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征战自动驾驶市场,Socionext都有哪些“利器”?

2020/08/01 作者:智造文记 来源:智造新闻互联网 点击:

  摘要:Socionext中国汽车市场部总监陈博宇指出,“摄像头系统、激光雷达及毫米波雷达是智能汽车感知世界的眼睛,3种方式

我们知道,自动驾驶是通过车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等感知层,来感应周围环境传达给决策层进行识别、运算及分析,通过执行层完成操作的一种体验方式。目前市场还处于L2等级的自动驾驶爬坡增量阶段,车外基于外置传感器的高级智能辅助功能,车内的驾驶员监控系统、语音识别功能,以及低速自动泊车和车联网等功能在未来三年会大规模的实现量产。

根据科尔尼数据预测,至2025 年全球自动驾驶包含车端、道路、云等市场规模达800 亿美元,至2030年市场规模达2800亿美元。未来要实现完全由电脑控制的L3和L4全自动驾驶的大规模商业化,需要完善的还比较多,比如对整车传感器进行融合,高速且可靠的人工智能等等。由于驾驶者是计算机,因此整车的架构需要改变,软件和硬件需要重新定义,驾驶环境需要规划,仍需要较长时间的准备和布局。

可以看到的趋势是:多传感器融合是主要发展趋势,如视觉识别类和雷达类测距传感器等环境传感器融合。车载摄像头作为智能汽车获取外界信息的主要窗口,其发展很大程度上决定了自动驾驶的发展进程,如车道线检 测、交通标志识别、交通灯识别、行人和车辆检测等,在恶劣天气或光线较差的环境下效果较差,通过摄像头可实现特征类符号的检测与识别。为此,编者采访了Socionext中国汽车市场部总监陈博宇。

征战自动驾驶市场,Socionext都有哪些“利器”?

Socionext中国汽车市场部总监陈博宇

Socionext中国汽车市场部总监陈博宇指出,“摄像头系统、激光雷达及毫米波雷达是智能汽车感知世界的眼睛,3种方式在性能上各有优缺点,可以做互补,每一个都会在各自领域不断的发展。”

当前Socionext摄像头解决方案主要应用场景,包括数字仪表、环视系统、移动物体检测、自动泊车、抬头显示(HUD)、汽车电子镜、中控显示,以及基于CNN神经网络算法架构的专有VPU、传感器融合等。

征战自动驾驶市场,Socionext都有哪些“利器”?

Fig1: Socionext Camera Solution

针对于不同的自动驾驶应用,考虑到感知距离、 精度、 延时性、 受天气影响、 成本等因素,会选择不同的方式。陈博宇表示,随着今后域控制器的发展,很高算力的域控制芯片会把所有传感器的数据融合起来,会形成一个比较平衡的感知系统,所以这三种方式缺一不可。

在一部汽车上,采用何种搭配比例、如何进行搭配,会在后续的发展中趋于优化和合理化。Socionext也在积极与国内供应商沟通,看好国内激光雷达的发展和商业化落地,希望通过现有的经验和技术助力国产激光雷达的发展。

在自动驾驶领域,编者觉得Socionext有四个优势点可以快速为市场赋能。

优势一:超过20年的图像信号处理器研发经验

图像传感器是车载摄像头的核心技术, Socionext在图像信号处理方面拥有超过20年的经验积累,目前已运用成熟的ISP技术做车规级认证,可以在自动驾驶领域帮助机器识别出更多的关键环境信息。仅仅依靠摄像头传感器采集的影像信息,计算机读取的数据量会受到成像质量和光线的限制。

征战自动驾驶市场,Socionext都有哪些“利器”?

Fig2: Socionext ISP Technology

车规级ISP技术,可通过最先进的图像处理手段,把影像数据优化成适合计算机读取(计算机视觉)从而感知更多有用的信息,并做出正确且安全的判断,实现最终的自动驾驶目标。此外,ISP技术还可根据人的视觉特性做优化,尤其在晚上也能让驾驶员看到更多的周围环境状况。

优势二:融入VPU技术,支持深度学习的算法

VPU是专门做视觉处理并使其提高速度的处理单元,能够让主控制器更专注于计算,各司其职,更合理的分配资源。 Socionext第二代VPU(NerviX AI accelerator)增加了神经网络加速模块(NNA)和数据并行处理加速引擎(DPA), 可以支持深度学习的算法,配合AI平台TensorFlow和OpenVX的最新版本的应用程序接口,可以实现边缘计算的人工智能操作。通过加载经过培训的模型,实现目标识别、事物分类、图像分割等功能,从而帮助处理器快速做出推理判断。

征战自动驾驶市场,Socionext都有哪些“利器”?

Socionext新一代VPU的一个亮点是在同等算力表现下,其超低功耗表现能明显提升客户的产品性能,从而加速推进自动驾驶方案实现商业化落地。

优势三:两大核心标准产品线:Miranda和Indigo

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