オンデマンド・ウェビナー
GPU加速による自律型ロボットのリアルタイムSLAM 最適化
2025年7月10日（木）｜日本経済新聞 PDT午前8時｜EDT午前11時｜CEST午後17時
ウェビナー概要
長期的かつ大規模なSLAMアルゴリズムの実行時間を最適化することは、エッジコンピュートプラットフォームへのリアルタイム展開に不可欠です。SLAM出力のスループットを向上させることで、マップの更新速度を高速化し、迅速な意思決定シナリオを実現します。RTABMapは、自律移動ロボットの分野で使用されている最先端の一般的なSLAMアルゴリズムです。RTABMapには、複数のセンサー構成でライダーベースとビジョンベースのSLAMを実行できるコアSLAMライブラリが付属しています。本講演では、NVIDIAプラットフォーム上のGPUベースのライブラリを活用することで、PointCloudデータを使用したLidarベースのSLAMをどのように高速化できるかについて説明します。詳細な比較結果と方法論により、AMRアプリケーションにおいてRTABMap関数の実行時間をどのように短縮できるかについて理解を深めます。このウェビナーでは、リソースに制約のあるデバイス上でSLAMアルゴリズムを高速化する効果的な方法についてもご紹介します。
このウェビナーでは
- ライダーSLAMアクセラレーションのためのGPUベースのライブラリとフレームワークの探索
- GPUライブラリとRTABMapの統合、特に修正と最適化について
- GPUアクセラレーションがSLAM実行時間に与える影響を示すベンチマークと性能比較を提供する。
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スピーカー
Samarth ShuklaはParul Institute of Technologyでロボット工学とオートメーションの学士号を取得。ROS2フレームワークを使用した自律移動ロボット、ロボットマニピュレータ、SLAM、ナビゲーションに2年近く携わってきた経験を持つ。また、CUDAプログラミング、デジタルツインシステム、NVIDIA Isaac Simを使用したシミュレーションにも携わる。さらに、人工知能や機械学習を含むプロジェクトにも貢献し、開発業務ではC++、Python、GPUプログラミングを積極的に使用している。
ヴィシャール・バプカル
イーインフォチップス（アロー社）AIソリューションエンジニア
プネー大学コンピューターサイエンス学部卒業。AIコンピュータービジョン、知覚、ROS2フレームワークを使用したSLAMやナビゲーションなどのロボット操作に約4年の経験がある。また、画像分類、物体検出やセグメンテーション、CUDAプログラミング、NVIDIA Isaac Sim、Gazeboなどを使用したシミュレーションなど、3Dコンピュータビジョンをベースとした活動にも携わる。さらに、C++とPythonを用いたエッジデバイス上のGPUプログラミングを用いたAI/MLベースのパイプラインを含むプロジェクトにも貢献している。
