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自动驾驶让传感器变得越来越聪明

翻译自——newelectronics,Neil Tyler

AutoSens是汽车传感器和感知技巧的会议,它将工程师和其他介入ADAS和自动驾驶市场的相关职员联系起来。这一届是在比利时布鲁塞尔环球驰誉的AutoWorld博物馆举行,行业引导者齐聚一堂,钻研并评估了ADAS的最新成长。

到2025年,这个市场的代价估计将跨越670亿美元,这并不都是智能科技成长的功勋,而是由于立异水平的前进,以及越来越多的加速汽车自动化和自动驾驶汽车的成长的举措的出台。

因为传感器变得越来越智能,设计工程师能够为更少的设备增添更多的感知功能。

然而,斟酌到驾驶员安然,我们可能会将自动驾驶汽车前进到一个更高的标准,我们所看到的支持自动驾驶的增量立异注解,可能必要很长光阴才能实现完全的自动驾驶。

跟着工程师和科学家们对L4级和L5级的成长看的加倍的现实,环抱自动驾驶汽车的炒作也开始降温,但未来仍将面临重大年夜的寻衅。有人还声称,到2020年,我们将看到大年夜批自动驾驶汽车或机械人出租车呈现在我们的蹊径上。

只管如斯,在传感器、谋略机视觉和安然方面的持续钻研正在取得了积极的进展。

9 月 18 日,比利时布鲁塞尔 AutoSens 展会上,CEVA 宣布了第二代 AI 处置惩罚器架构 NeuPro-S,使深度神经收集事情负载的机能前进 50%,内存带宽低落 40%,功耗低落 30%。同时还推出了业界首创的深度神经收集编译器技巧 CDNN-Invite API,经由过程统一接口,优化神经收集推理固件,从而支持 NeuPro-S 内核与定制神经收集引擎的异构协同处置惩罚。

NeuPro-S 和 CDNN-Invite API 适用于必要在边缘端进行 AI 处置惩罚的视觉终端设备,包括自动驾驶汽车、智妙手机、监控摄像头、破费类摄像头、AR/VR 头盔、机械人和工业利用。NeuPro-S 可以对边缘设备中视频和图像中的物品进行瓜分、检测和分类神经收集,从而显明前进系统感知机能。经由过程削减应用外部 SDRAM 的高资源传输,NeuPro-S 可以支持多级内存系统。同时,NeuPro-S 还支持多重压缩选项和异构可扩展性,可在单个统一架构中实现 CEVA-XM6 视觉 DSP、NeuPro-S 内核和定制 AI 引擎的各类组合。

NeuPro-S 可以对边缘设备中视频和图像中的物品进行瓜分、检测和分类神经收集,从而显明前进系统感知机能。经由过程削减应用外部 SDRAM 的高资源传输,NeuPro-S 可以支持多级内存系统。同时,NeuPro-S 还支持多重压缩选项和异构可扩展性,可在单个统一架构中实现 CEVA-XM6 视觉 DSP、NeuPro-S 内核和定制 AI 引擎的各类组合。

NeuPro-S 系列包括 NPS1000、NPS2000、NPS4000,分手具有 1000、2000、4000 个 8 位 MAC 的预设置设置设备摆设摆设处置惩罚器。此中,NPS4000 具有最高的单核 CNN 机能,在 1.5GHz 时可达到 12.5 TOPS,并且可完全扩展,最高可达到 100 TOPS。

NeuPro-S 架构中集成的完全可编程 CEVA-XM6 视觉 DSP,不仅可以对 AI 实时处置惩罚,还可以同时处置惩罚图像、谋略机视觉和一样平常 DSP 事情负载。

在自动驾驶领域,NeuPro-S 还供给了满意安然要求的办理规划,包括质量包管标准 IATF 16949、以及汽车标准 ISO 26262 和 A-Spice。

NeuPro-S 架构办理了这些设备中日益增多的数据带宽和功耗寻衅。经由过程 CDNN-Invite API,我们低落了赓续增长的神经收集立异者社群的准入门槛,可让他们从我们的 CDNN 编译器供给的广泛支持和易用性中受益,从而进一步扩展了在神经收集编译器技巧领域无可争议的竞争上风。

