ADAS多種傳感器融合帶來(lái)了信息處理的挑戰(zhàn)
Jeff?Van?Washenova?(CEVA?AI和CV市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)與商業(yè)開(kāi)發(fā)事業(yè)部?高級(jí)總監(jiān))
本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/202004/412539.htm1 汽車(chē)ADAS的多種傳感器融合
隨著主動(dòng)安全功能成為汽車(chē)電子中的關(guān)鍵要素,圍繞車(chē)輛周?chē)惭b以保護(hù)人員安全的傳感器將持續(xù)增長(zhǎng)。為了實(shí)現(xiàn)主動(dòng)安全功能和高水平自主駕駛,車(chē)輛將會(huì)需要多個(gè)攝像頭、雷達(dá)和LiDar。除了傳感器出現(xiàn)增長(zhǎng)之外,融合這些傳感器信號(hào)以獲取準(zhǔn)確和可靠的車(chē)輛周?chē)h(huán)境的模型也很重要。這些曾經(jīng)僅在高檔汽車(chē)中出現(xiàn)的電子系統(tǒng)正在遷移到幾乎所有車(chē)輛上。消費(fèi)者需求和更嚴(yán)格的車(chē)輛安全等級(jí)要求,推動(dòng)了這一發(fā)展趨勢(shì)。
除了車(chē)輛中的傳感器數(shù)量增長(zhǎng)之外,這些傳感器內(nèi)的處理運(yùn)算不僅利用傳統(tǒng)形式的算法(計(jì)算機(jī)視覺(jué)),還利用基于AI的算法以作配合。AI正在進(jìn)入車(chē)輛中的幾乎每個(gè)傳感器和電子模塊中,范圍包括自然語(yǔ)言處理到目標(biāo)檢測(cè)和分割。
2 對(duì)芯片IP的挑戰(zhàn)
這些發(fā)展趨勢(shì)帶來(lái)了一些挑戰(zhàn)。隨著這些主動(dòng)安全功能擴(kuò)展到所有的車(chē)輛上,汽車(chē)業(yè)界要求這些解決方案必需高效、靈活和可擴(kuò)展。由于AI不斷遷移到這些傳感器中,因此客戶(hù)需要能夠進(jìn)行高效處理的IP產(chǎn)品;但是由于技術(shù)的創(chuàng)新速度超過(guò)了典型電子模塊的開(kāi)發(fā)周期,因此這些IP還必須具有靈活性,因而,客戶(hù)需要能夠適應(yīng)這種創(chuàng)新變化的IP產(chǎn)品。
除此之外,從運(yùn)算的角度來(lái)看,各類(lèi)型傳感器具有不同的運(yùn)算需求,所以解決方案必須靈活處理這些不同類(lèi)型的運(yùn)算。一個(gè)示例是汽車(chē)后部的倒車(chē)攝像頭,你需要使用深度學(xué)習(xí)算法,以及能夠處理傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的處理器。
從硬件方面來(lái)看,這帶來(lái)了挑戰(zhàn),也需要能夠與硬件協(xié)同工作,經(jīng)過(guò)優(yōu)化,以便在這些硬件上高效運(yùn)行軟件開(kāi)發(fā)工具。
3 CEVA的解決方案
芯片IP企業(yè)CEVA專(zhuān)注面向汽車(chē)電子技術(shù)和下一代車(chē)輛中之新興技術(shù),這些技術(shù)用于主動(dòng)安全到信息娛樂(lè)。目前CEVA擁有一系列IP產(chǎn)品組合,面向計(jì)算機(jī)視覺(jué)、AI、雷達(dá)、LiDar、傳感器融合、Car2X通信(DSRC/C-V2X)和音頻處理應(yīng)用。
其中,CEVA SensPro是業(yè)界首個(gè)高性能傳感器中樞DSP架構(gòu),旨在處理情境感知設(shè)備的復(fù)雜傳感器處理工作負(fù)載。SensPro可以高效地應(yīng)對(duì)汽車(chē)、機(jī)器人、AR/VR、語(yǔ)音助手、移動(dòng)設(shè)備和智能家居設(shè)備中的現(xiàn)代智能系統(tǒng)生成的傳感器數(shù)據(jù)的巨大增長(zhǎng),滿(mǎn)足業(yè)界對(duì)專(zhuān)用處理器的需求。這些傳感器包括攝像頭、雷達(dá)、LiDAR、飛行時(shí)間(ToF)裝置、麥克風(fēng)、慣性測(cè)量單元(IMU),以及任何其他可以生成用于創(chuàng)建情境感知設(shè)備之?dāng)?shù)據(jù)的傳感器。
除了SensPro,CEVA處理器還可以在低功耗嵌入式解決方案中以高效的方式運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CEVA NeuPro-S是一款靈活且可擴(kuò)展的解決方案,具有可以同時(shí)滿(mǎn)足傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和AI加速需求的組件。它還能夠隨著深度學(xué)習(xí)中的創(chuàng)新而成長(zhǎng),并可以處理現(xiàn)今正在開(kāi)發(fā)的新方法。
為了進(jìn)一步發(fā)展這個(gè)平臺(tái)方法,CEVA提供一款稱(chēng)為CEVA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CDNN)的軟件框架,可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化為適用于CEVA產(chǎn)品組合的低功耗嵌入式系統(tǒng)。
(注:本文來(lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2020年第05期。)
評(píng)論