nvblox: GPU-Accelerated Incremental Signed Distance Field Mapping

要約

ロボットのナビゲーションと環境との相互作用を可能にするためには、高密度の容積マップが不可欠です。
低遅延を実現するために、高密度マップは通常、ロボット上で、多くの場合、計算上の制約のあるハードウェア上で計算されます。
これまでの研究では、計算上の制約によりマップの解像度や縮尺が制限されるロボット マッピング用の CPU ベースのシステムと、ユークリッド符号付き座標の計算など、ロボットによる経路計画に重要な機能を省略する GPU ベースの再構成システムとの間にギャップが残されていました。
ディスタンス フィールド (ESDF)。
私たちは、GPU で高速化するロボット ボリューム マッピングによってこのギャップを埋めることを目的としたライブラリ nvblox を紹介します。
Nvblox は、最先端技術に比べて大幅なパフォーマンスの向上を実現し、表面再構成で最大 177 倍の高速化、距離場の計算で最大 31 倍の向上を達成しており、オープンソースで利用可能です。

要約(オリジナル)

Dense, volumetric maps are essential to enable robot navigation and interaction with the environment. To achieve low latency, dense maps are typically computed onboard the robot, often on computationally constrained hardware. Previous works leave a gap between CPU-based systems for robotic mapping which, due to computation constraints, limit map resolution or scale, and GPU-based reconstruction systems which omit features that are critical to robotic path planning, such as computation of the Euclidean Signed Distance Field (ESDF). We introduce a library, nvblox, that aims to fill this gap, by GPU-accelerating robotic volumetric mapping. Nvblox delivers a significant performance improvement over the state of the art, achieving up to a 177x speed-up in surface reconstruction, and up to a 31x improvement in distance field computation, and is available open-source.

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