自動駕駛讓傳感器變得越來越聰明

發布時間:2019-10-21 15:00    來源:電子工程世界
 

關鍵詞:傳感器 自動駕駛

摘要:AutoSens是汽車傳感器和感知技術的會議,它將工程師和其他參與ADAS和自動駕駛市場的相關人員聯系起來。這一屆是在比利時布魯塞爾舉世聞名的AutoWorld博物館舉行,行業領導者齊聚一堂,研究并評估了ADAS的最新發展。

AutoSens是汽車傳感器和感知技術的會議,它將工程師和其他參與ADAS和自動駕駛市場的相關人員聯系起來。這一屆是在比利時布魯塞爾舉世聞名的AutoWorld博物館舉行,行業領導者齊聚一堂,研究并評估了ADAS的最新發展。

自動駕駛讓傳感器變得越來越聰明

到2025年,這個市場的價值預計將超過670億美元,這并不都是智能科技發展的功勞,而是因為創新水平的提高,以及越來越多的加速汽車自動化和自動駕駛汽車的發展的舉措的出臺。

由于傳感器變得越來越智能,設計工程師能夠為更少的設備增加更多的感知功能。

然而,考慮到駕駛員安全,我們可能會將自動駕駛汽車提高到一個更高的標準,我們所看到的支持自動駕駛的增量創新表明,可能需要很長時間才能實現完全的自動駕駛。

隨著工程師和科學家們對L4級和L5級的發展看的更加的現實,圍繞自動駕駛汽車的炒作也開始降溫,但未來仍將面臨重大的挑戰。有人還聲稱,到2020年,我們將看到大批自動駕駛汽車或機器人出租車出現在我們的道路上。

盡管如此,在傳感器、計算機視覺和安全方面的持續研究正在取得了積極的進展。

9 月 18 日,比利時布魯塞爾 AutoSens 展會上,CEVA 發布了第二代 AI 處理器架構 NeuPro-S,使深度神經網絡工作負載的性能提高 50%,內存帶寬降低 40%,功耗降低 30%。同時還推出了業界首創的深度神經網絡編譯器技術 CDNN-Invite API,通過統一接口,優化神經網絡推理固件,從而支持 NeuPro-S 內核與定制神經網絡引擎的異構協同處理。

NeuPro-S 和 CDNN-Invite API 適用于需要在邊緣端進行 AI 處理的視覺終端設備,包括自動駕駛汽車、智能手機、監控攝像頭、消費類攝像頭、AR/VR 頭盔、機器人和工業應用。NeuPro-S 可以對邊緣設備中視頻和圖像中的物品進行分割、檢測和分類神經網絡,從而顯著提高系統感知性能。通過減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸,NeuPro-S 可以支持多級內存系統。同時,NeuPro-S 還支持多重壓縮選項和異構可擴展性,可在單個統一架構中實現 CEVA-XM6 視覺 DSP、NeuPro-S 內核和定制 AI 引擎的各種組合。

自動駕駛讓傳感器變得越來越聰明

NeuPro-S 可以對邊緣設備中視頻和圖像中的物品進行分割、檢測和分類神經網絡,從而顯著提高系統感知性能。通過減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸,NeuPro-S 可以支持多級內存系統。同時,NeuPro-S 還支持多重壓縮選項和異構可擴展性,可在單個統一架構中實現 CEVA-XM6 視覺 DSP、NeuPro-S 內核和定制 AI 引擎的各種組合。

NeuPro-S 系列包括 NPS1000、NPS2000、NPS4000,分別具有 1000、2000、4000 個 8 位 MAC 的預配置處理器。其中,NPS4000 具有最高的單核 CNN 性能,在 1.5GHz 時可達到 12.5 TOPS,并且可完全擴展,最高可達到 100 TOPS。

NeuPro-S 架構中集成的完全可編程 CEVA-XM6 視覺 DSP,不僅可以對 AI 實時處理,還可以同時處理圖像、計算機視覺和一般 DSP 工作負載。

在自動駕駛領域,NeuPro-S 還提供了滿足安全要求的解決方案,包括質量保證標準 IATF 16949、以及汽車標準 ISO 26262 和 A-Spice。

NeuPro-S 架構解決了這些設備中日益增多的數據帶寬和功耗挑戰。通過 CDNN-Invite API,我們降低了不斷增長的神經網絡創新者社群的準入門檻,可讓他們從我們的 CDNN 編譯器提供的廣泛支持和易用性中受益,從而進一步擴展了在神經網絡編譯器技術領域無可爭議的競爭優勢。

