當(dāng)今汽車(chē)認(rèn)知
自動(dòng)駕駛汽車(chē)的夢(mèng)想正在成為現(xiàn)實(shí)。通過(guò)在車(chē)輛中實(shí)現(xiàn)多個(gè)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS),汽車(chē)行業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛的追求正在穩(wěn)步推進(jìn)。當(dāng)今的新車(chē)均已配備多個(gè)攝像頭、雷達(dá)和超聲波傳感器,實(shí)現(xiàn)基于感知的輔助功能,如自動(dòng)泊車(chē)輔助、自動(dòng)緊急制動(dòng)、車(chē)道保持輔助、駕駛員疲勞警報(bào)等。
基于攝像頭的感知功能在當(dāng)今的車(chē)輛中至關(guān)重要。感知系統(tǒng)的功能與人體具有很強(qiáng)的相似性:攝像頭或圖像傳感器充當(dāng)車(chē)輛的“眼睛”,數(shù)據(jù)從圖像傳感器發(fā)送到主處理器即“大腦”,它使用各種算法來(lái)理解和解釋數(shù)據(jù),最后,通過(guò)發(fā)送控制轉(zhuǎn)向、加速器和/或制動(dòng)的命令(類(lèi)似“手、腳”)來(lái)做出決定。在過(guò)去十年中,汽車(chē)感知系統(tǒng)已從基本的后視攝像頭演變?yōu)榫哂型\?chē)輔助功能的全3D環(huán)視。人類(lèi)能力邊界隨大腦發(fā)展得以拓寬,類(lèi)似地,ADAS技術(shù)進(jìn)步建立的基礎(chǔ)是運(yùn)行于日益高效的硬件平臺(tái)上的創(chuàng)新感知算法。
當(dāng)今自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最熱門(mén)的話題之一是“深度學(xué)習(xí)”,這是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算方法,用于根據(jù)已經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行準(zhǔn)確的分類(lèi)和預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組用于識(shí)別數(shù)據(jù)模式的算法。許多ADAS應(yīng)用,如前置攝像頭感知,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)能夠比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法更有效地執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)等任務(wù)。在下述示例中(圖1),深度學(xué)習(xí)用于對(duì)車(chē)輛、道路、標(biāo)志、行人和背景進(jìn)行分類(lèi),并在輸出中直觀地將其區(qū)分出來(lái)。德州儀器的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)知識(shí)促成了包括德州儀器深度學(xué)習(xí)(TIDL)軟件框架在內(nèi)的廣泛資源的開(kāi)發(fā)。該框架簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)人員的算法培訓(xùn)、開(kāi)發(fā)和移植過(guò)程。有關(guān)汽車(chē)深度學(xué)習(xí)的更多信息,請(qǐng)閱讀我們的博客 “AI在汽車(chē)中的應(yīng)用:實(shí)用深度學(xué)習(xí)”。
通過(guò)深度學(xué)習(xí)不斷發(fā)展的汽車(chē)感知系統(tǒng)
長(zhǎng)久以來(lái),德州儀器始終支持汽車(chē)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。隨著支持這兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)趨同,開(kāi)發(fā)具有高水平功能安全特性、功效和性能的芯片尤為重要。Jacinto?TDAx處理器平臺(tái)可幫助汽車(chē)OEM和一級(jí)供應(yīng)商開(kāi)發(fā)和實(shí)施ADAS應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)算法。專(zhuān)注汽車(chē)智能軟件公司Momenta,最近在其新的感知系統(tǒng)中應(yīng)用了德州儀器TDAx的異構(gòu)處理器架構(gòu),以實(shí)現(xiàn)SAE L2-L4功能。在該解決方案中將TDAx處理器架構(gòu)、TIDL軟件框架和Momenta的深度學(xué)習(xí)專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技術(shù)相結(jié)合,使汽車(chē)制造商和一級(jí)供應(yīng)商可以提高的算法網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行效率,同時(shí)保持對(duì)于車(chē)道、車(chē)輛、行人和其它對(duì)象的感知的準(zhǔn)確性。
審核編輯:何安
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