Abstract-This paper presents Navion, en energieffektiv accelerator för visuell-inertiell odometri (VIO) som möjliggör autonom navigering av miniatyriserade robotar (t.ex. nano drönare) och virtuell/augmenterad verklighet på bärbara enheter. Chipet använder tröghetsmätningar och mono/stereobilder för att uppskatta drönarens bana och en 3D-karta över miljön. Denna uppskattning erhålls genom att köra en toppmodern VIO-algoritm baserad på icke-linjär faktorgrafoptimering, vilket kräver stora oregelbundet strukturerade minnen och heterogent beräkningsflöde. För att minska energiförbrukningen och fotavtrycket är hela VIO-systemet helt integrerat på chip för att eliminera kostsamma off-chip bearbetning och lagring. Detta arbete använder komprimering och utnyttjar både strukturerad och ostrukturerad sparhet för att minska on-chip minne storlek med 4.1×. Parallellism används under snäva områdesbegränsningar för att öka genomströmningen med 43 %. Chipet är tillverkat i 65nm CMOS, och kan bearbeta 752×480 stereo bilder från EuRoC dataset i realtid på 20 bilder per sekund (fps) som endast förbrukar en genomsnittlig effekt på 2mW. Vid sin toppprestanda kan Navion bearbeta stereobilder vid upp till 171 fps och tröghetsmätningar på upp till 52 kHz, samtidigt som det förbrukar i genomsnitt 24mW. Chipet är konfigurerbart för att maximera noggrannhet, genomströmning och energieffektivitet kompromisser och för att anpassa sig till olika miljöer. Såvitt vi vet är detta det första helt integrerade VIO-systemet i ett ASIC-system.
Navion REF designa en energieffektiv accelerator för att helt integrera visuell-inertial odometrie system-on-chip samtidigt som expansiva off-chip bearbetning och lagring för autonom navigering av drönare.
Navion: A 2mW Fully Integrated Real-Time Visual-Inertial Odometry Accelerator for Autonomous Navigation of Nano Drones
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}