OpenCl/CUDA算法加速
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点云SLAM
目前工作领域为高精SLAM和点云数据处理相关行业，定位算法负责人。读研期间主要图像处理和三维点云数据处理方向的研究学习，工作以来一直在三维点云数据处理、三维重建、机器人感知、机器状态估计、SLAM 以及相关三维成像设备标定等相关三维领域的算法研究工作，熟悉PCL、 Open3D、OpenCV和CloudCompare等二、三维处理库
熟悉 CUDA/OpenCL 加速技术，对 LIO-SAM 系列、 VINS-Mono和ORB-SLAM 相关的 SLAM 技术研究开发应用到实际产品中，熟练使用G2O、Ceres和 GTSAM 优化库和数值优化原理。可商务合作，欢迎私聊！
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OpenCL程序完整例子
#include<iostream>#include "common.h"#define DATA_SIZE 8388608using namespace std;int valuesOK(UserData* to, UserData* from) { for (int i = 0; i < DATA_SIZE; ++i) { if (to[i].w != from[i].w) return 0; } return 1;}int buff.原创 2021-07-10 18:30:03 · 1067 阅读 · 0 评论 -
OpenCL简单入门
一、前言最近在做三维点云处理方面的项目，对于三维数据方面的处理来说是非常耗时的，为了加快项目算法的处理速度，于是充分发挥计算机的GPU处理性能，在对项目算法中的不同模块采用了Opencl和CUDA加速技术。这篇只在这里记录Opencl部分，后续会更新CUDA部分。一如既往，从简单的入门开始，下面将分小节开始。二、OpenCL的相关概念OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU、GPU或其他类型的处理器组成。OpenCL由一门用于编写kernels （在OpenCL设备上运行原创 2020-12-04 18:28:20 · 4932 阅读 · 0 评论