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摘要尽管有望在视觉和机器人社区中进行大满贯研究，这些研究从根本上维持了智能无人系统的自主权，但视觉挑战仍然严重威胁其强大的操作。现有的大满贯方法通常集中在特定的挑战上，并通过复杂的增强或多模式融合来解决问题。然而，它们基本上仅限于特定场景，并具有非量化的理解和对挑战的认识，从而导致性能下降，并且具有较差的概括，并且（或）具有冗余机制的冗余计算。为了推动Visual Slam的边界，我们提出了一个完全计算可靠的评估模块，称为CEMS（SLAM的挑战评估模块），以基于明确的定义和系统分析，以进行一般视觉感知。它将各种挑战分解为几个共同方面，并使用相应的指标评估退化。广泛的实验证明了我们的可行性和表现不佳。与注释地面真相相比，所提出的模块的一致性为88.298％，与SLAM跟踪性能相比，强大的相关性为0.879。此外，我们根据CEMS显示了具有更好性能的CEM的原型大满贯，并且第一个全面的CET（挑战评估表）（EUROC，KITTI等）对各种挑战的客观和公平评估。我们使其在线提供，从而在我们的网站上受益。
SLAM视觉感知的挑战评估模块
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