朱运维，胡 坚，贺文静，李传荣

（1.中国科学院空天信息创新研究院，北京 100094；2.中国科学院定量遥感信息技术重点实验室，北京 100094；3.中国科学院大学，北京 100049）

激光雷达（Light Detection and Ranging,LiDAR）技术能够通过快速获取和实时处理形成高精度地表多维信息，在国土资源调查、地形测量、林业、灾害评估等方面具有广泛应用[1-2]。LiDAR 系统获取的测距数据需要经过点云解算才能形成三维点云[3-5]，因此点云解算[1]是LiDAR 实时处理系统中的关键处理环节。点云解算包括激光雷达测距值及对应姿态数据的处理，涉及大量的双精度浮点数据的矩阵计算[6-7],具有计算量大，处理算法复杂的特点，给点云解算实时处理带来了难度。

随着超大规模集成电路技术的迅速发展，片上系统（System on a Chip,SoC）被广泛应用于计算机、电子通信和军工等领域[8-9]。SoC 技术通过处理器、存储器、各种控制接口和互联总线的集成，进一步减小了系统体积，并减少了系统中芯片之间的延迟，进而提高了系统效率[10-12]。利用FPGA 对系统进行硬件加速，能进一步提升系统的运算性能。

FPGA系统设计一般采取以具体应用为主导的设计方法，设计产品也往往只能满足单一使用场景[13-14]。数据输入特性的改变会使系统消耗资源和布线情况发生明显变化，重新设计会增加系统开发成本和周期。文中面向激光点云解算应用，设计了基于可配置阵列的架构，提高了可配置路由支持系统的灵活可配置性；算法单元运用流水线计算和并行阵列的策略，在一定程度上降低了系统与数据输入的耦合性，不仅提升系统计算性能，而且支持灵活重构。……