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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的存算一体芯片在自动驾驶感知系统中的实时处理.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的存算一体芯片在自动驾驶感知系统中的实时处理
摘要
自动驾驶感知系统需要在毫秒级延迟内处理来自摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多类传感器的融合数据，对计算芯片的实时性、能效和可靠性提出了极高要求。存算一体芯片的高能效和低延迟特性使其成为自动驾驶感知系统的理想计算平台。本文针对自动驾驶感知系统的实时处理需求，设计了一种面向存算一体芯片的多传感器融合感知架构，通过存算一体阵列实现图像、点云和雷达数据的端到端处理，感知延迟低至5ms，功耗仅为传统GPU方案的1/10，满足L4级自动驾驶的实时性要求。
一、自动驾驶感知的计算需求
1.1 多传感器数据融合
L4级自动驾驶系统通常配备6-12个摄像头、1-3个激光雷达和5-8个毫米波雷达。摄像头每秒产生约30帧1920×1080的图像数据，总数据率约2GB/s；激光雷达每秒产生约100万个点，总数据率约100MB/s；毫米波雷达每秒产生约1万个目标点，总数据率约1MB/s。多传感器数据需要在毫秒级时间内完成融合，提取环境中的物体位置、类别和运动状态。
1.2 实时性要求
自动驾驶感知系统的延迟要求极为严格。从传感器数据采集到感知结果输出，端到端延迟必须控制在100ms以内，其中感知计算延迟通常要求在50ms以内。在高速行驶场景中（时速120km/h），每增加10ms延迟，制动距离增加约0.33米。因此，感知系统的实时性直接关系到行车安全。
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