当车载芯片碰上多传感器融合:“我太南了”

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后后说人类驾驶员主随后通过双眼来观察互近的路况,那末 自动驾驶汽车则是通过安装进去车上的各种传感器来感知道路环境信息。于自动驾驶汽车而言,传感器随后它们的“眼睛”。

目前自动驾驶汽车上的环境感知传感器主要有摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达几种,随后后那此传感器在性能上各有优劣——在获取车辆、行人以及红绿灯等环境信息方面,摄像头凭借其可以准确识别物体属性的特点,拥有出色的表现,但在强光、雨雪、大雾等恶劣环境下,摄像头的识别精度很容易受到影响,再上加基于摄像头的ADAS防止方案,往往非要汽车具备强大的计算机视觉能力,后后后者达非要要求,摄像头对环境的感知能力也将大打折扣;毫米波雷达虽然穿透力强,但成像效果较差;至于激光雷达,虽然分辨率高、探测距离远,但在雨、雪、雾霾、沙尘暴等恶劣天气中无法正常使用,且价格昂贵。随着汽车自动驾驶水平那末 高,仅仅依靠单一传感器后后无法满足自动驾驶应对比较复杂场景与安全冗余的需求,多传感器融合成为必然。

类似特斯拉的Autopilot 2. 0就搭载了8个摄像头、有一一六个 毫米波雷达和1有一一六个 超声波雷达,而有着“全球首款L3级自动驾驶量产车型”之称的全新奥迪A8,则搭载了多达2有一一六个 传感器,包括4 颗鱼眼摄像头、12 颗超声波雷达、4 颗中距离毫米波雷达、1 颗长距离毫米波雷达、1 颗激光雷达、1 颗前视摄像头。威马的Living Pilot驾驶辅助系统也采用了20个传感器,包括有一一六个 前置单目高清摄像头、六个毫米波雷达、有一一六个 全景摄像头和1有一一六个 超声波雷达。

为那此个油车非要搭载那末 多的传感器呢?最直接的原因分析分析随后提升自动驾驶感知系统的准确度和精度,进而提高自动驾驶系统的安全性和鲁棒性。但这何必 原因分析分析自动驾驶汽车上的传感器不要 越好。

理论上来讲,车上安装的传感器不要 ,车辆就更可以有效地检测出互近环境中的风险和障碍物。但这也会带来有些的问题图片图片,譬如成本,毋庸置疑车上多装有一一六个 传感器就会带来一笔成本的增加,以及海量的数据防止问题图片图片,后后那此传感器每天会产生小量的数据,这必然对芯片的防止能力提出更高的要求。

目前来看,随着ADAS及自动驾驶对计算的要求在不断提高,传统的MCU 算力后后难以满足自动驾驶汽车的计算要求,当下行业结束了了英语 那末 依赖CPU、GPU、FPGA、ASIC等AI芯片。尤其是FPGA,与CPU、GPU、ASIC相比,后后具备深度自适应的应变能力,再上加其高吞吐、低速度的优点,可以更好地满足自动驾驶不同级别的功能要求。



“比如从速度上来讲,使用了FPGA方案后,有12倍的提高,而能耗相对通用计算架构来说,FPGA方案后后非要通用计算架构的1/10。此外,FPGA方案还有有些额外的好处是通用计算架构无法提供的,比如非常强的时序,更高的安全性。另外基于FPGA平台,让让人们 都 可以做有些定制化的开发,让让人们 歌词 都 的算法更加高效。”日前,在赛灵思 XDF 大会亚洲站上小马智行北京研发中心总经理李衡宇如是说。

在FPGA芯片的研发上,赛灵思一一六个 劲走在行业的前沿。据悉,截至2018年赛灵思的自适应器件累计出货量高达1.7亿片,所含29个汽车品牌的111款车型。基于已有成绩,此次活动上赛灵思再度推出了两款汽车级产品Zynq UltraScale MPSoC 7EV 和11 EG。据悉,与此前的产品相比,新产品提供了最优异的可编程能力、性能和 I/O 功能,实现高速数据汇总、预防止和分配以及计算加速,可以满足L2 到 L4 级别的高级驾驶辅助系统和自动驾驶汽车的开发需求。

很重是可扩展性和深度的适应性,在赛灵思汽车战略与客户市场营销总监Dan Isaacs看来尤为重要,他指出在自动驾驶不同的发展阶段,对数据防止的要求是不同的,这就要求汽车的相关系统和器件也有具有可扩展性的,非要可扩展的有自适应性的产品可以更好地支持自动驾驶产品和技术不断的迭代。

不仅那末 ,Dan Isaacs认为未来自动驾驶汽车结构的连接性是非常重要的,必非要有分布式的算法让每个节点也有计算的能力,可以实现在自动驾驶当中不同功能的高性能的体现。李衡宇对此表示认同,在他看来,分布式系统让每个节点也有计算能力和智能化,才是最高效的系统,后后把所有的计算、所有的智能集中在有一一六个 中心节点后后是云端,虽然并也有有一一六个 非常好的方案。

另外,此次活动中赛灵思还还发布了其最新的Vitis统一软件平台,该平台可以根据软件或算法代码自动适配和使用赛灵思硬件架构,将用户从比较复杂的硬件专业知识中解放出来。而对于硬件开发者来说,Vitis则可以通过软硬件工程师在同一工具平台上的合作协议协议,显著提升工作速度,是赛灵思从器件向平台企业战略转型的里程碑式产品之一。

值得一提的是,尽管赛灵思在ADAS和自动驾驶有一一六个 领域有着富于的研发经验,然而Dan Isaacs认为,汽车产品要想实现全版的自动化,还有很长的路要走,现在统统 的技术功能都存在早期,还有待继续突破,很重是想在有一一六个 人口密度很高的地方实现自动驾驶,还有统统 问题图片图片非要防止,非要在路上开展更多的测试来提高自动驾驶的性能。