作者：Aaron Behman 和 Adam Taylor

　道路安全也能從摩爾定律中受益良多？是的，處理能力的提升以及 CMOS 圖像傳感器 (CIS) 和其他傳感器技術(shù)的發(fā)展，讓車輛制造商得以推出高級駕駛員感知系統(tǒng) (ADAS)。ADAS 能增強(qiáng)駕駛員對周邊環(huán)境的感知，減少發(fā)生碰撞的概率。部分系統(tǒng)還能夠監(jiān)控駕駛員并向駕駛員發(fā)出告警，例如在駕駛員打盹時(shí)。

　　ADAS 還越來越多地接手控制（或?yàn)闊o人駕駛系統(tǒng)提供信息），從而為駕駛員提供泊車輔助、車道輔助和自適應(yīng)巡航控制等功能方面的協(xié)助。

圖1：顯示導(dǎo)航和狀態(tài)感知信息的 ADAS 抬頭應(yīng)用

　因此，不出意料，到 2021 年預(yù)計(jì) ADAS 市場的規(guī)模將達(dá)到 420 億美元，目前的年復(fù)合增長率（GAGR）達(dá)到 10%（來源： )。

　　ADAS 通常使用嵌入式視覺、RADAR 和 LIDAR 等多類傳感器來提取所需信息，并運(yùn)用傳感器融合方法整合來自多個(gè)傳感器的信息。在嵌入式視覺領(lǐng)域， ADAS 又可劃分為兩大類。一類負(fù)責(zé)外部監(jiān)控，解決車道偏離、對象檢測、盲點(diǎn)檢測和交通標(biāo)識識別等問題。另一類負(fù)責(zé)內(nèi)部系統(tǒng)監(jiān)控，例如負(fù)責(zé)駕駛員打盹監(jiān)測和眼睛檢測等。內(nèi)外部 ADAS 應(yīng)用在實(shí)現(xiàn)圖像處理算法時(shí)都面臨自身的挑戰(zhàn)。

　　這些挑戰(zhàn)從實(shí)現(xiàn)應(yīng)用所需算法的能力直至符合正確的汽車標(biāo)準(zhǔn)，不一而足。許多 ADAS 應(yīng)用還要求傳感器融合功能以整合來自多個(gè)傳感器的輸入，從而顯著提高了所需的處理能力。在使用多個(gè)同類傳感器的時(shí)候，傳感器融合可以是同構(gòu)傳感器融合。在使用不同類型的傳感器提取所需信息時(shí)，傳感器融合則為異構(gòu)傳感器融合。

　　因具備高度的靈活性，許多應(yīng)用都選用 All Programmable SoC 或 FPGA 來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)。兩種都能實(shí)現(xiàn)所需的算法，而且兩者都能夠連接不同類型的傳感器類型和網(wǎng)絡(luò)。

　　伴隨高性能 ADAS 應(yīng)用而來的是幾個(gè)系統(tǒng)難題。這些難題在開始思考時(shí)并不明顯。汽車制造商需要滿足嚴(yán)格的污染標(biāo)準(zhǔn)要求，因此總體解決方案的重量和功耗相當(dāng)重要。因?yàn)樯a(chǎn)的車輛以數(shù)十萬計(jì)，解決方案的成本也很關(guān)鍵。雖然系統(tǒng)的保密性和安全性非常關(guān)鍵而且受多重標(biāo)準(zhǔn)的制約，使用 SoC 或 FPGA 能幫助我們解決一系列此類問題。

系統(tǒng)架構(gòu)
開發(fā)用于監(jiān)測內(nèi)外部攝像頭的嵌入式視覺 ADAS 可以說這是一項(xiàng)更具挑戰(zhàn)性的 ADAS 實(shí)現(xiàn)方案。該系統(tǒng)需要與車身四周多個(gè)攝像頭連接，以處理圖像并給乘客提供信息。許多攝像頭解決方案使用點(diǎn)對點(diǎn) LVDS 連線來傳輸數(shù)據(jù)，但是這會(huì)因布線需求而增加成本和重量。但是也有其他替代性方法正在日漸贏得使用，這些方法把部分功能內(nèi)置在攝像頭中。如果攝像頭的圖像輸出采用壓縮方式而不是原始圖像，這樣基于網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)就有可能實(shí)現(xiàn)傳輸。這些網(wǎng)絡(luò)可以圍繞通用汽車總線架構(gòu)，例如：
? 媒體導(dǎo)向系統(tǒng)傳輸 (MOST)——一種能以光學(xué)或電氣物理層方式實(shí)現(xiàn)的高速網(wǎng)絡(luò)。
? IDB-1394——實(shí)現(xiàn)在電氣物理層上的高速網(wǎng)絡(luò)，采用雛菊鏈拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
? 以太網(wǎng) AVB——以太網(wǎng)音視頻橋接能夠圍繞車輛按需發(fā)送圖像數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)。

　　如果我們選擇使用網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)架構(gòu)師必須確保提供所需帶寬，以便在攝像頭和 ADAS 內(nèi)核之間傳輸圖像數(shù)據(jù)，同時(shí)滿足應(yīng)用時(shí)延要求。

　　ADAS 系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)可能需要與汽車中的其他系統(tǒng)共享，例如自適應(yīng)巡航控制或泊車輔助。因此 ADAS 必須能夠與 CAN 或 FlexRay 等其他通用汽車接口連接。

圖2：Zynq 支持與傳感器和消費(fèi)者的任意接口

在架構(gòu)層，使用基于 All Programmable Zynq? SoC 的方法可提供多重優(yōu)勢。如果點(diǎn)對點(diǎn)連線用于連接這些攝像頭，攝像頭接收器可實(shí)現(xiàn)在位于圖像處理鏈條前的可編程邏輯中。如果要使用 All programmable SoC，處理器系統(tǒng)側(cè)應(yīng)具備足夠高的靈活性，在需要與可編程邏輯中的邏輯和外部 PHY 結(jié)合時(shí)，能方便地采用 CAN、以太網(wǎng)和 FlexRay 等其他協(xié)議。雙核處理器與可編程邏輯的完美組合可帶來極低的單位像素功耗，因?yàn)橄到y(tǒng)緊密集成。