自动化技术论文_一种用于SLAM的IMU状态优化加

文章摘要:自主定位是移动机器人实现完全自主移动的基础，其中的关键技术同步定位与建图（simultaneous localization and mapping， SLAM）备受关注，成为当前机器人领域的研究热点。惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）因具有不受外界环境影响的优势广泛应用在SLAM系统中。SLAM后端使用非线性优化方法进行IMU状态的优化，当状态数目较多时，会消耗大量的时间和能量，实际应用中存在实时性差、能耗高的问题。为解决该问题，本文在FPGA平台上设计了用于IMU状态优化的加速器。首先分析算法的数据流程实现电路和数据复用，再充分利用算法特有的稀疏特性实现计算简化和存储压缩，同时对于计算量最大的解方程步骤，硬件电路采用可配置设计，通过改变该电路模块的配置使加速器实现性能、功耗和资源使用的折中，满足不同场景的要求。在Xilinx ZC706平台上的实验结果表明，本文设计的加速器中应用于高性能场景的电路相比于Intel i5-8250U和Arm Cortex-A57处理器可以达到26.7倍和87倍的加速效果；应用于低功耗场景的电路，相比高性能电路功耗减少40%，加速效果分别为17.4倍和53.7倍。不同配置的电路相对于两个处理器平台均可节约能耗90%以上。

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论文DOI:10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0382

论文分类号:TP242

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