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VSLAM 프로젝트

✅ : 채택

💡 아우디의 요구사항
우리는 VSLAM으로 주행 중 자동차의 위치 정보를 뽑아서, 우리의 딥러닝 시스템의 Ground truth 정보로 사용하고 싶습니다. ORB-SLAM을 사용하는데, CPU를 너무 많이 사용하기도 하고 속도도 너무 느리더군요.

💡 적은 계산량으로 빠르게 돌면서 자동차의 pose 정보를 뽑는 알고리즘을 만들어 주세요

프로젝트 설명 및 가이드

프로젝트_안내.pptx-2.pdf

요구사항

  • 우리는 VSLAM으로 주행 중 자동차의 위치 정보를 뽑아서, 우리의 딥러닝 시스템의 Ground truth 정보로 사용하고 싶습니다.
  • ORB-SLAM을 사용하는데, CPU를 너무 많이 사용하기도 하고 속도도 너무 느리더군요.
  • 적은 계산량으로 빠르게 돌면서 자동차의 pose 정보를 뽑는 알고리즘을 만들어주세요.

질문사항

  • 연산 속도에 대한 정량적인 지표가 있는지
  • cpu 점유율에 대한 정량적인 지표가 있는지
  • 알고리즘으로 도출된 pose 값들에 대해 평가할 수 있는 평가지표나 데이터가 있는지
  • 카메라 마다 왜곡을 보정할 때의 고유한 설정값(intrinsic matrix)이 다른데 사용되는 값이 있는지, 아니면 신경안써도 되는지
  • Pose 정보에 대한 원하는 데이터 형태가 있는지
  • Mapping이 필요한지, visualizing 해야 하는지, 아니면 pose 정보만 원하시는지
  • Back-end 에서 RANSAC, ProSAC, LoRANSAC 예제코드를 받을 수 있는지

보너스포인트

  • KITTI 데이터셋에서 돌 수 있게 프레임워크 개량 (+50점)✅
  • PC 웹캠 / 리얼센스 카메라로 실시간 데모가 가능하게 개량 (+100점)
  • 자이카에서 돌 수 있게 프레임워크 개량 (+100점)
  • 정확도 개선 (+50점)
  • 속도 개선 (+50점)✅
  • 오프라인 시각화 가능 (+50점)✅
  • 실시간 시각화 가능 (+100점)✅
  • 아키텍처 / 알고리즘 재사용성 개선 (+100점)✅
  • 안정성 확보 - CI/CD 및 유닛테스트 (+100점)
  • 다른팀에게도도움이될수있는자료정리및공유(+50점)✅
  • 오픈소스를참고해직접VSLAM파이프라인을설계및구현–최소2모듈이상변경(+150점)
  • 고객의 갑작스러운 요구사항 1 달성 (+100점)✅
  • 고객의 갑작스러운 요구사항 2 달성 (+200점)

프로젝트 일정

프로젝트 일정

ORB_SLAM2✅

  • 요구 사항에 맞는 가벼운 성능의 Feature detector를 사용하기 위해 결정
  • 원문 ORB_SLAM2를 기준으로 성능을 점차 향상 시키기로 결정
  • Scale-invariant
  • Rotation-invariant

GitHub - Windfisch/ORB_SLAM2: Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities

  • 실행 장면

    Untitled

성능 측정 방법 → Easy profiler✅

easy_profiler 사용 메뉴얼

정확도 시각적 표현 → EVO✅

[EVO(2D map) https://github.com/MichaelGrupp/evo](https://www.notion.so/EVO-2D-map-https-github-com-MichaelGrupp-evo-8670069910084a74a161b54f65ffed06)

성능 향상을 위해 적용한 방법

  1. 파라미터 변경✅

    파라미터 변경

  2. OpenMP✅

    openmp 적용/비적용

  3. Gaussian blur✅

  4. OpenCL

  5. BA 부분 최적화

  6. FAST detection 재사용 부분 삭제

중간 결과

중간발표자료

최종 발표 자료

최종 발표

pure ORB2 성능

  • cpu

    Untitled

  • Total time

    Untitled

  • sigle tracking time

    Untitled

  • 정확도

    • trajectory

      Untitled

    • ATE

      Untitled

    • RPE

      Untitled

ORB2에서 개량한 부분

  • thresholds 값 조정

    defaut value: 12

    • thresholds 별 속도 비교
    • bottleneck
    • bottleneck 분석 및 해결과정
    • 갑작스러운 요구사항 1
    • 최적 threshold 도출
    • 성능향상확인

  • feature수 제한

    default value: 2000

    100씩 줄여가며 실행

    • 최적 feature 도출과정
    • 성능실험

  • OpenMP 사용한 병렬처리

    • 병렬처리 함수선정

    VSLAM%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%86%A8%E1%84%90%E1%85%B3%20243b621127a4460391c9f45279c2f3c0/Untitled%206.png

    💡 ExtractORB < operator < ComputeKeyPointsOctTree 에서 시간이 오래 걸리는 것을 확인. Loopclosing 에서도 시간이 걸릴 것으로 판단되어ComputeKeyPointsOctTree, LoopClosing 부분으로 선정

    💡 ExtractORB < operator < ComputeKeyPointsOctTree 에서 시간이 오래 걸리는 것을 확인. Loopclosing 에서도 시간이 걸릴 것으로 판단되어ComputeKeyPointsOctTree, LoopClosing 부분으로 선정

    • bottleneck (core dump)

      VSLAM%20%E1%84%91%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A6%E1%86%A8%E1%84%90%E1%85%B3%20243b621127a4460391c9f45279c2f3c0/Untitled%207.png

      ⚠️ 코어덤프 발생. 연산량이 많아 메모리 management에 문제가 발생한 것으로 판단.

      💡 가장 안쪽 for문부터 순차적으로 병렬처리 구간을 늘려 core dump 발생 전까지 설정.

    • 성능향상 확인

      • cpu

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      • total time

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      • single frame time

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      • 정확도

        • trajectory 이미지

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        • ATE

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        • RPE

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pure ORB와 개량 ORB의 성능비교

  • cpu

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  • total time

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  • single frame time

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  • trajectory 이미지

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  • APE

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  • RPE

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최종 결과

  • 속도 향상 퍼센트
    • 평균 365 → 292 : 20% 향상

코드 간단한 실행 방법

https://github.com/anecjong/orb-slam-yaml-to-evo

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