PI-BA：基于共观测优化的嵌入式 FPGA 束调整加速
图像与视频处理
2019-05-08 v1 机器人学
摘要
束调整（BA）是一种基础的优化技术，用于许多关键应用，包括三维场景重建、机器人定位、相机标定、自动驾驶、空间探索、街景地图生成等。本质上，BA 是一个联合非线性优化问题，并且可能消耗大量时间与功耗，尤其对于大规模优化问题。以往提升 BA 性能的方法严重依赖并行处理或分布式计算，以更高的功耗换取更高的性能。本文中我们提出 π-BA，这是首个在嵌入式 FPGA-SoC 上软硬件协同设计的 BA 引擎，其利用定制硬件实现更高性能与功耗效率。具体而言，基于我们在 BA 问题中并非所有点都出现在所有图像上的关键观察，我们设计并实现了一种共观测优化（Co-Observation Optimization）技术，通过优化内存与计算资源的使用来加速 BA 运算。实验结果证实 π-BA 在性能与功耗方面均优于现有软件实现。
引用
@article{arxiv.1905.02373,
title = {PI-BA Bundle Adjustment Acceleration on Embedded FPGAs with Co-observation Optimization},
author = {Shuzhen Qin and Qiang Liu and Bo Yu and Shaoshan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02373},
year = {2019}
}
备注
in Proceedings of IEEE FCCM 2019