EdgeFlowNet：面向小型移动机器人 100FPS@1W 稠密光流
机器人学
2025-02-13 v2
摘要
光流估计是小型移动机器人实现安全和准确导航、障碍规避等功能的关键任务。然而，在小型机器人上进行光流估计由于受限的 onboard 传感和计算能力的限制而具有挑战。本文提出 EdgeFlowNet，一种面向小型自主移动机器人的高速、低时延稠密光流方法，利用 edge computing 的优势。我们通过在小型四旋翼机上部署 EdgeFlowNet 实现静态障碍规避、穿越未知间隙和动态障碍规避等任务，展示了我们方法的有效性。EdgeFlowNet 比以前的国际前沿方法快约 20 倍，精度提升超过 20%，仅使用 1.08W 功率，使小型掌纸大小的移动机器人能够实现高级自主功能。
关键词
引用
@article{arxiv.2411.14576,
title = {EdgeFlowNet: 100FPS@1W Dense Optical Flow For Tiny Mobile Robots},
author = {Sai Ramana Kiran Pinnama Raju and Rishabh Singh and Manoj Velmurugan and Nitin J. Sanket},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.14576},
year = {2025}
}
备注
https://pear.wpi.edu/research/edgeflownet.html