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瑞薩和Dibotics合作以R-Car SoC實現即時及低功耗光達處理大幅提升無人駕駛技術 ...

2017-12-22 04:30 PM| 發佈者: SophieWeng@G| 查看: 497| 評論: 0

摘要: 瑞薩電子與Dibotics共同開發可使用於先進駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛應用的汽車等級嵌入式光達處理解決方案,將讓系統製造商能夠開發出具有高等級功能安全(FuSa)以及低功耗特點的即時3D映射(3D mapping)系統 ...
先進半導體解決方案頂尖供應商瑞薩電子(TSE:6723)與即時3D光達(LiDAR ; Light Detection And Ranging)處理領域的先驅及領導廠商Dibotics日前宣布,共同開發可使用於先進駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛應用的汽車等級嵌入式光達處理解決方案。雙方所合作開發的解決方案,將讓系統製造商能夠開發出具有高等級功能安全(FuSa)以及低功耗特點的即時3D映射(3D mapping)系統。

現今光達處理的實現,需要結合高效能的處理平台和先進的嵌入式軟體。藉由結合瑞薩具高性能影像處理能力及低功耗特點的車用R-Car SoC,與Dibotics的3D SLAM(Simultaneous Localization And Mapping,同時定位與映射)技術,兩家公司共同提供了SLAM on Chip™(註1)的解決方案。此SLAM on Chip能夠在一顆SoC上實現3D SLAM處理,而此功能在以往通常必須要藉由高性能的PC才能達到。該解決方案也實現了僅靠光達數據便可完成的3D映射,省掉了慣性測量單元(IMU)和全球定位系統(GPS)的數據。藉由此合作,讓汽車系統中具有低功耗及高等級功能安全的即時3D映射系統得以實現。

隨著汽車市場為迎接無人駕駛時代而進行著各種準備,感測器技術針對無人駕駛車輛所需特性(包括對環境的即時高精度感知、汽車的精確定位、以及即時感測器融合)的優化,仍然是一個重大的挑戰。光達目前已成為其中的一項關鍵性感測器,與攝像機及雷達等其他方案相比,光達能提供更高精度的車輛周圍障礙物感測,以及汽車控制所使用的即時電子控制單元(ECU)管理。新光達感測器技術所提供的數據量的快速成長,同時提高了對這些數據進行高性能即時處理的需求。

瑞薩電子全球ADAS中心副總裁Jean-Francois Chouteau表示:「瑞薩與Dibotics公司在技術上的無縫結合,為先進的光達數據處理實現了具有高等級FuSa能力,且即時而高效能的解決方案。」「對於無人駕駛而言,瑞薩正透過與具有創新能力的市場夥伴合作,來優化我們端對端的Renesas autonomy平台。Dibotics公司正在為光達市場提供改變遊戲規則的頂尖技術,我們很高興地宣布與他們的合作由此展開。」

Dibotics公司CEO兼共同創辦人Raul Bravo則指出:「光達感測器將在所有的ADAS和自動駕駛功能中,扮演關鍵性的角色。此次合作,把瑞薩設計專業的精華與Dibotics的獨特技術完美結合,以提供最尖端的性能,並且將能夠讓OEM、一線供應商以及光達製造商,降低開發成本且加快產品上市時間。我們很高興能夠與瑞薩這樣的市場領導者合作。」

與現有的方法不同,Dibotics的Augmented LiDAR™軟體所實現的3D SLAM技術,只需要光達感測器所提供的數據便可實現3D映射。它不需要IMU、GPS、或輪盤式編碼器(註2)的額外輸入,因而可省去額外的整合工作負擔、降低BOM成本、並簡化開發作業。此外,該軟體還實現了點分類(point-wise classification,註3)、運動物體的形狀、速度、軌跡的偵測和追踪、以及多組光達的融合(註4)。

R-Car SoC透過其本身的高性能,得以執行Dibotics的Augmented LiDAR軟體。它並具有低功耗的特點,且可符合ISO 26262(ASIL)FuSa標準所制定的高功能安全性。R-Car也是瑞薩針對ADAS和自動駕駛所推出的突破性Renesas autonomyTM平台的一部分,能夠提供從雲端到感測以至於車輛控制的完整端對端解決方案。

Dibotics公司將於2018年1月9日至12日,在內華達州拉斯維加斯所舉行的CES 2018(中央廣場北大廳,CP-5,法國汽車館),展示其Augmented LiDAR解決方案。

(註1)SLAM on Chip(Simultaneous Localization and Mapping on Chip, 晶片內建同時定位和地圖建構):SLAM是一種計算演算法,能夠在追踪車輛位置的同時,產生並更新陌生環境的地圖。SLAM on Chip則是在SoC上實現SLAM技術。
(註2)車輪編碼器可測量車輪的旋轉,藉此可得到汽車的速度。
(註3)對於光達所提供的每個點進行自動分類,無需使用機器學習、先前的知識、或地圖數據。
(註4)多組光達數據的即時組合,無需校準或同步化處理。

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