3D Mapping の負荷について

tanacchi commented 5 years ago

マシンに求められる性能

ストレージに 50GB 以上の余裕があること
メモリ 8GB 以上

現状発生しているトラブル

@tanacchi の PC ではマップ作成時にメモリが溢れて死ぬ

打開策　＋（問題点）

Nodelet を用いてリソース節約（やり方をまだ知らない）
1年生の高スペック PC を用いる（最悪 Windows 飛ばすことになる）
PCD の更新分だけをセーブするようにし、あとで統合する
TX2 を利用する（他の機器との接続が確認できていない。ストレージ足りない＆外付けでは速度が足りない）

yasu80 commented 5 years ago

メモリの増設が手っ取り早いのでは？だいたい4000円くらいです。これくらいなら折半してもいいような。

http://amzn.asia/d/4zH3ZRo

tanacchi commented 5 years ago

1年生マシンを使わせてもらえることになりました。

yasu80 commented 5 years ago

一回生のマシンもメモリが8GB入ってるとは考えにくいのですが…

tanacchi commented 5 years ago

入　っ　て　ま　し　た

tanacchi commented 5 years ago

ただ、８GBあったところで足りる保証がないので

blam_slam が /blam/blam_slam/octree_map を Publish するのをやめさせる
/blam/blam_slam/octree_map_updates (PointCloud2) を各々 pcd ファイルに保存
（多分自分が書くことになるんだろうけど）そのファイルを統合し1つの pcd ファイルとして保存する

という工程を踏めば確実かと思われます。

yasu80 commented 5 years ago

人権ガン積みくそつよマッシーンで殴る作戦、了解しましたうひゃひゃ～

動作推奨環境で動かないってことも考えづらいのですが…了解です

tanacchi commented 5 years ago

Map の resolution (粒度) を低くすることで対処できそうです。一応 pcd ファイルを統合する方法はわかりましたが /blam/blam_slam/octree_map はどのみち Publsh されるので一緒。（Publish させないように変更する手もあるが）

tanacchi commented 5 years ago

/blam/blam_slam/octree_map を Publsh させないようにしましたがリソースを食いまくるのに変わりはありませんでした。

粒度を落として自己位置推定が機能するかの検証が必要です

tanacchi commented 5 years ago

マップの粒度を落とす方向で行くことにしましたので閉じます。

tanacchi commented 5 years ago

/blam/blam_slam/octree_map を Publsh さ> せないようにしましたがリソースを食いまくるのに変わりはありませんでした。

訂正します。データを生成させないようにするのを忘れました

tanacchi commented 5 years ago

結局、ソリューションとして2通りあります

マップの粒度を減らす
細切れにして統合する

後者は今のところコーティング中

もっとも 2D mapping の完成を優先させるべきですが

tanacchi commented 5 years ago

一応 pcd ファイル統合ツールはできつつありますが、結局読みだすタイミングでメモリが圧死してるのでやはり粒度を減らす方向が妥当かと思います。

tanacchi commented 5 years ago

マップ作成時に注意することですが僕のマシンだけの話かもしれませんけど普通に bag を再生してしまうと、自己位置推定のための処理が間に合わないのか知りませんが、破綻します。

また map の resolution を半分にして、 bag 再生のレートを半分にすると（処理時間が２倍）同程度の粒度の map が生成されるようです。

自己位置推定の精度は圧倒的にこのやり方が良いです。メモリの消費量は若干こっちの方が少ないか？

要するに

resolution を必要最低限に下げる
bag 再生のレートを可能な限り下げる

といけそう

tanacchi commented 5 years ago

resolution : 1.5 rosbag rate : 0.5

で何とかメモリが溢れずに、かつ自己位置推定も発散せずにマップ生成ができました。雑木林で自己位置がズレる模様もう少し点群の密度を上げたいところ。 1年生マシンならうまくいくかしら

tanacchi commented 5 years ago

マップを細切れにする手法は、update される点群がそれまでに蓄積されたマップデータをもとに生成されているとソースコードからわかりましたのでボツです。

tanacchi commented 5 years ago

@syu-kwsk 君のPCならある程度の粒度でマップ生成が可能とわかりました。結局、

resolution を下げる
bag 再生のレートを可能な限り下げるというのが現状での解決策となります。

閉じます。

CIR-KIT / fifth_robot_pkg