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

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瑞萨电子以其R-Car V3H系统单晶片(SoC)为基础的新型感知快速入门软体(Perception Quick Start Software),来持续加快先进驾驶辅助系统(ADAS)的开发。该解决方案提供了叁考软体,可用於摄影机障碍物侦测(camera obstacle detection,COD)、光达障碍物侦测(LiDAR obstacle detection,LOD)和道路特徵侦测(road feature detection,RFD)━━这就是以感测器为基础的Level 2+自动驾驶车辆系统中,三个关键的识别领域。

RFD范例
RFD范例

R-Car V3H SoC在低功率水准下,提供高电脑视觉性能和人工智慧处理的组合,为Level 2+自动驾驶汽车中的汽车前置摄影机,提供最隹化的嵌入式解决方案。为了实现最先进的识别技术,瑞萨为SoC设计了专用的硬体加速器,用於关键演算法,包括卷积神经网路(convolutional neural network)、稠密光流法(dense optical flow)、立体视差(stereo disparity)和物件分类(object classification)。这些加速器很复杂,却经济又节能,全新的感知软体为使用加速器的开发人员,提供了端点到端点的管线叁考软体,让客户能够开始应用产品设计━━无论这些客户是专家,还是没有相关经验。叁考软体涵盖来自感测器或记录资料的输入,处理的所有阶段和萤幕上的显示输出。

瑞萨汽车先进系统创新部门总监Tim Grai表示:「专业的硬体加速器,在实现嵌入式ADAS和自动化应用产品上,所需的电脑视觉性能和准确度方面,扮演了极为重要的角色,同时还能满足对车载功耗的严格限制。然而,这些加速器的复杂性,可能会让学习曲线极为陡峭。」

「我们能够透过全新的感知快速入门软体,提供一套应用软体以及底层基元(underlying primitive),以简化加速器的使用,而这些复杂加速器,是实现嵌入式ADAS所需要的。」

瑞萨感知快速入门软体的重要功能:

· COD叁考软体使用卷积神经网路(CNN)的IP、电脑视觉引擎(computer vision engine,CV-E)和图像彩现(image rendering,IMR)技术,来侦测汽车、卡车、公共汽车和行人等2D物体。COD可以达到约每秒30张画面(FPS)。

· LOD软体使用CNN-IP和CV-E来检测3D物体,包括汽车和卡车。 LOD在50公尺处使用3D定界框,可达到约15 FPS。

· RFD叁考软体使用CNN-IP、CV-E、IMR和多功能管线引擎(versatile pipeline engine,IMP),来识别可驾驶的自由空间、车道(会交叉和不会交叉)、道路边界,以及到车道和最近物体的距离,以支援NCAP 2020。RFD可达到约30 FPS。

關鍵字: 瑞薩 
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