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SLAM成為應(yīng)用傳感器融合的絕佳示例

CEVA ? 來源:CEVA ? 作者:CEVA ? 2022-04-01 10:18 ? 次閱讀

眾所周知,傳感器在配合使用時(shí)效果最佳。對于同步定位與地圖構(gòu)建 (SLAM) 來說更是如此。SLAM 在 AR/VR 領(lǐng)域扮演著重要的角色,可以根據(jù)用戶的姿勢調(diào)整場景,避免無人機(jī)機(jī)器人這樣的應(yīng)用在使用過程中的碰撞,用途廣泛。SLAM市場預(yù)計(jì)到2023年將增長至4.65億美元,年復(fù)合增長率為36%,為大多數(shù)開發(fā)者提供了絕佳機(jī)遇。

手機(jī)上將 SLAM 應(yīng)用于室內(nèi)導(dǎo)航可能會在規(guī)模龐大的基礎(chǔ)平臺市場中占據(jù)主導(dǎo)地位。GPS 不能在室內(nèi)工作,基于信標(biāo)的導(dǎo)航只能在具有信標(biāo)基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域工作。而 SLAM 則可以在任何提供室內(nèi)地圖的地方工作,符合大多數(shù)樓宇自控管理系統(tǒng)的低成本期望。將該區(qū)域的場景與用戶在該區(qū)域行走時(shí)的姿勢和運(yùn)動融合到了一起,使得在此處應(yīng)用 SLAM 成為了應(yīng)用傳感器融合的絕佳示例。

開箱即用的方案

我將首先描述如何在我們的 CEVA SensPro Sensor Hub DSP 硬件的基礎(chǔ)上,結(jié)合我們的 SLAM 和 MotionEngine 軟件模塊,集成并測試這個(gè)解決方案,以調(diào)節(jié)和管理運(yùn)動輸入。我們需要一個(gè)攝像頭和慣性測量傳感器,一個(gè) CPU 和 DSP 。我們將 CPU 用來承載MotionEngine 和 SLAM 框架,并用 DSP 來執(zhí)行 SLAM 算法來減輕任務(wù)負(fù)擔(dān)。

為了更簡單的解釋,我將首先從 OrbSLAM 算法開始,這是一種廣泛使用的執(zhí)行開放源代碼的算法。它將執(zhí)行三個(gè)主要功能。跟蹤做(視覺的)逐幀注冊,并在當(dāng)前地圖上定位新的幀。構(gòu)圖將點(diǎn)添加到地圖,并通過創(chuàng)建和求解一組復(fù)雜的線性方程進(jìn)行局部優(yōu)化。循環(huán)閉合通過在返回到曾經(jīng)到達(dá)過的點(diǎn)上進(jìn)行修正來進(jìn)行全局優(yōu)化。這是通過求解一組大型線性方程式來實(shí)現(xiàn)的。

其中一些功能可以非常有效地運(yùn)行在CPU內(nèi)核的主機(jī)應(yīng)用程序內(nèi),同時(shí)還有你的應(yīng)用程序所特有的控制和管理功能。某些功能必須在 DSP 處理器中運(yùn)行才實(shí)用或獲得競爭優(yōu)勢。例如,跟蹤在可能在CPU 中管理 1 幀/秒 (fps),其中特征提取占算法運(yùn)行時(shí)間的 40%。相比之下,DSP 實(shí)現(xiàn)可管理 30幀/秒 (fps),這種分辨率對于視頻和 IMU 之間的細(xì)粒度關(guān)聯(lián)非常重要。

這種優(yōu)勢的原因很容易理解。DSP 實(shí)現(xiàn)提供了非常高的并行處理能力,提供定點(diǎn)數(shù)/浮點(diǎn)數(shù)支持,這在跟蹤和求解線性方程中至關(guān)重要。此外,還有一個(gè)特殊指令集來加速特征提取。主機(jī)和 DSP 之間的簡單鏈接可以將 DSP 看作加速器,從而將密集型計(jì)算分流到 SensPro。

視覺融合 IMU

我們提供了兩個(gè)關(guān)鍵組件:使用 CEVA-SLAM SDK 產(chǎn)品的視覺SLAM 和 CEVA MotionEngine 軟件,該軟件可以非常精確地處理六個(gè)自由度中的三個(gè)自由度的IMU輸入。IMU 和視頻信息的融合取決于迭代算法,該算法通常是根據(jù)應(yīng)用要求定制的。最后一步將視覺數(shù)據(jù)與運(yùn)動數(shù)據(jù)聯(lián)系起來,以生成精確的定位和映射估計(jì)值。 CEVA 提供成熟的視覺SLAM 和 IMU MotionEngine軟件作為開發(fā)融合算法的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。構(gòu)成這樣的算法密集型功能將在DSP上運(yùn)行最快,比如我們的SensPro2平臺。

測試原型

構(gòu)建原型平臺后,將如何去測試?有多個(gè) SLAM 數(shù)據(jù)集可用。Kitti 就是其中一個(gè),EuroC 是另一個(gè)。在下面的例子中,我展示了 OpenCV 的實(shí)現(xiàn)與我們的 CEVA-SLAM SDK 實(shí)現(xiàn)的精度比較。您會想對您的產(chǎn)品做類似的分析。

融合您自己的方法

正如我前面提到的,構(gòu)建 SLAM 平臺有許多方法。也許您不想從 OrbSLAM 開始,或者您想融合自研的算法或是差異化的算法。SensPro Sensor Hub DSP 均可支持。

原文標(biāo)題:CEVA憑借SensPro Sensor Hub DSP協(xié)助客戶有效實(shí)現(xiàn)傳感器融合

文章出處:【微信公眾號:CEVA】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯:湯梓紅

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原文標(biāo)題:CEVA憑借SensPro Sensor Hub DSP協(xié)助客戶有效實(shí)現(xiàn)傳感器融合

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