适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法技术

本发明专利技术涉及一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，包括：步骤S1：获取输入特征，其中，输入特征由对应于探测器阵列各像素的脉冲宽度调制信号组成；步骤S2：读取预配置的对应于各像素的权重，基于每个像素的输入特征和权重，进行像素内乘法，并依次进行单列求和与多列求和得到卷积结果；步骤S3：进行权重移位，并重新进行像素内乘法并累加，得到多个卷积结果，并将所有卷积结果组合作为输出特征图。与现有技术相比，本发明专利技术使用近感知的计算方法，大幅降低了对原始特征进行迁移和变换产生的延迟和功耗，具有较广泛的应用和研究价值。值。值。

【技术实现步骤摘要】
适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法


[0001]本专利技术涉及激光雷达领域，尤其是涉及一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法。

技术介绍

[0002]人工智能广泛应用于各个领域，在智能感知、图像传感、图像处理等领域中，各种基于人工智能的算法大多以卷积计算作为主要算子。传统的卷积计算方法要求权重矩阵在输入特征图上滑动，通过乘累加操作完成计算。为了对卷积计算进行优化，在如GPU或者大多通用NPU中，都会先对原始输入特征进行变形，将输入特征迁移到计算阵列中，再利用阵列高并行度的特点加速卷积计算。此过程中数据的变形和迁移，是计算过程中延迟和功耗的主要因素。
[0003]在智能感知系统中，如激光雷达探测的部分应用中，有较高的低延迟和低功耗需求，使用GPU或NPU等传统方法无法满足。为了避免从激光雷达阵列探测到的原始输入特征迁移到计算芯片带来的功耗和延迟，需要寻找一种能直接在探测阵列中进行计算的方法，将部分计算任务直接部署在探测前端中，有利于减少功耗、降低延迟，将卷积后的输入特征作为后续输入，也有利于减少原始特征中大量的冗余数据信息，降低了对总线带宽的需求。
[0004]本专利技术提供一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法。由盖革雪崩探测器阵列构成的三维图像成像像素阵列，能获知目标深度方向的信息，经过成像像素内部电路简单变换后，作为卷积计算的输入；通过触发器选择和移位权重，在像素内部和阵列结构上即可完成卷积核移动；通过电容线性放电和电荷融合，即可完成最终的卷积计算。相比传统方法，本专利技术使用近感知的计算方法，大幅降低了对原始特征进行迁移和变换产生的延迟和功耗，具有较广泛的应用和研究价值。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的就是为了提供一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，大幅降低了对原始特征进行迁移和变换产生的延迟和功耗，具有较广泛的应用和研究价值。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0007]一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，包括：
[0008]步骤S1：获取输入特征，其中，所述输入特征由对应于探测器阵列各像素的脉冲宽度调制信号组成；
[0009]步骤S2：读取预配置的对应于各像素的权重，基于每个像素的输入特征和权重，进行像素内乘法，并依次进行单列求和与多列求和得到卷积结果；
[0010]步骤S3：进行权重移位，并重新进行像素内乘法并累加，得到多个卷积结果，并将所有卷积结果组合作为输出特征图。
[0011]所述像素内乘法的实现过程包括：
[0012]步骤S201：将权重的非符号位和对应于当前像素的输入特征一并输入门空信号，生成低位门控信号，其中，所述权重为4位有符号反码；
[0013]步骤S202：将权重的符号位和符号位取反为一组高位门控信号；
[0014]步骤S203：基于高位门控信号选择一组电流源全部断开，根据低位门控信号确定另一组电流源导通的数量以及导通时间，其中，所述电流源共设有两组，每一组电流源包含多个相同的支路，且其中一组电流源的所有支路均连接至第一列线，另一组电流源的所有支路均连接至第二列线；
[0015]步骤S204：基于选择的导通方案控制各支路的导通与关断，实现对某一侧电流源以信号时长进行权重相关的线性放电，完成像素内乘法。
[0016]所述权重的权重非符号位中第一位为1表示导通4条支路，第二位为1表示导通2条支路，第三位为1表示导通1条支路，最终导通支路数为第一位至第三位的累加数。
[0017]所述导通时间等于脉冲宽度调制信号150的宽度。
[0018]所述单列求和的过程包括：
[0019]步骤S211：卷积开始前，完成第一差分计算电容和第二差分计算电容的预充电，其中，所述第一差分计算电容连接所述第一列线，所述第二差分计算电容连接所述第二列线；
[0020]步骤S212：卷积结束时，采集第一差分计算电容和第二差分计算电容的电压，并计算差值，作为单列求和结果。
[0021]所述多列求和的过程包括：
