0 引言

    近年來,，將遙感技術與自動化控制技術、通信技術,、傳感器檢測技術相結合,，快速獲取并實時處理分析環(huán)境、時間等多維遙感信息是一種新型的遙感應用方式,。該方式融合了多種專業(yè)的技術特點,，已成為促進遙感技術在多領域得以廣泛應用的重點研究問題。其中,，機載激光雷達技術(Light Detection And Ranging,，LiDAR)作為一種實現(xiàn)高精度地表多維信息快速獲取的新興航空遙感技術^[1]，已被廣泛應用于油氣勘測,、電力傳輸,、城市規(guī)劃、土地資源調查,、災害評估等領域,。

    目前,，國內外針對機載激光雷達的研究和商業(yè)化應用不斷發(fā)展^[2]，其中 LiDAR系統(tǒng)直接獲取的原始數(shù)據(jù)(包括發(fā)射角,、測距值)必須經過點云解算才能形成三維數(shù)據(jù),，因此，點云解算是LiDAR系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理算法中不可或缺的環(huán)節(jié),。然而,，面對當今應用對精度、實時性要求不斷提升的需求,，具有計算量很大,、處理算法復雜等特點的點云解算需要依托于高性能的機載處理平臺。其中,，DSP憑借著運算能力強,、功耗低、資源豐富,、靈活性強等優(yōu)勢,，在圖像視頻處理、數(shù)字通信,、神經網絡等方面^[3,，4]得到了廣泛運用。

    隨著超大規(guī)模集成電路技術的日益發(fā)展,，DSP技術已發(fā)展至可高效共享資源,、降低功耗成本^[5，6]的高性能多核DSP階段,。這也是面對不斷向大帶寬,、高精度、高實時性要求發(fā)展的信號處理趨勢的必然選擇,。

    本文將利用多核DSP展開面向機載陣列推掃式激光雷達系統(tǒng)的點云解算方法的并行設計與實現(xiàn),，在點云解算原理、多核DSP系統(tǒng)資源方面介紹基礎上,，對點云解算算法的并行模型設計,、核間通信設計、效能測試方面進行研究與分析,。

1 點云解算原理

    陣列推掃式機載激光雷達系統(tǒng)建立三維點云解算模型的數(shù)據(jù)采集模塊,，而點云解算則是將該系統(tǒng)獲取的激光點數(shù)據(jù)通過一系列處理得到三維空間信息的過程。首先,，利用激光雷達載荷獲得激光脈沖的往返時間間隔及載荷位置姿態(tài)信息,；然后，將激光掃描坐標系下的測距值經激光掃描坐標系,、慣性導航坐標系,、導航投影坐標系,、地心坐標系轉換后，求出每個激光腳點精確的三維空間坐標（X,，Y,，Z），從而完成激光點云解算,。為提高激光點云的解算精度,，在解算的過程中需將系統(tǒng)檢校參數(shù)代入，進行校正處理^[1],。

    另外,，由于掃描過程中會出現(xiàn)誤將低空飛行物當作被測目標記錄，或受到多路徑誤差或激光測距儀誤差影響等情況,，可能導致數(shù)據(jù)中出現(xiàn)粗差,。為保證機上處理速度，在算法中加入基于掃描距離值的快速粗差濾除閾值處理,。處理流程如圖1所示,。

2 基于多核DSP的并行設計

2.1 硬件平臺資源介紹

    相比于單核DSP，多核DSP具有更強的并行處理能力和更優(yōu)化的功耗管理能力^[7],，因而得到了更多的關注,。各主要數(shù)字信號處理器廠商，如Cradle,、TI,、ADI以及Freescale公司都相繼推出多核DSP,。其中,，TI公司的TMS320C6678在內核數(shù)、主頻,、功耗,、運算能力等方面均具有較為突出的優(yōu)勢。

    TMS320C6678是基于Keystone架構的定點/浮點混合多核DSP^[8],，內置8個C66x DSP核,，最高工作頻率可達1.4 GHz，具有320GMACS的定點處理能力和160 GFLOPS的浮點運算能力,。其還擁有豐富的片內資源,，多種高速互聯(lián)接口^[9]。此外,，TI公司還提供了具有任務調度,、資源管理等功能的SYS/BIOS實時操作系統(tǒng)，可大大縮短開發(fā)周期,?？梢?，C6678能很好地適應對低功耗、高性能,、可編程性等多方面有嚴格要求的應用環(huán)境,，是實現(xiàn)實時處理復雜算法的最佳選擇。

