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智能机器人同步定位与建图专用芯片研究综述

智能机器人同步定位与建图专用芯片研究综述

作     者:刘炳强 沈梓煊 王继鹏 肖健 谭玉龙 何再生 许登科 王珂 瞿卫新 王超 孙立宁 LIU Bingqiang;SHEN Zixuan;WANG Jipeng;XIAO Jian;TAN Yulong;HE Zaisheng;XU Dengke;WANG Ke;QU Weixin;WANG Chao;SUN Lining

作者机构:华中科技大学光学与电子信息学院武汉430074 华中科技大学未来技术学院武汉430074 珠海一微半导体股份有限公司珠海519000 哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室哈尔滨150001 苏州大学机电工程学院苏州215006 苏州大学相城机器人与智能装备研究院苏州215131 

基  金:国家重点研发计划机器人环境建模与导航定位专用芯片及软硬件模组(2019YFB1310000) 武汉市科技重大专项“卡脖子”技术攻关项目(2022010402020045) 华中科技大学交叉研究支持计划(2024JCYJ036) 华中科技大学未来技术太湖创新基金(HUST:2023B6) 

出 版 物:《集成电路与嵌入式系统》 (Integrated Circuits and Embedded Systems)

年 卷 期:2024年第24卷第11期

页      码:1-14页

摘      要:机器人是新质生产力的革命性引擎,正在重塑人类的生活和工作。同步定位与建图技术(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)能够使机器人在未知环境中自主导航并构建周围环境的地图,是自主移动机器人实现智能化的基石。然而,SLAM算法复杂且运算量大,基于通用芯片方案实现存在延时长、功耗高的问题,不能满足自主移动机器人,尤其是小型、微型、纳型机器人的实时性、体积和功耗需求。因此,设计专用芯片加速计算密集的SLAM算法在近年来受到学术界和产业界的高度关注。本文首先从SLAM技术的基本概念和应用场景出发介绍了SLAM算法需要硬件加速的必要性,接着从算法和专用芯片设计两个角度出发梳理了SLAM技术的研究现状与发展趋势,接着重点讨论了SLAM专用芯片研究的技术挑战与解决方案,对未来发展给出了建议。

主 题 词:机器人 同步定位与建图 专用芯片 硬件加速 SLAM 

学科分类:080903[080903] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D O I:10.20193/j.ices2097-4191.2024.0027

馆 藏 号:203154371...

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