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控制系统

通过深入学习提高和发展车辆感知

  2019年06月17日  

  自动驾驶汽车的梦想正在成为现实。通过在车辆中实现多种先进的驾驶员辅助系统(ADAS),汽车行业对于完全自动驾驶的追求正在稳步推进。如今,几乎所有汽车经销商的新款车都配备了多个摄像头、雷达和超声波传感器,可实现如辅助自动泊车、自动紧急制动、车道辅助行驶、司机疲劳驾驶警报等基于感知的各项功能。

  摄像头的感应功能在如今的车辆驾驶中发挥着必不可少的作用。感知系?#36710;?#21151;能与人体具有很大的相似性。摄像头或图像传感器充当车辆的“眼睛?#20445;?#25968;据从图像传感器发送到主处理器即人的?#25353;?#33041;?#20445;?#28982;后?#25353;?#33041;”使用各种算法来分析和解读数据。最后,通过发送控制转向、加速器或者制动的命令(类比向手和脚发出的指令)来做出各种行为。在过去十年中,汽车感应已经从基本的后视摄像头演变为具?#22411;?#36710;辅助功能的全3D环绕视图。与人类的能力随着大脑发展得以进化一样,ADAS?#38469;?#20063;随着日益发展的硬件平台上的创新感知算法的演进而得以不断发展。

  深度学习概述

  当今自动驾驶领域最热门的话题之一是“深度学习?#20445;?#36825;是机器学习的一个子集。深度学习是一种计算方法,用于根据已经过大量数据训练的神经网络进行准确的分类和预测。神经网络是一组用于识别数据模式的算法。许多ADAS应用,如前置摄像头感知应用中,使用卷积神经网络(CNN)会比传?#36710;?#35745;算机视觉方法更?#34892;?#22320;执行对象检测和分类等任务。在下述示例中(图1),深度学习用于对车辆、道路、标志、行人和背景进行分类,并在输出中直观地将其区分。德州仪器的深度学习能力带领完成了大量资源的开发,如德州仪器深度学习(TIDL)软件框架。该框架简化了开发人员的算法培训、开发和移植过程。有关汽车深度学习的更多信息,请阅读我们的博客“汽车中的AI:实践深度学习”。

图1:在TDA2处理器上使用TIDL软件框架进行对象检测和分类的示例

  通过深入学习不断发展的汽车感知系统

  德州仪器长久以来一直支?#21046;?#36710;和计算机视觉应用。随着支持这两个领域的?#38469;?#34701;合,开发具有高水平功能安全性、功效和性能的芯片尤为重要。Jacinto?TDAx处理器平台可帮助汽车OEM和一级供应商开发和实施ADAS应用的深度学习算法。一家汽车软件公司Momenta,最近在其新的感知系统中应用了德州仪器的异构TDAx处理器架构,以实现SAE L2-L4自主功能。在一个解决方案中将TDAx处理器架构、TIDL软件框架和Momenta的深度学习结合,使汽车制造商和一级供应商可以潜在提高网络效率,同时保持准确感知车?#39304;?#36710;辆、行人和其他对象。

  要了解有关德州仪器如何支?#21046;?#36710;应用和汽车处理器深度学习的更多信息,请阅读我们的博客或访问我们的网站。“实践深度学习”或参见Jacinto?TDAx ADAS SoCs。

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