Abstract-The latency of a perception system är avgörande för en robot som utför interaktiva uppgifter i dynamiska mänskliga miljöer. Vi presenterar MOPED, ett snabbt och skalbart perceptionssystem för objektigenkänning och pose assessment. MOPED bygger på Poseseq, en toppmodern objektigenkänningsalgoritm, som visar en enorm förbättring i skalbarhet och latens utan att offra robusthet. Vi uppnår detta med både algoritmiska och arkitekturförbättringar, med en ny funktion matchande algoritm, en hybrid GPU / CPU arkitektur som utnyttjar parallellism på alla nivåer, och en optimerad resurs schemaläggare. Med samma standard hårdvara, uppnår vi upp till 30x förbättring på verkliga scener.
REF presenterar ett snabbt och skalbart perceptionssystem för objektigenkänning och utgör en uppskattning.
MOPED: A scalable and low latency object recognition and pose estimation system
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}