當我們開車穿過社區和城鎮，看到兒童走路和騎自行車時，我們就會意識到道路安全的重要性。根據 NHTSA 在 2021 年所做的一項研究顯示，在美國，平均每天有 20 名行人在交通事故中喪生，相當於每 71 分鐘就有 1 人死亡。世界衛生組織在 2022 年的一項研究確定，每年有 130 萬人因道路交通事故死亡，其中一半以上是行人、自行車騎士和摩托車騎士。不幸的是，駕駛分心是造成這些事故的最大原因之一，而且我們分心的傾向似乎每年都在增加。 先進駕駛輔助系統 (ADAS) 有助於減輕分心的影響，進而保護駕駛、行人和弱勢道路使用者。由於需要增加倒車攝影機、前置攝影機和駕駛監控系統，以實現五星級安全等級並滿足監管期限，許多製造商正在改進其車輛架構，以將主動安全功能整合到 ADAS 網域控制器中。 網域控制器通常需要：
ADAS 網域控制器中的處理和系統需求 對系統記憶體、運算性能和輸入/輸出 (I/O) 頻寬的需求不斷增加，使系統設計變得更加複雜，並提高系統成本。現今的高階 ADAS 系統使用多個不同解析度的攝影機，並在汽車周圍配備各種雷達感測器，以提供駕駛環境的完整視野。對於從感測器收集的每組影像，人工智慧和支援電腦視覺的偵測和分類演算法需要以每秒高幀率執行，才能準確解譯場景。這為系統和軟體設計人員帶來了挑戰，包括將這些感測器介接到處理系統，將其內容傳輸到記憶體中，以及同步資料以便分類演算法能夠即時處理。 TI 的 TDA4VH-Q1 系統單晶片 (SoC) (如圖 1 所示) 整合視覺預處理、深度和運動加速、AI 網路處理、汽車網路介面和安全微控制器 (MCU) 等功能。經過最佳化的 TPS6594-Q1 電源管理整合電路可為需要滿足汽車安全完整性等級 (ASIL) D 的應用中的 TDA4VH-Q1 供電，它包括功能安全特性，例如 TDA4VH-Q1 SoC 的電壓監控、硬體錯誤偵測，以及一個問答看門狗，用於監控 SoC 上的 MCU 是否存在導致鎖定的軟體錯誤。
實現多攝影機視覺感知 需要提高處理器性能的 ADAS 應用範例之一是多攝影機視覺感知。在汽車周圍放置攝影機可提供 360 度視野，有助於防止正面碰撞，並協助駕駛對盲點和相鄰車道上的交通和行人活動保持警惕。 Phantom AI 使用 TI 的 J784S4 處理器開放式原始碼軟體開發套件 (SDK)，為 TDA4VH-Q1 開發了多攝影機視覺感知系統。Phantom AI 的 PhantomVision 系統為 TDA4VH-Q1 處理器提供一套 ADAS 功能，範圍從歐盟一般安全法規合規性到汽車工程師協會 (SAE) Level L2 和 Level L2+。除了基本功能 (車輛、弱勢道路使用者、可用空間、交通標誌和交通號誌燈號偵測) 之外，PhantomVision 還包括附加功能，例如施工區域、方向燈和尾燈偵測，以及基於 AI 的自身路徑預測。他們的多攝影機感知系統結合前視、側視和後視攝影機，涵蓋車輛的 360 度視野，有助於消除盲點 (圖 2)。
Phantom AI 透過使用 TDA4VH-Q1 的高效能運算、深度學習引擎和用於訊號和影像預處理的專用加速器組合，讓即時作業成為可能。專用視覺預處理加速器處理相機管線，包括影像擷取、色彩空間轉換和多尺度影像金字塔的建構。TDA4VH-Q1 的高 TOPS 多核心數位訊號處理器和矩陣乘法輔助引擎搭配 TI 的深度學習庫後，可提供具有快速演算法和最少 I/O 操作調度的高效率神經網路，進而實現高準確度和低延遲。請參閱圖 3。
結論 建構用於 SAE Level L2 和 Level L2+ 駕駛的複雜多感測器 ADAS 系統不需要用到水冷超級電腦。我們的合作顯示，將 TI TDA4VH-Q1 這樣設計精良的 SoC 交付給像 Phantom AI 團隊這樣的專業汽車工程師手中，就可以將滿足功能安全要求、引人注目、符合成本效益的系統推向市場。 雖然我們可以對自動駕駛的未來充滿熱情，但設計滿足功能安全要求且符合成本效益的系統的真正目標，是它們將有助於使我們的世界變得更安全。讓 ADAS 技術深入汽車市場的更多領域，在更多車輛上配備更多 ADAS，就能為駕駛和行人帶來更好、更安全的體驗。 |
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