Coccon激光雷達

自動駕駛技術的一個有趣應用是地理圍欄車輛的開發(geo-fenced vehicles),這種車輛的行駛范圍和能力都比較有限。

LeddarTech產品線經理Vincent Racine表示:“到2055年,城市人口將大幅增長,這就會導致道路上的汽車將翻一番,基礎設施面臨的壓力只會越來越大。”“我們正面臨著日益嚴重的交通堵塞、排放量的增加,如果我們發現自己被困在擁擠的道路上,我們的生產力將受到嚴重的打擊。”

“我們看到服務于自動駕駛的航天飛機的需求正在增長,這些飛機將運行在地理圍欄路線上。事實上,一些研究報告表明,到2025年,可能會有多達200萬架這樣的航天飛機投入使用,使4-15人沿著預定的路線行駛50公里。”

“汽車必須在擁擠的地區行駛,還要考慮行人、自行車和動物,所有這些的活動都很難預測。這就使得傳感器在車輛的地位愈發重要。”

為了解決這個問題,LeddarTech開發了Leddar Pixell,這是一種用于地理圍欄自動駕駛車輛的激光雷達。

拉辛解釋:“LeddarTech的固態激光雷達技術能夠為COAST Autonomous自動駕駛車輛優化安全性能,這項技術的堅固性與可靠性能適應嚴苛的駕駛環境,并通過消除其它傳感技術留下的盲區,使其成為在停車啟動應用中防止碰撞的首選技術。”

“它能對車輛周圍的障礙物提供高度可靠的探測,適用于正在開發的感知平臺,以確保乘客和弱勢道路使用者的安全與保護。”

據了解,該解決方案已經被北美和歐洲十幾家領先的自動駕駛汽車供應商采用。

拉辛指出:“至關重要的是,Pixell能夠彌補用于地理定位的機械掃描激光雷達的局限性,在某些情況下,可能會產生盲區,可以達到幾米,而這個解決方案沒有死區或盲點。”

該傳感器能夠提供一個高效的檢測解決方案,通過使用高度集成的SoC和數字信號處理軟件組成的LCA2 LeddarEngine嵌入技術來覆蓋關鍵盲點。

態勢感知

雖然技術可以幫助我們提供更好的情景感知——看到東西,感知它們,然后將它們與用戶的位置聯系起來,但在這個領域仍有開發的潛力。

Outsight宣布推出了一款具有創新傳感功能的自動駕駛汽車相機——3D語義相機(3D Semantic Camera)。這款相機采用低功率短波紅外(SWIR)激光器,能夠像激光雷達(LiDAR)一樣掃描周圍數百米的范圍。結合Outsight的算法,這款3D語義相機不僅可以實時“看到”車輛周圍的整個環境,還能夠識別冰、布和皮膚等物體材料。

自動駕駛讓傳感器變得越來越聰明

該公司將其描述為“一種革命性的傳感器,為智能機器帶來全面的態勢感知。”公司總裁兼聯合創始人Raul Bravo表示,“這是一個結合了軟件和硬件的傳感器,支持遠程材料識別和全面的實時3D數據處理。”

Bravo解釋:“這項技術提供了更高的準確性和高效性,使系統能夠實時感知、理解并最終與周圍環境進行交互。”

“機動性正在迅速發展,我們的3D語義攝像頭將能夠為L1-L3級ADAS中看到的人工控制機器帶來完全的態勢感知和全新的安全和可靠性,但它也將有助于加速與L4 - 5級自動駕駛汽車、機器人和無人機相關的全自動智能機器的出現。”

“Outsight則是第一個嘗試在單個設備中提供完整的情境感知。它是一種可大規模生產的“一體化解決方案”,能夠同時感知并理解數百米范圍內的環境,包括物體的關鍵化學成分(例如人類皮膚、棉花、冰、雪、塑料、金屬、木材等)。”

自動駕駛讓傳感器變得越來越聰明

Bravo聲稱:“結合3D SLAM芯片功能(同時本地化和映射),這項技術可以實時交付現實。”

該攝像機通過其車載SoC提供可操作的信息和對象分類,但不依賴于“機器學習”。因此,功耗和所需的帶寬都更低。這種新方案無需用于AI訓練的大量數據集,并且,通過實際的物體“測量”消除了猜測。通過確定物體的材料,提高了相機實際“看到”內容的置信度。

Outsight的3D語義相機能夠提供周圍所有移動物體的位置、大小和速度信息,因此它不僅能夠“看到”并測量,它還能夠理解環境,為路徑規劃和駕駛決策提供有價值的信息。

這些例子表明,支持自動駕駛汽車的傳感器技術正在發生質的變化,最重要的是,隨著能力的增強和改進,傳感器技術有助于降低部署的總體成本。

(責編:)

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