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537AutoSens是汽車傳感器和感知技術(shù)的會(huì)議，它將工程師和其他參與ADAS和自動(dòng)駕駛市場(chǎng)的相關(guān)人員聯(lián)系起來。這一屆是在比利時(shí)布魯塞爾舉世聞名的AutoWorld博物館舉行，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者齊聚一堂，研究并評(píng)估了ADAS的最新發(fā)展。
到2025年，這個(gè)市場(chǎng)的價(jià)值預(yù)計(jì)將超過670億美元，這并不都是智能科技發(fā)展的功勞，而是因?yàn)閯?chuàng)新水平的提高，以及越來越多的加速汽車自動(dòng)化和自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展的舉措的出臺(tái)。
由于傳感器變得越來越智能，設(shè)計(jì)工程師能夠?yàn)楦俚脑O(shè)備增加更多的感知功能。
然而，考慮到駕駛員安全，我們可能會(huì)將自動(dòng)駕駛汽車提高到一個(gè)更高的標(biāo)準(zhǔn)，我們所看到的支持自動(dòng)駕駛的增量創(chuàng)新表明，可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)駕駛。
隨著工程師和科學(xué)家們對(duì)L4級(jí)和L5級(jí)的發(fā)展看的更加的現(xiàn)實(shí)，圍繞自動(dòng)駕駛汽車的炒作也開始降溫，但未來仍將面臨重大的挑戰(zhàn)。有人還聲稱，到2020年，我們將看到大批自動(dòng)駕駛汽車或機(jī)器人出租車出現(xiàn)在我們的道路上。
盡管如此，在傳感器、計(jì)算機(jī)視覺和安全方面的持續(xù)研究正在取得了積極的進(jìn)展。
9 月 18 日，比利時(shí)布魯塞爾 AutoSens 展會(huì)上，CEVA 發(fā)布了第二代 AI 處理器架構(gòu) NeuPro－S，使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作負(fù)載的性能提高 50％，內(nèi)存帶寬降低 40％，功耗降低 30％。同時(shí)還推出了業(yè)界首創(chuàng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器技術(shù) CDNN－Invite API，通過統(tǒng)一接口，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理固件，從而支持 NeuPro－S 內(nèi)核與定制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎的異構(gòu)協(xié)同處理。
NeuPro－S 和 CDNN－Invite API 適用于需要在邊緣端進(jìn)行 AI 處理的視覺終端設(shè)備，包括自動(dòng)駕駛汽車、智能手機(jī)、監(jiān)控?cái)z像頭、消費(fèi)類攝像頭、AR／VR 頭盔、機(jī)器人和工業(yè)應(yīng)用。NeuPro－S 可以對(duì)邊緣設(shè)備中視頻和圖像中的物品進(jìn)行分割、檢測(cè)和分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而顯著提高系統(tǒng)感知性能。通過減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸，NeuPro－S 可以支持多級(jí)內(nèi)存系統(tǒng)。同時(shí)，NeuPro－S 還支持多重壓縮選項(xiàng)和異構(gòu)可擴(kuò)展性，可在單個(gè)統(tǒng)一架構(gòu)中實(shí)現(xiàn) CEVA－XM6 視覺 DSP、NeuPro－S 內(nèi)核和定制 AI 引擎的各種組合。
NeuPro－S 可以對(duì)邊緣設(shè)備中視頻和圖像中的物品進(jìn)行分割、檢測(cè)和分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而顯著提高系統(tǒng)感知性能。通過減少使用外部 SDRAM 的高成本傳輸，NeuPro－S 可以支持多級(jí)內(nèi)存系統(tǒng)。同時(shí)，NeuPro－S 還支持多重壓縮選項(xiàng)和異構(gòu)可擴(kuò)展性，可在單個(gè)統(tǒng)一架構(gòu)中實(shí)現(xiàn) CEVA－XM6 視覺 DSP、NeuPro－S 內(nèi)核和定制 AI 引擎的各種組合。
