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芯片厂商在自动驾驶车上开辟新战场

上网日期: 2016年02月02日 ?? 作者: Junko Yoshida ?? 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:自动驾驶车? 芯片厂商? 人工智能?

传感器融合

截至目前为止,电子产业中的自动驾驶车主要解说员一直是Nvidia首席执行官黄仁勋。

竭力鼓吹‘深度学习’的黄仁勋经常教育人们,自动驾驶车需要一个功能强大的视觉运算系统来融合从摄影机和其它传感器而来的数据。换句话说,Nvidia最新推出的Drive PX2被黄仁勋宣称为‘为汽车设计的超级计算机’,它将成为汽车的标准配备,可以用来感知汽车所处位置、辨识汽车周遭的物体,并且实时计算最安全的路径。

Nvidia首席执行官黄仁勋《电子工程专辑》
Nvidia首席执行官黄仁勋

在今年的新闻发布会上,Nvidia还发布了一款名为Digits的深度学习平台。Nvidia已经在用这个平台测试自己的自动驾驶车了。“自动驾驶技术具有令人难以置信的困难度,”黄仁勋指出,“它可不像你用监理所的手册来编程‘驾驶’这么简单。”

为了显著缩短开发和训练深度神经网络所需的时间,汽车制造商需要像执行于在其服务器超级计算机上的Digits这样的工具,Nvidia指出。

根据黄仁勋的构想,每家汽车公司最终都将拥有一个端对端的系统——范围从用于训练深度神经网络的Nvidia Digits到用于汽车中部署网络输出的NvidiaDRIVE PX 2。

为自动驾驶开发人工智能软件的布达佩斯公司AdasWorks创办人兼首席执行官Laszlo Kishonti指出,该公司正与Nvidia合作开发用于沃尔沃汽车(Volvo)的系统,这款基于GPU的系统可以实时处理来自多个传感器的数据。

Kishonti表示,AdasWorks不用处理器,“我们采用GPU、FPGA或其它任何可用的嵌入式视觉SoC。”但使用Nvidia解决方案的一个重要优势是,在车载计算机上开发与验证的逐行程序代码与服务器上使用的程序代码是完全一样的。

针对自动驾驶车的端到端深度学习平台《电子工程专辑》
针对自动驾驶车的端到端深度学习平台
Source:Nvidia

相较于Mobileye仅关注于视觉处理,“我们的重点在于融合来自所有不同传感器的数据。视觉只是众多传感器数据中的一部份,”Nvidia汽车整合部门资深经理Dave Anderson表示。

Nvidia设计的DRIVE PX 2可以处理来自12个视频摄影机以及雷达、光达和超音波传感器的输入数据。他解释:“我们融合了这些数据,使其得以精确地侦测目标物体、进行辨识,以及判断汽车与周围世界的相对位置,然后找到安全行驶的最优路径。”

Ceva、高通也积极参与

然而,Nvidia并不是唯一推动深度学习用于自动驾驶车的企业。Ceva也在积极推广该公司自有的XM4成像与视觉DSP,这些DSP使用的是Ceva的实时神经网络软件架构,名为Ceva深度神经网络(CDNN)。

Wertheizer解释说,该公司的客户将选择一种训练有素的神经网络,预先处理对象参数。透过使用Ceva的DSP引擎、韧体和CDNN,采用浮点网络和权重描述的对象参数将 “在不损失精度的条件下”被转换为定点客制的网络和权重,他表示。

藉由Ceva的XM4 DSP,CDNN可以让嵌入式系统执行“深度学习任务,而且其学习速度比基于先进GPU的系统能快三倍,功耗小30倍,所需内存带宽小15倍。”Ceva指出。

Ceva深度神经网络《电子工程专辑》
Ceva深度神经网络
Source:Ceva

在CES上,高通发布了整合LTE调制解调器和机器智能的Snapdragon 820车用系列产品。这个系列产品包含了高通的Zeroth机器智慧平台。Zeroth项目设计用于协助汽车制造商使用神经网络为ADAS和车载信息娱乐系统创建基于深度学习的解决方案。

但到目前为止,Snapdragon取得的设计订单还只限于信息娱乐功能。奥迪(Audi)在2017款汽车产品线中就选用了Snapdragon 602A处理器。

正如Ceva的首席执行官所指出的,Snapdragon 820A还提供了汽车安全完整性等级(ASIL)评分,这是ISO26262定义的风险分类机制——针对道路汽车标准的功能性安全等级分类。

与此相反,覆盖CDNN和XM4的Ceva端对端系统不久前才收到ASIL B证书,他补充道。

本文下一页:自动驾驶车的三大支柱技术


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