《表4 光束平差法上的性能与功耗比较》

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《一种用于SLAM的嵌入式光束平差法加速器设计》

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此外，本文还评估了整体光束平差法在3个计算平台上的性能和所消耗的能量，结果如表4所示．Intel CPU的功率为65 W，Xilinx功耗评估器分别给出了ARM平台和FPGA平台的功率，分别为1.5 W和2.8 W．在Intel x86，ARM和FPGA平台上处理5个数据集，单次BA迭代的平均执行时间分别为51.029 ms、1 363.232 ms和228.646 ms.FPGA平台的性能比嵌入式ARM处理器有5.962倍的提升，可以满足实时建图的要求．由于算法中还存在部分计算使用ARM处理器执行，在光束平差法的执行时间上，本文设计比x86平台要长．3种平台上Intel处理器实现的速度最快，但高功率不适合嵌入式终端使用．本文实现的FPGA设计相比Intel x86处理器和ARM处理器分别可以节省80.7%和68.7%的能量消耗，在高性能的同时也节约了能量消耗，使得该加速器在嵌入式设备上的续航更长．文献[14]中的BA硬件加速器，由于针对的是典型BA算法并且加速了舒尔消除步骤，在这5个数据集上的平均迭代时间为1.29 s．本文加速器针对SLAM应用设备已知自身位姿的情况，优化了计算，提升了性能．SLAM开发者可以根据具体的应用场景选择相应的BA加速方案．