EDMA3在LiDAR點云實時處理中的應用

劉超李傳榮胡堅賀文靜牛京玉孟凡榮

（1 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）（2 中國科學院大學，北京 100049）

EDMA3在LiDAR點云實時處理中的應用

劉超1,2李傳榮1胡堅1賀文靜1牛京玉1,2孟凡榮1

（1 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）（2 中國科學院大學，北京 100049）

針對激光雷達（Light Detection and Ranging，LiDAR）點云解算在軌/機載/車載處理中數據量大、實時性要求較高的需求，需要將LiDAR數據存儲在處理速度較快的內部存儲器中進行點云解算以提高處理速度。為了解決通常LiDAR數據量較大，內部存儲器存儲空間相對較小的問題，利用處理速度快的內部存儲器和存儲空間大的外部存儲器建立數據緩存機制，用增強型直接內存訪問（the Third Generation Enhanced Direct Memory Access，EDMA3）的乒乓緩存技術將LiDAR數據從外部存儲器傳輸到內部存儲器中以提高傳輸速率，并在內部存儲器中開辟兩個緩存區(qū)輪流接收LiDAR數據，以減少傳輸等待時間。傳輸LiDAR數據時是分塊進行傳輸的，考慮到LiDAR數據的存儲格式，將其按行分塊，在DSP開發(fā)板上對不同分塊大小的LiDAR數據分別進行了EDMA3乒乓讀寫方式和DSP的CPU讀寫方式的傳輸測試。將兩種讀寫方式的數據傳輸性能進行了對比，驗證了EDMA3的應用能夠提高LiDAR數據傳輸速率，并對如何確定合理的數據分塊大小，使EDMA3乒乓讀寫方式傳輸LiDAR數據的效率更高進行了探討，對實時實現點云解算有一定的參考意義。

點云解算 數字信號處理器 第三代增強型直接內存訪問 乒乓存取

0 引言

激光雷達（LiDAR）技術是一種新興的對地觀測技術，能夠快速獲取高精度數字地表模型，具有速度快、高程精度高、信息豐富等特點[1]，廣泛應用于國土資源調查、城市三維建模、公路建設、電網工程、災害評估及古跡保護等方面[2]。但它采集的原始回波數據需要通過一系列處理（點云解算），才能生成滿足應用需求的三維點云。

點云具有高精度的三維坐標信息和反射強度信息，具有離散性、數據量很大的特點。有些航天航空對地觀測應用，如應急救災、戰(zhàn)場環(huán)境偵查以及車載即時定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）應用[2]等，對獲取三維場景的實時性有較高的要求，巨大的數據量與實時處理的運算量會給點云解算中數據的存儲和處理帶來巨大的挑戰(zhàn)[3]，從而對LiDAR數據實時處理平臺的性能提出了更高的要求。

DSP、GPU或FPGA等器件常常被用于構建實時遙感數據處理平臺中的數據實時處理單元。在LiDAR載荷采集的原始回波數據生成三維點云數據過程中，需要經過時間測量值到距離值的轉換、基于聯合成像時姿態(tài)位置數據的坐標轉換以及誤差校正等處理步驟，涉及到了大量的浮點運算以及相關回波信號質量判斷等邏輯處理。在實際的實時數據處理平臺構建中，由于DSP具有兼容定點運算和浮點運算、通信效率高、功耗低、并行性能好等特點，能夠實現復雜算法與邏輯運算，因此，通常選擇DSP來實現點云實時解算功能。

由于LiDAR數據是實時獲取的，不僅數據量大，并且需要對其進行實時處理，因此對數字信號處理器（DSP）存儲器的存儲空間的利用和算法處理速度都有較高的要求。DSP的內部存儲器和外部存儲器在速度上和存儲空間上存在差別：內部存儲器I/O速度較快但是空間較??；外部存儲器相對而言I/O速度較慢但存儲空間可以設計得比較大。目前常用的TI、ADI公司的DSP都設計了專用的數據傳輸模塊—第三代增強型直接內存訪問（the Third Generation Enhanced Direct Memory Access，EDMA3），可以在DSP緩存與外設之間進行高效的數據傳輸，既解決了存儲空間的問題，也能兼顧數據在DSP與外部存儲器之間的I/O速度。EDMA3技術已經在實時圖像處理、實時視頻處理中得到了應用[4-5]，將其用于激光雷達點云解算，可以借助EDMA3在數據傳輸方面的強大功能，提高點云解算中數據的傳輸效率，以達到實時實現點云解算的應用需求。

