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ADAS多种传感器融合带来了信息处理的挑战

作者:Jeff VanWashenova时间:2020-04-29来源:电子产品世界收藏

  JeffVanWashenova(AI和CV市场营销与商业开发事业部高级总监)

本文引用地址:/article/202004/412539.htm

  1 汽车的多种传感器融合

  随着主动安全功能成为汽车电子中的关键要素,围绕车辆周围安装以保护人员安全的传感器将持续增长。为了实现主动安全功能和高水平自主驾驶,车辆将会需要多个摄像头、雷达和LiDar。除了传感器出现增长之外,融合这些传感器信号以获取准确和可靠的车辆周围环境的模型也很重要。这些曾经仅在高档汽车中出现的电子系统正在迁移到几乎所有车辆上。消费者需求和更严格的车辆安全等级要求,推动了这一发展趋势。

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  除了车辆中的传感器数量增长之外,这些传感器内的处理运算不仅利用传统形式的算法(计算机视觉),还利用基于AI的算法以作配合。AI正在进入车辆中的几乎每个传感器和电子?橹,范围包括自然语言处理到目标检测和分割。

  2 对芯片IP的挑战

  这些发展趋势带来了一些挑战。随着这些主动安全功能扩展到所有的车辆上,汽车业界要求这些解决方案必需高效、灵活和可扩展。由于AI不断迁移到这些传感器中,因此客户需要能够进行高效处理的IP产品;但是由于技术的创新速度超过了典型电子?榈目⒅芷,因此这些IP还必须具有灵活性,因而,客户需要能够适应这种创新变化的IP产品。

  除此之外,从运算的角度来看,各类型传感器具有不同的运算需求,所以解决方案必须灵活处理这些不同类型的运算。一个示例是汽车后部的倒车摄像头,你需要使用深度学习算法,以及能够处理传统计算机视觉算法的处理器。

  从硬件方面来看,这带来了挑战,也需要能够与硬件协同工作,经过优化,以便在这些硬件上高效运行软件开发工具。

  3 的解决方案

  芯片IP企业专注面向汽车电子技术和下一代车辆中之新兴技术,这些技术用于主动安全到信息娱乐。目前CEVA拥有一系列IP产品组合,面向计算机视觉、AI、雷达、LiDar、传感器融合、Car2X通信(DSRC/C-V2X)和音频处理应用。

  其中,CEVA SensPro是业界首个高性能传感器中枢DSP架构,旨在处理情境感知设备的复杂传感器处理工作负载。SensPro可以高效地应对汽车、机器人、AR/VR、语音助手、移动设备和智能家居设备中的现代智能系统生成的传感器数据的巨大增长,满足业界对专用处理器的需求。这些传感器包括摄像头、雷达、LiDAR、飞行时间(ToF)装置、麦克风、惯性测量单元(IMU),以及任何其他可以生成用于创建情境感知设备之数据的传感器。

  除了SensPro,CEVA处理器还可以在低功耗嵌入式解决方案中以高效的方式运行神经网络。CEVA NeuPro-S是一款灵活且可扩展的解决方案,具有可以同时满足传统计算机视觉和AI加速需求的组件。它还能够随着深度学习中的创新而成长,并可以处理现今正在开发的新方法。

  为了进一步发展这个平台方法,CEVA提供一款称为CEVA深度神经网络(CDNN)的软件框架,可以将神经网络优化为适用于CEVA产品组合的低功耗嵌入式系统。

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关键词: 202005 ADAS CEVA

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