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视觉SLAM应用的硬件/软件协同设计

DOI：10.1007/s11554-018-0836-2 期刊：Journal of Real-Time Image Processing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 基于视觉的高级驾驶辅助系统（ADAS）自2000年代出现以来，随着现成低成本摄像头的普及，正越来越多地集成到量产车中。但ADAS大多仅实现特定基础功能，如车道偏离预警或车距控制。若能集成符合ADAS约束条件（高吞吐量、低功耗、小尺寸设计）的精准定位与建图功能，将为车载高速障碍物检测、识别与追踪铺平道路。虽然机器人学界已广泛研究SLAM问题，但符合ADAS相关约束的嵌入式实际应用极少。本文首次在单芯片异构架构上实现了满足这些约束的3D单目EKF-SLAM处理链。为此我们采用标准协同设计方法（Shaout等人2009年提出的异构嵌入式系统软硬件协同设计规范与建模），并适配于此类复杂处理链的通用实现。优化后的方法包含硬件在环方案，能基于系统规则逐步集成硬件加速器。我们还为所有图像处理功能及滤波过程中的代数运算设计了原创硬件加速器。
作者： Jonathan Piat，Philippe Fillatreau，Daniel Tortei，Francois Brenot，Michel Devy
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

在单颗片上系统(SoC)的异构架构上实现首个三维单目EKF-SLAM链路，满足ADAS(高吞吐量、低功耗和小设计尺寸)的约束条件。

研究成果

该论文成功在异构架构上实现了完整的单目3D EKF-SLAM系统链，满足ADAS的约束条件。所提出的协同设计方法具有通用性，可复用于任何异构架构上的高级图像处理系统链。研究开发并验证了针对图像处理和代数运算的专用硬件加速器，在资源消耗与性能之间取得了良好平衡。

研究不足

最初的纯软件原型由于FIFO通信延迟以及从存储介质获取图像所需的时间，未能达到目标吞吐量。设计占位面积和功耗也是需要优化的限制因素。

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