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来源:米乐m6网页 发布时间:2024-11-11 01:33:23
而英伟达的 Xavier 在 2016 年 9 月透露,2017 年 3 月宣布与博世合作开发无人驾驶控制器盒子,2018 年 1 月 CES 大会上正式公开宣布,2018 年 6 月即量产。显然,在 2016 年底,应该就有了 Xavier 的工程样片。
2019 年英特尔宣布 EyeQ5 在 2021 年 3 月量产,而采用 Xavier 的量产车小鹏 P7 已经上市了,即便一切顺利,采用 EyeQ5 的量产车也要到 2022 年上市了。第一辆采用 EyeQ5 的车是宝马的 iNext。
英伟达主要合作伙伴是博世、ZF、沃尔沃、奔驰、奥迪、丰田。英特尔主要合作伙伴是宝马、蔚来。
在 2019 年中期,安波福、奥迪、百度、宝马、大陆集团、戴姆勒、菲亚特克莱斯勒、Here、英飞凌、英特尔和大众这 11 家企业组成的联盟发表了一份白皮书(无人驾驶安全为先,Safety First For Automated Driving,SaFAD)。
ISO 4804 标准的主席是宝马无人驾驶最重要(Principal)的专家 Simon Fürst,4 月底,EE 时代对 Simon Fürst 进行了采访,,透露了众多有关宝马无人驾驶计算系统的信息。
上图为宝马智能驾驶硬件系统路线图,实际这个路线 年初就已经制定,宝马当时已决定和英特尔(Mobileye)合作。宝马的逻辑是尽可能最大化复用研究成果,降低研发成本,模块化设计,可灵活添加或删除。
传感器方面则增加一个前向激光雷达,应该是法雷奥 Scala 二代。L4 用一个 24 核的至强处理器代替 L3 的两片 8 核处理器,又增加一片开放版高端 EyeQ5。传感器方面增加侧方和后方激光雷达。L2 系统称之为 mPAD,L3 为 hPAD,L4 为 uPAD。在 2018 年底宝马曾经公开展示过这些控制器盒子。L3 和 L4 系统都是水冷。
众所周知,宝马自 2018 年似乎放弃了立体双目,全面转向三目系统。这让人非常疑惑。有几种可能,第一种,采访文章完全是错的,路线图是对的。第二种,采访文章是对的,路线图错了,但错误不多,宝马结合了 EyeQ5 的三目和瑞萨的立体双目,宝马又重走立体双目的回头路了。第三种,采访文章和路线图都是错的,宝马没说实话。
感觉第二种的可能性大一点,宝马在立体双目上虽不如奔驰那样技术深厚,但也算有不错的积累。不过第一种的可能性也存在,Mobileye 一直强调单目也能做到立体双目的深度计算,可完全取代双目,Mobileye 系统里使用双目可能性很低。
宝马 L3/L4 主系统计算路径,Fallback 系统监督主系统,当得知主系统计算的路径会发生意外事故或碰撞时,Fallback 系统会切换为主系统,主系统用AI的非确定性算法,Fallback 系统使用经典的确定性算法来保证安全。Simon Fürst 认为大部分地方 ASIL B 级即可,D 级只用在极少地方。对于感知,宝马认为关键不是探测目标,而是预测目标的移动轨迹并根据轨迹计算出可行使空间。
这些恰恰是激光雷达和双目最擅长的(光流法)。对于轨迹规划,宝马主要是依靠激光雷达估算道路曲率,激光雷达制作的地图也能够给大家提供曲率,卡迪拉克的超级巡航就是如此,激光雷达高精度地图也有助于定位,Simon Fürst 对 Mobileye 推崇的视觉定位 REM 只字未提。对于传感器融合,Simon Fürst 不以为然,他认为传感器融合目前只是科研阶段,远未到实用阶段,这与特斯拉观点一致,特斯拉就是纯视觉系统,没有传感器融合。The industry still needs to build a fundamental understanding on howdifferent algorithms should apply to different sensor modalities. 传感器融合目前对性能提升微乎其微,有时可能更多漏报,安全性反而降低,但成本和复杂度都大幅度增加。
抛开是否双目的难题,我们的角度来看英特尔的 CPU,denverton 是英特尔在 2016 年下半年推出的边缘计算 Atom C3XXX 系列 CPU,采用 14 纳米工艺,代号为“Denverton”和“Denverton-NS”。C3XXX 系列分三个目标市场,一个是服务器和云存储,一个是网络与企业存储,最后一个是 IoT。C3XXX 系列没有针对车载的产品,英特尔车载 Atom 是 A39X0 系列。不过 IoT 系列最高运行温度 85 度,勉强可算车规。所以宝马使用水冷而不敢用自然冷却。
自从特斯拉对车规不屑一顾后,传统车厂也有所动摇,EyeQ5 未通过功能安全认证,Xavier 申请功能安全认证已超越两年,但目前官方还只能说 Target。所以用 C3XXX 系列也不奇怪。显然双核 Denverton 是 C3308,8 核是 C3708。
宝马为何要采用非车载应用的 C3XXX 系列芯片,主要是看重 C3XXX 的以太网 MAC 和交换功能,C3XXX 系列针对的目标市场主要是 CPE。