NeuPro－S 系列包括 NPS1000、NPS2000、NPS4000，分別具有 1000、2000、4000 個(gè) 8 位 MAC 的預(yù)配置處理器。其中，NPS4000 具有最高的單核 CNN 性能，在 1．5GHz 時(shí)可達(dá)到 12．5 TOPS，并且可完全擴(kuò)展，最高可達(dá)到 100 TOPS。
NeuPro－S 架構(gòu)中集成的完全可編程 CEVA－XM6 視覺 DSP，不僅可以對(duì) AI 實(shí)時(shí)處理，還可以同時(shí)處理圖像、計(jì)算機(jī)視覺和一般 DSP 工作負(fù)載。
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，NeuPro－S 還提供了滿足安全要求的解決方案，包括質(zhì)量保證標(biāo)準(zhǔn) IATF 16949、以及汽車標(biāo)準(zhǔn) ISO 26262 和 A－Spice。
NeuPro－S 架構(gòu)解決了這些設(shè)備中日益增多的數(shù)據(jù)帶寬和功耗挑戰(zhàn)。通過 CDNN－Invite API，我們降低了不斷增長(zhǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新者社群的準(zhǔn)入門檻，可讓他們從我們的 CDNN 編譯器提供的廣泛支持和易用性中受益，從而進(jìn)一步擴(kuò)展了在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器技術(shù)領(lǐng)域無可爭(zhēng)議的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
Coccon激光雷達(dá)
自動(dòng)駕駛技術(shù)的一個(gè)有趣應(yīng)用是地理圍欄車輛的開發(fā)（geo－fenced vehicles），這種車輛的行駛范圍和能力都比較有限。
LeddarTech產(chǎn)品線經(jīng)理Vincent Racine表示：“到2055年，城市人口將大幅增長(zhǎng)，這就會(huì)導(dǎo)致道路上的汽車將翻一番，基礎(chǔ)設(shè)施面臨的壓力只會(huì)越來越大?！薄拔覀冋媾R著日益嚴(yán)重的交通堵塞、排放量的增加，如果我們發(fā)現(xiàn)自己被困在擁擠的道路上，我們的生產(chǎn)力將受到嚴(yán)重的打擊?！?
“我們看到服務(wù)于自動(dòng)駕駛的航天飛機(jī)的需求正在增長(zhǎng)，這些飛機(jī)將運(yùn)行在地理圍欄路線上。事實(shí)上，一些研究報(bào)告表明，到2025年，可能會(huì)有多達(dá)200萬架這樣的航天飛機(jī)投入使用，使4－15人沿著預(yù)定的路線行駛50公里?！?
“汽車必須在擁擠的地區(qū)行駛，還要考慮行人、自行車和動(dòng)物，所有這些的活動(dòng)都很難預(yù)測(cè)。這就使得傳感器在車輛的地位愈發(fā)重要?！?
為了解決這個(gè)問題，LeddarTech開發(fā)了Leddar Pixell，這是一種用于地理圍欄自動(dòng)駕駛車輛的激光雷達(dá)。
拉辛解釋：“LeddarTech的固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)能夠?yàn)镃OAST Autonomous自動(dòng)駕駛車輛優(yōu)化安全性能，這項(xiàng)技術(shù)的堅(jiān)固性與可靠性能適應(yīng)嚴(yán)苛的駕駛環(huán)境，并通過消除其它傳感技術(shù)留下的盲區(qū)，使其成為在停車啟動(dòng)應(yīng)用中防止碰撞的首選技術(shù)?！?
“它能對(duì)車輛周圍的障礙物提供高度可靠的探測(cè)，適用于正在開發(fā)的感知平臺(tái)，以確保乘客和弱勢(shì)道路使用者的安全與保護(hù)。”
據(jù)了解，該解決方案已經(jīng)被北美和歐洲十幾家領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛汽車供應(yīng)商采用。
拉辛指出：“至關(guān)重要的是，Pixell能夠彌補(bǔ)用于地理定位的機(jī)械掃描激光雷達(dá)的局限性，在某些情況下，可能會(huì)產(chǎn)生盲區(qū)，可以達(dá)到幾米，而這個(gè)解決方案沒有死區(qū)或盲點(diǎn)?！?
