Как сделать технологию ADAS более доступной для автомобилей?

Доказано, что усовершенствованные функции системы помощи водителю (ADAS) уменьшают количество ДТП и спасают жизни. По данным Consumer Reports, Институт страхования и безопасности на дорогах раскрывает статистику, что в 2017 году с автомобилями, оснащенными системой предупреждения о столкновении и автоматической системой экстренного торможения, количество дорожно-транспортных проишествий было на 50% меньше. К сожалению, большинство аварий случаются с водителями, чьи автомобили не оснащены даже простейшими приложениями ADAS.

Поскольку ADAS продолжает развиваться в направлении создания автономных транспортных средств L4 и L5, разработанных Обществом автомобильных инженеров, появляется возможность оказывать большее влияние на уменьшение количеств ДТП, создавая технологию ADAS, которая может использоваться в более широком диапазоне автомобилей.

Хотя экономически невыгодно, чтобы все автомобили имели все доступные технологии ADAS, цель должна заключаться в том, чтобы сделать функции помощи водителю доступными на как можно большем количестве автомобилей. Это означает, что большее количество транспортных средств на дорогах должно быть способно экономически эффективно распознавать, обрабатывать и реагировать на изменяющуюся дорожную обстановку в режиме реального времени. То есть должна соблюдаться пропорция цена/качество.

Потребность в умном и разнообразном восприятии

Основанные на функциях алгоритмов компьютерного зрения, автомобили традиционно обрабатывали данные изображений, собираемые для операций ADAS. За последнее десятилетие компьютерное зрение хорошо послужило отрасли, но по мере того, как операции ADAS становятся все более продвинутыми, разработчикам требуются дополнительные инструменты для обработки и адаптации к ситуациям, с которыми водители и их транспортные средства сталкиваются на дороге.

Поддержание согласованных операций ADAS во всех ситуациях является сложной задачей. Неожиданные сценарии, такие как внезапное наступление плохой погоды (гроза, снегопад и так далее) или небезопасные дорожные условия, требуют адаптации транспортных средств в режиме реального времени. Это не те сценарии, которые можно тупо запрограммировать, необходимо разрабатывать динамическую систему, которая может помочь автомобилю чувствовать, интерпретировать и быстро реагировать на окружающую обстановку, автомобили могут больше действовать как второй пилот для водителя. Такая система требует много информации и способности обрабатывать ее в режиме реального времени, используя комбинацию компьютерного зрения и эффективных нейронных сетей глубокого обучения.

Решения ADAS должны извлекать данные из разнообразного рода датчиков и преобразовывать полученную информацию в действенные интеллектуальные данные для автомобиля. Как минимум, эти датчики включают в себя различные типы камер и связанную с ними оптику, радары и ультразвуковые технологии. Более сложные случаи также будут включать LiDAR и тепловое ночное видение. Кроме того, система может выполнять локализацию транспортного средства путем сравнения характеристик, извлеченных из данных датчика, с данными карты высокой четкости. Усвоение и анализ данных этого мультимодального датчика должны происходить в режиме реального времени — новые данные поступают 60 раз в секунду.

Любое решение должно быть адаптировано к реальным дорожным условиям

Точно так же, как водитель получает информацию о дорожной обстановке одновременно из нескольких источников и должен быстро принять правильное решение, любое приложение ADAS — независимо от уровня автономности — должно делать то же самое. Весьма желательна высокопроизводительная система на кристалле (SoC), которая может вести параллельную обработку данных без потерь электроэнергии, тепла, дополнительных компонентов и затрат на интеграцию. Решение SoC может масштабироваться от более простых случаев (меньшее количество датчиков, более низкие разрешения) до самых сложных случаев, не ставя под угрозу базовые функции ADAS или не требуя системы более низкого уровня.

Соответствие производительности приложений в линейке автомобилей — это только одно требование. Для широкого развертывания эти системы должны разрабатываться с минимальными затратами. Сложность программного обеспечения растет в автомобилях в геометрической прогрессии — это уже 150 миллионов строк кода — что увеличивает затраты на разработку и обслуживание. По мере того как системы становятся более осведомленными о ситуации, требования безопасности будут развиваться и расти, и все эти системы должны соответствовать строгим целям в области качества и надежности автомобилей. Это строгие требования и реалии  рынка автомобильной электроники.

Правильный SoC отвечает всем этим требованиям. Он может надлежащим образом сбалансировать память, входы / выходы и ядра обработки в соответствии с целым рядом требований приложений, помогая достичь системных требований к спецификации. Правильный SoC также может включать открытую методологию разработки программного обеспечения, позволяющую повторно использовать полученный код и сохранить усилия, приложенные при разработке и тестировании. SoC также может быть с самого начала построен с функциональной безопасностью как обязательным условием и с надежностью и долговечностью продукта, необходимыми для поддержания жизнеспособности линеек транспортных средств на рынке в течение многих лет. При правильном подходе видение возможности увеличения количества автомобилей с надежными функциями ADAS (как показано на рисунке ниже) находится в пределах досягаемости.

Как TI помогает демократизировать технологию ADAS

Компания Texas Instruments (TI) работала над решением задач обнаружения, одновременной работы и системного уровня, используя десятилетия опыта в области автомобильной и функциональной безопасности для разработки процессорной платформы Jacinto 7.

Инженеры компании сосредоточились на том, что важно для всей системы: объединяя выдающиеся возможности распознавания, которые контролируют окружение автомобиля в нескольких направлениях, и используя методологию автомобильного проектирования для оптимизации мощности и стоимости системы.

Новое семейство процессоров Jacinto 7, включая TDA4VM и DRA829V, включает в себя ключевые функции функциональной безопасности на кристалле, которые обеспечивают как критические, так и не критические функции безопасности на одном устройстве; они также улучшают управление данными за счет использования высокоскоростных и автомобильных интерфейсов. Процессоры Jacinto 7 обеспечивают реальную производительность автомобильных ADAS и систем шлюзов и помогают снизить системные затраты, помогая «демократизировать» технологию ADAS и сделать ее более доступной.