ADAS

FPGA为什么越来越受重视了?

FPGA 有一个响亮的别名——“万能芯片”,它是一种能够通过软件更改、配置器件内部连接结构和逻辑单元,完成既定设计功能的数字集成电路。虽然FPGA问世的时间不长,但发展非常迅猛,远超出了业界的预想。

FPGA 在汽车电子领域的应用尤为广泛,MINIEYE 正是选用了 FPGA 作为硬件架构的平台。

让我们从 ADAS 产品出发,从多个角度来看,FPGA 为什么得到了越来越多的关注与重视?

  • 首先,从计算需求适应性能来看:
  • MINIEYE 研发的ADAS产品涉及大量计算密集型算法,这个类型的算法有计算量大,数据规整、适合并行三个特点。

    虽然 FPGA 研发难度高,但只要设计精良,就可以适应算法,将深度学习算法做到全并行,高 I/O 复用和数据吞吐,并像软件一样直接升级,满足越来越高的算法需求。

    相反,其他硬件架构则各有缺点,ASIC 流片成本高且周期长,流片后也无法进行修改;CPU 并行度低,处理相关算法则相对低效,功耗高;GPU 并不符合视觉计算模型的特点,并行度有限,而且效率低,功耗与成本较高。

  • 从产品需求来看:
  • 赛灵思一直是业界主要的 ADAS 传感器方案供应商之一。比如,在前置摄像头方面我们拥有超过 38% 的市场份额。ADAS 系统正在不断的发展和进化,随着 NCAP 等政策法规和标准的推动之下,汽车正从辅助驾驶向自动驾驶过渡,这一趋势就要求更好的相机分辨率、更低的 LiDAR 成本以及响应更迅速,计算能力更强大的信号处理芯片。另外,机器学习以及 AI 的发展将大大加速自动驾驶技术的成熟。赛灵思的 FPGA/SoC 在数据预处理、路径规划、传感器融合和计算加速方面有着得天独厚的优势,因此,基于赛灵思的技术将能帮助机器学习及 AI 更快地部署在汽车应用中,成为构建安全自动驾驶汽车的重要组成部分。

    在本次直播课程当中,我们将向您详细讲解及演示基于赛灵思的加速方案是如何帮助客户实现从传统 ADAS 方案演变为更多基于机器学习和 AI 的自动驾驶的。

    时间:2018年7月24日 | 10:30 - 12:00

    立即注册: http://live.vhall.com/253268368 ,了解赛灵思 SoC 将如何加速 AI 在汽车应用当中的部署

    专 家 介 绍:

    作者:张国斌

    近日,赛灵思公司(Xilinx)和戴姆勒公司(Daimler)宣布,两家公司正强强联手采用赛灵思汽车应用领域的人工智能 (AI) 处理技术共同开发车载系统。此项可扩展的解决方案由赛灵思汽车平台提供支持,该平台将片上系统(SoC)器件和 AI 加速软件融为一体,可为当今汽车应用领域中的嵌入式 AI 带来诸如高性能、低时延以及业界最佳的功率效率等众多优异特性。它们的合作释放了哪些重要信号呢?

    自动驾驶面临的挑战
    今年以来,以提供高级ADAS功能著称的特斯拉频发事故,而ADAS领头羊Moileye的自动驾驶车队演示中竟然闯了红灯!这些 “意外” 给自动驾驶的未来蒙上了阴影 —— 到2020年,自动驾驶车真的可以上路吗?

    另外,对自动驾驶有偏好的美国加州已经给超过50家车厂颁发了自动驾驶牌照,2016年共有11家企业向加州车辆管理局提交了2016年自动驾驶测试报告,到2017年,提供自动管家式测试报告的车厂增加到19家!包括谷歌Waymo、通用Cruise、百度美研以及博世、德尔福、Drive.ai、梅赛德斯-奔驰、日产、英伟达、Telenav、法雷奥、Zoox等,以下是年度报告表单。

    人工智能(AI)处理器和支持AI的SoC目前正受到投资界的全面关注,因为他们被视为新兴高度自动化车辆的关键,那么FPGA呢?它将在AI芯片竞赛中处于什么位置?

