典型文献
面向光束平差法的视觉SLAM并行计算架构与实现
文献摘要：
同步定位和建图(SLAM)是解决机器人探索未知环境的最基本的方法之一,它能够让机器人在无需预先获得场景定位基础结构的条件下便可以进行定位和避障.作为一个普遍而通用的解决方法,光束平差法被绝大多数的视觉SLAM算法的后端优化环节所采用,但实际应用中需要耗费大量的计算资源和时间.目前,视觉SLAM算法对算力要求越来越高,其中后端性能优化更是直接影响视觉SLAM算法的整个性能.本文提出一种基于FPGA的光束调整加速架构,该架构包括矩阵乘加加速器、舒尔补构造加速单元以及预处理共轭梯度求解器,能够有效地简化求解矩阵规模,以并行化方式加速求解后端优化方程.本文使用高层次综合来实现基于块的预处理共轭梯度加速器的并行化设计,比ARM计算平台提升了 27.7倍的执行速度,节省了约95％的能耗,所提出的加速架构能灵活适用于采用各种视觉SLAM算法的光束平差法部分的运算.
文献关键词：
光束平差法;高层次综合;现场可编程门阵列;同步定位和建图
中图分类号：
作者姓名：
成祥;陈迟晓;翟鹏;张立华
作者机构：
复旦大学智能机器人研究院,上海200433;上海智能机器人工程技术研究中心,上海200433;智能机器人教育部工程研究中心,上海200433;季华实验室,广东佛山528000;吉林省人工智能与无人系统工程研究中心,长春130000
文献出处：
引用格式：
[1]成祥;陈迟晓;翟鹏;张立华-.面向光束平差法的视觉SLAM并行计算架构与实现)[J].小型微型计算机系统,2022(09):1931-1938
A类：
B类：
向光,光束平差法,SLAM,并行计算,计算架构,同步定位和建图,探索未知,未知环境,景定,基础结构,避障,后端优化,耗费,计算资源,算力,性能优化,FPGA,加加,加速器,共轭梯度,求解器,解矩阵,高层次综合,并行化设计,ARM,计算平台,执行速度,法部,现场可编程门阵列
AB值：
0.330794
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