本文設計了一種在LiDAR數據實時處理過程中的基于EDMA3乒乓存取的LiDAR數據傳輸方式，并在DSP開發(fā)板上驗證了EDMA3乒乓存取方式的速率優(yōu)勢，通過對比不同數據分塊大小對LiDAR數據傳輸耗時的影響，對如何確定合理的數據分塊大小使EDMA3乒乓讀寫方式傳輸LiDAR數據的效率更高進行了分析，對實時實現點云解算有一定的參考意義。

1 EDMA3傳輸原理

EDMA3是DSP的一種高效數據傳輸模塊，在進行數據傳輸時，EDMA3能夠做到幾乎不占用DSP的CPU時鐘周期[6]。

EDMA3主要包括通道控制器（EDMA3 Channel Controller，EDMA3CC）和傳輸控制器（EDMA3 Transfer Controller，EDMA3TC）兩部分[7]。EDMA3CC是EDMA3控制器與用戶之間的接口，包括參數存儲器（Parameter RAM，PaRAM）、通道控制類寄存器及中斷控制寄存器，對收到的請求或事件按優(yōu)先級進行排序并向EDMA3TC提交傳輸請求。EDMA3TC負責控制數據的傳輸并分別向源地址和目的地址發(fā)出讀/寫命令。

EDMA3CC支持數組（Array）、數據幀（Frame）和數據塊（Block）三個維度上的數據傳輸[8]。EDMA3CC支持兩種傳輸方式：A同步傳輸方式和AB同步傳輸方式。每次事件觸發(fā)時，A同步傳輸方式只能進行一個維度上的傳輸，AB同步傳輸方式可以進行兩個維度上的傳輸。A同步傳輸方式可以用于進行數組的傳輸，AB同步傳輸方式則用于進行數據幀的傳輸。具體使用哪種傳輸方式需要根據源地址和目的地址中的數據存儲形式以及每次觸發(fā)需要傳輸的數據量的情況來確定。如果一次觸發(fā)需要EDMA3完成多個數據塊的傳輸，這種情況下就只能用AB同步傳輸方式；如果一次觸發(fā)只要需要傳輸一個數據塊，這時候用A同步傳輸方式就可以了。A同步傳輸方式相對AB同步傳輸方式更簡單，在兩種同步傳輸方式都適用的情況下，一般選擇A同步傳輸方式。本文采用的是A同步傳輸方式。

通道控制類寄存器用于通道及中斷寄存器的設置，包含全局寄存器、中斷寄存器以及其他的寄存器等。其中，全局寄存器可用于通道的配置與映射等，全局寄存器中的DMA通道映射寄存器（DMA Channel Map n Registers，DCHMAP n）用于將參數集（PaRAM Set）與通道相映射；中斷寄存器用于中斷使能，中斷寄存器中的中斷使能寄存器（Interrupt Enable Registers，IER/IERH）用于在EDMA3傳輸中使能中斷，中斷查詢寄存器（Interrupt Pending Register，IPR/IPRH）用于傳輸完成后相應標志位的置位，事件置位寄存器（Event Set Registers，ESR/ESRH）用于實現手動觸發(fā)EDMA3傳輸的功能。

PaRAM中存放著512組傳輸控制參數（PaRAM Set），用于為EDMA3傳輸提供源地址、目的地址、地址增加量、傳輸的數據量和傳輸方式等參數[9]。PaRAM Set的結構如圖1所示[9]，

其中，OPT字段用于設定EDMA3的傳輸方式（A同步/AB同步）、傳輸完成中斷產生方式（正常/提前）、傳輸完成鏈接方式和TCC（傳輸完成后，IPR/IPRH寄存器中與TCC對應的標志位置位）等；SRC和DST是源地址和目的地址；ACNT、BCNT和CCNT用于對傳輸次數進行計數；SRCBIDX、DSTBIDX、SRCCIDX、DSTCIDX用于設定地址增加量；LINK用于存儲另一組PaRAM set實現參數鏈接。

