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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在车载激光雷达点云处理中的实时3D感知.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在车载激光雷达点云处理中的实时3D感知
摘要
激光雷达点云数据的实时处理是自动驾驶感知的核心环节，需要在毫秒级时间内从数十万点中检测出车辆、行人等目标。传统方案使用GPU处理点云数据，数据搬运能耗高、延迟大。本文针对车载激光雷达点云处理的实时性需求，设计了一种面向存算一体芯片的3D点云感知方案，通过存算一体阵列在存储域直接完成3D稀疏卷积的矩阵运算，将点云感知延迟降低至5ms以内，芯片功耗仅为5W，为自动驾驶提供了高能效的实时3D点云感知解决方案。
一、激光雷达点云处理的需求
1.1 点云数据量
主流激光雷达每秒产生约100-200万个点，每个点包含三维坐标和反射强度信息。3D目标检测模型（如PointPillars或VoxelNet）需要将点云体素化后执行3D稀疏卷积，计算量约为5-10GOPS/帧。
1.2 实时性要求
自动驾驶要求点云感知的延迟控制在50ms以内，目标检测的延迟越短，留给后续规划和控制的时间越充裕。在高速场景下，每减少10ms的感知延迟，制动距离可减少约0.3米。
二、存算一体点云感知方案
2.1 体素化加速
点云体素化在存算一体芯片的数字控制单元中执行，通过专用的硬件加速器将点云映射到体素网格中，体素化延迟为1ms，功耗为0.5W。
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