Как мы искали самый точный метод детектирования ключевых точек Для автономного транспорта важно решить задачу автономной навигации. Один из методов автономной навигации – это SLAM (simultaneous localization and mapping), который в зависимости от типа используемых сенсоров бывает: визуальным, визуально-инерциальным, лидарным, радарным, RGBD и др. Сегодня особый научный и практический интерес представляют методы визуально-инерциального SLAM (viSLAM) [1, 2], которые делятся на прямые и непрямые. Для непрямых методов viSLAM принципиально важна точность триангуляции трехмерных координат точек [3], а она в свою очередь зависит от точности работы детекторов ключевых точек [4]. Мы провели сравнительный анализ точности наиболее перспективных методов детектирования ключевых точек, как «эвристических» (hand-crafted), так и обучаемых. О наших экспериментах и их результатах расскажем ниже. https://habr.com/ru/articles/724580/ Алгоритмы и Структуры данных