【摘 要】
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本文利用CUDA框架在GPU上并行高性能运算的能力,对ORB-SLAM2算法进行改进,大幅度提高了ORB-SLAM2算法的实时性,减少了图像ORB特征提取与双目匹配的时间,减小了算法的初始化时间,提高了其在PC主机与嵌入式平台上的适用性。详细成果如下:首先,分析视觉SLAM算法的实现原理,分析ORB-SLAM2的算法那框架,列举其优缺点,对其在嵌入式平台上的GPU加速优化进行论证。其次,分析CUD
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本文利用CUDA框架在GPU上并行高性能运算的能力,对ORB-SLAM2算法进行改进,大幅度提高了ORB-SLAM2算法的实时性,减少了图像ORB特征提取与双目匹配的时间,减小了算法的初始化时间,提高了其在PC主机与嵌入式平台上的适用性。详细成果如下:首先,分析视觉SLAM算法的实现原理,分析ORB-SLAM2的算法那框架,列举其优缺点,对其在嵌入式平台上的GPU加速优化进行论证。其次,分析CUDA并行运算框架的加速优化策略,针对ORB-SLAM2算法的实现方式,有针对性的提出优化方案,从多角度提高算法的实时性。算法中ORB特征点提取与双目匹配等步骤,由GPU分配大量线程进行并行化数据处理,代替CPU中的循环处理,并通过优化数据传输和存储等方式,进一步提高算法执行效率。还通过优化算法启动文件的读写,大大减少了算法的初始化时间。提高了算法在嵌入式平台上的表现。最后通过开源公共数据集,针对多种复杂场景对优化后的算法进行实验。通过分别在PC主机和嵌入式平台Jetson TX2上进行算法优化结果的测试,统计比较算法优化前后的执行耗时,验证了基于CUDA并行优化的ORB-SLAM2算法的优化效果。本论文的代码成果公开在https://gitee.com/DGVY/orb＿slam2＿stereo＿cuda。
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