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瑞薩以感知快速入門軟體 開發嵌入式汽車ADAS
 

【CTIMES/SmartAuto 報導】   2019年06月03日 星期一

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瑞薩電子以其R-Car V3H系統單晶片(SoC)為基礎的新型感知快速入門軟體(Perception Quick Start Software),來持續加快先進駕駛輔助系統(ADAS)的開發。該解決方案提供了參考軟體,可用於攝影機障礙物偵測(camera obstacle detection,COD)、光達障礙物偵測(LiDAR obstacle detection,LOD)和道路特徵偵測(road feature detection,RFD)──這就是以感測器為基礎的Level 2+自動駕駛車輛系統中,三個關鍵的識別領域。

RFD範例
RFD範例

R-Car V3H SoC在低功率水準下,提供高電腦視覺性能和人工智慧處理的組合,為Level 2+自動駕駛汽車中的汽車前置攝影機,提供最佳化的嵌入式解決方案。為了實現最先進的識別技術,瑞薩為SoC設計了專用的硬體加速器,用於關鍵演算法,包括卷積神經網路(convolutional neural network)、稠密光流法(dense optical flow)、立體視差(stereo disparity)和物件分類(object classification)。這些加速器很複雜,卻經濟又節能,全新的感知軟體為使用加速器的開發人員,提供了端點到端點的管線參考軟體,讓客戶能夠開始應用產品設計──無論這些客戶是專家,還是沒有相關經驗。參考軟體涵蓋來自感測器或記錄資料的輸入,處理的所有階段和螢幕上的顯示輸出。

瑞薩汽車先進系統創新部門總監Tim Grai表示:「專業的硬體加速器,在實現嵌入式ADAS和自動化應用產品上,所需的電腦視覺性能和準確度方面,扮演了極為重要的角色,同時還能滿足對車載功耗的嚴格限制。然而,這些加速器的複雜性,可能會讓學習曲線極為陡峭。」

「我們能夠透過全新的感知快速入門軟體,提供一套應用軟體以及底層基元(underlying primitive),以簡化加速器的使用,而這些複雜加速器,是實現嵌入式ADAS所需要的。」

瑞薩感知快速入門軟體的重要功能:

‧ COD參考軟體使用卷積神經網路(CNN)的IP、電腦視覺引擎(computer vision engine,CV-E)和圖像彩現(image rendering,IMR)技術,來偵測汽車、卡車、公共汽車和行人等2D物體。COD可以達到約每秒30張畫面(FPS)。

‧ LOD軟體使用CNN-IP和CV-E來檢測3D物體,包括汽車和卡車。 LOD在50公尺處使用3D定界框,可達到約15 FPS。

‧ RFD參考軟體使用CNN-IP、CV-E、IMR和多功能管線引擎(versatile pipeline engine,IMP),來識別可駕駛的自由空間、車道(會交叉和不會交叉)、道路邊界,以及到車道和最近物體的距離,以支援NCAP 2020。RFD可達到約30 FPS。

關鍵字: 瑞薩 
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