2.2 并行模型設計

    在多核DSP的系統(tǒng)設計中,，并行處理模型的構建包括任務調度,、消息通信、內存訪問三者間的綜合考慮,，只有采用最優(yōu)化的結合方案,，才能達到處理效果和資源功耗間的平衡狀態(tài)，從而獲得處理系統(tǒng)的高性能,。因此,，選擇適合的并行模型無疑是多核DSP系統(tǒng)開發(fā)的最關鍵步驟之一。目前,，多核DSP并行模型主要有兩種：數(shù)據(jù)流模型(Data Flow Model)和主從模型(Master Slave Model)^[10],。其中，數(shù)據(jù)流模型描述了DSP的多個內核串行的工作方式,，具有思路簡單,、實時性較好、模塊間依賴性強,、通信頻繁的特點,，較為適合處理流程單一、內核間強相關性的應用,；主從模型則是從多個內核中選定一個作為主核負責總體控制,，其余內核作為從核執(zhí)行具體計算任務的工作方式，具有各從核間相互獨立,、配置靈活的特點,，更適于處理流程算法復雜、核間弱相關性的應用,。

    本次設計中應用的點云解算算法具有處理流程復雜,、浮點運算量大的特點，且待處理的數(shù)據(jù)將以一行的量為基本處理單位,，處理過程獨立,。可見該算法并不適合將整體算法分塊拆分至不同核的設計思路,，這樣會造成大量由于機載點云數(shù)據(jù)質量檢測引入的邏輯消耗,、核間同步以及數(shù)據(jù)通信消耗，是一種得不償失的做法,。因此,，本文將采用主從方式設計點云解算的并行模型,。

    本文的具體設計思路是：將0核設置為主核，其任務包括監(jiān)控所有從核的任務進度,、建立與多種外設以及從核間的有效通信橋梁,；1~7核為從核，其任務包括當前狀態(tài)反饋,、點云解算主體操作,。

2.3 核間通信設計

    核間通信是多核處理器實現(xiàn)并行處理的重要組成部分^[11]，其主要有消息通信和數(shù)據(jù)搬移兩方面,。消息通信通常用于實現(xiàn)核間同步通知以及狀態(tài)反饋,，而數(shù)據(jù)移動則適用于大量的運算數(shù)據(jù)傳輸。C6678中也提供了多種通信方式和模塊庫,，主要的有：同步變量監(jiān)視,、核間直接中斷、Event Notify,、MessageQ Queue,、多核導航器以及EDMA3^{[10，12,，13]},。

    其中，同步變量監(jiān)視模式所需模塊最少,，實現(xiàn)簡單,，但需不斷維護Cache一致性和CPU占有情況；核間直接中斷方式無BIOS參與,，實現(xiàn)思路清晰,，但頻繁的中斷增加額外耗時，靈活度低,；Event Notify方式簡單快捷,，但數(shù)據(jù)傳輸能力弱,，復雜度較高,；Message Queue方式提供了更精細的數(shù)據(jù)消息，靈活性和適應性強,，應用廣泛,，但復雜度高；多核導航器方式實現(xiàn)設備內的數(shù)據(jù)高性能傳輸,，靈活度大,，但復雜度很大；增強型直接內存訪問(Enhanced Direct Memory Access 3,，EDMA3)方式可實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸,，且該過程幾乎不占用CPU時鐘^[14],，但復雜度也高。因此,，同步變量監(jiān)視,、核間直接中斷、Event Notify和Message Queue這4種方式比較適合于核間同步消息通知,，而多核導航器和EDMA3則更適合于數(shù)據(jù)通信,。

    本文待實現(xiàn)的點云解算算法在多核通信方面有如下需求：消息通信方面，需要實現(xiàn)主核和從核間的同步通知,，用于監(jiān)控處理的進度,；數(shù)據(jù)通信方面，需要實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)塊,、各階段處理結果的劃分及高速數(shù)據(jù)傳輸過程,。

    再結合DSP內部存儲器空間小但訪問速度快、外部存儲器DDR3空間大而訪問速度慢以及陣列推掃式激光雷達系統(tǒng)具有按描行存儲處理數(shù)據(jù)的特點,，為了盡可能提高傳輸效率,，以PING-PONG傳輸方式建立數(shù)據(jù)緩存機制：先將采集的數(shù)據(jù)流逐行緩存到DDR3中，并在從核內部存儲器建立兩個緩存區(qū),，以EDMA3方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)在DDR3與內部存儲器之間的高速傳輸,，并且采用靈活度高的Message Queue實現(xiàn)核間同步消息通信。圖2展示了本文基于TMS320C6678的點云解算總體設計構架,。

