論文の概要: High-Speed Stereo Visual SLAM for Low-Powered Computing Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04090v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 09:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 14:11:13.002527
• Title: High-Speed Stereo Visual SLAM for Low-Powered Computing Devices
• Title（参考訳）: 低消費電力コンピューティングデバイスのための高速ステレオビジュアルSLAM
• Authors: Ashish Kumar, Jaesik Park, Laxmidhar Behera,
• Abstract要約: 本稿では,Jetson-SLAM と呼ばれる,GPU で高速化された Stereo Visual SLAM の設計を提案する。 NVIDIAの低消費電力10W Jetson-NX組み込みコンピュータ上で60FPS以上のフレーム処理速度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.76305042835835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an accurate and GPU-accelerated Stereo Visual SLAM design called Jetson-SLAM. It exhibits frame-processing rates above 60FPS on NVIDIA's low-powered 10W Jetson-NX embedded computer and above 200FPS on desktop-grade 200W GPUs, even in stereo configuration and in the multiscale setting. Our contributions are threefold: (i) a Bounded Rectification technique to prevent tagging many non-corner points as a corner in FAST detection, improving SLAM accuracy. (ii) A novel Pyramidal Culling and Aggregation (PyCA) technique that yields robust features while suppressing redundant ones at high speeds by harnessing a GPU device. PyCA uses our new Multi-Location Per Thread culling strategy (MLPT) and Thread-Efficient Warp-Allocation (TEWA) scheme for GPU to enable Jetson-SLAM achieving high accuracy and speed on embedded devices. (iii) Jetson-SLAM library achieves resource efficiency by having a data-sharing mechanism. Our experiments on three challenging datasets: KITTI, EuRoC, and KAIST-VIO, and two highly accurate SLAM backends: Full-BA and ICE-BA show that Jetson-SLAM is the fastest available accurate and GPU-accelerated SLAM system (Fig. 1).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Jetson-SLAM と呼ばれる,GPU で高速化された Stereo Visual SLAM の設計を提案する。 NVIDIAの低消費電力10W Jetson-NX組み込みコンピュータで60FPS以上、デスクトップグレードの200W GPUで200FPS以上、ステレオ構成でもマルチスケール設定でもフレーム処理速度を示す。 私たちの貢献は3倍です。 i) FAST検出のコーナーとして多くの非コーナ点のタグ付けを防止し,SLAM精度を向上する境界整流技術。 (II)GPUデバイスを利用して冗長なものを高速に抑制しながらロバストな特徴を生み出す新しいピラミッド・カリング・アグリゲーション(PyCA)技術。 PyCAは、GPU用のMLPT(Multi-Location Per Thread culling Strategy)とTEWA(Thread-Efficient Warp-Allocation)スキームを使用して、Jetson-SLAMが組み込みデバイス上で高い精度とスピードを達成する。 (iii)Jetson-SLAMライブラリは、データ共有機構を持つことにより、資源効率を達成する。 KITTI, EuRoC, KAIST-VIOの3つの挑戦的データセットと高度に正確なSLAMバックエンドに関する実験を行った。

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