論文の概要: In-Air Imaging Sonar Sensor Network with Real-Time Processing Using GPUs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10839v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 09:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-24 14:07:53.592906
• Title: In-Air Imaging Sonar Sensor Network with Real-Time Processing Using GPUs
• Title（参考訳）: gpuを用いたリアルタイム処理による空中撮像ソナーセンサネットワーク
• Authors: Wouter Jansen, Dennis Laurijssen, Robin Kerstens, Walter Daems, Jan Steckel
• Abstract要約: 近年では、このようなモダリティの1つが空撮ソナーである。 本稿では,センサネットワークの枠組みについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.24508357413322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For autonomous navigation and robotic applications, sensing the environment correctly is crucial. Many sensing modalities for this purpose exist. In recent years, one such modality that is being used is in-air imaging sonar. It is ideal in complex environments with rough conditions such as dust or fog. However, like with most sensing modalities, to sense the full environment around the mobile platform, multiple such sensors are needed to capture the full 360-degree range. Currently the processing algorithms used to create this data are insufficient to do so for multiple sensors at a reasonably fast update rate. Furthermore, a flexible and robust framework is needed to easily implement multiple imaging sonar sensors into any setup and serve multiple application types for the data. In this paper we present a sensor network framework designed for this novel sensing modality. Furthermore, an implementation of the processing algorithm on a Graphics Processing Unit is proposed to potentially decrease the computing time to allow for real-time processing of one or more imaging sonar sensors at a sufficiently high update rate.
• Abstract（参考訳）: 自律的なナビゲーションやロボットアプリケーションでは、環境を正しく感知することが重要です。 この目的のための多くのセンシングモダリティが存在する。 近年、このようなモダリティが使われているのが、空中撮像ソナーである。 塵や霧のような粗い環境の複雑な環境では理想的である。 しかし、ほとんどのセンサーモードと同様に、モバイルプラットフォーム全体の環境を感知するためには、複数のセンサーが全360度範囲を捉える必要がある。 現在、このデータを作成するのに使われている処理アルゴリズムは、比較的高速な更新レートで複数のセンサーで処理するには不十分である。 さらに、任意のセットアップに複数のソナーセンサーを簡単に実装し、データに複数のアプリケーションタイプを提供するために、柔軟で堅牢なフレームワークが必要である。 本稿では,この新しいセンシングモダリティのために設計されたセンサネットワークフレームワークを提案する。 さらに,グラフィック処理ユニット上での処理アルゴリズムの実装により,1つ以上の撮像用ソナーセンサのリアルタイム処理を十分に高い更新速度で行えるように,演算時間を短縮することができる。

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