該傳感器能夠提供一個(gè)高效的檢測(cè)解決方案，通過使用高度集成的SoC和數(shù)字信號(hào)處理軟件組成的LCA2 LeddarEngine嵌入技術(shù)來覆蓋關(guān)鍵盲點(diǎn)。
態(tài)勢(shì)感知
雖然技術(shù)可以幫助我們提供更好的情景感知——看到東西，感知它們，然后將它們與用戶的位置聯(lián)系起來，但在這個(gè)領(lǐng)域仍有開發(fā)的潛力。
Outsight宣布推出了一款具有創(chuàng)新傳感功能的自動(dòng)駕駛汽車相機(jī)——3D語義相機(jī)（3D Semantic Camera）。這款相機(jī)采用低功率短波紅外（SWIR）激光器，能夠像激光雷達(dá)（LiDAR）一樣掃描周圍數(shù)百米的范圍。結(jié)合Outsight的算法，這款3D語義相機(jī)不僅可以實(shí)時(shí)“看到”車輛周圍的整個(gè)環(huán)境，還能夠識(shí)別冰、布和皮膚等物體材料。
該公司將其描述為“一種革命性的傳感器，為智能機(jī)器帶來全面的態(tài)勢(shì)感知?！惫究偛眉媛?lián)合創(chuàng)始人Raul Bravo表示，“這是一個(gè)結(jié)合了軟件和硬件的傳感器，支持遠(yuǎn)程材料識(shí)別和全面的實(shí)時(shí)3D數(shù)據(jù)處理。”
Bravo解釋：“這項(xiàng)技術(shù)提供了更高的準(zhǔn)確性和高效性，使系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)感知、理解并最終與周圍環(huán)境進(jìn)行交互?！?
“機(jī)動(dòng)性正在迅速發(fā)展，我們的3D語義攝像頭將能夠?yàn)長(zhǎng)1－L3級(jí)ADAS中看到的人工控制機(jī)器帶來完全的態(tài)勢(shì)感知和全新的安全和可靠性，但它也將有助于加速與L4 － 5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車、機(jī)器人和無人機(jī)相關(guān)的全自動(dòng)智能機(jī)器的出現(xiàn)。”
“Outsight則是第一個(gè)嘗試在單個(gè)設(shè)備中提供完整的情境感知。它是一種可大規(guī)模生產(chǎn)的“一體化解決方案”，能夠同時(shí)感知并理解數(shù)百米范圍內(nèi)的環(huán)境，包括物體的關(guān)鍵化學(xué)成分（例如人類皮膚、棉花、冰、雪、塑料、金屬、木材等）?！?
Bravo聲稱：“結(jié)合3D SLAM芯片功能（同時(shí)本地化和映射），這項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)時(shí)交付現(xiàn)實(shí)?！?
該攝像機(jī)通過其車載SoC提供可操作的信息和對(duì)象分類，但不依賴于“機(jī)器學(xué)習(xí)”。因此，功耗和所需的帶寬都更低。這種新方案無需用于AI訓(xùn)練的大量數(shù)據(jù)集，并且，通過實(shí)際的物體“測(cè)量”消除了猜測(cè)。通過確定物體的材料，提高了相機(jī)實(shí)際“看到”內(nèi)容的置信度。
Outsight的3D語義相機(jī)能夠提供周圍所有移動(dòng)物體的位置、大小和速度信息，因此它不僅能夠“看到”并測(cè)量，它還能夠理解環(huán)境，為路徑規(guī)劃和駕駛決策提供有價(jià)值的信息。
這些例子表明，支持自動(dòng)駕駛汽車的傳感器技術(shù)正在發(fā)生質(zhì)的變化，最重要的是，隨著能力的增強(qiáng)和改進(jìn)，傳感器技術(shù)有助于降低部署的總體成本。
