資料介紹
道路安全從摩爾定律中受益良多,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(chē)輛制造商得以推出高級(jí)駕駛員感知系統(tǒng) (ADAS)。ADAS 能增強(qiáng)駕駛員對(duì)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(lái)越多地接手控制(或?yàn)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>無(wú)人駕駛系統(tǒng)提供信息),從而為駕駛員提供泊車(chē)輔助、車(chē)道輔助和自適應(yīng)巡航控制等功能方面的協(xié)助。
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(chǎng)的規(guī)模將達(dá)到 420 億美元,目前的年復(fù)合增長(zhǎng)率(GAGR)達(dá)到 10%(來(lái)源:http://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/driver-assistance-systems-market-1201.htm)。
ADAS 通常使用嵌入式視覺(jué)、RADAR 和 LIDAR 等多類(lèi)傳感器來(lái)提取所需信息,并運(yùn)用傳感器融合方法整合來(lái)自多個(gè)傳感器的信息。在嵌入式視覺(jué)領(lǐng)域, ADAS 又可劃分為兩大類(lèi)。一類(lèi)負(fù)責(zé)外部監(jiān)控,解決車(chē)道偏離、對(duì)象檢測(cè)、盲點(diǎn)檢測(cè)和交通標(biāo)識(shí)識(shí)別等問(wèn)題。另一類(lèi)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(cè)和眼睛檢測(cè)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(chē)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(lái)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(lèi)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(lèi)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(lái)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(lèi)型的傳感器類(lèi)型和網(wǎng)絡(luò)。
伴隨高性能 ADAS 應(yīng)用而來(lái)的是幾個(gè)系統(tǒng)難題。這些難題在開(kāi)始思考時(shí)并不明顯。汽車(chē)制造商需要滿(mǎn)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(chē)輛以數(shù)十萬(wàn)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(lèi)問(wèn)題。
ADAS 還越來(lái)越多地接手控制(或?yàn)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>無(wú)人駕駛系統(tǒng)提供信息),從而為駕駛員提供泊車(chē)輔助、車(chē)道輔助和自適應(yīng)巡航控制等功能方面的協(xié)助。
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(chǎng)的規(guī)模將達(dá)到 420 億美元,目前的年復(fù)合增長(zhǎng)率(GAGR)達(dá)到 10%(來(lái)源:http://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/driver-assistance-systems-market-1201.htm)。
ADAS 通常使用嵌入式視覺(jué)、RADAR 和 LIDAR 等多類(lèi)傳感器來(lái)提取所需信息,并運(yùn)用傳感器融合方法整合來(lái)自多個(gè)傳感器的信息。在嵌入式視覺(jué)領(lǐng)域, ADAS 又可劃分為兩大類(lèi)。一類(lèi)負(fù)責(zé)外部監(jiān)控,解決車(chē)道偏離、對(duì)象檢測(cè)、盲點(diǎn)檢測(cè)和交通標(biāo)識(shí)識(shí)別等問(wèn)題。另一類(lèi)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(cè)和眼睛檢測(cè)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(chē)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(lái)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(lèi)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(lèi)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(lái)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(lèi)型的傳感器類(lèi)型和網(wǎng)絡(luò)。
伴隨高性能 ADAS 應(yīng)用而來(lái)的是幾個(gè)系統(tǒng)難題。這些難題在開(kāi)始思考時(shí)并不明顯。汽車(chē)制造商需要滿(mǎn)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(chē)輛以數(shù)十萬(wàn)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(lèi)問(wèn)題。
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