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ADAS技术解决方案与应用对比

上网日期: 2012年12月06日 ?? 作者: Kevin Cheng ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:ADAS? 汽车电子? 先进驾驶辅助系统?

ADI视觉ADAS解决方案

与赛灵思采用FPGA作为核心开发器件不同,ADI的ADAS主要核心器件是DSP。ADI基于视觉的ADAS系统提供车道偏离警告、交通信号识别、智能前灯控制、物体检测/分类、行人检测等功能。基于雷达的系统具有类似的功能,此外还可提供前/后停车帮辅助、安全车距预警、车道变换辅助、盲点检测、碰撞缓冲刹车系统、全速范围自适应巡航控制等功能。

基于视觉的高级驾驶员辅助系统(ADAS) 的核心,是通过视觉或者雷达技术检测车辆周围的环境信息,经DSP处理,然后采取相应的预警或干预措施。有的只是警告驾驶员,有的则采取一些干预驾驶的措施如刹车等。通过安装后视、前视、侧视摄像头和视觉处理ECU,可以实现多种功能来帮助驾驶员提前防范风险。

ADAS技术应用的不断普及,不仅仅是由于汽车厂商之间竞争的原因,政府的规章制度也是一个重要因素。美国国家高速运输安全管理局正在制定强制安装后视摄像机的政策。与此同时,2014年欧洲新车安全评鉴协会(Euro NCAP)自动紧急刹车系统计划等有关后视摄像头的新法规要求也给汽车产业带来了更大的压力,要求设法在不增加单位车辆材料清单(BOM)成本的情况下实现计算和网络强度很高的系统。对ADAS系统的OEM汽车厂商和以及汽车电子产品供应商的系统架构设计人员来说,这就需要降低成本,同时还要想办法满足系统要求,支持智能网络和实时图像-视觉功能。

ADI提供的首款专用ADAS视觉处理器具有比较高的性能功耗比和性价比,并且满足NCAP的新行人保护要求。ADAS视觉应用这一细分市场一旦大规模部署,所需要的就不仅仅是处理能力。为此,ADI有针对性的两款专用的ADAS视觉处理器(BF608/9),支持并行处理多达5种功能,图像处理能力达百万像素,帧速率为30FPS(帧/秒),功耗不到1.3W@105°C。由于目标设定为2014年及以后的市场部署,ADI集成了ISO26262兼容硬件支持能力。功能系统中,BF60x通常最多可将系统成本降低30%。

ADI汽车电子行业中国区市场经理许智斌认为,现阶段ADAS技术面临的挑战主要来自视频获取和处理环节。由于摄像头分辨率趋向于越来越高,数量越来越多,每个系统的功能数量不断增多,所有这些趋势对半导体厂商在模拟技术、高频技术以及数字处理方面有很高的要求。与此同时,对信号处理功耗成本比的要求则更严苛。他说,“ADI和众多汽车厂商以及汽车配件供应商在ADAS领域有着长期紧密的合作。我们基于视觉和基于雷达的ADAS方案都已经在众多中高端车型上量产。同时,我们非常重视新技术和新市场的开拓,正在推动普及ADAS技术。特别是在中国地区,汽车市场蓬勃发展,众多消费者对于行车安全的重要性越来越重视,也期盼新的技术可以提高汽车安全和舒适性。我们相信,ADI高性能,高性价比,低功耗的ADAS技术和产品可以很好的满足中国和全世界市场需求。”

飞思卡尔ADAS解决方案

飞思卡尔主要专注于前视(车道偏离和跟踪,盲点检测),后视(智能泊车和测距),环视(泊车)的ADAS 应用 。飞思卡尔为未来的ADAS系统设计了很多微控制器产品。

如采用CogniVue 的 APEX IP 技术的SCP2200 系列,SCP2200 解决方案通过集成高密度内存将物料成本降至最低,并使摄像机微型化。该系列产品的并行图像处理架构能够同时处理图像数据,这意味着,与竞争对手当前所提供的产品相比,它能够以较低的时钟频率实现高性能图像数据处理。 除了这种高性能外,它还具备飞思卡尔领先市场的功耗和成本效益优势。加上所附的资源库、以及硬件和软件开发套件向汽车制造商提供了一套综合工具,使其可以设计智能摄像机应用,帮助他们更迅速地将解决方案推向市场。

对未来ADAS及信息娱乐系统,因为信息量和高分辨率等要求,需要更高带宽的总线来解决问题,以太网是最好的解决方案。MPC5604E MCU和i.MX6 系列多媒体处理器提供了很好的基于以太网的环视解决方案。MPC5604E可以把摄像头的数据通过以太网传给中央处理器i.MX6。i.MX6系列包括基于ARM Cortex-A9架构的单核、双核和四核家族,并结合了强大的生态系统,是基于单个硬件设计而开发终端设备组合的理想平台。它 具有非常强大的处理图像的能力,能快速提控当前信息。飞思卡尔和OminiVision, 博通推出全球首个基于以太网的环视泊车系统。

飞思卡尔高级产品经理郗蕴侠表示,“飞思卡尔目前的成熟客户包括BOSCH, CONTI, TRW, Valeo, Denso, Delphi 等。”同时,她也指出,“ADAS技术面临的挑战包括提高芯片本身具有处理图像,复杂应用的快速高容量计算处理能力;需要消耗较低功率以避免散热问题;尺寸要小,使得和系统其他器件紧密结合,以便安装。总体需求就是要快速处理,高容量,低功耗,小尺寸。 ”


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