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CuVSLAM: odometría y mapeo visual acelerado por CUDA

Created by
  • Haebom

Autor

Alexander Korovko, Dmitry Slepichev, Alexander Efitorov, Aigul Dzhumamuratova, Viktor Kuznetsov, Hesam Rabeti, Joydeep Biswas, Soha Pouya

Describir

CuVSLAM es una solución de vanguardia de Localización y Mapeo Visual Simultáneo (VSLAM) que aprovecha diversas combinaciones de sensores visuales e inerciales, incluyendo múltiples cámaras RGB y de profundidad, así como unidades de medición inercial. Admite desde una hasta 32 cámaras RGB en configuraciones geométricas arbitrarias, lo que la hace aplicable a diversas configuraciones robóticas. Está optimizada con CUDA para su implementación en aplicaciones en tiempo real con una mínima sobrecarga computacional en dispositivos de computación de borde como NVIDIA Jetson. En este artículo, presentamos el diseño y la implementación de cuVSLAM, casos de uso y resultados experimentales en benchmarks de vanguardia, demostrando un rendimiento de vanguardia.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Proporciona un sistema VSLAM flexible que admite varias combinaciones de sensores visuales-inerciales.
Computación eficiente a través de la optimización CUDA para operación en tiempo real en dispositivos informáticos de borde.
Demostró un rendimiento superior en múltiples puntos de referencia.
Ampliando la aplicabilidad a varias plataformas de robots.
Limitations:
El Limitations específico no se menciona en este documento. Se requieren experimentos y análisis adicionales para determinar las limitaciones de rendimiento en diversos entornos y condiciones.
Se necesita información adicional sobre las dependencias de sensores o entornos específicos.
Falta de información sobre la disponibilidad y extensibilidad del código fuente.
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