计算机应用研究

作者：孙瑞鑫,朱国梁,谢双镱,郭雪亮,柴志雷,

单位：1.江南大学人工智能与计算机学院,江苏无锡214122；2.无锡先进技术研究院,江苏无锡214125；3.驭势(上海)汽车科技有限公司,上海201807；4.江苏省模式识别与人工智能工程实验室,江苏无锡214122；

关键词：LK光流,嵌入式GPU,CUDA,SLAM,并行计算,

基金：国家自然科学基金资助项目(61972180)；；

在嵌入式计算平台上实现双向约束LK金字塔高精度光流的实时计算，是该算法能否应用于自动驾驶等场景的重要影响因素。为了实现该目的，提出了基于网格划分的特征提取方法及新的双向约束方法；然后设计了动态窗口的金字塔模型，解决了光流计算过程中的负载不均衡问题；最后通过降低计算位宽，使得整体性能获得进一步提升。实验结果表明：在Jetson TX2上，针对真实场景所用的720P视频，所提出方法的性能比OpenCV的GPU版本提升了4.1倍，达到30 fps以上；将采用该方法的SLAM系统成功应用于车载场景并在真实环境中测试，使得系统的性能达到了28 fps。新方法有效地提升了位姿和点云的精度，较好地满足了车载场景的实时处理需求。

来源：2022年第7期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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