【摘 要】
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光束法平差（Bundle Adjustment）是一种利用给定的三维点以及相机位姿的初始估计,通过最小化重投影误差的方法来实现相机参数和三维点坐标优化的算法。在实际应用中图片的特征点数量繁多导致光束法平差算法中的计算量巨大,极大的限制了算法的执行速度,并且导致内部数据缓存所需存储空间庞大,造成了算法执行速度缓慢,数据的读取和存储缓慢,实时性差的问题。为了解决光束法平差算法中因计算量巨大而导致的算法
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光束法平差（Bundle Adjustment）是一种利用给定的三维点以及相机位姿的初始估计,通过最小化重投影误差的方法来实现相机参数和三维点坐标优化的算法。在实际应用中图片的特征点数量繁多导致光束法平差算法中的计算量巨大,极大的限制了算法的执行速度,并且导致内部数据缓存所需存储空间庞大,造成了算法执行速度缓慢,数据的读取和存储缓慢,实时性差的问题。为了解决光束法平差算法中因计算量巨大而导致的算法执行速度慢的问题,本文对光束法平差算法中最耗时的雅可比矩阵更新阶段,和海森矩阵计算阶段进行了研究,针对这两个部分各设计了一种基于观测信息提取的多并行加速方案。并且本文设计出了一种新型的雅可比矩阵数据的分布式存储方式,用以解决光束法平差算法中雅可比矩阵数据读写速度缓慢的问题。本文的主要研究内容和工作如下:1.本文调研了光束法平差算法目前的发展状况,以及光束法平差算法中的主流优化算法的发展状况,包括其中所涉及的数学运算在硬件加速器方面的研究。对光束法平差算法中的数学运算过程进行了详细的分析,并对其中的坐标系转换计算,LM法的优化迭代计算等环节进行了计算量统计,选择了光束法平差算法中最为耗时的雅可比矩阵的迭代更新计算,和海森矩阵的迭代更新计算作为本文所加速的对象。2.本文对雅可比矩阵的迭代更新计算和海森矩阵的迭代更新计算进行了理论上的可加速性分析,并根据分析结果对光束法平差中雅可比矩阵更新阶段,和海森矩阵计算阶段各提出了一种基于观测信息提取的多并行加速方法,并对算法过程中的雅可比矩阵的存储提出了一种新型的分布式存储方式。之后对所提出的新型加速结构,进行了相应的硬件加速架构设计。利用观测信息提取,相机数据分类,相机参数并行化,开辟多条点运算并行流水线的方法进行加速结构的设计,并根据观测信息进行流水线数据分配,使每条并行流水线线的执行时间大体相同,从而达到最大的加速比。3.本文将设计的光束法平差算法加速器在FPGA平台上进行了实现,并且用BAL（Bundle Adjustment in the Large）数据集对本文所提出的加速结构进行了实验,对算法的执行速度,计算结果精度,硬件资源消耗,以及系统运行功耗进行了分析和总结,并将加速效果同x86平台,ARM平台,Liu的SLAM加速器平台,Feng的舒尔加速器平台进行了对比,以此来验证本文所设计加速器的性能。实验表明,本文所提出的加速结构,在xcvu37p-fsvh2892-3型号的FPGA和选取的BAL数据集下,执行光束法平差算法中的雅可比矩阵更新阶段需要1.472ms-3.871ms,平均2.677ms,海森矩阵计算阶段需要4.659ms-9.351ms,平均6.867ms。经过对比,本文所设计加速器的雅可比矩阵更新阶段的计算速度相比于Intel i5-8400平台和ARM Cortex-A9平台分别提升了13倍和390倍。海森矩阵的计算相比于Intel i5-9400平台提升了2.6倍。本文所设计的加速器在提高算法运行速度的同时,提高了资源的利用率,具备高效灵活的特点,满足实际应用中光束法平差算法的需求。
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