图6 室外情况下的位置误差 （a）和角度误差 （b）DSO SLAM

图7 室外情况下的位置误差（a）和角度误差（b）HDL激光雷达SLAM

图8 室内情况下的位置误差（a）和角度误差（b）DSO SLAM

这两个测试用例证明了ROS、游戏引擎和控制系统的连接。此外，这样的虚拟现实平台有可能为训练基于强化学习的代理或深度学习神经网络提供数据以检查环境。虚幻引擎Market Place的各种受损城市模型和现有的3D模型可以为研究人员测试基于无人机的结构健康检查系统提供大量场景。

源自：P. Rizzo and A. Milazzo (Eds.): EWSHM 2022, LNCE 254, pp. 527–535, 2023. https://doi.org/10.1007/978-3-031-07258-1_54