Ứng dụng SLAM và tính toán song song GPU trên Jetson Orin cho ước lượng vị trí máy ảnh 3D thời gian thực

Tóm tắt

Ước lượng vị trí của máy ảnh trong không gian 3D có nhiều ứng dụng quan trọng trong các hệ thống quét 3D và robot di động. Trong bài báo này, nhóm tác giả nghiên cứu phương pháp ước lượng vị trí của máy ảnh trong không gian 3D bằng thuật toán SLAM và sử dụng sức mạnh tính toán của GPU trên máy tính nhúng Jetson Orin nhằm phát triển các ứng dụng định vị trong thời gian thực. Bằng cách triển khai các thuật toán visual odometry trên nền tảng CUDA, kết quả của thực nghiệm đã đạt được tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể và độ chính xác cao hơn so với các phương pháp dựa trên CPU và cho thấy sự cải thiện hiệu suất đáng kể trong các kịch bản thời gian thực, cũng như tiềm năng ứng dụng trong robot tự hành và công nghệ quét 3D. Hệ thống xử lý hiệu quả việc trích xuất và so khớp đặc trưng sử dụng các mô tả nhị phân, tối ưu hóa quy trình thông qua tính toán song song trên GPU. Nghiên cứu cung cấp đánh giá chi tiết về độ chính xác và tốc độ của hệ thống, nêu bật những lợi thế của việc sử dụng GPU trên hệ nhúng trong ước lượng vị trí của máy ảnh 3D giúp cho các nghiên cứu thiết kế, chế tạo các thiết bị quét 3D cầm tay ngoài trời nhỏ gọn mà vẫn đáp ứng được thời gian thực.