加載參數后，EDMA3還需要觸發(fā)才能實現傳輸功能。觸發(fā)方式有三種：

1）事件觸發(fā)：外設、系統(tǒng)、外部事件產生的傳輸請求;

2）手動觸發(fā)：DSP的CPU向相應的ESR/ESRH中寫1（置位）來觸發(fā)傳輸；

3）鏈接觸發(fā)：一次傳輸完成后可以觸發(fā)下一次的傳輸。

EDMA3單次數據傳輸流程如下[10]：

1） EDMA3通道初始化：通過通道號和PaRAM Set的組號選擇用于EDMA3傳輸的通道和PaRAM Set，并通過DCHMAP寄存器將它們映射在一起；

2）配置PaRAM Set：通過相應字段對源地址、目的地址、傳輸方式等進行設定；

3）配置IER/IERH寄存器參數：向IER/IERH寄存器相應位寫1（置位），使IPR/IPRH的對應位在傳輸完成后置位；

圖1 參數集結構Fig.1 Structure of PaRAM set

4）觸發(fā)EDMA3傳輸：按照選擇的觸發(fā)方式觸發(fā)EDMA3傳輸；

5）等待傳輸完成：通過查詢IPR/IPRH寄存器相應位置的標志位，確定EDMA3傳輸完成。

從傳輸過程來看，當傳輸的數據用于運算處理時，由于EDMA3傳輸的速度很快，而DSP的CPU對這些數據的運算處理相對較慢，EDMA3在傳輸完數據后必須等待數據處理完成，才能繼續(xù)傳輸，這就降低了處理效率。解決方法是利用EDMA3的鏈接功能加載多組PaRAM Set實現EDMA3的乒乓傳輸，在目的存儲器中設置兩個緩存區(qū)，輪流向這兩個緩存區(qū)中傳輸數據，以減少等待時間，提高處理效率。

EDMA3 Ping-pong傳輸的實現過程是[11]：

1） EDMA3通道初始化：通過通道號和PaRAM Set的組號選擇用于EDMA3傳輸的通道和三組PaRAM Set，并通過DCHMAP寄存器將EDMA3通道與第一組PaRAM Set映射在一起；

2）配置PaRAM Set：通過相應字段對源地址、目的地址、傳輸方式等進行設定，將第一組與第三組PaRAM Set中的參數設置成相同，第二組PaRAM Set中的參數設置成與上述兩組不同，在第一組與第三組PaRAM Set中的鏈接地址（Link Address，LINK）字段中存儲第二組PaRAM Set的地址，第二組PaRAM Set中的LINK字段中存儲第三組PaRAM Set的地址；

3）配置IER/IERH寄存器參數：向IER/IERH寄存器相應位寫1（置位），使IPR/IPRH的對應位在傳輸完成后置位；

4）觸發(fā)EDMA3傳輸：首先加載與EDMA3通道映射的PaRAM Set，之后的觸發(fā)按照LINK的指向分別加載其他兩組PaRAM Set；

5）等待傳輸完成：查詢IPR/IPRH寄存器相應位是否置位，確定Ping或者Pong傳輸完成，對數據進行相應的運算處理。EDMA3輪流向兩個緩存區(qū)傳輸數據直到完成所有數據的處理。

