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TI 车规级处理器平台创新不止,持续赋能自动驾驶技术

过去,现在,和未来,德州仪器都将以我们基于 Arm® 的车规级处理器平台为基础,锐意进取、不断创新,持续推动汽车自动驾驶进程。

30 多年来,我们有幸参与并见证了中国本土汽车产业的崛起。现在,伴随着汽车电气化、智能化和网联化的浪潮,我们也将通过 TI 完整的本土支持体系,持续赋能汽车产业,同中国客户一起迎接未来的挑战和机遇。在这个过程中,TI 如何借助 Jacinto 平台持续推动汽车自动驾驶进程。

ADAS 技术在车辆中更加普及

目前,高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能已被证明可以减少事故、挽救生命。根据消费者报告中的美国公路安全保险协会表明,与 2017 年没有配备前方碰撞预警和自动紧急制动系统的汽车相比,配备了这些系统的汽车的前后碰撞事故减少了 50%。不幸的是,大多数事故发生在连最基本的 ADAS 应用程序都没有安装的车主身上。

随着 ADAS 不断向汽车工程师协会定义的 L4 和 L5 级自动驾驶汽车的方向发展,我们有机会通过创造可用于更大范围汽车的自动驾驶汽车技术,对道路产生更大的影响。

尽管从经济的角度来说,给所有汽车配备全 ADAS 技术是不切实际的,但我们的目标仍应是使尽可能多的汽车配备驾驶辅助功能。这意味着,道路上的更多车辆需要能够对实时数据进行高效感知、处理和应对。

对智能和多样化传感的需求

传统上,为 ADAS 运行而收集的图像数据由基于功能的计算机视觉算法进行分析。在过去的十年里,计算机视觉为这个行业提供了出色服务,但随着 ADAS 运行变得更加先进,设计人员需要额外的工具来处理和适应驾驶员及其车辆在道路上面临的情况。

保持 ADAS 在不同路况下持续运行是一项挑战。在突遇恶劣天气或道路情况欠佳等意外情况时,需要车辆实时适应。这些情况很难用传统模式进行处理,但是,通过开发一个能够帮助汽车感知、理解周围世界并对其作出快速反应的动态系统,汽车自身可以成为司机的得力副驾驶。这样一个系统需要数据以及结合计算机视觉和高效深度学习神经网络实时处理数据的能力。

ADAS 解决方案需要从不同的传感器集中提取数据,并将数据转换为车辆的行为情报。这些传感器至少需要配备不同类型的摄像头和相关的光学、雷达和超声波技术;在更复杂的情况中,还需要激光雷达和热夜视仪。此外,该系统可以通过比较从传感器数据提取的特征与高清晰度地图数据来定位车辆。对此种多模式传感器数据的理解和分析必须实时进行(新数据每秒到达 60 次)而无需在汽车后座架设数据中心服务器。

解决方案必须能够直接上路使用

驾驶员必须同时接收多重信息并快速做出安全驾驶决策,同样,所有 ADAS 应用程序(无论是何种自动驾驶等级)也必须做到这一点。高性能片上系统 (SoC) 的重要性在于它可以进行并行处理,而不需要大幅削减电力、温度、组件和集成成本方面的预算。SoC 解决方案可以从更简单的情况(更少的传感器,更低的分辨率)扩展到最复杂的情况,而不损坏基本的 ADAS 功能或需要降低系统级别。

适应各类车辆的应用性能只是要求之一。系统的开发必须具有较高性价比,才能实现广泛而有效的利用。车载软件复杂性正在呈指数增长(如今代码已长达 1 亿 5000 万行),这使得开发和维护成本激增。随着系统的路况感知能力越来越强,其功能安全要求将不断变化和发展,并必须满足严格的汽车质量和可靠性目标。正是这些严格的要求和现实支持并推动着汽车电子市场的发展。

合适的 SoC 可以解决所有这些需求。它可以根据一系列应用需求适当地平衡内存、输入/输出和处理核心,达到系统的 BOM 目标。合适的 SoC 还可以适应开放式软件开发方法,使多次使用生成代码、节省在开发和测试中付出的精力成为可能。SoC 也可以从一开始就以功能安全为前提来构建,并具备必需的可靠性和产品寿命,以使得汽车生产线能够在市场上持续多年。只要做得好,给更多的汽车配备强大的 ADAS 功能(如下图所示)就指日可待。

 


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