MicroDuck SLAM 与里程计：公开数据、回放及精度边界

新的是技术日志，数据与软件各有日期

Pollen Robotics 的 Antoine Pirrone 于2026年10月23日发布腿部里程计与SLAM建图两篇工程记录。配套数据制作于10月14日，本次补齐入口，不称今天新采集。官方稳定版仍为 0.17.8；数据卡指定的是独立 maploc-v2 分支的 34b106c 回放基线，不能把日志当作升级指令。

轨迹会漂，房间定位还需要环境信息

接触式里程计把腿部关节几何与IMU姿态结合，描述开机以来的相对运动。被抱走时它无法直接知道房间位置变了；建图器在停稳时利用短距离ToF匹配环境。机器人头部相机不是此建图器的输入，外置相机与地面标记用于测量真值。

里程计原报告把 47.5米、20段行走分别对齐起点：段末位置误差中位数 5.7厘米、最差 11.8厘米；逐段比例的中位数为 2.9%，总误差除总路程为 2.4%。分母不同，不能混成整屋绝对定位保证。 上述里程计数字属于日志的独立评估口径，不是本站从下列存档回放指标重新汇总的结果。

先看定位覆盖率，再看“15厘米以内”

固定数据卡、原始s2指标与s3指标对应客厅内、手柄驱动、velstand策略的alpha机器人。

末行只统计“正在跟踪”的时间，不是整段录制成功率。官方日志也记录了陌生房间可能误匹配、持续行走使重定位更慢；自主多房间探索仍是后续工作。

没有实物，也能先核对回放材料

1. 打开固定版本数据目录，选一个session，保留 rig.toml、room/、film/track.csv及 ground_truth/clock.json 的相对关系。状态、ToF、视频与外部真值的时间字段不同，要使用给定时钟拟合。
2. 先读 sessions/s2/baselines/maploc/report/report.md，再比较自定义结果。坐标单位是米，世界z轴向上，四元数顺序为 [w,x,y,z]。
3. 使用34b106c回放源码和数据内 code/maploc_truth 快照。原数据卡给出以下命令，分别在对应项目目录执行并调整数据路径；本站没有运行它们。

# 在固定microduck源码目录；替换为实际绝对路径
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
# 再进入同一数据里的工具目录，按其原文完成依赖准备
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"

比较时一起记录丢失／恢复、位置与地图指标。本站仅核对固定数据卡、源码和小型指标文件，没有下载完整录制、编译回放、复现分数或操作硬件；数据标注Apache-2.0。个人HD1910复刻仍须匹配自己的传感器坐标与运行时合同，继续查看复刻资料和DIY检查路线。