[0022]步骤S221：通过控制不同列像素的第一列线之间的传输门开关，以及第二列线之间的传输门开关导通以连通待求和的列，各列中的第一差分计算电容和第二差分计算电容分别对同极性电容进行电荷融合；
[0023]步骤S222：通过差分输入电压跟随器得到两个差分计算电容的电压差作为多列求和结果。
[0024]所述像素为6
×
6阵列，卷积核为3
×
3阵列。
[0025]所述权重的移位过程依次为向右一个像素、向右一个像素、向下一个像素、向右一个像素、向右一个像素、向下一个像素、向右一个像素和向右一个像素。
[0026]所述卷积过程包括：
[0027]第1个卷积周期内，首先对1
‑
3行像素使能，只有1
‑
3行的输入特征为有效值，其余4
‑
6行的输入特征均为0；因此阵列同时计算1
‑
3行和1
‑
3列区域内9个输入权重乘累加值，以及1
‑
3行和4
‑
6列区域内的9个输入权重乘累加值，同时得到这2块像素区域的2个卷积结果作为两个T1位置输出；
[0028]第2个周期，所有像素的权重均向右方向移动，此时每个像素的输入特征依然不变，但所有权重完成了向右步进，此时计算1
‑
3行，2
‑
4列，区域内的9个像素输入权重乘累加值，作为T2位置输出；
[0029]第3个周期仍然向右移动，得到T3位置的输出；
[0030]之后向下移动并重复第1
‑
3周期两次，得到T4
‑
T12位置输出。
[0031]所述输出特征图的分布如下：
[0032]T1T2T3T1T5T6T4T5
T9T7T8T9T10T11T12T10
[0033]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：由盖革雪崩探测器阵列构成的三维图像成像像素阵列，能获知目标深度方向的信息，经过成像像素内部电路简单变换后，作为卷积计算的输入；通过触发器选择和移位权重，在像素内部和阵列结构上即可完成卷积核移动；通过电容线性放电和电荷融合，即可完成最终的卷积计算。相比传统方法，本专利技术使用近感知的计算方法，大幅降低了对原始特征进行迁移和变换产生的延迟和功耗，具有较广泛的应用和研究价值。
附图说明
[0034]图1为适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法的结构框图；
[0035]图2为激光雷达阵列输入特征获取原理图；
[0036]图3为权重映射和移位原理图；
[0037]图4为像素内乘法原理图；
[0038]图5为单列求和原理示意图；
[0039]图6为多列求和原理示意图。
具体实施方式
[0040]下面结合附图和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取输入特征，其中，所述输入特征由对应于探测器阵列各像素的脉冲宽度调制信号组成；步骤S2：读取预配置的对应于各像素的权重，基于每个像素的输入特征和权重，进行像素内乘法，并依次进行单列求和与多列求和得到卷积结果；步骤S3：进行权重移位，并重新进行像素内乘法并累加，得到多个卷积结果，并将所有卷积结果组合作为输出特征图。2.根据权利要求1所述的一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，其特征在于，所述像素内乘法的实现过程包括：步骤S201：将权重的非符号位和对应于当前像素的输入特征一并生成低位门控信号，其中，所述权重为4位有符号反码；步骤S202：将权重的符号位和符号位取反为一组高位门控信号；步骤S203：基于高位门控信号选择一组电流源全部断开，根据低位门控信号确定另一组电流源导通的数量以及导通时间，其中，所述电流源共设有两组，每一组电流源包含多个相同的支路，且其中一组电流源的所有支路均连接至第一列线，另一组电流源的所有支路均连接至第二列线；步骤S204：基于选择的导通方案控制各支路的导通与关断，实现对某一侧电流源以信号时长进行权重相关的线性放电，完成像素内乘法。3.根据权利要求2所述的一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，其特征在于，所述权重的权重非符号位中第一位为1表示导通4条支路，第二位为1表示导通2条支路，第三位为1表示导通1条支路，最终导通支路数为第一位至第三位的累加数。4.根据权利要求2所述的一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，其特征在于，所述导通时间等于脉冲宽度调制信号150的宽度。5.根据权利要求2所述的一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，其特征在于，所述单列求和的过程包括：步骤S211：卷积开始前，完成第一差分计算电容和第二差分计算电容的预充电，其中，所述第一差分计算电容连接所述第一列线，所述第二差分计算电容连接所述第二列线；步骤S212：卷积结束时，采集第一差分计算电容和第二差分计算电容的电压，并计算差值，作为单列求和结果。6.根据权利要求2所述的一种适用于激光雷达探测计算一体化的卷积计算方法，其特征在于，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄张成，陈布，刘琦，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：