論文の概要: NGD-SLAM: Towards Real-Time SLAM for Dynamic Environments without GPU
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07392v1
- Date: Sun, 12 May 2024 23:00:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 15:14:45.275932
- Title: NGD-SLAM: Towards Real-Time SLAM for Dynamic Environments without GPU
- Title（参考訳）: NGD-SLAM:GPUのない動的環境のためのリアルタイムSLAMを目指して
- Authors: Yuhao Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,マスク予測機構を導入して,CPU上でのリアルタイム性能を実現する動的環境のための新しい視覚SLAMシステムを提案する。
さらに、デュアルステージの光フロー追跡手法を導入し、光フローとORBのハイブリッドな使用法を採用した。
最先端の手法と比較して、ハードウェアアクセラレーションなしで1台のラップトップCPU上で56fpsのトラッキングフレーム速度を実現しつつ、動的環境における高いローカライズ精度を維持する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.970590187498935
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate and robust camera tracking in dynamic environments presents a significant challenge for visual SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Recent progress in this field often involves the use of deep learning techniques to generate mask for dynamic objects, which usually require GPUs to operate in real-time (30 fps). Therefore, this paper proposes a novel visual SLAM system for dynamic environments that obtains real-time performance on CPU by incorporating a mask prediction mechanism, which allows the deep learning method and the camera tracking to run entirely in parallel at different frequencies such that neither waits for the result from the other. Based on this, it further introduces a dual-stage optical flow tracking approach and employs a hybrid usage of optical flow and ORB features, which significantly enhance the efficiency and robustness of the system. Compared with state-of-the-art methods, this system maintains high localization accuracy in dynamic environments while achieving a tracking frame rate of 56 fps on a single laptop CPU without any hardware acceleration, thus proving that deep learning methods are still feasible for dynamic SLAM even without GPU support. Based on the available information, this is the first SLAM system to achieve this.
- Abstract（参考訳）: ダイナミック環境における高精度でロバストなカメラトラッキングは、視覚SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)にとって大きな課題となる。
この分野での最近の進歩は、動的オブジェクトのマスクを生成するためにディープラーニング技術を使用することが多い。
そこで本稿では,CPU上でのリアルタイムパフォーマンスを実現する動的環境のための新しい視覚SLAMシステムを提案する。
これに基づいて、さらに2段階の光フロー追跡手法を導入し、光学フローとORBのハイブリッド利用を採用し、システムの効率性とロバスト性を大幅に向上させる。
最先端の手法と比較して、ハードウェアアクセラレーションなしで1台のラップトップCPU上で56fpsのトラッキングフレーム率を実現しつつ、動的環境における高いローカライズ精度を維持し、GPUサポートなしでもディープラーニング手法が動的SLAMに対してまだ実現可能であることを証明した。
利用可能な情報に基づいて、これが最初に実現したSLAMシステムである。
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