EDMA3的Ping-pong傳輸在處理數據的同時通過觸發(fā)EDMA3傳輸，實現了數據處理與數據傳輸的同時進行，減少了等待時間，提高了效率。

2 基于EDMA3的LiDAR數據處理流程設計

點云解算需要結合激光雷達采集的原始回波數據、激光脈沖測量時的姿態(tài)信息、位置信息以及掃描角參數等進行運算，求出每個激光腳點精確的三維空間坐標，完成相應回波數據的三維點云解算。上述數據分別從LiDAR數據和POS數據中讀取，此外還需要讀取LiDAR配置參數，因此，三維點云的解算過程涉及到對LiDAR數據、LiDAR配置參數和POS數據的傳輸和運算，且在實時處理過程中需要源源不斷地接收載荷實時獲取的回波數據并輸入到DSP中進行運算處理。為了滿足這一實時處理要求，需要盡可能地提高數據傳輸速率來減少數據I/O的時間?？衫肈SP處理速度快的內部存儲器和存儲空間大的外部存儲器建立數據緩存機制，將LiDAR載荷實時獲取的數據流按照分段大小分批緩存到存儲空間較大的外部存儲器中，并在DSP中用于數據運算處理的內部存儲器中開辟兩個緩存區(qū)，將外部存儲器中的LiDAR數據基于EDMA3技術傳輸到DSP內部來進行點云解算。

為了實現數據的有效接收與高效處理，在點云解算處理中，一般情況下源源不斷的LiDAR原始數據（回波數據、姿態(tài)數據等）被分時逐段緩存到外部存儲器DDR3（第三代Dual Data Rate SDRAM存儲器）中，由EDMA3將獲取的LiDAR分塊數據高效地讀入到內部存儲器中進行處理。LiDAR數據的分塊須依據LiDAR載荷的數據存儲格式和處理程序進行優(yōu)化。在傳輸與處理過程中，LiDAR數據一般是以數組的格式按數據獲取時的掃描行存儲與處理的。因此，在分塊時可以將數據塊的大小設定為數據行數據量的整數倍。

LiDAR數據的傳輸可以通過兩種途徑實現：一種是利用DSP的CPU直接讀寫數據，這種方法設計簡單，讀寫速度取決于CPU主頻；一種是利用EDMA3實現，使數據傳輸與CPU處理同步開展，減少數據傳輸耗時。

為了驗證將EDMA3技術用于LiDAR數據傳輸以提高運行效率的可行性，設計了用EDMA3乒乓讀寫和DSP的CPU讀寫兩種方式傳輸LiDAR數據的對比實驗。

2.1 利用DSP的CPU進行數據讀寫

用DSP的CPU直接讀寫方式傳輸數據時，在完成一塊數據傳輸后，CPU會對這些數據進行運算處理，等待對這些數據的運算處理完成之后，再進行下次傳輸，直至完成所有數據的傳輸與運算處理。

在性能測試過程中，對傳輸全部數據的耗時、運算處理所有數據的耗時以及傳輸與運算處理兩個過程的總耗時進行了統(tǒng)計。CPU讀寫方式處理過程流程圖如下：

2.2 利用EDMA3進行數據乒乓讀寫

用EDMA3乒乓讀寫方式進行數據傳輸時，需要在DSP的內部存儲空間中開辟兩個緩存區(qū)A和B，用于輪流接收數據和處理數據。完成EDMA3初始化之后觸發(fā)EDMA3進行數據傳輸。EDMA3先向緩存區(qū)A傳輸數據，然后繼續(xù)向緩存區(qū)B傳輸數據，同時DSP的CPU會對緩存區(qū)A中數據進行運算處理。等待緩存區(qū)A中數據的運算處理過程和緩存區(qū)B中數據的傳輸過程完成之后，繼續(xù)向緩存區(qū)A中傳輸數據，同時對緩存區(qū)B中的數據進行運算處理，進入下一輪循環(huán)，直至完成所有數據的傳輸與運算處理[9]。

在之后的性能測試過程中，同樣統(tǒng)計了傳輸全部數據的耗時、運算處理所有數據的耗時以及傳輸與運算處理兩個過程的總耗時。EDMA3乒乓讀寫方式處理過程流程圖如圖3所示。

圖2 CPU讀寫方式處理過程流程Fig.2 Flow chart of processing by the method of CPU direct writing and reading

3 試驗結果與分析

實驗選用的DSP型號是TMS320C6678，有8個核，單核頻率可達1.25GHz。C6678的每個核都有自己的內部存儲器L1P（Level-1 Program Memory）、L1D（Level-1 Data Memory）和LL2（Local Level-2 Memory），所有核共享1024K的MSM SRAM寄存器，并且最多可以擴展2Gbyte的外部DDR3寄存器[10]。實驗選用的DSP開發(fā)板型號是TMDXEVM6678L EVM[11]。

