SLAMBooster：一种用于SLAM中近似的应用感知控制器
机器人学
2019-05-16 v2 系统与控制
摘要
同步定位与建图（SLAM）是在移动智能体环境中构建地图同时确定智能体在地图中位置的问题。稠密SLAM算法以像素粒度执行重建与定位。这些算法需要大量计算能力，阻碍了其在低功耗资源受限设备上的使用。只要近似不阻碍智能体正确穿越环境，近似计算就可用于加速SLAM实现。先前关于SLAM中近似的研究假设智能体的整个轨迹在启动前已知，并聚焦于在轨迹开始时设定近似旋钮的离线控制器。实际上，轨迹并非预先已知，允许旋钮设置动态改变可带来更多减少计算时间与能耗的机会。我们描述了SLAMBooster，一种用于稠密SLAM的应用感知在线控制系统，在智能体运动期间自适应控制近似旋钮。SLAMBooster基于称为比例-积分-微分（PID）控制器的控制技术，但我们的实验表明这种应用无关的控制器导致定位精度出现不可接受的下降。为解决该问题，SLAMBooster还利用领域知识通过平滑表面检测与位姿校正来控制近似。我们在开源SLAMBench框架中实现SLAMBooster，并在多条轨迹上评估。我们的实验显示，平均而言，SLAMBooster在嵌入式平台上将计算时间减少72%、能耗降低35%，同时将定位精度维持在合理范围内。这些改进使得在更广泛设备上部署SLAM成为可能。
引用
@article{arxiv.1811.01516,
title = {SLAMBooster: An Application-aware Controller for Approximation in SLAM},
author = {Yan Pei and Swarnendu Biswas and Donald S. Fussell and Keshav Pingali},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.01516},
year = {2019}
}
备注
13 pages