眾所周知，傳感器在配合使用時效果最佳。對于同步定位與地圖構建 (SLAM) 來說更是如此。SLAM 在 AR/VR 領域扮演著重要的角色，可以根據(jù)用戶的姿勢調(diào)整場景，避免無人機或機器人這樣的應用在使用過程中的碰撞，用途廣泛。SLAM市場預計到2023年將增長至4.65億美元，年復合增長率為36%，為大多數(shù)開發(fā)者提供了絕佳機遇。

在手機上將 SLAM 應用于室內(nèi)導航可能會在規(guī)模龐大的基礎平臺市場中占據(jù)主導地位。GPS 不能在室內(nèi)工作，基于信標的導航只能在具有信標基礎設施的區(qū)域工作。而 SLAM 則可以在任何提供室內(nèi)地圖的地方工作，符合大多數(shù)樓宇自控管理系統(tǒng)的低成本期望。將該區(qū)域的場景與用戶在該區(qū)域行走時的姿勢和運動融合到了一起，使得在此處應用 SLAM 成為了應用傳感器融合的絕佳示例。

開箱即用的方案

我將首先描述如何在我們的 CEVA SensPro Sensor Hub DSP 硬件的基礎上，結合我們的 SLAM 和 MotionEngine 軟件模塊，集成并測試這個解決方案，以調(diào)節(jié)和管理運動輸入。我們需要一個攝像頭和慣性測量傳感器，一個 CPU 和 DSP 。我們將 CPU 用來承載MotionEngine 和 SLAM 框架，并用 DSP 來執(zhí)行 SLAM 算法來減輕任務負擔。

為了更簡單的解釋，我將首先從 OrbSLAM 算法開始，這是一種廣泛使用的執(zhí)行開放源代碼的算法。它將執(zhí)行三個主要功能。跟蹤做(視覺的)逐幀注冊，并在當前地圖上定位新的幀。構圖將點添加到地圖，并通過創(chuàng)建和求解一組復雜的線性方程進行局部優(yōu)化。循環(huán)閉合通過在返回到曾經(jīng)到達過的點上進行修正來進行全局優(yōu)化。這是通過求解一組大型線性方程式來實現(xiàn)的。

其中一些功能可以非常有效地運行在CPU內(nèi)核的主機應用程序內(nèi)，同時還有你的應用程序所特有的控制和管理功能。某些功能必須在 DSP 處理器中運行才實用或獲得競爭優(yōu)勢。例如，跟蹤在可能在CPU 中管理 1 幀/秒 (fps)，其中特征提取占算法運行時間的 40%。相比之下，DSP 實現(xiàn)可管理 30幀/秒 (fps)，這種分辨率對于視頻和 IMU 之間的細粒度關聯(lián)非常重要。

這種優(yōu)勢的原因很容易理解。DSP 實現(xiàn)提供了非常高的并行處理能力，提供定點數(shù)/浮點數(shù)支持，這在跟蹤和求解線性方程中至關重要。此外，還有一個特殊指令集來加速特征提取。主機和 DSP 之間的簡單鏈接可以將 DSP 看作加速器，從而將密集型計算分流到 SensPro。

視覺融合 IMU

我們提供了兩個關鍵組件：使用 CEVA-SLAM SDK 產(chǎn)品的視覺SLAM 和 CEVA MotionEngine 軟件，該軟件可以非常精確地處理六個自由度中的三個自由度的IMU輸入。IMU 和視頻信息的融合取決于迭代算法，該算法通常是根據(jù)應用要求定制的。最后一步將視覺數(shù)據(jù)與運動數(shù)據(jù)聯(lián)系起來，以生成精確的定位和映射估計值。 CEVA 提供成熟的視覺SLAM 和 IMU MotionEngine軟件作為開發(fā)融合算法的堅實基礎。構成這樣的算法密集型功能將在DSP上運行最快，比如我們的SensPro2平臺。

測試原型

構建原型平臺后，將如何去測試?有多個 SLAM 數(shù)據(jù)集可用。Kitti 就是其中一個，EuroC 是另一個。在下面的例子中，我展示了 OpenCV 的實現(xiàn)與我們的 CEVA-SLAM SDK 實現(xiàn)的精度比較。您會想對您的產(chǎn)品做類似的分析。

融合您自己的方法

正如我前面提到的，構建 SLAM 平臺有許多方法。也許您不想從 OrbSLAM 開始，或者您想融合自研的算法或是差異化的算法。SensPro Sensor Hub DSP 均可支持。

原文標題：CEVA憑借SensPro Sensor Hub DSP協(xié)助客戶有效實現(xiàn)傳感器融合

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審核編輯：湯梓紅