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感知系统的延迟优化.docx
资料介绍
感知系统的延迟优化
感知系统的端到端延迟是指从传感器曝光时刻到感知结果输出到决策模块之间的总时间。在自动驾驶系统中这个延迟直接决定了决策规划可用的时间窗口。当感知延迟为80毫秒时以120公里每小时行驶的车辆已经向前移动了约2.7米。减少感知延迟意味着系统能够更及时地响应前方突然出现的障碍物或突然减速的前车。感知系统的延迟优化涉及从硬件选型、算法设计到系统调度的全链路工程优化。
传感器曝光时间是感知延迟的起点。摄像头的曝光时间取决于环境照度。在光照充足的白天曝光时间通常在1至5毫秒。在夜间低照度环境下曝光时间可能延长到10至30毫秒。全局快门传感器可以在单次曝光中同时采集整个帧的所有像素,避免卷帘快门在不同行之间曝光时刻不同导致的运动畸变。全固态Flash激光雷达的单次曝光时间仅为纳秒级别,显著短于摄像头曝光时间,在为感知系统提供深度信息的同时天然具有出色的延迟表现。
传感器数据传输到域控制器的延迟受到接口带宽和传输链路的影响。GMSL接口通过同轴电缆传输摄像头数据时延迟在1至3毫秒,DMA传输将数据从接口直接送到内存而不经过CPU。消息队列和操作系统调度的影响需要谨慎管理避免传感器数据在内存中被缓存数十毫秒才被感知任务读取。
感知模型的推理延迟占总延迟的百分之六十以上。模型优化对推理延迟的控制效果最为显著。模型量化将推理精度从FP32降低到INT8后推理延迟缩短至原来的四分之一左右。模型剪枝移除贡献小的通道和层。计算图优化将多个连续的小算子融合为一个算子,减少中间结果的读写开销。在MobileNet和EfficientNet等轻量化骨干网络上运行的感知模型推理延迟可以控制在10至30毫秒。
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