FPGA 学习系列（19）：FPGA 在自动驾驶中的应用

FPGA 学习系列（19）：FPGA 在自动驾驶中的应用

随着自动驾驶技术的飞速发展，车辆对高性能计算的需求也日益增加。为了实现实时的环境感知、决策与控制，自动驾驶系统必须处理大量的传感器数据，并进行复杂的计算。这些计算通常需要高速并行处理，尤其是计算机视觉和深度学习模型的推理任务。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活、高效且低功耗的硬件平台，逐渐成为自动驾驶系统中加速计算任务的重要工具。本文将探讨 FPGA 在自动驾驶中的应用，尤其是在环境感知、深度学习推理和传感器融合等方面的优势。

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1. 自动驾驶中的计算挑战

1.1 传感器数据处理

自动驾驶系统需要同时处理来自不同传感器（如摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等）的数据。这些数据通常需要经过实时的处理和分析，以确保驾驶决策的准确性和及时性。例如：

• 计算机视觉：从摄像头中提取物体、车道、交通标志等信息，识别并分类各种道路障碍。
• 雷达和激光雷达处理：处理雷达和激光雷达数据，检测周围的物体及其距离、速度等信息。

这些任务通常涉及大量的矩阵计算、卷积操作以及深度学习模型推理，要求硬件平台具有极高的计算能力。

1.2 复杂的深度学习推理

自动驾驶系统中，深度学习被广泛应用于目标检测、路径规划、决策算法等方面。常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）需要大量的计算资源，特别是在实时推理任务中，系统需要在毫秒级别内给出决策。FPGA 提供的并行计算能力和低延迟特性，使其成为加速深度学习推理的理想选择。

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2. FPGA 在自动驾驶中的应用领域

2.1 环境感知与计算机视觉加速

计算机视觉是自动驾驶系统中不可或缺的一部