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CuVSLAM: CUDA accelerated visual odometry and mapping

Created by
  • Haebom

作者

Alexander Korovko, Dmitry Slepichev, Alexander Efitorov, Aigul Dzhumamuratova, Viktor Kuznetsov, Hesa​​m Rabeti, Joydeep Biswas, Soha Pouya

概要

CuVSLAMは、さまざまな視覚慣性センサーの組み合わせ(複数のRGBおよび深さカメラ、慣性測定装置を含む)を使用する最先端の視覚的同時位置認識およびマップ作成(Visual Simultaneous Localization and Mapping、VSLAM)ソリューションです。最小1台から最大32台のRGBカメラを任意の幾何学的構成でサポートし、さまざまなロボット設定に適用できます。 NVIDIA Jetsonなどのエッジコンピューティングデバイスで最小限の計算オーバーヘッドでリアルタイムアプリケーションにデプロイできるようにCUDAを使用して最適化されています。本稿では、cuVSLAMの設計と実装、ユースケース、および最先端のベンチマークに関する実験結果を示し、最高レベルのパフォーマンスを示しています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
さまざまな視覚慣性センサーの組み合わせをサポートする柔軟なVSLAMシステムを提供します。
エッジコンピューティングデバイスでのリアルタイム駆動のためのCUDA最適化による効率的な計算
複数のベンチマークで最高の性能を証明。
さまざまなロボットプラットフォームに適用可能性を拡大
Limitations:
本論文では具体的なLimitationsについては言及しない。追加の実験と分析により、さまざまな環境や条件での性能限界を特定する必要があります。
特定のセンサーまたは環境に依存するかどうかに関する追加情報が必要です。
ソースコードが公開されているかどうか、およびスケーラビリティに関する情報が不足しています。
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