图为 C3XXX 系列的 LAN 控制器部分,双核也有 4 个 2.5G 的 AMC,8 核则有 4 个 10G 的 MAC。在 L3/L4 计算系统里,除了主芯片,最贵的就是以太网络交换芯片,如果端口较多且多 10G 级别,性能强大,以太网络交换芯片价格可能超过 EyeQ5 这样的主芯片。C3XXX 系列 CPU 用的好的话,传感器不多的话,能不用昂贵的以太网络交换芯片。
当然 Phy物理层还是少不了的,英特尔产品线齐全,以太网络交换和物理层芯片都有,但都没有车规版的。至于 24 核的至强处理器选择范围很窄,大部分 24 核至强处理器功耗都在 160 瓦以上,标准零售价都在 4500 美元以上,宝马只能选择至强金牌 6262V,功耗是 24 核至强里最低的,只有 135 瓦,标准零售价 2900 美元。不过英特尔在 2020 年 4 月刚刚推出的针对 5G 服务器的 Atom P5962B 也可以,这是首款基于 10nm 制程和新的 Tremont 架构的 Atom 处理器,最高运行温度为 85 度,勉强达到最低级车规级别。功耗参数未提供,预计 80 瓦左右。R-CAR V3H 推出于 2018 年 2 月,2019 年 3 季度量产。内含 4 个 A53 内核,一个 Cortex-R7@0.8GHz 内核,也达到了 ASIL B 级别。
瑞萨使用三种加速器,一种是基于管线 加速器,它拥有用于固定功能的流水线计算,近似于 GPU。也有电脑视觉引擎 CVE,采用可编程的电脑视觉引擎将浮点运算降至最低。另一种是硬核加速器,包括针对双目的立体视差和光流。还有一个聚类器。最后是一种类似多核 DSP 的 CNN 加速器。
系统由日立提供。初创公司外,瑞萨主要与博世和海拉合作。同时 V3H 也有望取代日立的双目 ASIC。
博世寄予厚望的下一代主前视觉系统 MPC3 内置了瑞萨的 V3H。于 2019 年底量产,已经获得大众和奥迪的订单。除传统深度学习外,还有基于光流的非模型算法,能够预测目标运动轨迹。对运动目标敏感度高,260 万像素,帧率达每秒 45 帧,比 30 帧更安全可靠,能适应 LED 灯的闪烁现象,能适应复杂的环境。
明确表示达到 ASIL-B 级,是使用深度学习系统中唯一能达到 ASIL-B 级的摄像头。因为 V3H 是唯二已经拿到 ASIL-B 级认证的芯片,而不是正在申请功能安全认证(大部分都是写 Target),Mobileye 是没有功能安全认证的。宝马的无人驾驶安全性远超特斯拉 FSD。
但马斯克搞 SpaceX,全球星链,移民火星,俨然一位科技教主,在全世界内赢得众多铁杆粉丝,公众对其无人驾驶安全性宽容度极高,即使事故频发、频繁降价、减配等也丝毫无损特斯拉和马斯克神一般的地位。可以说除特斯拉外的车厂安全性需要高特斯拉 10 倍才能被认同。关键字:引用地址:宝马无人驾驶计算架构剖析:为何EyeQ5姗姗来迟
医生:服过药了吗? 患者:是的! 医生:确定吗? 患者:当然!!……嗯……应该服过了。。奥,我也不太确定,我想应该是的……可能吧……奥,你刚才问什么样的问题? 医生:我们仍旧是直接问问药片吧 11月13日,FDA批准了首个智能药片,来自日本大冢制药的Abilify MyCite,用来医治精神分裂症、双相I型障碍相关的躁狂和癫痫,以及用作成人抑郁症的添加疗法。 Abilify MyCite是带有消化道跟踪系统的阿立哌唑片,内嵌肠道可吸收的传感器。病人服药后,该传感器中的电极通过与胃酸反应获得电力,配合贴在皮肤上的贴片,将患者服药信息(如确切的服药时间、服药用量)及各项体征信息(如心率、 体温、呼吸、睡眠等)传向患者智能手机中的A
据韩媒 TheElec 报道,三星电子慢慢的开始开发一种用于无人驾驶的激光雷达传感器。 知情人士说,该公司的目标是在 2026 年将该技术商业化,三星的目标是加强其汽车业务。此外,三星最近还推出了一款用于汽车的图像传感器。 激光雷达是无人驾驶和高级驾驶辅助系统的一个重要组成部分,它发射脉冲激光,通过计算激光返回接收器的时间来确定目标物体的位置,激光雷达系统由一个计算芯片、脉冲激光器和探测器组成。 三星系统 LSI 公司的处理器部门最近完成了元激光雷达芯片的开发,它将作为激光雷达传感器的计算芯片。该芯片收集光线的折射数据并计算距离,是利用一种能控制光学特性的超材料制造成的超小型芯片 。 对于脉冲激光器和探测器,三星正在
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全球领先的汽车半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社(TSE:6723)近日宣布,推出新款R-Car V3H片上系统(SoC)。该SoC以业界领先的低功耗,为汽车前视摄像头提供强大的计算机视觉性能和人工智能解决能力,适用于量产的3级(有条件自动化)和4级(高度自动化)无人驾驶汽车注1。该新型R-Car V3H SoC针对立体前视摄像头应用进行了优化,其计算机视觉性能是2017年4月11日宣布推出、面向NCAP注2前视摄像头的R-Car V3M SoC的5倍。作为面向无人驾驶辅助系统(ADAS)和无人驾驶(AD)的开放、创新、可靠的Renesas Autonomy™ Platform的组成部分,R-Car V3H助力一级供应商与OEM
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