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根据对自动驾驶功能架构的分析

2021-02-07 21:07分类:投资成本 阅读:

但她确实这样做了。

谁知道总有露马脚的时候。

或许有人会为章子怡开脱,怎么可以学好数学。本以为裙子长可以遮住,BI工程师。谁知道自己居然穿着运动鞋演古装剧,想知道2020年石家庄招聘会。对于根据对自动驾驶功能架构的分析。不能马虎,根据。自己打脸。之前章子怡在综艺节目吐槽或者教训选手要专业仔细认真,事实上架构。都在这部剧里露了马脚,对比一下显示器工程师。连章子怡一向引以为自豪的专业和敬业,分析。也挺尴尬。看看有关学习的。

最后,相比看java学习怎么样。神州泰岳。周一围显得不是他的对手,自动驾驶。但是两人其实没有太多火花,学习重要。还组CP,智能网联。后来两人就联手演电视剧,服务器开发。就是他在《演员的诞生》节目中打捞的搭档。特别是当年她助力周一围选秀夺冠,UE4引擎。比如演丫鬟的刘芸和演丈夫的周一围,你看根据对自动驾驶功能架构的分析。还带了一批自己的好友或者朋友圈入住,不仅要装嫩演少女和大女主,java开发。 其次就是章子怡这次据说参与了《上阳赋》投资,你看学习版。 Drive PX2自动驾驶控制平台,支持12路摄像头输入激光定位雷达和超声波传感器基于16nmFinFET工艺制造,但是其功耗可达250W,且采用了水冷散热的方式这种高功耗和水冷的方式目前很难在车载领域得到应用,但是在技术研究领域,为些控制算法的集成验证提供了控制器平台

通过芯片的选型和集成,设计自动驾驶域控制器,首先要满足各类信息的接入和采集;第二要具备异构信息的处理能力;第三要有满足车载需求的功耗和散热方式,以搭载自动驾驶相关控制算法在车载环境中得到应用在自动驾驶域控制器实现过程中,目前研究中应用较为广泛的有以下两种方案:我不知道鼻部。一种是以充分发挥GPU数据处理性能为核心的方案,如NVIDIA公司的DrivePX2自动驾驶控制平台;另种是依据算法负责程度分层在多类芯片中分别部署的多元异构芯片组合方案,如奥迪新A8采用的自动驾驶平台zFAS

自动驾驶需要统合车辆所有的环境感知车辆状态感知信息,协调影响车辆运动状态的执行机构,以及协调车身控制器进行车辆内外部声音光学等交互信息,所以自动驾驶控制系统需要集中式的设计,来汇总和处理各类信息,协调各类输出,因此自动驾驶控制系统的实现更加趋于一种中央域控制器的设计

(五)基于自动驾驶软件架构需求的域控制器平台设计

根据不同阶段的市场需求,在开发相应的自动驾驶功能过程中,需要从算法适用性复杂度等多个角度深人分析算法对计算力的需求,选择性能成本综合指标满足需求的芯片方案

根据上述分析,可将自动驾驶芯片按计算力成本角度划分,如下表所示:功能。

为了平衡计算力功耗功能安全等需求,传统的规则建模中应用的通用计算平台,如DSPPowerPCARM在自动驾驶芯片领域也有着重要的地位在这类芯片上更容易在同一封装内部实现双核锁步等校验技术

(3)其他需求

目前自动驾驶芯片计算力和功耗比设计目标为1TFLOPS/W,但是随着自动驾驶支持场景复杂度不断提升,对计算力和功耗的需求将会是个持续的综合性能设计

芯片功耗的来源主要有核心逻辑电路时钟树RAMROM等功耗的大小与芯片供电电压晶振频率制造工艺等因素相关,通过降低工作电压应用新材料3D/光学互连代替PCB布线智能电源管理集成电路生产工艺提升等方式优化处理器性能与功耗间的平衡,以满足车载应用需求比如种20nm芯片,将工作电压从1.5V降低至1.35V,以节省67%的功耗;最新的微控制器和SoC运用智能电源管理单元,自动调整工作电压与时脉速度来搭配工作负载;使用InGaAs增强未来三闸电晶体上的通道,可望使工作电压降低至0.5V;通过使用硅中介层功耗降低,仅为传统PCB解决方案的17%;集成电路生产工艺的提高,如纳米级的集成芯片设计,缩小了单管的尺寸,提高了芯片的集成度与工作频率,降低了工作电压,保证性能的前提下,从根本上降低了同样计算力下芯片的功耗但是工艺的提升会带来芯片成本的增加,性能成本需求之间的综合考虑,是产品设计的关键

(2)功耗需求的满足

计算力评价指标是从不同角度对计算性能的评价,并不能真实反映算法部署时对计算力的需求,相关指标仅供参考,但是能够给出个比较直观的计算力对比ARM系列芯片通常应用Dhrystrone库测试MIPS指标进行计算力对比分析,如下图所示:

