科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
地外探测无人系统具有存储、算力和能量等资源受限的特点.以深度学习为基础的感知、定位和决策算法可有效提升无人系统的智能化水平，而这类算法通常需要高算力，难以直接应用于地外探测无人系统.首先针对剪枝和量化的深度神经网络模型轻量化方法，在公开数据集上对多种算法进行定量分析.其次，提出基于剪枝、量化的轻量化计算方案，实现了基于模块化配置的轻量化计算软件StarLight,对深度神经网络进行快速轻量化和性能评估，解决了模型难以直接应用到计算资源受限系统的问题.最后，基于StarLight,对应用于火星车实验系统中的多种任务模型进行轻量化，在计算功耗≤15 W、计算处理主频≤1.2 GHz和计算存储容量≤1TB的受限资源条件下，实现了深度神经网络模型部署.实验表明，该软件能够满足计算资源受限系统的深度神经网络模型轻量化需求，为进一步提升地外探测无人系统的智能化水平奠定了基础.
- 单位
