Publikation

Energieeffizientes FPGA-basiertes TSDF-SLAM für Mobile Mapping

Thomas Wiemann, Marc Eisoldt, Marcel Flottmann, Julian Gaal, Marc Rothmann, Marco Tassemeier, Mario Porrmann

In: Thomas Luhmann, Christina Müller (Hrsg.). Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik. Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2022. Oldenburger 3D-Tage (DOL-2022) Wichmann 2022.

Abstrakt

Rekonfigurierbare System-on-Chips (SoCs) mit FPGA-Beschleunigern kombinieren die Eigenschaften von klassischen CPU-basierten Systemen mit der Möglichkeit, Algorithmen in Hardware zu beschleunigen. Im Gegensatz zu klassischen GPUs arbeiten die FPGA-Beschleuniger dabei sehr energieeffizient. Gerade für Anwendungen wie Mobile Mapping mit UAVs oder anderen sich bewegenden Systemen ist mit Hinblick auf eine möglichst lange Laufzeit der Stromverbrauch ein wesentlicher limitierender Faktor. In diesem Beitrag präsentieren wir ein in sich geschlossenes System mit LiDAR und IMU, dass die Daten eines Ouster OS1-128 LiDARs mit 20 Hz in eine TSDF-Karte einträgt. Durch diese Datenfusion in Echtzeit weist das System einen sehr geringen inkrementellen Fehler bei der Lokalisierung auf. Die TSDF-Darstellung erlaubt es zudem, eine polygonale Darstellung der Umgebung in Echtzeit zu erzeugen. Die Nutzung des SoCs mit FPGA reduziert den Energieverbrauch dabei um den Faktor 18 verglichen mit einer klassischen CPU-Implementierung.

Projekte

TSDF_SLAM_final.pdf (pdf, 540 KB )

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence