【摘 要】
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移动机器人安全自主工作要求系统能够进行智能地图绘制、快速定位和避障,需要准确且实时地感知环境信息,而像素级的场景感知则可以为其提供更多的信息。基于深度学习的语义分割和单目深度估计任务在像素级场景感知问题上取得了很好的成绩。为了在资源和续航受限的嵌入式场景下快速而准确地完成语义分割和单目深度估计任务,从硬件加速器设计和轻量化神经网络设计两个方向开展了深入研究。对比主流的硬件加速平台,选择低功耗且高算
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移动机器人安全自主工作要求系统能够进行智能地图绘制、快速定位和避障,需要准确且实时地感知环境信息,而像素级的场景感知则可以为其提供更多的信息。基于深度学习的语义分割和单目深度估计任务在像素级场景感知问题上取得了很好的成绩。为了在资源和续航受限的嵌入式场景下快速而准确地完成语义分割和单目深度估计任务,从硬件加速器设计和轻量化神经网络设计两个方向开展了深入研究。对比主流的硬件加速平台,选择低功耗且高算力的FPGA作为硬件加速器。设计了以XCZU2CG芯片为核心的硬件加速电路,并基于硬件电路设计进行加速器软件系统的搭建,包括集成DPU的FPGA工程设计和嵌入式Linux系统的搭建。针对语义分割任务,分析了几种常用的轻量级语义分割模型的网络,再基于所设计的加速电路的硬件性能对ENet模型进行改进。在Cityscapes数据集上训练和测试了这几种轻量级语义分割模型,并对其精度与推理速度进行对比分析。针对单目深度估计任务,对轻量级单目深度估计Py D-Net模型进行了改进优化设计。在KITTI数据集上训练和测试了改进后的模型,与常用模型的深度估计精度进行比较与分析。对轻量化的语义分割和单目深度估计模型进行量化、编译,并且部署在所设计的加速电路上。部署后的模型精度损失在3%左右,运行速度比CPU快20倍,比树莓派快80倍。总功耗为4.53W,满足低功耗的需求。在实际场景下,轻量级语义分割和单目深度估计模型也能保持良好的效果。
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