    为了重申其于汽车产业的长期投入,以及看好FPGA将在自动驾驶车内部发挥重要作用,赛灵思(Xilinx)宣布与戴姆勒(Daimler AG)合作,为未来的宾士(Mercedes-Benz)新车款开发「超高效率AI解决方案」。

    Xilinx-Daimler联手打造AI方案

    据两家公司表示,戴姆勒正在打造采用赛灵思技术的车载系统,为汽车应用执行AI处理。不过,双方的合作细节仍不明朗。

    那么,Xilinx-Daimler合作开发的这套系统预计何时推出?是否独家授权?(还有像「赛灵思是否足以与Mobileye或辉达(Nvidia)等芯片供应商竞争?」等问题)赛灵思汽车事业部资深总监Willard Tu并未多加评论。

    The Linley Group资深分析师Mike Demler指出:「戴姆勒也选择了Mobileye和Nvidia。」他认为赛灵思与戴姆勒的合作发布,或多或少是为了市场行销。但他也补充说「看看戴姆勒的车载系统会变成什么,倒也十分有趣。」

    事实上,FPGA普及于车用领域的程度,远超过大部份人的了解。

    奔驰人工智能汽车要用 Xilinx SoC 了

    赛灵思与戴姆勒联袂为未来的奔驰车型开发超高效 AI 解决方案

    近日,赛灵思公司(Xilinx)和戴姆勒公司(Daimler)宣布,两家公司正强强联手采用赛灵思汽车应用领域的人工智能 (AI) 处理技术共同开发车载系统。此项可扩展的解决方案由赛灵思汽车平台提供支持,该平台将片上系统(SoC)器件和 AI 加速软件融为一体,可为当今汽车应用领域中的嵌入式 AI 带来诸如高性能、低时延以及业界最佳的功率效率等众多优异特性。

    图: 赛灵思技术驱动着复杂的高级驾驶员辅助系统(ADAS)与自动驾驶(AD)系统

    图: 赛灵思技术驱动着复杂的高级驾驶员辅助系统(ADAS)与自动驾驶(AD)系统

    伴随着人工智能的浪潮,自动驾驶领域也呈现出爆发式的增长,全球芯片巨头抑或是AI公司都争先恐后地在领域内展开布局,力求抢占市场。

    今天,深鉴科技正式宣布已完成面向自动驾驶/高级辅助驾驶领域的技术整合及商业布局,实现了方案落地及产品转化。自2017年推出深度学习专用处理器架构Aristotle及国内首个针对深度学习打造的软件工具链DNNDK以来,我们的团队在短时间内积累了大量来自自动驾驶及高级辅助驾驶领域的客户使用反馈,在不断的产品打磨和迭代后,终于正式进入ADAS高级辅助驾驶系统领域,并推出基于FPGA的车载深度学习处理器平台——DPhiAuto,着力打造芯片级高级辅助驾驶系统解决方案,以高能效、低功耗、灵活易部署等特性迅速与日本、北美、欧洲和国内知名汽车主机厂商及一级供应商建立合作,这标志着深鉴在高级辅助驾驶和自动驾驶领域内已经具备实质性技术转化及商业落地能力。

    戴姆勒携手 Xilinx 驱动人工智能汽车应用

    赛灵思与戴姆勒联袂为未来的奔驰车型开发超高效 AI 解决方案

    自适应和智能计算的全球领先企业赛灵思公司(Xilinx, Inc.,(NASDAQ:XLNX))和戴姆勒公司(Daimler AG)今天宣布,两家公司正强强联手采用赛灵思汽车应用领域的人工智能 (AI) 处理技术共同开发车载系统。此项可扩展的解决方案由融片上系统(SoC)器件和 AI 加速软件为一体的赛灵思汽车平台提供支持,将为当今汽车应用领域中的嵌入式 AI 带来诸如高性能、低时延以及业界最佳的功率效率等众多优异特性。

