自動駕駛感知系統(tǒng)的FPGA-GPU協(xié)同架構：優(yōu)化多傳感器數(shù)據(jù)融合與目標檢測效率

在L4級自動駕駛技術演進中，感知系統(tǒng)的實時性與準確性成為制約技術落地的核心瓶頸。某款L4級Robotaxi的實測數(shù)據(jù)顯示，傳統(tǒng)GPU單芯片架構在復雜城區(qū)場景下，傳感器數(shù)據(jù)融合延遲高達120ms，目標檢測漏檢率達7.2%。而基于FPGA-GPU異構協(xié)同的感知架構，通過時空對齊優(yōu)化與動態(tài)任務分配，將端到端延遲壓縮至38ms，目標檢測召回率提升至99.7%，為自動駕駛商業(yè)化落地提供了關鍵技術支撐。