“随着激光雷达、毫米波雷达等感知硬件的增多，作为车载嵌入式计算平台的高级别自动驾驶域控制器，需要以软硬件协同优化的方式，赋予智能驾驶汽车高能效的‘智车大脑’”。

7月25-26日，在以“无人驾驶 感知未来”为主题的“2021无人驾驶未来发展大会”，北京超星未来科技有限公司研发负责人于春磊博士以“软硬件协同优化的高级别自动驾驶车载计算平台设计”为主题，向与会行业人士分享了感知算法与高级别自动驾驶计算平台设计的观点与看法。

于春磊认为，实时感知周围环境是所有重要驾驶决策的基本前提，高级别自动驾驶系统普遍采用多传感器融合设计，即融合如激光雷达和摄像头等不同的感知源，从而实现准确且鲁棒的感知。

众所周知，基于激光雷达传感器的点云感知算法具有更强的3D感知能力，但相比较图像数据，点云数据具有无序性、旋转性和稀疏性的特征，导致点云模型结构与计算量的复杂性极高，内存占用极大。同时，现阶段业内暂无面向嵌入式设备成熟的3D点云算法部署工具。基于此，虽然激光雷达的价格逐年降低，应用规模逐年扩大，但碍于3D点云算法的部署难题，工业应用领域未能量产落地。

“针对当前点云算法落地性能差且难部署的行业痛点，超星未来自主研发出了行业首个面向嵌入式平台的端到端3D点云算法优化与部署工具NOVA-3D。”于春磊表示，这一工具经过优化的算法满足点云算法落地应用中高精度、低延时的需求；同时，兼具通用性及灵活性，实现了算法的自动化、快速高效部署。成功解决了现有的3D点云算法无法向嵌入式平台移植部署的问题，适用于NVIDIA系列硬件产品，并可进一步扩展至其他嵌入式设备。

据了解，NOVA-3D是超星未来软硬件协同优化技术路线研发布局中的其中一环。除了高能效、高可靠、低功耗、高灵活的嵌入式车载计算平台之外，工具链产品NOVA-X支持各类深度学习算法优化场景，在精度近乎无损情况下实现数量级的实时性能提升，从而确保在嵌入式硬件上轻松部署高难度算法，确保高级别自动驾驶方案安全、稳定、高精度的运行。

来源：科普时报