Ingeniería Electrónica
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Ítem Texto completo enlazado Fast LiDAR data registration using GPUs(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-10-18) Huapaya Ávalos, Carlos Enrique; Carranza De la Cruz, César AlbertoEn los últimos años, la llegada de las cámaras de profundidad de bajo costo y sensores LiDAR ha incentivado a las industrias a invertir en estas tecnologías, lo cual incluye también mayor interés en investigaciones sobre procesamiento digital de señales. En esta ocasión, la reconstrucción tridimensional de túneles mineros utilizando LiDARs y un robot de auto-navegación ha sido propuesta como proyecto de investigación, y el presente trabajo forma parte en cargándose del alineamiento de nubes de puntos tridimensionales en tiempo real, un proceso que es más conocido como Registro de Nubes de Puntos. Existen muchos algoritmos que pueden resolver este problema, pero para el proyecto, el algoritmo solo necesita calcular la alineación fina y rígida. Al comparar los algoritmos de registro más avanzados, se encontró que el popular algoritmo ICP es el más adecuado para este caso debido a su alta robustez y eficiencia. Dentro de este algoritmo, se encuentran 3 pasos simples: relación, minimización y transformación, junto con una colección de variaciones de estos pasos que han sido desarrolladas a lo largo de las últimas décadas. Basándose en esto, en este trabajo se diseñó e implementó un algoritmo ICP paralelo en CPU y GPU. Además, las optimizaciones en recursos de memoria, ocupación de núcleos y el uso de la técnica de desenrollado de bucles para la implementación en GPU permiten que la implementación propuesta deI ICP alcance un rendimiento 95 veces más rápido que implementaciones de CPU altamente optimizadas.Ítem Texto completo enlazado Overlapping point cloud merge and surface reconstruction with parallel processing for real time application(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-05-26) Pérez Ramírez, Pierre Ramiro; Carranza De La Cruz, Cesar AlbertoCompañías mineras están en búsqueda constante de nuevas tecnologías para aumentar su productividad. Una de las tecnologías que les permite realizar la reconstrucción de la superficie sin poner en riesgo la vida de sus trabajadores es el uso de sensores LiDAR junto con plataformas móviles que les permiten rotar el sensor para realizar un escaneo completo de la estructura. Sin embargo, el procesamiento de los datos se realiza a través de ordenadores situados fuera de la mina, debido a su alto coste computacional, lo que se traduce en un alto coste de tiempo. En esta tesis presento como objetivo principal el diseño de un algoritmo paralelo para la fusión de nubes de puntos capturadas por un LiDAR y la reconstrucción de la superficie en tiempo real, con el fin de reducir el tiempo de procesado, teniendo en cuenta información a priori del patrón de barrido de los puntos. En la literatura se pueden encontrar algoritmos para la reducción de la densidad de puntos, sin embargo, en esta tesis, propongo la idea de suprimir estos puntos basándome en el principio de que la etapa de registro entre cada escaneo puede ser obtenida por un sistema de medición correctamente establecido, por lo tanto, no es necesario utilizar ningún algoritmo ICP. Además, a diferencia de los algoritmos genéricos de reconstrucción de superficies, propongo un nuevo algoritmo que utiliza la información a priori del sistema de escaneo que permite obtener la reconstrucción triangular en un tiempo menor al tiempo de escaneo del LiDAR. Este algoritmo se implementará en un ordenador desktop con el uso de GPUs proporcionadas por NVIDIA para evaluar su rendimiento y, también, se implementará en una Jetson Nano con datos de una mina socavón real. Finalmente, proporcionaré algunas recomendaciones y consideraciones a tener en cuenta en las etapas de evaluación del algoritmo secuencial, codificación del algoritmo paralelo e implementación en GPUs.