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CuVSLAM एक अत्याधुनिक विज़ुअल सिमल्टेनियस लोकलाइज़ेशन एंड मैपिंग (VSLAM) समाधान है जो विभिन्न प्रकार के विज़ुअल-इनर्शियल सेंसर संयोजनों का लाभ उठाता है, जिसमें कई RGB और डेप्थ कैमरे और इनर्शियल मापन इकाइयाँ शामिल हैं। यह मनमाने ज्यामितीय विन्यासों में एक से लेकर 32 RGB कैमरों तक का समर्थन करता है, जिससे यह विभिन्न रोबोटिक सेटअपों पर लागू होता है। इसे NVIDIA Jetson जैसे एज कंप्यूटिंग उपकरणों पर न्यूनतम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ रीयल-टाइम अनुप्रयोगों में परिनियोजन के लिए CUDA का उपयोग करके अनुकूलित किया गया है। इस लेख में, हम cuVSLAM के डिज़ाइन और कार्यान्वयन, उपयोग के मामलों और अत्याधुनिक बेंचमार्क पर प्रायोगिक परिणामों को प्रस्तुत करते हैं, जो अत्याधुनिक प्रदर्शन को प्रदर्शित करते हैं।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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विभिन्न दृश्य-जड़त्वीय सेंसर संयोजनों का समर्थन करने वाली एक लचीली VSLAM प्रणाली प्रदान करना।
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एज कंप्यूटिंग उपकरणों पर वास्तविक समय संचालन के लिए CUDA अनुकूलन के माध्यम से कुशल गणना।
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अनेक बेंचमार्क में शीर्ष प्रदर्शन प्रदर्शित किया।
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विभिन्न रोबोट प्लेटफार्मों पर प्रयोज्यता का विस्तार करना।
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Limitations:
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इस शोधपत्र में विशिष्ट Limitations का उल्लेख नहीं किया गया है। विभिन्न वातावरणों और स्थितियों में प्रदर्शन सीमाओं की पहचान करने के लिए अतिरिक्त प्रयोगों और विश्लेषणों की आवश्यकता है।
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विशिष्ट सेंसरों या वातावरणों पर निर्भरता के संबंध में अतिरिक्त जानकारी की आवश्यकता है।
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स्रोत कोड की उपलब्धता और विस्तारशीलता पर जानकारी का अभाव।
