In-Air Imaging Sonar Sensor Network with Real-Time Processing Using GPUs

要約

自律航法やロボットへの応用では、環境を正しく感知することが重要です。
この目的のための多くのセンシング モダリティが存在します。
近年、使用されているそのようなモダリティの 1 つは、空中イメージング ソナーです。
ほこりや霧などの過酷な条件の複雑な環境に最適です。
ただし、ほとんどのセンシング モダリティと同様に、モバイル プラットフォームの周囲の環境全体をセンシングするには、360 度の全範囲をキャプチャするために複数のセンサーが必要です。
現在、このデータを作成するために使用される処理アルゴリズムは、複数のセンサーに対して妥当な速さで更新するには不十分です。
さらに、複数のイメージング ソナー センサーを任意のセットアップに簡単に実装し、データの複数のアプリケーション タイプに対応するには、柔軟で堅牢なフレームワークが必要です。
この論文では、この新しいセンシングモダリティ用に設計されたセンサーネットワークフレームワークを紹介します。
さらに、グラフィックス プロセッシング ユニットでの処理アルゴリズムの実装は、十分に高い更新レートで 1 つまたは複数のイメージング ソナー センサーのリアルタイム処理を可能にするために、潜在的に計算時間を短縮するために提案されています。

要約(オリジナル)

For autonomous navigation and robotic applications, sensing the environment correctly is crucial. Many sensing modalities for this purpose exist. In recent years, one such modality that is being used is in-air imaging sonar. It is ideal in complex environments with rough conditions such as dust or fog. However, like with most sensing modalities, to sense the full environment around the mobile platform, multiple such sensors are needed to capture the full 360-degree range. Currently the processing algorithms used to create this data are insufficient to do so for multiple sensors at a reasonably fast update rate. Furthermore, a flexible and robust framework is needed to easily implement multiple imaging sonar sensors into any setup and serve multiple application types for the data. In this paper we present a sensor network framework designed for this novel sensing modality. Furthermore, an implementation of the processing algorithm on a Graphics Processing Unit is proposed to potentially decrease the computing time to allow for real-time processing of one or more imaging sonar sensors at a sufficiently high update rate.

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