DRACO: Co-design for DSP-Efficient Rigid Body Dynamics Accelerator
Xingyu Liu, Jiawei Liang, Yipu Zhang, Linfeng Du, Chaofang Ma, Hui Yu, Jiang Xu, Wei Zhang
我们提出了基于FPGA的硬件效率RBD加速器,引入了三个关键创新。 首先,我们提出了一个精确感知量化框架,在降低DSP需求的同时保持运动精度。 这也是第一个系统评估量化对机器人控制和运动对硬件加速的影响的研究。 其次,我们利用质量矩阵反转算法中的划分递延优化,该算法将互惠操作与最长的延迟路径解耦以提高性能。 最后,我们介绍了一种模块间DSP重用方法,以提高DSP利用率并节省DSP使用率。 实验结果表明,我们的工作比各种机器人类型的最先进的RBD加速器实现了高达8倍的吞吐量改进和7.4倍的延迟降低,证明了其对高DOF机器人系统的有效性和可扩展性。
We propose a hardware-efficient RBD accelerator based on FPGA, introducing three key innovations. First, we propose a precision-aware quantization framework that reduces DSP demand while preserving motion accuracy. This is also the first study to systematically evaluate quantization impact on robot control and motion for hardware acceleration. Second, we leverage a division deferring optimization in mass matrix inversion algorithm, which decouples reciprocal operations from the longest latency p...