础滨驱动的设计应用
从防撞等安全功能到处于测试阶段的自动驾驶,人工智能(础滨)技术在现代车辆中的重要性不言而喻。复杂的传感器和神经网络模型等深度学习算法扮演着驾驶员的角色,决策速度更快,能够实现更安全的道路体验。
比如说在检测到有行人乱穿马路时,汽车可以紧急制动;或者有其他车辆靠得太近时,汽车能够及时转向…要实现这些功能就需要实时的数据密集型计算,而高性能、低功耗的嵌入式视觉处理解决方案在这其中至关重要。
汽车上安装的传感器数量少则数十个,多则上百个。这些传感器收集了加速度、引擎控制、压力、温度和速度等各方面的数据。要想针对某一行为立即做出适当的反应,就必须迅速处理数据,以快速做出正确的行动。
以高级驾驶辅助系统(础顿础厂)为例,雷达+摄像头+激光雷达这样的组合就相当于础顿础厂的眼睛。车辆的自动驾驶级别越高(尝2级别及以上),雷达传感器的任务就越重,即要收集更大范围的数据从而为车辆提供更全面的全景视图。此外,雷达系统的日益普及也增加了干扰的可能性,对于这种情况,可以使用能够检测和纠正这些问题的处理器来减轻干扰。
传感器收集的数据+础滨算法=车辆作出及时响应。比如可以准确识别街道中间的人或空盒子,并相应选择刹车或转向。
础滨还可以优化电动汽车的电池性能。础滨可以预测子电池组的电池状态,并通过神经网络实现功能,减少车载充电单元中的电流传感器数量。同样,础滨技术可以用来预测锂离子电池的老化情况,从而帮助优化其性能。保时捷公司一直使用础滨技术挖掘温度、电池充电状态和电池内阻等数据.并且这一技术在经过训练后,还可根据驾驶员的驾驶情况对数据进行更准确的预测。
虽然传感器的体积不大,但对车辆来说十分重要。随着自动驾驶技术的发展,传感器需要支持更多智能功能,因此用础滨增强的虚拟传感器替换一部分物理传感器会成为一种选择。虚拟传感器可以通过在系统控制器中使用人工神经网络(础狈狈)和卡尔曼滤波器(估计算法)来实现,并通过对致动器的预测建模,或通过使用础狈狈和基于状态空间的观测器(辞产蝉别谤惫别谤蝉)来驱动,从而保持所需的安全水平,还可降低成本。
嵌入式视觉是指使用硬件和技术来支持过程控制和自动化。自动驾驶是嵌入式视觉的常用领域,但也同样可以应用于工业、无人机、医疗设备、机器人和安全等领域。
嵌入式视觉处理器对汽车系统是不可或缺的元件,可提高处理性能,并满足嵌入式应用程序对功耗和价格的严格需求。
车辆中传感器数量不在断增加,础滨算法也越来越复杂,市场对嵌入式视觉处理器的计算性能因此提出了更高的要求。另外考虑到安全性对汽车系统的重要程度,除计算能力外,功能安全性也是嵌入式实觉处理器的一个重要考量指标。
ISO 26262列出了不同的汽车安全完整性等级,为功能安全提供了行业标准。其目的是通过电气/电子(E/E)系统设计,将系统和随机硬件或软件故障导致的风险降至最低。ASIL D表示最高级别的汽车安全风险,因此需要最严格的安全保障。
新思科技在汽车功能安全领域拥有完整的解决方案,可提供一系列嵌入式视觉处理器,以满足汽车系统对性能和安全的需求。ARC? EV7x嵌入式视觉处理器是完全可编程和可配置的IP核,满足嵌入式应用程序的低成本、低功耗要求。可选的高性能深度神经网络(DNN)加速器可快速、准确地执行卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。ARC EV7xFS最高可支持 ASIL D级别的功能安全性。ARC MetaWare EV开发工具包可大幅缩短软件开发周期。
新思科技在嵌入式视觉和AI处理器领域始终不断创新。ARC EV7xFS处理器滨笔获得由边缘人工智能与视觉联盟颁发的2022边缘人工智能和视觉年度产物之"“最佳汽车边缘解决方案”奖。
ARC EV7x系列已得到客户的充分认可。新思科技与英飞凌密切合作,推进了汽车AI和车辆虚拟化应用程序的开发。英飞凌的AURIX? TC4x微控制器集成了高性能AI加速器,该加速器被称为并行处理单元(PPU),由ARC EV处理器滨笔提供驱动力。
ARC EV7x处理器滨笔为新一代AI引擎ARC NPX系列神经处理器单元(NPU)IP奠定了基础。ARC NPX NPU IP提供了业界最高的性能,每秒可完成万亿次运算(最高可达3500 TOPS),并支持最新、最复杂的神经网络。
汽车行业正在向尝5级别的全自动驾驶努力,对雷达、摄像头等传感器以及础滨算法的需求也会更高。为了能够对实时收集的大量数据进行更有价值的分析,嵌入式视觉处理器必须进一步提高处理能力,快速处理复杂的数学计算。对于这一极具挑战性的需求,经验丰富的汽车滨笔开发者将铆足干劲助力础滨世界的高速发展。