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1、高级驾驶员感知系统和A11Programmab1eSoCAaronBehman和AdamTay1or道路安全也能从摩尔定律中受益良多?是的,处理能力的提升以及CMOS图像传感器(C1S)和其他传感器技术的发展,让车辆制造商得以推出高级驾驶员感知系统(ADAS)。ADAS能增强驾驶员对周边环境的感知,减少发生碰撞的概率。部分系统还能够监控驾驶员并向驾驶员发出告警,例如在驾驶员打盹时。ADAS还越来越多地接手控制(或为无人驾驶系统提供信息),从而为驾驶员提供泊车辅助、车道辅助和自适应巡航控制等功能方面的协助。图1:显示导航和状态感知信息的ADAS抬头应用因此,不出意料,到2023年预计ADAS市场
2、的规模将达到420亿美元,目前的年复合增长率(GAGR)达到10%(来源:)oADAS通常使用嵌入式视觉、RADAR和1IDAR等多类传感器来提取所需信息,并运用传感器融合方法整合来自多个传感器的信息。在嵌入式视觉领域,ADAS又可划分为两大类。一类负责外部监控,解决车道偏离、对象检测、盲点检测和交通标识识别等问题。另一类负责内部系统监控,例如负责驾驶员打盹监测和眼睛检测等。内外部ADAS应用在实现图像处理算法时都面临自身的挑战。这些挑战从实现应用所需算法的能力直至符合正确的汽车标准,不一而足。许多ADAS应用还要求传感器融合功能以整合来自多个传感器的输入,从而显著提高了所需的处理能力。在使用
3、多个同类传感器的时候,传感器融合可以是同构传感器融合。在使用不同类型的传感器提取所需信息时,传感器融合则为异构传感器融合。因具备高度的灵活性,许多应用都选用A11Programmab1eSoC或FPGA来实现系统。两种都能实现所需的算法,而且两者都能够连接不同类型的传感器类型和网络。伴随高性能ADAS应用而来的是几个系统难题。这些难题在开始思考时并不明显。汽车制造商需要满足严格的污染标准要求,因此总体解决方案的重量和功耗相当重要。因为生产的车辆以数十万计,解决方案的成本也很关键。虽然系统的保密性和安全性非常关键而且受多重标准的制约,使用SoC或FPGA能帮助我们解决一系列此类问题。系统架构开发
4、用于监测内外部摄像头的嵌入式视觉ADAS可以说这是一项更具挑战性的ADAS实现方案。该系统需要与车身四周多个摄像头连接,以处理图像并给乘客提供信息。许多摄像头解决方案使用点对点1VDS连线来传输数据,但是这会因布线需求而增加成本和重量。但是也有其他替代性方法正在口渐赢得使用,这些方法把部分功能内置在摄像头中。如果摄像头的图像输出采用压缩方式而不是原始图像,这样基于网络的架构就有可能实现传输。这些网络可以围绕通用汽车总线架构,例如:?媒体导向系统传输(MOST)一一种能以光学或电气物理层方式实现的高速网络。?IDB-1394实现在电气物理层上的高速网络,采用雏菊链拓扑结构。?以太网AVB以太网音
5、视频桥接能够围绕车辆按需发送图像数据和其他数据。如果我们选择使用网络,系统架构师必须确保提供所需带宽,以便在摄像头和ADAS内核之间传输图像数据,同时满足应用时延要求。ADAS系统生成的数据可能需要与汽车中的其他系统共享,例如自适应巡航控制或泊车辅助。因此ADAS必须能够与CAN或F1exRay等其他通用汽车接口连接。Camera1CameraN图2:Zynq支持与传感器和消费者的任意接口在架构层,使用基于AI1Programmab1eZynq?SoC的方法可提供多重优势。如果点对点连线用于连接这些摄像头,摄像头接收器可实现在位于图像处理链条前的可编程逻辑中。如果要使用A11programmab1eSoC,处理器系统侧应具备足够高的灵活性,在需要与可编程逻辑中的逻辑和外部PHY结合时,能方便地采用CAN、以太网和F1exRay等其他协议。双核处理器与可编程逻辑的完美组合可带来极低的单位像素功耗,因为系统紧密集成。