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[導(dǎo)讀]【2022年10月18日,德國慕尼黑和柏林訊】自動(dòng)駕駛(AD)和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)依靠對(duì)車身周圍環(huán)境的精確感知來確保行車安全。世界各地的汽車制造商已經(jīng)開始利用先進(jìn)的傳感器和算法來增強(qiáng)車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知能力,并將駕駛安全提升到一個(gè)新水平。邊緣傳感器處理領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)者TERAKI近日發(fā)布了最新雷達(dá)檢測軟件,該軟件集成在英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY)符合ASIL-D安全等級(jí)要求的AURIX? TC4x微控制器中,能夠以更高的精度和更少的計(jì)算負(fù)載準(zhǔn)確識(shí)別靜態(tài)和移動(dòng)物體。


【2022年10月18日,德國慕尼黑和柏林訊】自動(dòng)駕駛(AD)和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)依靠對(duì)車身周圍環(huán)境的精確感知來確保行車安全。世界各地的汽車制造商已經(jīng)開始利用先進(jìn)的傳感器和算法來增強(qiáng)車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知能力,并將駕駛安全提升到一個(gè)新水平。邊緣傳感器處理領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)者TERAKI近日發(fā)布了最新雷達(dá)檢測軟件,該軟件集成在英飛凌科技股份公司(FSE代碼:IFX / OTCQX代碼:IFNNY)符合ASIL-D安全等級(jí)要求的AURIX? TC4x微控制器中,能夠以更高的精度和更少的計(jì)算負(fù)載準(zhǔn)確識(shí)別靜態(tài)和移動(dòng)物體。

英飛凌科技汽車微控制器產(chǎn)品營銷總監(jiān)Marco Cassol表示:“汽車?yán)走_(dá)系統(tǒng)在經(jīng)歷了產(chǎn)品的迭代升級(jí)之后,其性能實(shí)現(xiàn)了躍升。其中,邊緣人工智能處理是幫助我們提高雷達(dá)性能的創(chuàng)新技術(shù)之一。TERAKI獨(dú)特的雷達(dá)算法應(yīng)用到英飛凌全新的并行處理單元(PPU)中,能夠讓英飛凌的AURIX TC4x微控制器推動(dòng)新一代雷達(dá)實(shí)現(xiàn)性能提升?!?

TERAKI首席執(zhí)行官Daniel Richart表示:“通過完善算法,我們?nèi)〉昧耸掳牍Ρ兜男Ч?。我們的解決方案能夠以最小的數(shù)據(jù)計(jì)算負(fù)載,利用雷達(dá)信號(hào)準(zhǔn)確檢測并正確分類接收區(qū)域中靜態(tài)和移動(dòng)物體,從而為AD和ADAS應(yīng)用提供必要的信息,實(shí)現(xiàn)態(tài)勢感知和決策控制。我們的最終目標(biāo)是通過減少推理時(shí)間、降低資源受限設(shè)備所需的處理能力來確保證邊緣端的安全?!?

隨著雷達(dá)逐漸成為業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)的具有高性價(jià)比的信號(hào)處理技術(shù),突破這項(xiàng)傳感器技術(shù)的局限性已成為當(dāng)務(wù)之急。例如,各種干擾會(huì)嚴(yán)重降低雷達(dá)的探測性能,導(dǎo)致雷達(dá)在復(fù)雜的環(huán)境下無法對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行檢測,而且多目標(biāo)檢測也需要更高的數(shù)據(jù)處理能力。此外,如果要準(zhǔn)確檢測和正確分類靜態(tài)和移動(dòng)物體,需要增加每幀的數(shù)據(jù)點(diǎn)并提供小于1度的角分辨率,以實(shí)現(xiàn)更高的雷達(dá)測量精度。

TERAKI的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法將通過處理原始數(shù)據(jù)和減少干擾因素來解決這一挑戰(zhàn),同時(shí)作為一項(xiàng)認(rèn)知功能剖析雷達(dá)捕獲的信息,在復(fù)雜的環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)物體以及點(diǎn)云障礙物和其他干擾因素,并減輕邊緣端的數(shù)據(jù)處理負(fù)載。與CFAR等其他雷達(dá)處理技術(shù)相比,TERAKI的ML探測增加了單個(gè)對(duì)象上的數(shù)據(jù)點(diǎn),由此可以減少誤報(bào),進(jìn)而提高安全性。

TERAKI的機(jī)器學(xué)習(xí)算法集成到英飛凌的AURIX TC4x微控制器中,在第一次快速傅里葉變換(FFT)后減少了雷達(dá)信號(hào),能夠在相同的RAM/fps條件下將遺失錯(cuò)誤率降低到了原有錯(cuò)誤率的1/25。與CFAR相比,該算法的分類精度可提高20%,有效檢測率可提高15%以上。借助最新的雷達(dá)檢測軟件,TERAKI將改進(jìn)邊緣設(shè)備的芯片組架構(gòu),以確保AURIX TC4x微控制器的實(shí)時(shí)處理能力,將數(shù)據(jù)采樣的比特率從原本的8位或32位降低至4位或5位,在不影響F1分?jǐn)?shù)的情況下,減輕計(jì)算需求,從而使所需的內(nèi)存減少至原來的1/2。


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