计算力的评价指标主要有MIPSFLOPSTOPS等,分别表示处理器芯片处理指令进行浮点型运算进行整形运算的能力,主要通过常用基准程序测试计算,如DhrystoneWhetstoneLinpack等但是实际上I/O的效能内存的架构快取内存一致性硬件能支持的指令等对芯片的处理速度都会产生影响多核并行计算过程中,因为处理器架构不同,也会对综合性能产生影响,如ARM架构芯片在多核并行计算中,根据应用不同会损失20%~30%的性能而异构芯片在多核集成过程中,也会受到工艺的限制,比如ARM架构的cortexA72目前最多构成4核,通常应用以2个A72和4个A53形成SoC

在自动驾驶系统处理器选择上,也与深度学习的技术路线有很大的重叠深度学习算法复杂性比较高,需要有相应的嵌入式计算平台进行匹配,在应用过程中硬件技术路线主要有GPUSoCFPGAASIC等CPU由于在分支处理以及随机内存读取方面有优势,在处理串联工作方面较强;GPU在处理大量有浮点运算的并行运算时候有着天然的优势;SoC提供多种可编程逻辑密度,硅片内集成多种系统级处理器硬核,FPGA可以使开发者在其硬件电路里原生支持特殊的复杂指令而不需要对指令进行分解和模拟;ASIC则是为某种特殊复杂指令定制的专用芯片,能够带来更加优异的计算力和功耗表现,如谷歌专为深度学习语言TensorFlow设计的TPU

自动驾驶对感知和复杂决策的需求,使得传统的规则建模难以支撑复杂场景的应用,也难以支持OTA等自适应和自学习方式的算法基于以上背景,深度学习以其灵活的建模方式和复杂场景的适应性,被广泛认为是解决高等级自动驾驶的重要手段

(1)计算力需求的满足

如前所述,由于涉及到不同数据量规模以及不同数据结构信息的处理,对处理器芯片的计算力处理器架构有着不同的需求在满足计算力的前提下,功耗也是影向处理器芯片在车载系统中应用的关键而自动驾驶的出发点是保证车辆的安全性,因此处理器的安全性和可靠性也是自动驾驶芯片选型中必须要考虑的因素基于上述需求,对自动驾驶处理器芯片应用现状和发展趋势作简要的总结

(四)对应自动驾驶控制系统需求的芯片分析

(2)从信息处理方法角度分析通用算法处理器专用算法处理器通用算法处理器适应性较强,可用于处理各种计算任务,如ARMX86架构处理器;专用算法处理器用于处理专门的计算任务,比如在机器学习方面具备很强优势的GPU专门支持TensorFlow算法的TPU可编程门阵列电路FPGA等

(1)从信息流的数据量角度出发,分析各类信息处理对计算芯片的处理需求将信息处理分为3类面向超大数据量(GB级)的超高性能计算,系统复杂,且往往算法与硬件相关,难以约束可靠性,移植性和通用性较差,面向大数据量(百MB级)的高性能计算,系统复杂,但算法结构较为清晰,有一定的通用性和移植性,以及一定的功能安全需求;面向小数据量(MB级)的高可靠性计算,数据结构整齐,系统逻辑清晰,具备很强的通用性和移植性,有很高的可靠性实时性需求,以及更高的功能安全需求

自动驾驶计算任务对计算芯片的需求,主要分为计算力实时性可靠性算法通用性等计算力的需求一方面要考虑信息流的数据量,另一方面要考虑对信息的处理方法

(三)自动驾驶计算任务对计算芯片的需求分析

针对获取的以上各子模块分工,对应的处理方式包括了传感器信息融合图像处理激光点云处理数字信号处理多状态估计模型预测控制SLAM以及更底层的支持向量机光流跟踪模式识别机器学习深度学习等,以实现对环境中对车辆行驶有影向的回标的识别,并结合车辆自身动力学特性,去决策和规划车辆的行驶路径

最大可达每秒GB,获取方式为LVDS以太网CANFlexrayMOSTLIN等车载网络自动驾驶系统首先通过图像激光点云基于位置的交通信息服务毫米波发射与接收回波间的差异,提取目标特征形成对环境中各类机动车行人路肩护栏等物体的感知,以及对环境中车道线交通信号交通标志等交通信息的感知然后基于全局目标和全局路径规划,应用车道护栏路肩等局部可行驶区域,以及可行驶区域中物体运动状态的估计,规划车辆的局部行驶路径最后将控制指令通过车载网络发送至车辆执行机构,执行车辆纵向侧向控制,实现自动驾驶自动驾驶各子模块的功能划分如下图所示:

根据对自动驾驶功能架构的分析,自动驾驶系统感知的来源主要有相机毫米波雷达激光雷达高精度定位系统,分别获取相机拍摄的环境图片毫米波接收到的电磁波回波激光扫描出的环境点云数据等数据的基本量级和获取方式如下图所示:

(二)自动驾驶计算任务划分

本文会对车载计算单元如何承载车载传感器信息感知与处理全局目标与局部环境理解车辆执行机构控制等计算任务,展开调研和分析

完整的自动驾驶系统,感知甚至决策不仅仅源于车端,云端的感知决策通过车联网这个特殊的传感器单元,将全局感知和决策信息传递至车载控制单元在此全局规划的基础上,车载传感器感知局部环境信息,车载计算单元处理并理解全局目标与局部环境,并控制车辆依次完成局部控制目标,直至全局目标的达成上述自动驾驶功能流程可由下图所示的自动驾驶系统功能架构来描述


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