Parallelizing Optical Flow Estimation on an Ultra-Low Power RISC-V Cluster for Nano-UAV Navigation

要約

オプティカル フロー推定は、無人航空機 (UAV) の自律ナビゲーションと位置特定にとって重要です。
マイクロおよびナノ UAV では、オプティカル フローのリアルタイム計算は、低電力でリソースに制約のあるマイクロコントローラー ユニット (MCU) で実行されます。
したがって、オプティカル フローの軽量アルゴリズムは、従来のシングルコア MCU でのリアルタイム実行をターゲットとして提案されてきました。
この論文では、新世代のマルチコア低消費電力 RISC-V ベースのマイクロコントローラー ユニットをターゲットとしたオプティカル フロー計算の効率的な並列化戦略を紹介します。
私たちのアプローチにより、より低いクロック速度でより高いフレームレートが可能になります。
これは、商用オクタコア MCU (GAP8) の 8 コア クラスター上で実装および評価されており、並列化速度向上係数 7.21 に達し、50 MHz クロック周波数での実行時に 500 フレーム/秒のフレーム レートが可能になります。
提案された並列アルゴリズムは、超小型無人航空機のカメラのフレーム レートを大幅に向上させ、より高い飛行速度を可能にします。以前のシングルコア実装の 3 分の 1 未満のクロック周波数を使用しながら、最大飛行速度を 2 倍にすることができます。

要約(オリジナル)

Optical flow estimation is crucial for autonomous navigation and localization of unmanned aerial vehicles (UAV). On micro and nano UAVs, real-time calculation of the optical flow is run on low power and resource-constrained microcontroller units (MCUs). Thus, lightweight algorithms for optical flow have been proposed targeting real-time execution on traditional single-core MCUs. This paper introduces an efficient parallelization strategy for optical flow computation targeting new-generation multicore low power RISC-V based microcontroller units. Our approach enables higher frame rates at lower clock speeds. It has been implemented and evaluated on the eight-core cluster of a commercial octa-core MCU (GAP8) reaching a parallelization speedup factor of 7.21 allowing for a frame rate of 500 frames per second when running on a 50 MHz clock frequency. The proposed parallel algorithm significantly boosts the camera frame rate on micro unmanned aerial vehicles, which enables higher flight speeds: the maximum flight speed can be doubled, while using less than a third of the clock frequency of previous single-core implementations.

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