基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法

陈财富; 汪双; 陈波; 张华; 王姮

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)10-0018-04

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基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法
- 基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法
- 传感器与微系统 2022年第10期页码：18-21+25
- 作者机构：
  
  西南科技大学信息工程学院 2. 西南科技大学特殊环境机器人四川省重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)10-0018-04
  中图分类号： TP332;TP391.41
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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陈财富, 汪双, 陈波, 等. 基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):18-21+25.

基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法[J]. 2022, (10): 18-21+25.
陈财富, 汪双, 陈波, 等. 基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):18-21+25. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0018-04.

基于GPU并行计算的快速视觉惯性里程计方法[J]. 2022, (10): 18-21+25. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0018-04.

摘要

针对当前视觉即时定位与地图构建（VSLAM）前端视觉惯性里程计（VIO）存在运算量大导致计算时间长的问题，提出了一种全新的基于图形处理器（GPU）并行加速的VIO方法。首先，对VIO进行加速算法设计，包括限制对比度的自适应性直方图均衡化（CLAHE）算法加速、FAST角点筛选改进加速以及改进光流跟踪算法加速。最后，将设计的加速算法串并组合成前端，结合开源VINS-Mono后端进行定位精度与实时性测试，平均耗时减少12.03 ms

定位精度均方根（RMS）值相差0.008 963 m。实验结果表明：提出的方法在保持定位精度的同时提升了算法实时性能，且优于VINS-Mono中基于OpenCV GPU加速的方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

一种基于GPU的枚举排序算法及其并行化 [J]. 谷国太,孙陆鹏,张红艳,肖汉. 河南理工大学学报(自然科学版) . 2020(06)

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