FeatSense——一种基于特征配准、带GPU加速TSDF建图后端的面向NVIDIA Jetson板卡的算法
机器人学
2023-10-10 v1
摘要
本文提出FeatSense，一种面向高分辨率LiDAR的基于特征的GPU加速SLAM系统，并结合了一种在嵌入式硬件上实时生成大型截断符号距离场（TSDF）的地图生成算法。FeatSense利用LiDAR点云特征进行里程计估计与点云配准。配准后的点云被整合进全局截断符号距离场（TSDF）表示。FeatSense旨在运行于带集成GPU加速器的嵌入式系统，如NVIDIA Jetson板卡。本文提出一种实时可行的TSDF-SLAM系统，专为紧密耦合的CPU/GPU系统定制。该实现在各种结构化与非结构化环境中评估，并与现有参考数据集基准对比。本文的主要贡献是：在NVIDIA AGX Xavier上能够以10Hz配准Ouster OS1-128 LiDAR多达128条扫描线，同时在相同功耗预算下实现相较既往工作100倍的TSDF地图生成加速。
引用
@article{arxiv.2310.05766,
title = {FeatSense -- A Feature-based Registration Algorithm with GPU-accelerated TSDF-Mapping Backend for NVIDIA Jetson Boards},
author = {Julian Gaal and Thomas Wiemann and Alexander Mock and Mario Porrmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05766},
year = {2023}
}