基于嵌入式GPU的特征畸变单目视觉定位系统的研究

陈泽鹏; 李文湧; 劳子健; 陈羽; 李佼洋; 王嘉辉; 郑民

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基于嵌入式GPU的特征畸变单目视觉定位系统的研究

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视觉定位和导航在物流仓储等领域具有广泛的应用前景,传统单目视觉难以实现准确的定位,而双目视觉虽能完成精确的定位和导航,但硬件成本高且影响车体尺寸。提出一种基于特征物形变的单目定位技术,利用单个相机对地面铺设的特征物(带编码的圆环图案)的畸变进行记录,以嵌入式图像处理单元(graphics processing unit,GPU)进行分析,实现端到端的单目视觉定位。其中嵌入式GPU对相机采集的图像通过深度学习目标检测算法识别特征圆环的编码图案,经传统图像处理获取图案物像的形变信息,将该形变信息输入至经极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)训练好的回归模型,预测出相机相对图案中心的坐标,同时结合该特征圆环的绝对坐标,最终解算出相机的室内绝对坐标。实验结果表明:在2 m×2 m的范围内定位平均误差仅为0.55 cm,优于文献报道1个数量级,且算法在电脑端和在嵌入式GPU上的定位解算帧率分别为20帧和4帧,具有实时性。

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来源
《应用光学》 |2023年第3期|469-475|共7页
作者
陈泽鹏; 李文湧; 劳子健; 陈羽; 李佼洋; 王嘉辉; 郑民;
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作者单位

中山大学物理学院;

湛江幼儿师范专科学校(岭南师范学院基础教育学院);

中山大学电子与信息工程学院;

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正文语种 chi
中图分类卫星大地测量与空间大地测量;
关键词
嵌入式GPU; 室内定位; 深度学习; 回归模型; 圆环编码图案;

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