2026年全国大学生电子设计竞赛，如果选择‘基于FPGA的激光雷达点云实时滤波与目标聚类系统’，在实现体素滤波、欧式聚类和边界框生成时，如何利用FPGA的流水线和并行计算架构来满足自动驾驶场景下的低延迟要求？
我们团队计划参加2026年电赛，选题想结合自动驾驶热点，做一个基于FPGA的激光雷达点云处理系统。我们知道点云数据量大，滤波和聚类算法在CPU上实时性很难保证。打算用FPGA实现。具体到算法，比如体素下采样、基于KD-Tree（或近似方法）的欧式聚类和生成3D边界框，这些步骤中哪些部分最适合用FPGA硬件加速？如何设计高效的流水线，让数据流不间断地通过各个处理模块？在资源有限的FPGA上，如何平衡计算精度（浮点/定点）和资源消耗？有没有现成的开源IP或设计思路可以参考？
单片机初学者