考慮到處理速度較快的LL2的存儲空間有限并且要建立兩個緩存區(qū)，因此，用于測試的數據量不能太大。測試時，LiDAR數據選取的是某載荷航空飛行時所獲取的一段連續(xù)的200行數據，每行208byte，數據量一共是41 600byte。POS數據也選取了對應的200行，每行52byte，共10 400byte。由于是為了測試DSP的EDMA3傳輸性能，因此測試開始前，將LiDAR數據全部存儲在外部緩存DDR3中，而不需要像實際在軌/機載/車載LiDAR實時數據處理過程中那樣將數據流乒乓放入到外部緩存區(qū)，這樣一方面能減少測試的復雜性，同時也排除了外部緩存區(qū)的輸入數據接收性能對于本次測試的影響。在DSP的LL2中建立兩個緩存區(qū)。數據處理過程中分別用EDMA3讀寫的方式或直接用DSP的CPU讀寫方式按照數據分塊大小將LiDAR數據傳輸到LL2的兩個緩存區(qū)中。

在開發(fā)板上對用這兩種方式傳輸LiDAR數據的情況分別進行了多次實驗。每次傳輸數據塊的大小是在考慮DSP的LL2容量的基礎上，參照每次傳輸LiDAR數據的行數進行設置的，分塊大小均為行數的整數倍，分別為1行、2行、5行、10行和20行，對應數據量大小為208byte、416byte、1 040byte、2 080byte和4 160byte。實驗中將各次統(tǒng)計的數據傳輸消耗的時間、數據運算處理消耗的時間以及整個傳輸與運算處理過程消耗的總處理時間分別求和取平均值作為最終統(tǒng)計結果。

圖3 EDMA3乒乓讀寫方式處理過程流程Fig.3 Flow chart of processing by the method of ping-pong buffering based on EDMA3

完成測試后，將兩種讀寫方式傳輸LiDAR數據的性能進行了對比，然后分析了EDMA3乒乓讀寫方式傳輸LiDAR數據時數據分塊大小對總處理時間的影響。

3.1 兩種讀寫方式性能對比

兩種讀寫方式按照不同數據分塊大小完成41 600byte LiDAR數據傳輸的耗時及整個傳輸與運算處理過程消耗的總處理時間統(tǒng)計如表1所示：

表1 兩種讀寫方式數據傳輸時間及總處理時間統(tǒng)計Tab.1 Data transmission time and the whole processing time by two methods

圖4 單次處理時間隨數據分塊大小變化統(tǒng)計Fig.4 Change trend of the single processing time

從表中可以看出，當傳輸數據塊的大小相同時，EDMA3乒乓讀寫方式消耗的時間遠比DSP的CPU讀寫方式要短，驗證了EDMA3在數據傳輸速率方面有較大的優(yōu)勢。

數據的總處理時間包括數據的傳輸時間和數據的運算處理時間兩部分。對采用兩種讀寫方式傳輸的數據進行運算處理的過程是相同的，因此，兩種讀寫方式下的運算處理消耗的時間基本相同。由于EDMA3讀寫方式傳輸數據耗時較短，因此總處理時間也相對較短。由此可見，用EDMA3乒乓讀寫方式能提高LiDAR數據處理效率。

3.2 數據分塊大小對EDMA3乒乓讀寫方式總處理時間的影響

從表1可以看出用EDMA3乒乓讀寫方式傳輸LiDAR數據時，數據分塊大小對總處理時間的影響是：隨著數據分塊增大，總處理時間呈減小趨勢。

分別對不同數據分塊大小情況下數據的傳輸和數據的運算處理兩個過程消耗時間的變化情況進行分析。

對兩種讀寫方式進行數據傳輸消耗時間的情況（如表1所示）進行分析，當數據量一定時，分塊越小，每次傳輸的數據量減少，傳輸次數相應增加。EDMA3每次傳輸時都要進行的通道觸發(fā)，參數加載以及寄存器清零等步驟需要消耗時間，因此傳輸次數越多，附加的時間消耗也會越多，從而造成傳輸時間的增加。因此，隨著數據分塊增大，傳輸全部數據消耗的時間呈減少趨勢，并且減少的趨勢越來越平緩。

