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在线光束平差法的高速计算方法研究
文献摘要：
光束平差法(bundle adjustment,BA)是同步定位和地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)后端优化的关键技术.在线使用光束平差时能否满足实时性要求,是将其应用于自动驾驶车端等实时系统的关键因素.首先分析特定场景中SLAM数据特点,提出滑动窗口机制降低计算规模;分析局部BA计算中稀疏矩阵性质提升算法的可并行性;最后基于嵌入式GPU 对算法进行并行加速.将其应用于车载SLAM 系统并在真实场景下测试,实验结果表明,在AGX Xavier嵌入式GPU上,针对720P道路场景,该方法比同平台CPU 上处理性能平均提升4.8倍,可以处理15 fps 的相机位姿地图数据,满足了30 fps 的视频处理需求,达到了车载系统的实时性要求.
文献关键词：
光束平差法;嵌入式GPU;SLAM;CUDA
中图分类号：
作者姓名：
谢双镱;孙瑞鑫;郭雪亮;柴志雷
作者机构：
江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122;驭势(上海)汽车科技有限公司,上海201807
文献出处：
引用格式：
[1]谢双镱;孙瑞鑫;郭雪亮;柴志雷-.在线光束平差法的高速计算方法研究)[J].计算机应用研究,2022(07):1973-1978
A类：
B类：
光束平差法,高速计算,bundle,adjustment,BA,同步定位,地图构建,simultaneous,localization,mapping,SLAM,后端优化,自动驾驶,实时系统,特定场景,滑动窗口机制,稀疏矩阵,并行性,GPU,并行加速,真实场景,AGX,Xavier,720P,道路场景,CPU,处理性能,fps,机位,位姿,地图数据,视频处理,车载系统,CUDA
AB值：
0.493463
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