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隨著科技的發(fā)展,未來(lái)傳感器將會(huì)變得智能化

獨(dú)愛(ài)72H ? 來(lái)源:EEWORLD ? 作者:EEWORLD ? 2020-03-16 17:20 ? 次閱讀
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(文章來(lái)源:EEWORLD)

AutoSens是汽車(chē)傳感器和感知技術(shù)的會(huì)議,它將工程師和其他參與ADAS和自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的相關(guān)人員聯(lián)系起來(lái)。這一屆是在比利時(shí)布魯塞爾舉世聞名的AutoWorld博物館舉行,行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者齊聚一堂,研究并評(píng)估了ADAS的最新發(fā)展。

由于傳感器變得越來(lái)越智能,設(shè)計(jì)工程師能夠?yàn)楦俚脑O(shè)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(huì)將自動(dòng)駕駛汽車(chē)提高到一個(gè)更高的標(biāo)準(zhǔn),我們所看到的支持自動(dòng)駕駛的增量創(chuàng)新表明,可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)駕駛。

隨著工程師和科學(xué)家們對(duì)L4級(jí)和L5級(jí)的發(fā)展看的更加的現(xiàn)實(shí),圍繞自動(dòng)駕駛汽車(chē)的炒作也開(kāi)始降溫,但未來(lái)仍將面臨重大的挑戰(zhàn)。有人還聲稱,到2020年,我們將看到大批自動(dòng)駕駛汽車(chē)或機(jī)器人出租車(chē)出現(xiàn)在我們的道路上。盡管如此,在傳感器、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和安全方面的持續(xù)研究正在取得了積極的進(jìn)展。

NeuPro-S 和 CDNN-Invite API 適用于需要在邊緣端進(jìn)行 AI 處理的視覺(jué)終端設(shè)備,包括自動(dòng)駕駛汽車(chē)、智能手機(jī)、監(jiān)控?cái)z像頭、消費(fèi)類攝像頭、AR/VR 頭盔、機(jī)器人和工業(yè)應(yīng)用。NeuPro-S 可以對(duì)邊緣設(shè)備中視頻和圖像中的物品進(jìn)行分割、檢測(cè)和分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而顯著提高系統(tǒng)感知性能。通過(guò)減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸,NeuPro-S 可以支持多級(jí)內(nèi)存系統(tǒng)。同時(shí),NeuPro-S 還支持多重壓縮選項(xiàng)和異構(gòu)可擴(kuò)展性,可在單個(gè)統(tǒng)一架構(gòu)中實(shí)現(xiàn) CEVA-XM6 視覺(jué) DSP、NeuPro-S 內(nèi)核和定制 AI 引擎的各種組合。

NeuPro-S 可以對(duì)邊緣設(shè)備中視頻和圖像中的物品進(jìn)行分割、檢測(cè)和分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而顯著提高系統(tǒng)感知性能。通過(guò)減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸,NeuPro-S 可以支持多級(jí)內(nèi)存系統(tǒng)。同時(shí),NeuPro-S 還支持多重壓縮選項(xiàng)和異構(gòu)可擴(kuò)展性,可在單個(gè)統(tǒng)一架構(gòu)中實(shí)現(xiàn) CEVA-XM6 視覺(jué) DSP、NeuPro-S 內(nèi)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(gè) 8 位 MAC 的預(yù)配置處理器。其中,NPS4000 具有最高的單核 CNN 性能,在 1.5GHz 時(shí)可達(dá)到 12.5 TOPS,并且可完全擴(kuò)展,最高可達(dá)到 100 TOPS。NeuPro-S 架構(gòu)中集成的完全可編程 CEVA-XM6 視覺(jué) DSP,不僅可以對(duì) AI 實(shí)時(shí)處理,還可以同時(shí)處理圖像、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和一般 DSP 工作負(fù)載。

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,NeuPro-S 還提供了滿足安全要求的解決方案,包括質(zhì)量保證標(biāo)準(zhǔn) IATF 16949、以及汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn) ISO 26262 和 A-Spice。NeuPro-S 架構(gòu)解決了這些設(shè)備中日益增多的數(shù)據(jù)帶寬和功耗挑戰(zhàn)。通過(guò) CDNN-Invite API,我們降低了不斷增長(zhǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新者社群的準(zhǔn)入門(mén)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(jìn)一步擴(kuò)展了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器技術(shù)領(lǐng)域無(wú)可爭(zhēng)議的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

自動(dòng)駕駛技術(shù)的一個(gè)有趣應(yīng)用是地理圍欄車(chē)輛的開(kāi)發(fā)(geo-fenced vehicles),這種車(chē)輛的行駛范圍和能力都比較有限。LeddarTech產(chǎn)品線經(jīng)理Vincent Racine表示:“到2055年,城市人口將大幅增長(zhǎng),這就會(huì)導(dǎo)致道路上的汽車(chē)將翻一番,基礎(chǔ)設(shè)施面臨的壓力只會(huì)越來(lái)越大?!薄拔覀冋媾R著日益嚴(yán)重的交通堵塞、排放量的增加,如果我們發(fā)現(xiàn)自己被困在擁擠的道路上,我們的生產(chǎn)力將受到嚴(yán)重的打擊?!?/p>

“我們看到服務(wù)于自動(dòng)駕駛的航天飛機(jī)的需求正在增長(zhǎng),這些飛機(jī)將運(yùn)行在地理圍欄路線上。事實(shí)上,一些研究報(bào)告表明,到2025年,可能會(huì)有多達(dá)200萬(wàn)架這樣的航天飛機(jī)投入使用,使4-15人沿著預(yù)定的路線行駛50公里?!薄捌?chē)必須在擁擠的地區(qū)行駛,還要考慮行人、自行車(chē)和動(dòng)物,所有這些的活動(dòng)都很難預(yù)測(cè)。這就使得傳感器在車(chē)輛的地位愈發(fā)重要。”

