route / Entrée, déplacement et réinitialisation du bureau vérifiés le 8 septembre ; Chargement et déchargement de référence d'un agent public vérifié le 12 octobre ; autres comportements source examinée

Simulateur MicroDuck : marche et mouvements publics

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Sources et date de vérification

Sources vérifiées le 24 octobre 2026 · Source examinée

  1. Source originale 1 · pollen-robotics.com / microduck-odometry ↗
  2. Source originale 2 · pollen-robotics.com / microduck-slam ↗
  3. Source originale 3 · github.com / lib.rs ↗
  4. Source originale 4 · huggingface.co / e09e9f5e48db40baf059c157a12d804c033b6509 ↗
  5. Source originale 5 · huggingface.co / README.md ↗
  6. Source originale 6 · huggingface.co / metrics.json ↗
  7. Source originale 7 · huggingface.co / metrics.json ↗
  8. Source originale 8 · github.com / replay.rs ↗