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摘要
同步定位和建图(SLAM)是解决机器人探索未知环境的最基本的方法之一，它能够让机器人在无需预先获得场景定位基础结构的条件下便可以进行定位和避障.作为一个普遍而通用的解决方法，光束平差法被绝大多数的视觉SLAM算法的后端优化环节所采用，但实际应用中需要耗费大量的计算资源和时间.目前，视觉SLAM算法对算力要求越来越高，其中后端性能优化更是直接影响视觉SLAM算法的整个性能.本文提出一种基于FPGA的光束调整加速架构，该架构包括矩阵乘加加速器、舒尔补构造加速单元以及预处理共轭梯度求解器，能够有效地简化求解矩阵规模，以并行化方式加速求解后端优化方程.本文使用高层次综合来实现基于块的预处理共轭梯度加速器的并行化设计，比ARM计算平台提升了27.7倍的执行速度，节省了约95%的能耗，所提出的加速架构能灵活适用于采用各种视觉SLAM算法的光束平差法部分的运算.
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