OHM：基于 GPU 的占据栅格地图生成
计算机视觉与模式识别
2022-06-14 v1 机器人学
摘要
占据栅格地图（OGMs）是大多数自主机器人导航系统的基础。然而，基于 CPU 的实现难以跟上现代 3D 激光雷达传感器的数据速率，并且几乎无法支持保持更丰富体素表示的现代扩展方法。本文提出 OHM，我们的开源、基于 GPU 的 OGM 框架。我们展示了如何将算法映射到 GPU 资源，解决争用问题以获得成功的实现。该实现支持许多现代 OGM 算法，包括 NDT-OM、NDT-TM、衰减率和 TSDF。基于履带式和四足 UGV 平台以及 UAV，以及来自户外和地下环境的数据集，进行了全面的性能评估。结果展示了在离线以及嵌入式平台在线处理方面均取得了优异的性能提升。最后，我们描述了 OHM 如何作为我们参加 DARPA 地下挑战赛的 UGV 导航方案的关键推动因素，该方案在决赛中获得第二名。
引用
@article{arxiv.2206.06079,
title = {OHM: GPU Based Occupancy Map Generation},
author = {Kazys Stepanas and Jason Williams and Emili Hernández and Fabio Ruetz and Thomas Hines},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.06079},
year = {2022}
}
备注
Under review