cookieOptions = {...}; ‧ 先進駕駛輔助系統ADAS方案轉向R-Car平台,強化車載主動式安全機制 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2014年5月21日 星期三

來源:CPS中安網
  
自去年世強基於瑞薩圖像辨識SoC SH7766360度環視ADAS方案在市場廣受好評後——“此方案已經在中國一個領先的大巴車上得到批量使用。”世強高級市場經理胡越強表示。術業有專攻,在今年的慕尼克上海電子展上,世強基於瑞薩車載SoC——R-Car系列的新成員R-Car V2H的全新先進駕駛輔助系統(ADAS)解決方案再度成為業內人士關注的焦點。
  
最尖端的車載SoC——R-Car H2
"R-Car"是瑞薩車載SoC的一種暱稱,它面向在全新綜合SoC平台上開發的車載資訊系統。Renesas R-Car 系列為包括嵌入式導航裝置在內的、從低端到高端的各種車載資訊娛樂系統提供了一個高性能的平台。R-Car系列為音訊和視訊、先進的3D圖形,以及圖像辨識等駕駛協助工具,提供了增強的多媒體處理功能。
  
這些增強的功能使第二代的R-Car系列,非常適合針對高清顯示器和先進駕駛輔助系統ADAS等,不斷進化的車載資訊系統的開發,實現汽車導航和TV/DVD等資訊娛樂、與雲聯網的IT資訊、前後方視野等的駕駛輔助。
  
R-Car H2的最大特點是CPU搭載了多個高性能ARM內核、4個低功耗內核,構成了高規格的“R-Car”。尤其是作為車載資訊系統LSIR-Car H2在世界上最早支援“big.LITTLE運算”技術並且實現了低功耗和高性能。另一方面,通過將SH-4A固定用於即時處理,並確保了駕駛輔助等要求的即時性。
  
而針對ADAS應用,瑞薩有專門的汽車影像處理器R-Car V系列,如下圖1所示為瑞薩的ADAS產品線。瑞薩電子擁有明確的產品路線圖來支援汽車行業不斷增加的新需求。

  1. 世強代理的瑞薩電子ADAS產品路線圖
  
“世強此次帶來的高級汽車環視輔助駕駛系統方案,就是基於R-Car V2H,它是在R-Car H2的基礎上針對ADAS應用而專門定制的晶片,其在R-Car H2的基礎上做了精簡,例如R-Car V2HCPU只搭載了 ARM 內核,但這已經足夠滿足目前ADAS系統對資料處理能力的需求了。” 胡越強在展會現場表示。
  
世強ADAS方案從SH7766升級到R-Car V2H
而在展會同期舉辦的“國際汽車電子創新技術大會”上,胡越強還做了題為“以無人駕駛為目標的汽車ADAS解決方案”的演講。重點講述了世強此次帶來的基於R-Car V2H的高級汽車環視輔助駕駛系統方案的特點,及其與前代基於SH7766ADAS方案在性能上的對比。
  
全新R-CarV2H SoCSH7766共用架構、IP內核以及軟體,並可進行擴展,構築配備圖像辨識和視點轉換功能的ADAS應用。
  
“目前,ADAS正以每24倍的性能提升速度在快速發展,可以說,每一代技術的更新進步,都使得我們離無人駕駛的最終目標又更進了一步。” 胡越強表示,“從SH7766R-CarV2H,世強新的ADAS方案在性能上主要有4個方面的提升。” 如下圖3所示為世強ADAS系統比較。

  3. 世強ADAS的系統比較
  
1、 圖像顯示:2D>3D Top View
SH7766 配備瑞薩圖像辨識引擎IMP-X2,而R-CarV2H則配備瑞薩最新的即時影像處理單元IMP-X4內核,IMP-X4在與IMP-X2保持資料庫相容性的同時,將處理性能提高至約八倍以上。對於一些應用,R-CarV2H還支持最多六個獨立的輸入攝影機通道,允許輕鬆實現360度攝影機視圖和標誌辨識。另外,通過IMP-X4與進行處理判斷的同一晶片上的CPU之間的協作,在保持低功耗的同時實現了先進的圖像辨識性能。
  
“由於R-CarV2H的影像處理能力是通過硬核引擎實現,處理速度較DSP方式(軟體演算法)會更快,這就節省了大量的系統資源,相比而言,競爭方案只是實現了圖像的環視,世強的這個方案是真正意義上的輔助駕駛系統。”胡越強強調。
  
基於SH7766ADAS方案只能支持4通道的類比攝影機,而新的以R-CarV2H為基礎的ADAS方案將支援 6路數位攝影機。由於處理性能的提升,新的方案將能實現3D Top View並且還可以隨時改變視角。
  
2、處理器內核:SH4A>ARM Cortex-A15雙核
瑞薩電子與ARM已有10年的合作,早在2003年就與ARM締結多處理器行業戰略合作夥伴合約。NEC電子(瑞薩電子的前身) 參與多處理器ARM11的開發,並且已經應用於包括R-Car等在內的多個ASSP產品。瑞薩電子實現了世界頂級的ARM多核集成技術,R-Car H2擁有當前世界最小面積的8ARM core
  
