本设计基于视觉图像算法配合FPGA硬件平台的并行计算优势,提出了一种适用于视觉SLAM系统的加速器。该加速器不仅减少了硬件DSP资源的消耗,而且在保持精度的同时提高了计算吞吐量和效率。通过实验验证,该加速器具备适应性和替换软件SLAM前端部分模块的能力,为视觉SLAM技术的发展提供了新的方向。 本文整体结构如下: 本文引用格...
在集成了Ceva SensPro DSP的SoC(系统片上集成电路)上运行时,基于ORB的SLAM实现比仅仅使用该芯片中集成的CPU运行快30倍。 在2024年的消费电子展(CES)上,我们展示了一款Van Gogh Imaging公司采用我们的ORB库并在SensPro上运行的视觉SLAM解决方案。如欲了解更多有关如何在您的计算机视觉项目中使用我们的ORB库、Ceva SLA...
DSP-SLAM(Deep Shape Priors-SLAM),这是一种面向目标的SLAM系统,可以为前景目标构建丰富而精确的密集3D模型联合地图,而稀疏的地标点表示背景。DSP-SLAM将基于特征SLAM系统重建的3D点云作为输入,通过对检测物体进行密集重建来增强其稀疏地图的能力。通过语义实例分割来检测目标,并通过一个二阶优化,特定类别(category-spe...
一直到能够稳定的工作。此外SLAM由于算力消耗较高，因此常常需要使用DSP进行硬件加速，特别是VSLAM，这点又...
这种优势的原因很容易理解。DSP 实现提供了非常高的并行处理能力,提供定点数/浮点数支持,这在跟踪和求解线性方程中至关重要。此外,还有一个特殊指令集来加速特征提取。主机和 DSP 之间的简单链接可以将 DSP 看作加速器,从而将密集型计算分流到 SensPro。
幸运的是,Ceva的Vision AI DSP和SLAM SDK包含了一个针对其矢量DSP的ORB库。它提供一个与OpenCV实现类似的API,使用起来非常简单。而且,速度快。我们用Ceva Vec-C语言构建了该库,采用标准C代码和内置函数来提升性能和可维护性。在集成了Ceva SensPro DSP的SoC(系统片上集成电路)上运行时,基于ORB的SLAM实现比仅仅使...
DSP-SLAM将基于特征SLAM系统重建的3D点云作为输入,通过对检测物体进行密集重建来增强其稀疏地图的能力。通过语义实例分割来检测目标,并通过一个二阶优化,特定类别(category-specific)的深度形状嵌入作为先验,估计形状和姿势。目标-觉察BA构建一个姿势图,共同优化相机姿势、目标位置和特征点。DSP-SLAM 可以在 3 种不同...
另外,SLAM算法需要首先从传感器的数据中去提取特征点,然后做特征点匹配算法,最后做移动估计。这一套算法随着SLAM技术以及传感器技术的发展,在DSP或CPU上的执行效率已经显得不够了,因此未来会愈发需要使用专用芯片来实现高效率SLAM。
2、“DSP-SLAM: Object Oriented SLAM with Deep Shape Priors“, arXiv,August,2021 作者来自University College London。 DSP-SLAM(Deep Shape Priors-SLAM),这是一种面向目标的SLAM系统,可以为前景目标构建丰富而精确的密集3D模型联合地图,而稀疏的地标点表示背景。DSP-SLAM将基于特征SLAM系统重建的3D点云作为输入...
幸运的是,Ceva的Vision AI DSP和SLAM SDK包含了一个针对其矢量DSP的ORB库。它提供一个与OpenCV实现类似的API,使用起来非常简单。而且,速度快。我们用Ceva Vec-C语言构建了该库,采用标准C代码和内置函数来提升性能和可维护性。在集成了Ceva SensPro DSP的SoC(系统片上集成电路)上运行时,基于ORB的SLAM实现比仅仅使...