Coccon激光雷达

自动驾驶技巧的一个有趣利用是地舆围栏车辆的开拓(geo-fenced vehicles),这种车辆的行驶范围和能力都对照有限。

LeddarTech产品线经理Vincent Racine表示:“到2055年,城市人口将大年夜幅增长,这就会导致蹊径上的汽车将翻一番,根基举措措施面临的压力只会越来越大年夜。”“我们正面临着日益严重的交通堵塞、排放量的增添,假如我们发明自己被困在拥挤的蹊径上,我们的临盆力将受到严重的袭击。”

“我们看到办事于自动驾驶的航天飞机的需求正在增长,这些飞机将运行在地舆围栏路线上。事实上,一些钻研申报注解,到2025年,可能会有多达200万架这样的航天飞机投入应用,使4-15人沿着预定的路线行驶50公里。”

“汽车必须在拥挤的地区行驶,还要斟酌行人、自行车和动物,所有这些的活动都很难猜测。这就使得传感器在车辆的职位地方愈发紧张。”

为了办理这个问题,LeddarTech开拓了Leddar Pixell,这是一种用于地舆围栏自动驾驶车辆的激光雷达。

拉辛解释:“LeddarTech的固态激光雷达技巧能够为COAST Autonomous自动驾驶车辆优化安然机能,这项技巧的稳固性与靠得住机能适应严苛的驾驶情况,并经由过程打消其它传感技巧留下的盲区,使其成为在泊车启动利用中防止碰撞的首选技巧。”

“它能对车辆周围的障碍物供给高度靠得住的探测,适用于正在开拓的感知平台,以确保游客和弱势蹊径应用者的安然与保护。”

据懂得,该办理规划已经被北美和欧洲十几家领先的自动驾驶汽车供应商采纳。

拉辛指出:“至关紧张的是,Pixell能够增补用于地舆定位的机器扫描激光雷达的局限性,在某些环境下,可能会孕育发生盲区,可以达到几米,而这个办理规划没有逝世区或盲点。”

该传感器能够供给一个高效的检测办理规划,经由过程应用高度集成的SoC和数字旌旗灯号处置惩罚软件组成的LCA2 LeddarEngine嵌入技巧来覆盖关键盲点。

态势感知

虽然技巧可以赞助我们供给更好的情景感知——看到器械,感知它们,然后将它们与用户的位置联系起来,但在这个领域仍有开拓的潜力。

Outsight发布推出了一款具有立异传感功能的自动驾驶汽车相机——3D语义相机(3D Semantic Camera)。这款相机采纳低功率短波红外(SWIR)激光器,能够像激光雷达(LiDAR)一样扫描周围数百米的范围。结合Outsight的算法,这款3D语义相机不仅可以实时“看到”车辆周围的全部情况,还能够识别冰、布和皮肤等物体材料。

该公司将其描述为“一种革命性的传感器,为智能机械带来周全的态势感知。”公司总裁兼联合开创人Raul Bravo表示,“这是一个结合了软件和硬件的传感器,支持远程材料识别和周全的实时3D数据处置惩罚。”

Bravo解释:“这项技巧供给了更高的准确性和高效性,使系统能够实时感知、理解并终极与周围情况进行交互。”

“灵便性正在迅速成长,我们的3D语义摄像头将能够为L1-L3级ADAS中看到的人工节制机械带来完全的态势感知和全新的安然和靠得住性,但它也将有助于加速与L4 - 5级自动驾驶汽车、机械人和无人机相关的全自动智能机械的呈现。”

“Outsight则是第一个考试测验在单个设备中供给完备的情境感知。它是一种可大年夜规模临盆的“一体化办理规划”,能够同时感知并理解数百米范围内的情况,包括物体的关键化学因素(例如人类皮肤、棉花、冰、雪、塑料、金属、木材等)。”

Bravo声称:“结合3D SLAM芯片功能(同时本地化和映射),这项技巧可以实时交付现实。”

该摄像机经由过程其车载SoC供给可操作的信息和工具分类,但不依附于“机械进修”。是以,功耗和所需的带宽都更低。这种新规划无需用于AI练习的大年夜量数据集,并且,经由过程实际的物体“丈量”打消了预测。经由过程确定物体的材料,前进了相机实际“看到”内容的置信度。

Outsight的3D语义相性能够供给周围所有移动物体的位置、大年夜小和速率信息,是以它不仅能够“看到”并丈量,它还能够理解情况,为路径筹划和驾驶决策供给有代价的信息。

这些例子注解,支持自动驾驶汽车的传感器技巧正在发生质的变更,最紧张的是,跟着能力的增强和改进,传感器技巧有助于低落支配的总体资源。

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