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车规级计算芯片的车辆智能驾驶BEV感知与Transformer模型NPU加速芯片技术.docx
资料介绍
车规级计算芯片的车辆智能驾驶BEV感知与Transformer模型NPU加速芯片技术
BEV感知模型在2026年已成为L2+级以上智驾方案的主流感知架构。车规SoC的NPU内部集成了针对Transformer模型优化的专用加速单元。输入的多路摄像头图像经骨干网络提取多尺度特征后通过视角变换模块映射至统一的BEV空间中。视角变换在NPU中的坐标映射加速器通过预计算查找表在硬件中完成，将透视空间中的图像特征投影至BEV网格。BEV空间中的时序融合模块将当前帧的BEV特征与历史帧特征通过可变形注意力机制融合。NPU内部的时序融合加速器在硬件中维护一个环形历史特征队列。BEV特征经过检测头和轨迹预测头的解码后生成包含目标类型和位置和朝向和速度等参数的完整环境模型，感知延迟被压缩在数十毫秒的帧周期内。
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| 258-车规级计算芯片的车辆智能驾驶BEV感知与Transformer模型NPU加速芯片技术.docx | 37K |
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