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On valide un SLAM multi-capteurs en testant chaque capteur seul, la fusion, les pertes, les désynchronisations et les changements d’environnement contre une référence.
On valide un SLAM visuel avec des éclairages, textures, vitesses, occultations et parcours variés, en mesurant dérive, pertes de suivi et temps de calcul.
On limite le flou de mouvement en SLAM visuel avec une exposition plus courte, une vitesse adaptée, une caméra mieux stabilisée et un contrôle de la qualité des images.
Un SLAM monoculaire utilise une seule caméra et doit estimer l’échelle, tandis qu’un SLAM stéréo déduit la profondeur grâce à deux caméras séparées et calibrées.
En cas de perte d’un capteur, un SLAM multi-capteurs isole la source défaillante, réduit sa confiance, exploite les capteurs restants et signale quand la marge devient insuffisante.
On fusionne lidar et inertie dans un SLAM en utilisant l’IMU pour prédire le mouvement entre scans et le lidar pour corriger cette prédiction avec des distances.
On calibre plusieurs capteurs pour un SLAM en mesurant leur position relative, leur orientation, leurs horloges et leurs biais, puis en vérifiant la calibration sur un trajet connu.
On valide un SLAM laser avec une trajectoire de référence, des parcours variés, des changements d’éclairage ou de scène et des mesures d’erreur et de perte de suivi.
On filtre les points lidar avant un SLAM laser pour retirer les mesures aberrantes, les retours trop proches ou lointains et les éléments qui ne servent pas à la localisation.
Lorsqu’un SLAM perd sa localisation, on ralentit ou arrête le robot, on diagnostique les capteurs et on tente une relocalisation contrôlée avant de reprendre.
On évalue un SLAM avec l’erreur de trajectoire et de carte, la robustesse aux changements de scène, le coût de calcul et la capacité à signaler son incertitude.
Une boucle de fermeture en SLAM reconnaît un lieu déjà observé et corrige l’accumulation d’erreurs de position en reliant les deux passages dans la carte.