3 實驗結果分析

    本文實驗采用TMDXEVM6678L EVM C6678 DSP開發(fā)板,，這是一款用于對TMS320C6678進行評估開發(fā)的硬件平臺。實驗時,，DSP核主頻設置為1 GHz,。實驗激光點云原始數(shù)據(jù)來自某線陣推掃LiDAR載荷飛行試驗獲取的一段數(shù)據(jù)，行數(shù)為8 400行,，每行208 B,，總數(shù)據(jù)量約為1.67 MB；載荷位置數(shù)據(jù)也選取對應的8 400行,，每行52 B,，總數(shù)據(jù)量約為426.56 KB。

    實驗分析了不同大小數(shù)據(jù)塊對基于多核DSP主從模型的LiDAR數(shù)據(jù)實時處理運行效率的影響,，在數(shù)據(jù)處理總行數(shù)一定的條件下,，分別以1、2,、4,、6、8、10行數(shù)劃分每次處理數(shù)據(jù)傳輸塊,，從而獲取數(shù)據(jù)傳輸及點云解算處理的耗時測試數(shù)據(jù),。同時，實驗還對比記錄了相同總數(shù)據(jù)量,、每次處理行數(shù)不變的條件下,，單核實現(xiàn)點云解算處理的耗時，如表1所示,。

    從表1可知,，設計的點云解算多核并行模型在7核并行運算的情況下，效率達不到7倍單核的理想狀態(tài),，原因為實際的運算過程會由于核間通信,、數(shù)據(jù)傳輸?shù)仍虍a生時間消耗和資源競爭。需要注意的是,，不合理的方案設置反而會增加整體的運行耗時,，造成與資源消耗情況相距甚遠的結果。文中設計充分考慮并平衡了通信消耗和傳輸資源競爭等方面的影響,，將效率提升到單核的6.6倍左右,，使得性能得到了較大提升。

    圖3顯示了單/多核模型的總耗時與處理行數(shù)間的關系,。針對多核并行處理方式,，如圖3(a)所示，運行耗時由核間通信和EDMA3模塊調用的次數(shù)變化共同影響,，其隨著每次處理行數(shù)的增加而降低,。在處理總行數(shù)一定的情況下，每次處理的行數(shù)越多,，總體處理方案調用核間同步通信和EDMA 3模塊的次數(shù)越少,，通信傳輸消耗降低。此外,，從圖3(a)中還能看出：曲線斜率隨著行數(shù)的增加而變緩,，其原因在于增加每核處理行數(shù)，也會增大每次傳輸時間和內部緩存壓力,，體現(xiàn)出核間調度和數(shù)據(jù)傳輸兩者的矛盾關系,，需要遇到具體問題具體劃分數(shù)據(jù)塊行數(shù)。圖3(b)顯示了單核處理方式下,，運行耗時和每次處理行數(shù)的關系,，其變化趨勢與多核一致。隨著每次處理的行數(shù)增多,，每次EDMA3傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量增加，對EDMA3相關控制器設置的總次數(shù)減少,，而EDMA3控制器的設置耗時相對較少,。由此可得：EDMA3每次傳輸數(shù)據(jù)量的不同導致了耗時的不同,，充分驗證了EDMA3在傳輸大數(shù)據(jù)量時具有一定的優(yōu)勢。在具體的設計過程中,，需要合理選擇每次的處理行數(shù),，以達到效率最優(yōu)化。

4 結論

    本文采用TMS320C6678硬件平臺,，設計搭建了基于機載陣列式推掃激光雷達系統(tǒng)的點云解算算法的多核并行主從處理模型,，執(zhí)行效率達到了單核的6.6倍，使得性能得到了很大的提升,，證明了對激光雷達技術的嵌入式實時處理系統(tǒng)的可行性,。為進一步的遙感三維影像生成技術的嵌入式實時處理系統(tǒng)的設計實現(xiàn)奠定了堅實的基礎。

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作者信息:

牛京玉，胡  堅,，孟凡榮,，賀文靜

（中國科學院光電研究院 中國科學院定量遙感信息技術重點實驗室，北京100094）