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          深度梳理ADAS處理器芯片

          作者: 時間:2018-09-14 來源:網絡 收藏

          在現在的電子信息領域,跨界融合的節(jié)奏越來越快,產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的銜接也是前所未有的緊密,所以現在看一個領域或一個項目,需要從整個產業(yè)鏈條各環(huán)節(jié)去綜合考慮。下面就隨汽車電子小編一起來了解一下相關內容吧。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201809/389185.htm

          在過去的兩年多時間,我有拜訪數百家企業(yè),最近一直花時間在做針對性地梳理和總結。在現在的電子信息領域,跨界融合的節(jié)奏越來越快,產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的銜接也是前所未有的緊密,所以現在看一個領域或一個項目,需要從整個產業(yè)鏈條各環(huán)節(jié)去綜合考慮,包括云管端,包括硬件、軟件、算法、數據,且各產業(yè)鏈條上各家企業(yè),隨時做前向或后向的整合,競合關系隨時轉換。隨著新硬件時代的來臨,對產業(yè)的研究提出了更高的要求,思考的緯度需要變得更寬,要理清里面錯綜復雜的關系以及未來的發(fā)展趨勢,工作量數倍于從前。而對產業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)標桿企業(yè)的研究是必備的功課,只有了解這些大企業(yè)的策略和動向,才能發(fā)現其中可能存在的創(chuàng)業(yè)/投資機會。所以最近有意識的對大企業(yè)做一點研究,如之前的音頻、視覺、IoT平臺等,以及本篇的主要針對廠商,理解各家的主要產品線和狀態(tài)。


          深度 | 處理器的全面梳理

          (高級輔助駕駛系統),是指利用安裝于車上各式各樣的傳感器,在第一時間收集車內的環(huán)境數據,進行靜、動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理,從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發(fā)生的危險。通常包括導航與實時交通系統TMC,電子警察系統ISA 、自適應巡航ACC 、車道偏移報警系統LDWS、車道保持系統,碰撞避免或預碰撞系統、夜視系統、自適應燈光控制、行人保護系統、自動泊車系統、交通標志識別、盲點探測,駕駛員疲勞探測、下坡控制系統和電動汽車報警系統等。

          目前來看汽車的創(chuàng)新絕大部分來自于汽車電子的創(chuàng)新,而從汽車電子系統來講,正在由分散式架構(眾多的ECU控制),逐漸向集中式乃至中央控制系統(超級處理器)演進,這一趨勢落實到ADAS上也是同樣規(guī)律。這一趨勢的變化,包括減少ECU,降低功耗,提高處理器和內存利用效率,降低軟件的開發(fā)難度和提高安全,使汽車半導體廠商在整個汽車產業(yè)中扮演越來越重要的角色。同時,對ADAS處理器來說,目前呈現出如智能家居類似的產品形態(tài),單品爆款,以及多功能的組合,即類似于Mobileye的視覺處理ADAS芯片單品,以及多傳感器的融合,使ADAS處理芯片成為平臺的趨勢。目前來看這兩種形態(tài)都有市場,單功能會使ADAS在中低端車甚至后裝市場,更大范圍的普及,當然性價比是前提。而多傳感器的融合會提升自動駕駛的等級向Level4甚至Level5方向走,目前像Google、百度等無人車都在做多傳感器的融合,只是目前為止還沒有專門的Level4/5ADAS ASIC芯片而已。

          從芯片設計來說,現在ADAS處理器芯片的主要挑戰(zhàn)在如下幾個方面:

          1)車規(guī)級的標準,最好過ISO26262,達到ASIL-B甚至ASIL-D級別

          2)高計算量以及高帶寬,特別是多傳感器融合的芯片,需要更高的芯片頻率,以及異構設計,以達到快速的數據處理速度,同時傳輸的吞吐率上也有較高要求。

          3) 隨著人工智能在ADAS上的應用,針對芯片的設計會考慮增加硬件的深度學習設計,如何在軟硬件上做取舍,以及人工智能計算模型與原有軟硬件架構以及整個系統設計上做匹配,目前來看還在早期探索階段。

          下面主要介紹各家主要ADAS處理器芯片廠商的產品,希望從他們的產品中一窺現在ADAS處理器芯片領域的現狀,以及未來的發(fā)展趨勢。

          高通/NXP

          由于高通已經收購NXP,所以在這里一起介紹。高通自己主要通過自己的移動處理器芯片(改成車規(guī)級),開始逐步切入ADAS,當然剛開始做環(huán)視等,最近有和縱目合作,在CES上推出首個基于驍龍820A平臺并運用深度學習的最新ADAS產品原型,該產品運行了820A神經網絡處理引擎(SNPE),能實現對車輛、行人、自行車等多類物體識別,以及對像素級別可行駛區(qū)域的實時語義分割,當然離商用應該還有一定距離??偟膩碚f,高通驍龍產品策略應該還是以車載娛樂信息系統為主,逐步向更專業(yè)的ADAS拓展。

          同時,NXP以及之前NXP收購的飛思卡爾,在汽車電子和ADAS芯片領域都有完整的產品線布局。

          NXP已經發(fā)布Blubox平臺,為OEM廠商提供設計、制造、銷售Level 4級(SAE)無人駕駛汽車的解決方案計算平臺。下圖是NXP的ADAS系統框圖,該系統對多路視頻、77G雷達的數據進行融合處理,然后傳送給云端和車身系統。我們看到NXP是能夠提供全套Reference方案的公司,在這一塊的產品線很全,雖然現在沒有做更多的芯片集成,而是提供相對分散的芯片及解決方案。我們這里重點介紹一下中央處理器S32V234和MPC5775K,MPC5775K是對雷達數據進行處理,而S32V234是對多傳感器處理過的數據進行融合分析,通過CAN總線,把結果傳給車身系統。

          S32V234是NXP的S32V系列產品中2015年推出的ADAS處理器,支持CPU(4顆ARM V8架構A53和M4)、GPU(GC3000)和圖像識別處理(CogniVue APEX2 processors)的異構計算,5W的低功耗設計。通過CogniVue APEX2 processors能同時支持四路汽車攝像頭(前、后、左、右),抽取圖像并分類,同時GPU能實時3D建模,計算量達到50GFLOPs。所以按照此硬件架構可完成360度環(huán)視,完成自動泊車等功能。同時,該芯片預留了支持毫米波雷達、激光雷達、超聲波的接口,便于實現多傳感器的融合,該芯片支持ISO 26262 ASIL B標準。

          QorivvaMPC567xK系列基于Power Architecture® 的32位MCU,MPC577XK是專門的雷達信息處理芯片,該系列增加了芯片的存儲器,提升了運行速度和性能,能夠支持自適應巡航控制、智能大燈控制、車道偏離警告和盲點探測等應用。從整個雷達系統來看,結合77G雷達收發(fā)器芯片組、Qorivva MPC567xK MCU、FPGA, ADC, DAC, SRAM, 支持長、中、短距離應用。這里需要重點關注的是信號處理工具集(Signal Processing Toolbox)設計,包括了FFT、DMA、COPY、Scheduler。目前77GHz的FCMW型雷達在數字信號處理中需要使用FFT,即快速傅里葉變換,一般車載雷達的采樣點在512-2048左右,從芯片架構圖我們看到專門的FFT電路。


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          關鍵詞: ADAS 芯片

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