2026年，全国大学生FPGA创新设计大赛，如果选择‘基于FPGA的实时双目立体匹配与深度图生成系统’，在实现代价计算、聚合优化和视差计算时，如何利用FPGA的流水线和并行性来突破软件实现的实时性瓶颈？
准备参加2026年FPGA大赛，选题想做一个计算机视觉相关的硬核项目。看到双目立体视觉在机器人、自动驾驶中很重要，但软件实现（如OpenCV SGBM）很难实时。想用FPGA实现一个实时双目立体匹配系统，输出深度图。我知道核心步骤是代价计算（如Census）、代价聚合、视差计算。但具体到FPGA实现，如何为这些算法设计高效的流水线？如何利用并行性同时处理多个像素行或窗口？在资源有限的FPGA上（比如Zynq 7020），如何平衡处理速度、精度和资源消耗（BRAM、DSP）？有没有类似的开源项目架构可以参考？
嵌入式开发小白
