通过并行性实现实时激光雷达数据包解码与重建的硬件加速

《IEEE Embedded Systems Letters》：Hardware Acceleration of Real-Time LiDAR Packet Decoding and Reconstruction via Parallelism

LiDAR传感器通过并行解码技术实现FP16格式点云数据高效转换，其Ultra96-V1 FPGA实现方案在处理速度（提升3.68倍）和能效（提升20.4%）上均优于现有方案，同时保持测量精度。

　　

摘要：

光检测与测距（LiDAR）传感器能够提供精确的深度信息，并且在恶劣的天气条件下仍能保持良好的性能，这使得它们在三维空间感知中至关重要。LiDAR传感器每秒可以生成数百万个点；然而，要实现实时处理，需要快速且无缝地准备用于深度学习模型的点云数据。在本文中，我们介绍了一种快速且高效的硬件设计，该设计能够解码LiDAR数据包，并利用数据包解码中的固有并行性将点云重建为IEEE 754半精度浮点数（FP16）格式。就单个LiDAR数据包的处理时间而言，我们基于Ultra96-V1 FPGA的实现平均性能比现有的基于软件的方法高出1.42倍，生成浮点数据的速度提高了3.68倍，同时功耗效率提高了20.4%，并且距离测量结果的精度也在可接受的范围内。