系統類型 |
功能說明 |
所用感測器的數 量和類型 |
所需演算法 |
所需器件特性 |
環視系統 (又名環視 監控) |
為駕駛員提供車輛周圍區域 的 360 度 2D 或 3D 視 圖,從而提供手動泊車輔助 |
• 四到六個攝像頭 |
• 基於圖形處理單元 (GPU) 和數位信號處 理器 (DSP) 創建 2D 和 3D 視圖 • 特定需求下,專用硬 件加速器可用于生成 有限的 3D 視圖 |
• 集成 ISP • 用於視圖創建的 GPU 或 HWA |
半自動泊車 |
駕駛員先確定可用車位, 然後汽車自動停在平行或垂 直車位上。該系統也能自動 駛離停車位。駕駛員保留對 該系統的最終控制。 |
• 四到六個攝像頭 • 6 到 12 個超聲波傳感 器 • 四到六個短程雷達傳感 器 • 慣性測量單元 (IMU) • 定位硬體和軟體 |
• 停車位和停車線 檢測 • 低速情況下近場和遠 場物體檢測和分類 • 同步定位與地圖構建 (SLAM) • 給定地圖和駕駛條件 下的 L4 級路線規劃 • 記錄車輛行為的視頻 流編碼 和錄影 |
• 集成 ISP • 用於視覺分析和卷積神經網 絡 (CNN) 處理的嵌入式硬 件加速器 HWA • 實現部分感測器融合和決策 傳達的 ASIL-D 處理 • GPU • 提供足夠DMIPS實現通用、 有限性能路線規劃和感測器 融合的 MCU (ASIL-B) |
全自動代客泊 車 |
車輛能在界限分明的停車區 域或停車位上自動泊車和自 動駛離。車輛會識別可用車 位。駕駛員全程無需控制車 輛。 |
• 四到六個攝像頭 • 6 到 12 個超聲波傳感 器 • 四到六個短程雷達 • IMU • 定位硬體和軟體 |
• 停車位和停車線 檢測 • 低速情況下近場和遠 場物體檢測和分類 • SLAM • 記錄車輛行為的視頻 流編碼和錄影 |
• ASIL-D SLAM • 集成 ISP • 用於視覺化分析、路線規劃 和 CNN 處理的嵌入式 HWA • 實現全域感測器融合的 ASIL-D 處理 • 用於路線規劃的 ASIL-D DMIPS性能 • 片上視訊轉碼器 |
處理步驟 |
SoC IP 組件 |
圖像採集 |
圖像輸入/輸出(攝像頭串列接 口 [CSI]-2) |
影像處理 |
ISP 和視覺加速組 |
|
件 |
用於特徵提取的分 析處理 |
DSP 和深度學習加速器 |
融合處理(利用多傳 |
通用處理器,MCU |
感器輸入) |
|
顯示圖像製備 |
GPU |
顯示輸出 |
多顯示子系統 |
環視/自動泊車應用階段 |
TDA4VM SoC 特性 |
圖像資料捕獲 |
• 適用於低電壓差分信號攝像頭的 CSI-2 介面 • 適用於乙太網攝像頭的乙太網 • 第七代 TI ISP • 鏡頭失真校正硬體加速器 • 雜訊濾波硬體加速器 • 多級圖像縮放硬體加速器 |
感測器融合和分析處理 |
• C66x 和 C7x DSP 內核 • 適用于深度學習應用的矩陣乘法加速器 • 稠密光流硬體加速器 • 雙目深度硬體加速器 • 兩個 Arm® Cortex®-A72 中央處理器 • 四個 Arm Cortex-R5F MCU • CAN-FD和UART介面 • 大規模片上共用記憶體 (8MB) • 高效、高頻寬片上互聯結構 • 具有 17GBps 峰值頻寬的LPDDR4 |
圖像顯示和保存 |
• Imagination GE8430 GPU 內核 (100GFLOPS) • H.264 編碼硬體 • H.265 解碼硬體 • 4K 和 2.5K 解析度視頻顯示輸出 |
安全性 |
• 雙核鎖步 R5F MCU(ASIL-C 安全島) • 保護 IP 安全、防入侵和攻擊的系統方法 |
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