【摘 要】
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最近几年,无人机研究进行快速的迭代创新,从大型无人机到小型无人机,从单机到蜂群,横跨多种领域以及机型。智能无人机逐渐成为了研究的重点方向,在自主搜救、复杂环境自搜索等领域上有着广泛应用。目前ARM+GPU双核架构成为了无人机使用的主流,因为可以进行高性能实时图像处理颇受青睐。旋翼无人机对功耗以及实时反应能力有着较高的要求,特别是在目标检测模块,需要低功耗、快速识别,因此对软硬件架构都提出了新的要求
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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最近几年,无人机研究进行快速的迭代创新,从大型无人机到小型无人机,从单机到蜂群,横跨多种领域以及机型。智能无人机逐渐成为了研究的重点方向,在自主搜救、复杂环境自搜索等领域上有着广泛应用。目前ARM+GPU双核架构成为了无人机使用的主流,因为可以进行高性能实时图像处理颇受青睐。旋翼无人机对功耗以及实时反应能力有着较高的要求,特别是在目标检测模块,需要低功耗、快速识别,因此对软硬件架构都提出了新的要求,在目前架构无法适配的情况下,本文基于目前正在研究的无人机项目,针对目标识别功能,提出一种更为适配的软硬件架构。基于整个无人机的目标检测要求,本文以YOLOv4卷积神经网络为核心和目标,分别从YOLO算法本身和硬件加速架构两个方面进行优化。首先是在YOLO算法上YOLOv4-tiny网络进行改进,增加网络深度提出一种新的Ua NET网络,提高在硬件上进行计算的效率,针对算法进行了召回率和精准度优化的改进,使得能更加搭配嵌入式平台。其次在硬件层次上,利用训练模型获取权值参数数据,采用Verilog HDL硬件描述语音方式设计网络部分层级加速器,作为实时目标检测系统的核心。其中,提出了“double BRAM”缓存结构,以最大限度地利用计算模块。并设计了一种新的并行结构的浮点转定点矩阵乘法器,将整个Float32转换成Int8,在硬件上加速了检测算法。最后,利用Xilinx的FPGA设计并仿真了上述Ua NET网络卷积神经网络推理加速器。并且,展示了无人机仿真场景中识别模块所起到的作用,结合在专门ASIC上同时仿真无人机所使用的的YOLO算法,且给出了结果的对比。本设计为基于Ua NET网络为无人机识别模块提供了一种可实行的硬件方案,兼顾到了FPGA的并行化调度,对工程实践有着参考意义,并在目前项目的部分领域得到了使用。
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