Optimization of a Line Detection Algorithm for Autonomous Vehicles on a RISC-V with Accelerator

Abstract

In recent years, autonomous vehicles have attracted the attention of many research groups, both in academia and business, including researchers from leading companies such as Google, Uber and Tesla. This type of vehicles are equipped with systems that are subject to very strict requirements, essentially aimed at performing safe operations -both for potential passengers and pedestrians- as well as carrying out the processing needed for decision making in real time. In many instances, general-purpose processors alone cannot ensure that these safety, reliability and real-time requirements are met, so it is common to implement heterogeneous systems by including accelerators. This paper explores the acceleration of a line detection application in the autonomous car environment using a heterogeneous system consisting of a general-purpose RISC-V core and a domain-specific accelerator. In particular, the application is analyzed to identify the most computationally intensive parts of the code and it is adapted accordingly for more efficient processing. Furthermore, the code is executed on the aforementioned hardware platform to verify that the execution effectively meets the existing requirements in autonomous vehicles, experiencing a 3.7x speedup with respect to running without accelerator.

En los últimos años los vehículos autónomos están atrayendo la atención de muchos grupos de investigación, tanto del ámbito académico como del empresarial, entre los que se incluyen investigadores pertenecientes a empresas punteras como Google, Uber o Tesla. Los sistemas de los que están dotados este tipo de vehículos están sometidos a requisitos muy estrictos relacionados esencialmente con la realización de operaciones seguras, tanto para los potenciales pasajeros como para los peatones, así como con que el procesamiento necesario para la toma de decisiones se realice en tiempo real. En muchas ocasiones, los procesadores de propósito general no pueden por sí solos garantizar el cumplimiento de estos requisitos de seguridad, fiabilidad y tiempo real, por lo que es común implementar sistemas heterogéneos mediante la inclusión de aceleradores. En este artículo se explora la aceleración de una aplicación de detección de líneas en el entorno de vehículos autónomos utilizando para ello un sistema heterogéneo formado por un core RISC-V de propósito general y un acelerador de dominio específico. En particular, se analiza dicha aplicación para identificar las partes del código más costosas computacionalmente y se adapta el código para un procesamiento más eficiente. Además, se ejecuta dicho código en la mencionada plataforma hardware y se comprueba que su procesamiento efectivamente cumple con los requisitos presentes en los vehículos autónomos, experimentando una reducción de 3.7x en su tiempo de ejecución con respecto a su ejecución sin acelerador.