不同分塊大小的數據塊所需運算處理消耗的時間如圖4所示。

從圖中看出，分塊越大，數據運算處理消耗時間也越多。對數據進行分析，當分塊大小為208byte時，對208byte數據運算處理消耗時間是24.6ms；分塊大小為4 160byte時，對4 160byte數據運算處理消耗時間是356.8ms。兩種情況下，數據塊大小是20倍關系，消耗的時間大約是14.5（356.8/24.6）倍關系。因此，數據分塊越大，對全部數據的運算處理消耗的總時間越少。

綜上，結合數據傳輸時間和數據運算處理時間隨數據分塊大小的變化情況，可以看出，隨著數據分塊增大，總處理時間有減小的趨勢。

盡管如此，在確定合理的數據分塊大小以提高運行效率時，還應該考慮到DSP內部存儲器LL2的存儲空間限制：除了兩個緩存區(qū)，程序運行過程中用到的變量的存儲以及數據緩存等均在LL2中，需要占用存儲空間。因此，需要 對LiDAR數據的格式以及輸入速率、DSP的點云處理任務、LL2的存儲空間的大小和緩沖區(qū)的數目以及LiDAR點云解算后續(xù)處理等方面進行綜合考慮，以確定合適的EDMA3數據傳輸過程中數據塊的大小，以實現更高效的點云數據處理能力。

4 結束語

本文將EDMA3乒乓讀寫方式用于LiDAR數據的傳輸，對某載荷航空飛行時所獲取的數據進行了傳輸性能測試。測試的結果表明基于EDMA3乒乓讀寫方式的應用能夠提高LiDAR數據傳輸速率。另外探討了數據分塊大小對EDMA3乒乓讀寫方式傳輸LiDAR數據消耗的總處理時間的影響。論文工作對基于EDMA3乒乓技術實現在軌/機載/車載激光雷達點云數據實時處理有一定的借鑒。

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Application of EDMA3 in Real-time LiDAR Point Cloud Calculation

LIU Chao1,2LI Chuanrong1HU Jian1HE Wenjing1NIU Jingyu1,2MENG Fanrong1
（1 Key Laboratory of Quantitative Remote Sensing lnformation Technology, Academy of Opto-electronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China）
（2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China）

Due to the high demand for real-time processing of the in-orbit, airborne and vehicle Light Detection And Ranging (LiDAR) point cloud calculation and their massive data volume, the LiDAR data should be processed in high-speed internal memory in DSP. To solve the problem that the internal memory is usually small for the LiDAR data, a data cache mechanism is established using high-speed internal memory in DSP and large-size external memory, and a Ping-Pong buffering method based on Enhanced Direct Memory Access (EDMA3) is used to transmit LiDAR data between the two level cache blocks for point cloud calculation. With considering the format of LiDAR data, it is segmented into several pieces along its row. By using the EDMA3 Ping-Pong buffering method and the DSP’s CPU read/write method, the LiDAR data transmission test is performed on DSP development board for data segmentations of different sizes. Bycomparing the data transmission performance of the two methods, the improvement of Lidar data transmission rate made by the EDMA3 Ping-Pong buffering method is verified. The determination of data segmentation size to best improve the LiDAR data transmission rate is deeply discussed, making reference to the implementation of the real-time point cloud calculation.

point cloud calculation; digital signal processor (DSP); the third generation enhanced direct memory access (EDMA3); ping-pong buffering

TP319

A

1009-8518(2016)06-0057-09

10.3969/j.issn.1009-8518.2016.06.007

劉超，男，1989年生，2012年獲山東大學通信工程專業(yè)學士學位，現在中國科學院大學電子與通信工程專業(yè)攻讀碩士學位。研究方向為嵌入式數據處理。E-mail：liuchao13@mails.ucas.ac.cn。

（編輯：劉穎）

2016-03-15

國家863主題項目（2015AA123801）

李傳榮，男，1956年生，研究員。研究方向為遙感地面系統(tǒng)工程與新型遙感器應用。E-mail：crli@aoe.ac.cn。