当车载芯片碰上多传感器融合:“我太南了”

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不可能 说人类驾驶员主只是 通过双眼来观察附过的路况,没法自动驾驶汽车则是通过安装进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,传感器只是 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,然不可能 那先 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,摄像头凭借其都不能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,加在在基于摄像头的ADAS外理方案,往往需要汽车具备强大的计算机视觉能力,不可能 后者达都不能了要求,摄像头对环境的感知能力也将大打折扣;毫米波雷达人太好穿透力强,但成像效果较差;至于激光雷达,人太好分辨率高、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没法高,仅仅依靠单一传感器不可能 无法满足自动驾驶应对错综复杂场景与安全冗余的需求,多传感器融合成为必然。

相似特斯拉的Autopilot 2. 0就搭载了8个摄像头、有六个毫米波雷达和1有六个超声波雷达,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,包括有六个前置单目高清摄像头、六个毫米波雷达、有六个全景摄像头和1有六个超声波雷达。

为那先 一百公里车需要搭载没法多的传感器呢?最直接的导致 只是 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。但这并不导致 自动驾驶汽车上的传感器太久越好。

理论上来讲,车上安装的传感器太久,车辆就更不能有效地检测出附过环境中的风险和障碍物。但这也会带来太久的那先 的问題,譬如成本,毋庸置疑车上多装有六个传感器就会带来一笔成本的增加,以及海量的数据外理那先 的问題,不可能 那先 传感器每天会产生大量的数据,这必然对芯片的外理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 算力不可能 难以满足自动驾驶汽车的计算要求,当下行业开始英语 了没法依赖CPU、GPU、FPGA、ASIC等AI芯片。尤其是FPGA,与CPU、GPU、ASIC相比,不可能 具备深度1自适应的应变能力,加在在其高吞吐、低下行效率 的优点,都不能更好地满足自动驾驶不同级别的功能要求。



“比如从下行效率 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方案不可能 都不能了通用计算架构的1/10。此外,FPGA方案还有太久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,亲戚亲戚大伙儿还都不能做太久定制化的开发,让亲戚亲戚大伙儿的算法更加高效。”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,赛灵思老要 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,富含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、预外理和分配以及计算加速,不能满足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。

特别是可扩展性和深度1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,对数据外理的要求是不同的,这就要求汽车的相关系统和器件完整性都是具有可扩展性的,都不能了可扩展的有自适应性的产品不能更好地支持自动驾驶产品和技术不断的迭代。

不仅没法,Dan Isaacs认为未来自动驾驶汽车内部内部结构的连接性是非常重要的,需要要有分布式的算法让每个节点完整性都是计算的能力,不能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完整性都是计算能力和智能化,才是最高效的系统,不可能 把所有的计算、所有的智能集中在有六个中心节点不可能 是云端,人太好并完整性都是六个多非常好的方案。

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,该平台都不能根据软件或算法代码自动适配和使用赛灵思硬件架构,将用户从错综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则都不能通过软硬件工程师在同一工具平台上的合作协议协议,显著提升工作下行效率 ,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和自动驾驶有六个领域有着丰厚的研发经验,然而Dan Isaacs认为,汽车产品要想实现完整性的自动化,还有很长的路要走,现在太久的技术功能都处于早期,还有待继续突破,特别是想在有一个人口密度很高的地方实现自动驾驶,还有太久那先 的问題需要外理,需要在路上开展更多的测试来提高自动驾驶的性能。