FPGA-Based Acceleration for Real-Time LiDAR Packet Decoding and Reconstruction : 실시간 LiDAR 패킷 디코딩 및 재구성을 위한 FPGA 기반 가속 기법

국문 초록 (Abstract)

LiDAR(Light detection and ranging) 센서는 정확한 깊이 정보를 제공하고 악천후에서도 만족스러운 성능을 유지하여 3차원 공간 인식에 필수적이다. LiDAR 센서는 초당 수백만 개의 포인트를 생성하므로, 실시간 객체 인식을 달성하기 위해서는 딥러닝 모델에 맞는 형식의 포인트 클라우드 데이터를 빠르고 원활하게 준비해야 한다. 따라서 본 학위논문은 패킷 디코딩에 내재된 병렬성을 활용하여 LiDAR 데이터 패킷을 디코딩하고 포인트 클라우드를 IEEE 754 반정밀도 부동소수점(FP16) 형식으로 재구성하는, 빠르면서도 효율적인 하드웨어 설계를 소개한다. 단일 LiDAR 패킷 처리 시간 측면에서, 본 설계는 최신 소프트웨어 기반 솔루션보다 평균 62.36% 더 빠른 성능을 보이며, 최신 FPGA 기반 솔루션과 비교 시 허용 가능한 범위 내의 거리 오차를 유지하면서도 부동소수점 데이터를 평균 5.71배 더 빠르게 생성하고 전력 대비 성능 효율은 평균 2.29배 더 우수하다.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 2. Background 4
• 2.1. Processing Steps from LiDAR Sensing to 3D Object Detection 4
• 2.2. LiDAR-Based Autonomous Driving 5
• 2.3. Cartesian Conversion of Velodyne LiDAR Points 6
• 2.4. Packet Structure of the Velodyne LiDAR Sensor 7
• 3. Related Work 8
• 4. Hardware Architecture and Design for Fast In-Situ LiDAR Packet Decoding and Reconstruction 10
• 4.1. System Overview 10
• 4.2. Data Processing Hardware Architecture 11
• 4.3. Implementation 14
• 5. Evaluation Results 16
• 5.1. Evaluation Methodology 16
• 5.2. Processing time 17
• 5.3. Our System vs. State-of-the-art Solutions 18
• 5.4. Accuracy of Output Data 22
• 6. Conclusion 23
• Reference 24
• Abstract - Korean 26