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车规计算芯片的传感器融合计算引擎.docx
资料介绍
车规计算芯片的传感器融合计算引擎
一、多传感器融合的层级结构
传感器融合是自动驾驶系统中计算最密集且算法最复杂的环节之一。融合架构通常分为三个层级：数据级融合（Level 1）直接在原始传感器数据层面进行融合，需要极高的数据带宽和计算吞吐；特征级融合（Level 2）在各传感器独立完成特征提取后进行特征层面对齐和关联；决策级融合（Level 3）各传感器独立做出感知判断后，在决策层面进行投票和综合。
2026年主流的自动驾驶系统采用 特征级融合 作为主要方案，特别是在基于BEV（鸟瞰图）的感知框架中。各摄像头的图像特征和雷达/激光雷达点云特征通过可学习的变换映射到统一的BEV空间，在此空间中进行特征对齐和融合。这一过程对计算芯片的要求极高——多路特征图的BEV变换涉及大量的坐标映射和插值操作，需要NPU或专用加速器支持高效的异构体素池化（Voxel Pooling）运算。
二、BEV感知与Transformer融合
BEV感知范式 正在成为自动驾驶感知的主流方案。其核心思想是将各摄像头捕获的透视视角特征通过Transformer的交叉注意力机制转换为俯视视角的BEV特征表示。典型的BEV感知模型（如BEVFormer、UniAD）包含：图像特征提取骨干网络、BEV Query初始化、可变形注意力跨视角融合、时序融合模块和任务头。
在计算芯片上部署BEV模型面临严峻挑战。可变形注意力 操作涉及大量的不规则内存访问——每个BEV Query需要查询多个视角的多个特征点，特征点的投影位置随车辆运动动态变化，难以通过常规的卷积加速器高效处理。解方案是设计专用的 BEV融合引擎，在硬件层面实现BEV Query的坐标投影计算、特征采样和跨视角注意力聚合，将这一复杂操作的延迟从软件实现的数十毫秒缩短至数毫秒。
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