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自动驾驶感知系统的FPGA-GPU协同架构：优化多传感器数据融合与目标检测效率
在L4级自动驾驶技术演进中，感知系统的实时性与准确性成为制约技术落地的核心瓶颈。某款L4级Robotaxi的实测数据显示，传统GPU单芯片架构在复杂城区场景下，传感器数据融合延迟高达120ms，目标检测漏检率达7.2%。而基于FPGA-GPU异构协同的感知架构，通过时空对齐优化与动态任务分配，将端到端延迟压缩至38ms，目标检测召回率提升至99.7%，为自动驾驶商业化落地提供了关键技术支撑。
在L4级自动驾驶技术演进中，感知系统的实时性与准确性成为制约技术落地的核心瓶颈。某款L4级Robotaxi的实测数据显示，传统GPU单芯片架构在复杂城区场景下，传感器数据融合延迟高达120ms，目标检测漏检率达7.2%。而基于FPGA-GPU异构协同的感知架构，通过时空对齐优化与动态任务分配，将端到端延迟压缩至38ms，目标检测召回率提升至99.7%，为自动驾驶商业化落地提供了关键技术支撑。
