基于GPU并行計算的快速視覺慣性里程計方法

摘要： 針對當(dāng)前視覺即時定位與地圖構(gòu)建(VSLAM)前端視覺慣性里程計(VIO)存在運算量大導(dǎo)致計算時間長的問題，提出了一種全新的基于圖形處理器(GPU)并行加速的VIO方法。首先，對VIO進(jìn)行加速算法設(shè)計，包括限制對比度的自適應(yīng)性直方圖均衡化(CLAHE)算法加速、FAST角點篩選改進(jìn)加速以及改進(jìn)光流跟蹤算法加速。最后，將設(shè)計的加速算法串并組合成前端，結(jié)合開源VINS-Mono后端進(jìn)...