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Intelligence
& Robotics 期刊近期出版了专题文章Parallel implementation for real-time visual SLAM
systems based on heterogeneous computing，由同济大学电子与信息工程学院董延超副教授及其团队发表。欢迎广大师生们阅读并分享！
随着计算机视觉快速发展和视觉传感器成本降低，视觉同时定位和地图构建（VSLAM）方法在无人驾驶汽车和自动导引车（AGV）等定位导航应用中受到特别关注，已发展成为一套相对完善的理论体系。由于 VSLAM 方法日益成熟，大多数研究人员将研究重点放在将同时定位和地图构建（SLAM）应用到生命周期更长的复杂场景中，以应对更具挑战性的问题。对于大规模、终身VSLAM 系统而言，计算复杂度和时间成本过高，导致实时输入数据流中的信息脱节。因此，在保证VSLAM系统精度的同时，有效提高其运行速度至关重要。
随着统一计算设备架构（CUDA）的发展，图形处理器不再局限于图形任务。越来越多的研究人员开始研究使用图形处理器（GPU）进行通用计算。利用GPU的计算性能比中央处理器（CPU）高数十倍甚至数百倍的优势，结合CUDA架构支持的友好编程环境，GPU并行加速已经在数据挖掘、天气预测和行为识别等多个领域得到成功应用。同样，建立基于异构计算的VSLAM系统也成为解决VSLAM实时性问题的热点研究内容。为了提高SLAM系统的运行速度，本文提出了一种基于异构计算的相对完整的VSLAM方法并行化方案。针对前端特征提取和匹配耗时的问题，设计了一种全流程加速算法，在GPU上完成从图像输入到特征匹配的全过程，主要包括任意尺度的高斯金字塔生成、基于查找表的FAST角点提取、基于网格单元的非极大值抑制、特征描述符的计算、基于汉明距离的特征匹配以及基于随机抽样一致性（RANSAC）的错误匹配滤波；在 VSLAM的后端优化中，本文利用CUDA实现了基于Levenberg-Marquardt方法的并行图优化。结合增量方程的边缘化特性和图优化中的独立观察特性，实现了误差计算、线性系统构造与更新、Schur补约化和线性方程求解等并行化算法。在每个子任务中，充分利用共享内存和恒定内存等系统资源，并结合粗粒度和细粒度并行优化加速策略。最后，将上述改进的前后端并行算法集成到最先进的VSLAM框架中，并将其与公共数据集上其他流行的方法进行比较，以验证所提方法的有效性。提出的算法流程图如图所示。（1）设计了一种用于特征提取与匹配的全流程策略。图像从CPU复制到GPU后，所有的计算任务都由GPU独立完成，从而减少了设备之间多次数据传输的时间消耗。
（2）本文实现的并行图优化方法是g2o （general graph optimization，通用图优化）的完美替代，不仅支持在CPU上进行顶点和边的增删、误差获取、优化级别设置等基本操作，而且充分考虑了VSLAM图优化中边的独立性和矩阵的稀疏性，可以更好地应用于VSLAM的全局优化和局部优化。
（3）文中提出的并行特征提取与匹配算法以及并行图优化算法可被VSLAM系统以接口的形式调用。通过并行模块集成，VSLAM系统的跟踪速度提升了一倍。此外，在实际应用中可以通过灵活调整变量的数量来获得更优的VSLAM系统性能。
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董延超，同济大学副教授、博士生导师。长期从事SLAM体系结构、多模态传感器数据处理与关联、GPU高性能并行加速计算、三维重建与测量、图像计算成像处理、产品瑕疵及工程病害的检测与识别等方面的研究。发表SCI论文9篇，EI论文12篇，他引600余次；其中，在《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video
Technology》、《IEEE Transactions on Intelligent Transportation
Systems》、《Robotics and Autonomous Systems》、《Neurocomputing》等图像处理与自主机器人领域SCI一区、二区顶级期刊发表论文5篇。在计算机图像处理、机器学习、无人机测控领域获得授权国家发明专利8项，公开国家发明专利10项。Liu H, Dong Y,
Hou C, Liu Y, Shu Z, Xu S, Lv T. Parallel implementation for real-time visual
SLAM systems based on heterogeneous computing.Intell Robot 2024;4(3):256-75. http://dx.doi.org/10.20517/ir.2024.17由同济大学范睿教授、陈启军教授、苏黎世联邦理工学院Fisher Yu教授和纽约曼哈顿学院George Giakos教授所指导的特刊Recent Advances in Embodied Artificial Intelligence正在开放征稿，欢迎各位学者不吝赐稿。 Intelligence & Robotics（IR, Online ISSN 2770-3541）是OAE Publishing Inc.于2021年6月创办的一本金色开放获取、严格同行评议的国际学术期刊，被ESCI, Scopus, Dimensions, Lens收录。由加拿大圭尔夫大学终身教授Simon. X. Yang担任主编，美国Takeo Kanade 院士、中国柴天佑院士、郭爱克院士和李德毅院士、日本Toshio Fukuda 院士、加拿大Clarence W. de Silva院士担任顾问编委。刊文范围包括但不限于：（1）生物智能、生物启发智能和人工智能；神经网络、模糊系统、蜂群智能、进化算法、神经计算和其他各种智能算法；（2）移动、空中、水下和其他机器人系统的传感、多传感器融合、设计和建模、数据分析、定位、规划和控制；以及机器人合作、远程操作和人机交互；（3）智能和机器人技术的应用，如智能控制、生物医学人工智能、工业人工智能、智慧农业、智能交通、智能通信、智慧城市等。截至目前，IR 发布高质量文章84篇，谷歌学术引用超400次，我们诚挚地欢迎该领域的专家关注期刊并投稿，我们将为您的文章出版提供科学、规范、高效的服务！
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