為了解決這個(gè)問(wèn)題,LeddarTech開(kāi)發(fā)了Leddar Pixell,這是一種用于地理圍欄自動(dòng)駕駛車(chē)輛的激光雷達(dá)。拉辛解釋:“LeddarTech的固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)能夠?yàn)镃OAST Autonomous自動(dòng)駕駛車(chē)輛優(yōu)化安全性能,這項(xiàng)技術(shù)的堅(jiān)固性與可靠性能適應(yīng)嚴(yán)苛的駕駛環(huán)境,并通過(guò)消除其它傳感技術(shù)留下的盲區(qū),使其成為在停車(chē)啟動(dòng)應(yīng)用中防止碰撞的首選技術(shù)?!?/p>

“它能對(duì)車(chē)輛周?chē)恼系K物提供高度可靠的探測(cè),適用于正在開(kāi)發(fā)的感知平臺(tái),以確保乘客和弱勢(shì)道路使用者的安全與保護(hù)?!睋?jù)了解,該解決方案已經(jīng)被北美和歐洲十幾家領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛汽車(chē)供應(yīng)商采用。拉辛指出:“至關(guān)重要的是,Pixell能夠彌補(bǔ)用于地理定位的機(jī)械掃描激光雷達(dá)的局限性,在某些情況下,可能會(huì)產(chǎn)生盲區(qū),可以達(dá)到幾米,而這個(gè)解決方案沒(méi)有死區(qū)或盲點(diǎn)?!?/p>

該傳感器能夠提供一個(gè)高效的檢測(cè)解決方案,通過(guò)使用高度集成的SoC和數(shù)字信號(hào)處理軟件組成的LCA2 LeddarEngine嵌入技術(shù)來(lái)覆蓋關(guān)鍵盲點(diǎn)。雖然技術(shù)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(lián)系起來(lái),但在這個(gè)領(lǐng)域仍有開(kāi)發(fā)的潛力。

Outsight宣布推出了一款具有創(chuàng)新傳感功能的自動(dòng)駕駛汽車(chē)相機(jī)——3D語(yǔ)義相機(jī)(3D Semantic Camera)。這款相機(jī)采用低功率短波紅外(SWIR)激光器,能夠像激光雷達(dá)(LiDAR)一樣掃描周?chē)鷶?shù)百米的范圍。結(jié)合Outsight的算法,這款3D語(yǔ)義相機(jī)不僅可以實(shí)時(shí)“看到”車(chē)輛周?chē)恼麄€(gè)環(huán)境,還能夠識(shí)別冰、布和皮膚等物體材料。

該公司將其描述為“一種革命性的傳感器,為智能機(jī)器帶來(lái)全面的態(tài)勢(shì)感知?!惫究偛眉媛?lián)合創(chuàng)始人Raul Bravo表示,“這是一個(gè)結(jié)合了軟件和硬件的傳感器,支持遠(yuǎn)程材料識(shí)別和全面的實(shí)時(shí)3D數(shù)據(jù)處理?!盉ravo解釋:“這項(xiàng)技術(shù)提供了更高的準(zhǔn)確性和高效性,使系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知、理解并最終與周?chē)h(huán)境進(jìn)行交互。”

“機(jī)動(dòng)性正在迅速發(fā)展,我們的3D語(yǔ)義攝像頭將能夠?yàn)長(zhǎng)1-L3級(jí)ADAS中看到的人工控制機(jī)器帶來(lái)完全的態(tài)勢(shì)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(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)、機(jī)器人和無(wú)人機(jī)相關(guān)的全自動(dòng)智能機(jī)器的出現(xiàn)?!?/p>

“Outsight則是第一個(gè)嘗試在單個(gè)設(shè)備中提供完整的情境感知。它是一種可大規(guī)模生產(chǎn)的“一體化解決方案”,能夠同時(shí)感知并理解數(shù)百米范圍內(nèi)的環(huán)境,包括物體的關(guān)鍵化學(xué)成分(例如人類皮膚、棉花、冰、雪、塑料、金屬、木材等)?!盉ravo聲稱:“結(jié)合3D SLAM芯片功能(同時(shí)本地化和映射),這項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)時(shí)交付現(xiàn)實(shí)。”

該攝像機(jī)通過(guò)其車(chē)載SoC提供可操作的信息和對(duì)象分類,但不依賴于“機(jī)器學(xué)習(xí)”。因此,功耗和所需的帶寬都更低。這種新方案無(wú)需用于AI訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)集,并且,通過(guò)實(shí)際的物體“測(cè)量”消除了猜測(cè)。通過(guò)確定物體的材料,提高了相機(jī)實(shí)際“看到”內(nèi)容的置信度。

Outsight的3D語(yǔ)義相機(jī)能夠提供周?chē)幸苿?dòng)物體的位置、大小和速度信息,因此它不僅能夠“看到”并測(cè)量,它還能夠理解環(huán)境,為路徑規(guī)劃和駕駛決策提供有價(jià)值的信息。這些例子表明,支持自動(dòng)駕駛汽車(chē)的傳感器技術(shù)正在發(fā)生質(zhì)的變化,最重要的是,隨著能力的增強(qiáng)和改進(jìn),傳感器技術(shù)有助于降低部署的總體成本。
(責(zé)任編輯:fqj)

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