Probabilistic volumetric mapping (PVM) represents a 3D environmental map for an autonomous robotic navigational task. A popular implementation such as Octomap is widely used in the robotics community for such a purpose. The Octomap relies on octree to represent a PVM and its main bottleneck lies in massive ray-shooting to determine the occupancy of the underlying volumetric voxel grids. In this paper, we propose GPU-based ray shooting to drastically improve the ray shooting performance in Octomap. Our main idea is based on the use of recent ray-tracing RTX GPU, mainly designed for real-time photo-realistic computer graphics and the accompanying graphics API, known as DXR. Our ray-shooting first maps leaf-level voxels in the given octree to a set of axis-aligned bounding boxes (AABBs) and employ massively parallel ray shooting on them using GPUs to find free and occupied voxels. These are fed back into CPU to update the voxel occupancy and restructure the octree. In our experiments, we have observed more than three-orders-of-magnitude performance improvement in terms of ray shooting using ray-tracing RTX GPU over a state-of-the-art Octomap CPU implementation, where the benchmarking environments consist of more than 77K points and 25K~34K voxel grids.


翻译:自动机器人导航任务3D环境地图( PVM ) 。 机器人社区为此广泛使用奥克托马普( Octomap) 等大众执行工具。 奥克托马普( Octomap) 依靠奥克特里( octree) 代表PVM, 其主要瓶颈在于大规模射线射击, 以确定基底的体积反oxel 网格的占用情况。 在本文中, 我们提议基于 GPU 的射线射击, 以大幅改善奥克托马普( Octomap) 的射线射击性能。 我们的主要想法是使用最近的 RTXPU( RTXPU), 主要是为实时摄影现实计算机图形图形和随附的图像 API( 被称为 DXR ) 。 我们的射线击第一张在给给给定的奥克罗斯( AAABBB) 上一组轴心框( ABBs), 并使用大规模平行射线射击射击射击射击射击射击射击射击射击场射击场射击场射击场射击场射击场, 25K 。 我们观察了三轮的校方 。

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