【摘 要】
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随着机器人技术的普及和发展,机器人的应用场景也在不断扩大。为了适应复杂多变的环境并能自主完成任务,机器人必须具备同步定位与地图构建（SLAM）能力。光束平差法（BA）是SLAM技术中最有效的一种解决方案,但是其庞大计算量带来的高延迟和高功耗的问题制约了其在嵌入式系统中的应用。为解决这一问题,本文在光束平差法的硬件设计上做了先行的探索。本文提出并实现了光束平差法的FPGA加速器。针对光束平差算法中计
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随着机器人技术的普及和发展,机器人的应用场景也在不断扩大。为了适应复杂多变的环境并能自主完成任务,机器人必须具备同步定位与地图构建（SLAM）能力。光束平差法（BA）是SLAM技术中最有效的一种解决方案,但是其庞大计算量带来的高延迟和高功耗的问题制约了其在嵌入式系统中的应用。为解决这一问题,本文在光束平差法的硬件设计上做了先行的探索。本文提出并实现了光束平差法的FPGA加速器。针对光束平差算法中计算复杂度与空间复杂度受三维特征点的共视值影响这一特点,提出了共视优化技术。通过统计数据集中三维特征点的共视值,设计基于共视值分布的硬件计算架构。针对优化算法需要在硬件上计算投影函数的雅各比矩阵,本文提出了一种解析微分和自动微分相结合的偏微分计算方法。该方法可以在计算雅各比矩阵的同时,求出残差和成本函数值,并支持猜测执行,从而有效简化算法流程,降低硬件设计复杂度,通过重用硬件资源来加速光束平差计算。实验结果表明,与嵌入式ARM平台相比本文设计的加速器具有7.56倍的性能提升,同时,计算BA所消耗的能量也减少了51.49%,更适用于性能和功耗受限的嵌入式场合。
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