深度神经网络–仅与传统计算机视觉相结合

2018年11月15日//由西里尔·科尔多瓦,瑞萨
深度神经网络–仅与传统计算机视觉相结合
全自动汽车上街还需要一段时间,尽管汽车行业目前正在密集讨论自动驾驶。发展是渐进的。一步一步地,必须出现足够强大、不需要太多能源且符合ISO 26262标准的技术。

瑞萨是汽车市场最大的MCU/SoC制造商之一。这一职位在未来也将保持不变,这也是该公司专注于ADAS应用和自动驾驶(AD)的原因。这两个领域有望实现高增长率,而由于其在控制(MCU)和计算(SoCs)领域的核心能力,瑞萨在这两个领域的定位尤为突出。

SAE国际J3016标准确定了六个级别(0级至5级)的驾驶自动化,范围从“非自动化”到“全自动化”。自2010年以来,驾驶员辅助功能(ADA)如ACC(自动巡航控制)、LKA(车道保持辅助)、LCA(车道变换辅助)或CTA(交叉交通警报)覆盖级别1已在车辆中提供。在下一步中,这些系统进一步集成,以实现AEB(自动紧急制动)或TJA(交通堵塞辅助)等功能。高速公路驾驶员是级别3应用程序,驾驶员仍需负责,并且必须能够在短时间内进行干预。

图1:驾驶员辅助系统的演变
自动驾驶

我们假设,由于复杂性不断增加,具有城市试点功能的商用车在2025年之前将无法批量生产。5级,换句话说,全自动车辆,是一种只有在长期内才能实现的自动化程度。

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