或者更简单地: cd~/src/catkin_ws_VINS-Fusion-gpu \ && bash run.sh 演示 使用数据集仿真 基于Euroc数据集的仿真测试可以使用以下命令进行: cd~/src/catkin_ws_VINS-Fusion-gpu \ &&sourcedevel/setup.bash \ && roslaunch vins vins_rviz.launch \ && rosrun vins vins_node ~/src/ca...
最后给一个我个人非常重要的结论和经验:CPU+GPU能够对原有的前端进行更好的加速,但是对后端的处理基本没有助益,而DSP由于本身时钟频率较低,更多的时候只是起到了降低功耗和负荷分担(当然负荷分担本身也是一种加速)的作用,可以分别承接前后端的开销,另外可以大大节约内存。GPU的工作做不深的话远不如DSP,两者从长远看...
VINS-Fusion以及其GPU加速版本VINS-Fusion-gpu[3]可以实现机载设备上高质量的实时惯性里程计估计,并且被广泛应用于无人机研究中,在机载DJI Manifold 2-G和2-C上,可以流畅的运行。VINS-Fusion支持单目或者双目摄像头的输入,在双目模式下可以兼容纯视觉无IMU的情况。VINS是visual inertial navigation system的缩写,即...
1.下载源码编译 首先VINS_gpu版本需要引入OpenCV CUDA版本的加速,由于我们的NX镜像已经安装好CUDA,这里就不在赘叙,需要的自行google查找资料。下面开始安装VINS源码。 mkdir -p vins_gpu/src cd vins_gpu/src git clone https://github.com/pjrambo/VINS-Fusion-gpu.git 下载完之后,需要更改vins_estimator/CMakeL...
利用NVIDIA TX1的GPU主板,使用具有半全局平滑的密集多视图运动立体声以10Hz计算深度图像(第6节)。 使用GPU加速截断符号距离函数(TSDF)融合将深度图像转换为全局地图,也以10 Hz运行。 全局地图被发送回Mini i7计算机以辅助轨迹规划(第7节),其中生成引导机器人朝向用户指定目标的无碰撞时间参数化轨迹。 使用DJI A3飞行...
首先VINS_gpu版本需要引入OpenCV CUDA版本的加速,由于我们的NX镜像已经安装好CUDA,这里就不在赘叙,需要的自行google查找资料。下面开始安装VINS源码。 mkdir -p vins_gpu/src cd vins_gpu/src git clonehttps://github.com/pjrambo/VINS-Fusion-gpu.git ...
课程中使用的是Intel的nuc电脑,nuc的cpu性能较强,但gpu算力很弱,使用NX作为机载电脑,虽然cpu的算力较弱,但可以通过gpu加速达到类似的效果,而且NX强大的gpu算力,可以为我们提供运行机器学习算法的条件。 实验需要的硬件:Jetson Xavier NX、64g的tf卡以及Intel Realsense d435i。
我们的方法与GPU加速完全并行化。 即使对于便携式设备,例如Nvidia Jetson TX1,效率也使得3D重建能够实时运行。 下面列出的参数值是根据经验找到的,我们发现它们在所有实验中都能很好地工作。 这可以解释为使用对不同图像内容稳健的全局优化来估计深度图。
我们的方法与GPU加速完全并行化。 即使对于便携式设备,例如Nvidia Jetson TX1,效率也使得3D重建能够实时运行。 下面列出的参数值是根据经验找到的,我们发现它们在所有实验中都能很好地工作。 这可以解释为使用对不同图像内容稳健的全局优化来估计深度图。 输入图像强度在0和1之间缩放,以避免潜在的数字问题。 在IV-C...
在本文中,我们通过预积分选定关键帧之间的惯性测量来解决这个问题。预积分使我们能够精确地将数百个惯性测量结果,汇总为一个相对运动约束。首先,我们的第一个贡献是预积分理论,它正确地解决了旋转群的流形结构,并仔细地处理了预积分过程中不确定性的传播问题。这些IMU测量值会被集成到一个局部帧中,这消除了点线性...