而搭載兩個ARM內核的R-CarV2H將工作頻率,由配備瑞薩自己的SH4A系列內核的533MHz,提高到了2GHz。胡越強進一步指出:“採用ARM雙核,不只提高了處理速度,同時也使得使用者可以更加靈活的進行移植,使得各種外設資源更加豐富。未來,我們會向著8核的方向發展。”
  
由於開發人員對ARM架構很熟悉,即使缺乏經驗的汽車應用工程師,也能利用世強提供的ADAS參考方案,針對不同的車型和級別實現不同的功能和特性的擴展。
  
3、功能安全(Functional safety)ASIL-A>ASIL-B
安全是汽車電子永恆的主題,為了實現系統的安全目標,對系統架構中的各個要素(Element),如感測器、控制單元和執行單元(電機),都有功能安全需求。世強新的基於R-CarV2HADAS方案滿足車輛-功能安全國際標準ISO26262 ASIL-B等級,而去年推出的方案只滿足ASIL-A等級。
  
4、攝影機網路:NTSC>Ethernet AVB
隨著智慧手機與車載設備的聯動,雲和大資料的運用,以及ADAS的普及,利用車載乙太網傳輸車載攝影機影像成為發展的趨勢,SH7766 支持 NTSC攝影機,而R-CarV2H則轉換到了Ethernet AVB模式。傳送速率也從100Mbit/s提升到1Gbit/s,新的方案還能夠減少車內網路佈線,提高車輛的資料傳輸安全性。
  
不只是環視,在主動安全上更進一步
ADAS通常包括360度環視,車道保持,防撞三部分,而競爭方案實現的全景(視覺輔助系統)只是ADAS三分之一的功能。對於視覺輔助系統,影像處理器僅須具備影像校正和顯示功能;而對於車道保持,防撞等駕駛警示/輔助系統則要能進行影像辨識,技術難度更高一個級別。” 胡越強指出。
  
世強此次帶來的這套環視ADAS系統方案具有強大的影像處理能力,能實現超清晰圖像和高品質色彩還原;完美的畫面明暗表現,來自高動態範圍的自動調整;且只有極低的CPU佔有率和功耗。此方案可以適用於汽車安全系統,如車道偏離警告系統(LDW)、車道保持輔助系統(LKAS)等典型的ADAS應用。如下圖4所示為世強ADAS架構。

  4. 世強高級汽車環視輔助駕駛系統方案架構
  
從圖中可以看到,該方案具有6個數位攝影機,可以實現360度環視功能。而感測器融合ECU則能夠説明駕駛員創建物體地圖,進行現狀分析,還可以輔助駕駛員做出決策。俯視的控制ECU能實現自動泊車,緊密周邊觀望,行人辨識,停車位檢測。 
  6. 實例展示

實例展示1——兩種標定模式可以選擇
該方案有全自動標定模式和精准標定模式兩種標定模式可以選擇。“ 我們的全自動標定模式是強大、可靠的,並不需要相機安裝角度的苛刻要求,適應大規模生產。”胡越強指出。
  
依託動態範圍控制(DRC Dynamic Range Control)功能,可以實現亮度控制,還能調整複合視訊亮度,補償過亮和過暗,以便駕駛員更清晰地看清圖像顯示。這使得在光照條件很差,或惡劣環境條件下,採用半自動精準校定工具,提供最好的標定結果。
  
實例展示2——超級虛擬相機模式
 “我們在後視的時候,有一個魚眼矯正功能,魚眼會讓駕駛員感到圖像不直觀,我們採用硬體矯正的功能,我們通過矯正曲線拉直,還原成一個真實的視圖。” 胡越強說道。
  
圖像渲染器(IMR Image Render Engine)視點轉換引擎,可即時製作出因影像輸入或場景而異的視點俯視圖像,利用三角網格校正失真的模式、自動生成矩形網格內的頂點資料,對圖像進行失真校正,旋轉,縮小或放大。
  
“超級虛擬的相機模式,讓我們可以生成在任意視角下的虛擬視圖,任意使用虛擬相機參數,焦點,生成視圖,魚眼和針眼相機都適合。”
  
實例展示3——基於環視基礎的車道偏離預警系統
基於環視的車道偏離技術打開了新的領域,擴展了環視駕駛輔助系統的應用。
  
實例展示4——環視俯視畫面的多種選擇
俯視圖可視範圍可擴展,俯視圖的分割或融合可選擇。俯視圖的可見區域大小能夠一鍵更改,具有完美拼接和分割效果,還有多種模組的備選(包括:3D效果的環視介面、DVR 、基於3G的影像查看和資訊管理、語音倒車指南等)
  
未來向更智慧化ADAS演進
以上的4個實例展示只是世強360度環視ADAS高級汽車駕駛輔助系統方案所能實現的一部分功能展示。未來,世強將和前裝車廠更加緊密的合作,開發更加智慧化的ADAS方案,實現更深層次的主動安全高級駕駛協助工具。
  
“自動駕駛是在先進駕駛輔助系統——ADAS技術基礎上的演進,ADAS 是一個正在發展的應用,OEM廠已經為汽車駕駛定義了長期的目標。預測到2020年會逐步實現主動安全,最終會以2025年為時間節點,屆時,無人駕駛汽車將真正駛進現實。” 胡越強預測。

                                                                                                                                                                                                                            

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