面向实时 LiDAR 点云处理的 FPGA 上的 PointNet
信号处理
2020-06-02 v1
摘要
LiDAR 传感器已广泛应用于自动驾驶车辆的多种模态中，如感知、建图与定位。本文提出一种基于 FPGA 的深度学习平台，用于面向自动驾驶车辆的实时点云处理。Velodyne LiDAR 传感器的软件驱动被修改并移入片上处理器系统，而可编程逻辑被设计为定制的硬件加速器。作为点云处理的最先进深度学习算法，PointNet 被成功实现于所提出的 FPGA 平台上。面向 Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 开发板，PointNet 的 FPGA 实现在分类与分割上分别达到 182.1 GOPS 和 280.0 GOPS 的计算性能。所提设计可支持每帧最多 4096 个点的输入。分类处理时间为 19.8 ms，分割为 34.6 ms，满足现有大多数 LiDAR 传感器的实时性要求。
引用
@article{arxiv.2006.00049,
title = {PointNet on FPGA for Real-Time LiDAR Point Cloud Processing},
author = {Lin Bai and Yecheng Lyu and Xin Xu and Xinming Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00049},
year = {2020}
}
备注
This paper has been accepted by ISCAS 2020