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    瑞薩電子ADAS中心副總裁:基于R-Car SoC的實時、低功耗LiDAR解決方案

    Duke 2018年02月28日 15:54發布 LIDARadas瑞薩電子
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    采訪背景:在去年12月份,瑞薩電子與DiboTIcs宣布,雙方共同合作開發了面向高級駕駛員輔助系統(ADAS)和自動駕駛應用的汽車級嵌入式解決方案,用于光探測和測距(LiDAR)處理。通過將瑞薩電子包含高性能圖像處理技術及低功耗的汽車R-Car SoC與DiboTIcs的3D實時定位和制圖(SLAM)技術相結合,系統制造商可提供SLAM on Chip™,可在SoC上實現高性能PC所需的3D SLAM處理,并且僅利用LiDAR數據即可實現3D制圖,而無需使用慣性測量單元(IMU)和全球定位系統(GPS)數據。該合作使在汽車系統內以低功耗和高級功能安全實現實時3D制圖系統成為可能。
     

    瑞薩電子全球ADAS中心副總裁Jean-Francois Chouteau表示:“瑞薩電子與DiboTIcs技術的無縫結合,以最高級別的汽車功能安全水準,為先進的LiDAR數據處理實現了實時、高效的解決方案。面向自動駕駛,瑞薩電子正通過與創新型伙伴的合作,優化瑞薩電子端到端平臺Renesas autonomy Platform,我們很高興宣布與DiboTIcs公司合作,為LiDAR市場提供顛覆性的技術。”
     

    為此,電子發燒友采訪了瑞薩電子全球ADAS中心副總裁Jean-Francois Chouteau。

    撰文、組稿/Duke; liuyong@elecfans.com
    (原創稿件,轉載請注明來自Elecfans.com)


    采訪如下:

    Q1. 您如何看待未來三年智能汽車應用市場會有上量需求趨勢?
     

    Jean-Francois:當下“新車評估計劃(New Car Assessment Program,簡稱NCAP)”不斷推動汽車市場發展。該計劃是一項政府制定的汽車行車安全計劃,旨在針對各種行車安全威脅,評估新車設計的安全性能。OEM都不斷精進,力爭使其新車獲得最高行車安全評級。即將到來的自動駕駛時代也推動形成了新的市場需求,包括感測,傳感器融合、決策和控制功能,從而實現幾乎無需駕駛員干預的自動駕駛。
     

    Q2.定位需要哪些數據輸入?
     

    Jean-Francois:通常,定位需要高清地圖、全球定位系統(GPS)、車輪編碼器和慣性測量單元(IMU)。采用Dibotics公司的方法,僅基于激光雷達數據,就可完成3D實時定位與制圖(SLAM),因此無需安裝IMU、車輪編碼器或GPS。甚至基準地圖也是可選項。
     

    Q3.激光雷達、毫米波雷達、光學攝像頭系統未來在智能汽車上的發展前景如何?
     

    Jean-Francois:因為很多汽車制造商都把ADAS和AD看作戰略目標,所以包括激光雷達、雷達和攝像頭在內的所有ADAS傳感器在市場上都有一席之地。最近,由于固態激光雷達的推出使量產激光雷達的價格得以降低,所以激光雷達變得尤其受歡迎。
     

    每種傳感器(攝像頭、雷達、激光雷達)都有強項和弱點:攝像頭提供高清和彩色圖像,但是缺乏深度信息。雷達探測距離遠,在各種天氣條件下都很可靠,但是分辨率不夠高。激光雷達探測距離中等,提供原生3D數據,其分辨率足以應對物體分類,但在霧雨天運行得不是很好。
     

    Q4.R-Car SoC與Dibotics的3D實時定位和制圖技術相結合,會給自動駕駛技術帶來哪些改變?
     

    Jean-Francois:R-Car SoC與Dibotics 3D SLAM相結合,可為自動駕駛汽車提供功耗低、功能安全性高的實時3D制圖系統。

    通過整合瑞薩的高性能圖像處理、低功耗汽車R-Car系統級芯片(SoC)和Dibotics的3D實時定位與制圖(SLAM)技術,兩家公司提供了一種可在SoC中實現3D SLAM處理的SLAM on Chip™,而該功能過去需由一臺高性能PC提供。

    通過整合R-Car SoC和Dibotics技術,還可提供其他先進功能,例如,無需機器學習,就可進行逐點分類(可行道路、地面、道路標記、交通標志、移動物體、植被等)。
     

    Q5.瑞薩電子與Dibotics技術如何實現無縫結合?未來汽車功能安全最高水準是怎樣?
     

    Jean-Francois:整合雙方技術的解決方案為先進的激光雷達數據處理提供了一種實時和高能效解決方案。第一步是在我們的平臺上嵌入Dibotics軟件,下一步將研究能夠實現ASIL幾級。
     

    Q6.基于R-Car SoC平臺,LiDAR數據處理反應速度會有多快?制圖成像分辨率如何?
     

    Jean-Francois:這取決于用例和所需分辨率,但是在任何情況下,處理都是在實時和高達40Hz的子幀基礎上完成的。
     

    Q7. 未來可能影響智能汽車發展機會的主要挑戰在哪里?
     

    Jean-Francois:我們看到,諸如NCAP這類監管法規正在促進車輛前端攝像頭等ADAS功能的集成。用戶對NCAP規定的行車安全要求的接受度相當高,因為滿足這些要求就意味著提供駕駛員輔助系統,例如行人或車輛探測、車道識別等。除非探測到汽車前方有個物體而啟動了自動應急剎車系統,否則駕駛員仍然控制著車輛。在SAE國際標準J3016的Level 3(有條件自動化)或Level 4(高度自動化)自動駕駛車輛情況下,用戶對自動駕駛而不是自己駕駛的接受度以及規定責任歸屬的監管法規的出臺,將對未來自動駕駛能否成為主流起到重要作用。

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