抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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【目的】マイクロ航空機システムにおいて,自律的障害物回避とナビゲーションを実現するためのキー問題は,どのようにリアルタイムにシーン情報を取得するかである。本論文では,中心平均Census特徴と絶対誤差(AD)特性,テクスチャ最適化に基づく半グローバルステレオマッチングアルゴリズム(ADCC-TSGM)を提案し,統一計算装置アーキテクチャ(CUDA)を用いて並列加速を行った。方法:エピポーラ方向の一次元差分を用いてテクスチャ情報を計算し、中心平均Census特徴とAD特徴を用いてコスト計算を行い、テクスチャ最適化のSGMアルゴリズムを通じてコストを計算し、初期視差図を獲得した。次に,粗視差マップの不安定点とオクルージョン点を左右の一貫性検査によって取り除き,線形補間とメディアンフィルタリングを用いて視差図中の空洞を充填した。最後に、GPU特性を利用して、ステレオマッチングにおけるコスト計算、半グローバルマッチング(SGM)計算、視差計算などのステップに対して共有メモリ、シングル命令データストリーム(SIMD)及び混合パイプラインを用いて最適化を行い、運行速度を高めた。結果:QuarterVideoGraphicsArray(QVGA)の解像度のmiddlebury双眼画像のテスト集中。本論文で提案したADCC-TSGMアルゴリズムの総壊死率はSemi-GlobalBlockMatching(SGBM)アルゴリズムより36.1%低く,SGMアルゴリズムより28.3%低かった。平均誤り率はSGBMアルゴリズムより44.5%低く,SGMアルゴリズムより49.9%低かった。GPUの加速実験はNVIDIAJetsonTK1組込み式計算プラットフォームに基づき、双眼のマッチング性能が不変の場合、CUDAを用いて並列加速することで、117倍以上の加速比が得られ、SIMDとマルチコアの並列最適化を行うSGBMと比べても、1回以上の加速比が得られた。実行時間も85%減少した。QVGAの分解能で,GPU加速後の動作フレームレートは31.8フレーム/sに達した。【結語】本アルゴリズムとそのCUDA加速は,埋込みプラットフォームの高品質の深さ情報を得るための効果的アプローチを提供し,微小航空機や小型ロボットなどの装置の環境知覚,視覚的位置決め,地図構築の基礎的ステップとして用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】