要約
モンテカルロ位置推定は、モバイル ロボット工学の分野で広く使用されているアプローチです。
この問題は 2D の場合で十分に研究されていますが、6 自由度の 3D マップでの大域的な位置特定はこれまでのところ、計算量が多すぎます。
したがって、リアルタイムで問題を解決できる移動ロボット システムはまだ文献に発表されていません。
最も計算量の多いステップはセンサー モデルの評価ですが、並列化の可能性も高くなります。
この研究では、組み込み GPU 上の 3 次元レーザー スキャナーの切り捨てられた符号付き距離フィールド内の粒子評価の大規模並列化を調査します。
GPU での実装は、CPU 実装と比較して 30 倍高速で、50 倍以上のエネルギー効率が優れています。
要約(オリジナル)
Monte Carlo Localization is a widely used approach in the field of mobile robotics. While this problem has been well studied in the 2D case, global localization in 3D maps with six degrees of freedom has so far been too computationally demanding. Hence, no mobile robot system has yet been presented in literature that is able to solve it in real-time. The computationally most intensive step is the evaluation of the sensor model, but it also offers high parallelization potential. This work investigates the massive parallelization of the evaluation of particles in truncated signed distance fields for three-dimensional laser scanners on embedded GPUs. The implementation on the GPU is 30 times as fast and more than 50 times more energy efficient compared to a CPU implementation.
arxiv情報
| 著者 | Marc Eisoldt,Alexander Mock,Mario Porrmann,Thomas Wiemann |
| 発行日 | 2023-10-06 11:42:07+00:00 |
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