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基于GPU加速的多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位算法研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-24 20:25
  研究發(fā)展移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)不僅有著廣闊的市場需求,還有著重要的社會意義。與一個(gè)機(jī)器人相比,多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同工作有著更高的工作效率和魯棒性。而準(zhǔn)確且快速地定位多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)中每一個(gè)機(jī)器人的位置是整個(gè)系統(tǒng)安全高效工作的基礎(chǔ)。多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位通過充分利用機(jī)器人之間的測量信息進(jìn)一步提高了定位的準(zhǔn)確性和魯棒性。提高實(shí)時(shí)性是多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位研究中的重點(diǎn)之一。目前,GPU加速在深度學(xué)習(xí)、圖像處理、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域取得了良好的加速效果。因此,本文結(jié)合GPU加速技術(shù)研究如何提高多機(jī)器人協(xié)同定位算法的運(yùn)行速度。研究工作的主要成果如下:(1)針對用于單個(gè)機(jī)器人定位的粒子濾波算法,結(jié)合GPU硬件特點(diǎn),分析其并行性并提出了一種基于CUDA實(shí)現(xiàn)的并行粒子濾波定位算法,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提并行算法在1024個(gè)粒子時(shí)可以取得約4.6倍的加速效果,且隨著粒子數(shù)的增加,并行算法的加速效果愈加明顯。(2)深入研究了多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位算法——基于Gibbs采樣的協(xié)同粒子濾波(GSCPF)算法。構(gòu)建了基于UWB(超寬帶)技術(shù)的多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位實(shí)驗(yàn)平臺,并進(jìn)行了三個(gè)Turtlebot2機(jī)器人的實(shí)物實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明G...

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1亞馬遜Kiva機(jī)器人工作圖

圖1-1亞馬遜Kiva機(jī)器人工作圖

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文2使用協(xié)同定位也可以估計(jì)這些機(jī)器人的位置[3]。多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位是完成多機(jī)器人協(xié)同編隊(duì)、實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人協(xié)作導(dǎo)航、增強(qiáng)未知環(huán)境快速探索等等多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)能力的基石?焖俣志珳(zhǔn)地獲得每一個(gè)機(jī)器人的位置對多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)而言至關(guān)重要。定位精度較高的非參數(shù)多....


圖1-2鈦米消毒機(jī)器人Fig.1-2TaiMiDisinfectionRobot

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西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文2使用協(xié)同定位也可以估計(jì)這些機(jī)器人的位置[3]。多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位是完成多機(jī)器人協(xié)同編隊(duì)、實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人協(xié)作導(dǎo)航、增強(qiáng)未知環(huán)境快速探索等等多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)能力的基石?焖俣志珳(zhǔn)地獲得每一個(gè)機(jī)器人的位置對多移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)而言至關(guān)重要。定位精度較高的非參數(shù)多....


圖1-3CPU和GPU的浮點(diǎn)計(jì)算能力Fig.1-3FloatingPointComputingPowerofCPUandGPU綜上所述,論文將GPU并行編程技術(shù)引入多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位算法研究中,提高

圖1-3CPU和GPU的浮點(diǎn)計(jì)算能力Fig.1-3FloatingPointComputingPowerofCPUandGPU綜上所述,論文將GPU并行編程技術(shù)引入多移動(dòng)機(jī)器人協(xié)同定位算法研究中,提高

緒論3像處理,科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域兼取得了良好的加速效果。例如,通過使用GPU訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),訓(xùn)練時(shí)間可以縮短到CPU的1/8甚至更少。圖1-3CPU和GPU的浮點(diǎn)計(jì)算能力Fig.1-3FloatingPointComputingPowerofCPUandGPU綜上所述,論文將GPU并....


圖2-8Kogge-Stone并行前綴和算法示意圖

圖2-8Kogge-Stone并行前綴和算法示意圖

GPU并行粒子濾波機(jī)器人定位方法25在重采樣中需要根據(jù)權(quán)重w[k]求權(quán)重累加和c[k],可視為一個(gè)簡單連續(xù)前綴和操作,描述如下:c[k]=c[k-1]+w[k](2-11)其中k=0,1,...,N-1,N是數(shù)據(jù)的大校因?yàn)閏[k]的計(jì)算需要使用相鄰值,串行實(shí)現(xiàn)十分簡單但慢,并行計(jì)....



本文編號:3963462

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