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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车载存算一体芯片的路径规划与运动控制加速.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车载存算一体芯片的路径规划与运动控制加速
摘要
自动驾驶的路径规划和运动控制需要在毫秒级时间内完成，传统的CPU串行处理方式难以满足实时性要求。本文针对车载路径规划的加速需求，设计了一种面向存算一体芯片的路径规划加速架构，通过在存算阵列中实现A*搜索算法的并行化加速和模型预测控制（MPC）的矩阵运算加速，将路径规划的延迟降低至2ms以内，芯片功耗仅为传统CPU方案的1/5，为车载存算一体芯片提供了高能效的路径规划与运动控制加速架构。
一、路径规划的计算需求
1.1 A*搜索算法
A搜索算法通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)在栅格地图中搜索最优路径。g(n)是起点到当前节点的实际代价，h(n)是当前节点到目标的启发式估计。在200×200的栅格地图中，A搜索的时间复杂度为O(NlogN)，在CPU上的执行时间约为5-10ms。
1.2 模型预测控制
MPC通过求解带约束的最优化问题，计算未来N个时间步内的最优控制序列。MPC的求解需要执行矩阵乘法和二次规划，计算量约为1-5GOPS/次。
二、存算一体加速架构
2.1 并行A*搜索
在存算一体芯片中，A搜索的开放列表（Open List）和关闭列表（Closed List）存储在RRAM阵列中。搜索过程中，启发式函数的计算在存算阵列中并行执行，多个节点的评估同时完成。并行A搜索的延迟为1ms，功耗为2W。
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