先進汽車駕駛輔助系統面臨的挑戰及解決方案
- 上線日期：2010/12/2 上午 12:00:00
- 資料來源：電子工程專輯
在汽車產業不斷提高安全性的趨勢下，車輛需要整合越來越多的週邊攝影感測器和智慧影像處理技術，以便實現先進的駕駛輔助系統(ADAS)，如車道偏離警告、碰撞避免、盲點監視、先進的倒車攝影以及具有物體識別功能的周邊環境觀察系統等。製造商想要創建完全安全的駕駛環境這一共同目標推動著這一趨勢的發展。例如，Volvo公司的‘Zero-by-2020’目標，就是希望到2020年乘坐新款Volvo汽車的人不會再因車禍而死亡甚至受傷。
這些系統面臨的挑戰在於需要建立這樣一個平台：能夠保持這些計算密集型應用要求的處理性能，只需消耗較低功率以避免散熱問題，能夠提供整合商願意採用的高成本效益解決方案，並且系統尺寸要小，能使系統‘大腦’與影像感測器共處一地，並裝配進智慧攝影機(如果要求的話)內。共存於感測器上的影像處理可構成系統解決方案，在這種系統中，相同的智慧攝影平台可應用於車輛的不同位置，如後保險桿——實現具有物體/人體檢測功能的增強型倒車攝影機；反光鏡——用於實現盲點監視；後視鏡背後——用於實現前向碰撞和車道偏離警告；以及其它週邊攝影機——用於周邊環境觀察。此外，這種分散式智慧攝影模型不會因額外處理要求而加重汽車中央控制台的負擔。
市場報告指出，在今後幾年中，ADAS不僅會廣泛用於高階汽車，而且還會用於更普通的中低階汽車。除了要求每個應用提供更強的運算性能外，還有在相同的硬體平台上結合來越多ADAS應用的需求。但這也升高了一項疑慮——目前的DSP和FPGA解決方案夠用嗎？
DSP演算法執行方案中最大的瓶頸之一，是為了跟上讀寫存取速度而負擔越來越重的外部記憶體。傳統的DSP提供有限的並行執行能力，為了滿足處理要求，通常要求工作在越來越高的時脈頻率。而隨著時脈頻率的不斷攀升，DSP將消耗更多的功率，進而產生更多的熱量需要散發。雖然FPGA的並存執行能力要比DSP強，但比較難編程式，且經常需要用RISC處理器進行資料的後處理。FPGA也具有很大的功耗，而且系統尺寸大，總之是一種成本較高的解決方案。
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