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自动驾驶

满足自驾车应用 嵌入式视觉诉求三低要素

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<font color="#FF8000">作者:卢佳柔,新通讯 2018 年 9 月号 211 期《 行家出手 》</font>

自驾车商机诱人,驱动传统车厂与物联网厂商跨界抢进,更加速人工智能(AI)、先进驾驶辅助系统(ADAS)发展愈趋白热化。而嵌入式视觉也搭上AI与ADAS发展的顺风车,成为实现自驾车发展不可或缺的关键技术,为了要满足嵌入式视觉技术的灵活度,低延迟、低功耗与低成本的要素缺一不可。

【直播PPT下载】如何使用Xilinx SoC加速 AI 在汽车应用中的部署

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赛灵思一直是业界主要的 ADAS 传感器方案供应商之一。比如,在前置摄像头方面我们拥有超过 38% 的市场份额。ADAS 系统正在不断的发展和进化,随着 NCAP 等政策法规和标准的推动之下,汽车正从辅助驾驶向自动驾驶过渡,这一趋势就要求更好的相机分辨率、更低的 LiDAR 成本以及响应更迅速,计算能力更强大的信号处理芯片。另外,机器学习以及 AI 的发展将大大加速自动驾驶技术的成熟。赛灵思的 FPGA/SoC 在数据预处理、路径规划、传感器融合和计算加速方面有着得天独厚的优势,因此,基于赛灵思的技术将能帮助机器学习及 AI 更快地部署在汽车应用中,成为构建安全自动驾驶汽车的重要组成部分。

在本次直播课程当中,我们将向您详细讲解及演示基于赛灵思的加速方案是如何帮助客户实现从传统 ADAS 方案演变为更多基于机器学习和 AI 的自动驾驶的。