    图: 赛灵思技术驱动着复杂的高级驾驶员辅助系统(ADAS)与自动驾驶(AD)系统

    logiADAK Zynq-7000 SoC 汽车驾驶辅助套件

    logiADAK 汽车驾驶员辅助套件是一款基于 Xilinx Zynq-7000 SoC 的开发平台,适用于高级汽车驾驶员辅助 (DA) 应用,可充分满足其对实时视频集中处理、多个复杂算法并行执行以及与各种传感器及汽车通信主干网相连的通用接口的需求。

    可充分发挥该 logiADAK 套件的优势,为市场快速实现全新的 DA 创新。它可为汽车驾驶员辅助系统 (ADAS) 设计人员提供其高效开发视觉 DA 系统所需的所有资源,可帮助他们节省数月的开发时间,集中精力实现系统差异化功能和性能。

    该套件配套提供一系列完整的 DA 演示应用、二进制格式的参考 SoC 设计、软件驱动器、库和文档。logiADAK 硬件平台适用于测试汽车安装以及概念验证项目或演示项目的快速安排。

    logiADAK 套件可演示业界一流的自动校准 IP(logiOWL 汽车自校准)。基于 logiOWL 的自动校准运行完全嵌入在车辆中。此外,它还可在仅 10 秒钟内实现车辆级多摄像头校准。

    主要特性与优势

  • 视觉汽车驾驶员辅助 (DA) 的完整设计框架
  • 基于 Xilinx Zynq-7000 SoC
  • 带有预加载高级 DA 演示应用
  • 支持全面的软件:驱动器、API 以及后处理库
  • 低 EMI/EMC 开关转换器简化 ADAS 设计

    作者:Tony Armstrong,ADI电源产品营销总监

    背景知识
    ADAS是高级驾驶员辅助系统的英文缩写,它在当今许多新型汽车和卡车中很常见。此类系统通常有助于安全驾驶;当检测到周围物体(例如不遵守交通规则的行人、骑车人,甚至有其他车辆位于不安全的行驶轨迹上)构成风险时,系统可以向驾驶员提供警报!此外,这些系统通常提供自适应巡航控制、盲点检测、车道偏离警告、驾驶员困倦监控、自动制动、牵引控制和夜视等动态特性。因此,消费者对安全性日益增强的重视、对驾驶舒适性的要求以及政府安全法规的不断增加,是未来十年后半时期汽车ADAS的主要增长动力。

    这种增长对行业来说并不是没有挑战,包括价格压力、通货膨胀、复杂性和系统测试的困难性。此外,欧洲汽车行业是最具创新性的汽车市场之一,这点不足为奇,ADAS的市场渗透率和客户接受度均有重大突破。不过,美国和日本汽车制造商也不甘落后。最终目标是实现无需人类在方向盘后面干预的自动驾驶!

    系统难题

    使用系统优化编译器加速汽车电子产品设计

    作者:Giles Peckham 和 Adam Taylor

    得益于摩尔定律,汽车电气系统经历了快速的技术增长。现代化的汽车已获得长足发展,不再是耦合了 AM 无线电的简单发动机电气系统。如今现代化的汽车搭载了多种高级电子系统,能够执行发动机控制、高级驾驶员辅助系统 (ADAS)、牵引力与稳定性控制、信息娱乐等功能,此外还针对某些尖端应用提供了自主操作能力。

    这种汽车内电子系统部署的显著增长也带来了几个必须由设计人员解决的挑战:
    ● 性能 – 需要实时、低时延与高确定性的性能以实现例如 ADAS、ECU、牵引力与稳定性控制等多种车载功能。
    ● 安全 – 汽车电子系统实现关键功能,故障会导致受伤或死亡。因此,系统必须实现信息安全保障与防篡改技术,以防止未授权的修改。
    ● 安全性 – 必须符合 ISO26262 规定的汽车安全完整性水平。
    ● 接口 – 必须能够连接多种传感器、驱动器与其他制动器。
    ● 功率效率 – 必须在有限的功耗预算内高效运行。
    ● 软件定义 – 具备高灵活性以适应多种市场中的不同标准与条件。

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