从芯片设计到软件应用,从平台选择到云端安全,只为创造一个更好的驾驶时代!.doc

从芯片设计到软件应用,从平台选择到云端安全,只为创造一个更好的驾驶时代!.doc

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1、从芯片设计到软件应用,从平台选择到云端安全,只为创造一个更好的驾驶时代!  近年来,随着传感器技术应用的增加和互联网对汽车的逐步渗透,汽车的电子化趋势越来越明显,并且出现了以特斯拉为代表的高度电子化和以谷歌无人驾驶汽车为代表的智能化产品,汽车电子市场的不断增长和技术的创新为国内外汽车电子相关厂商带来更好的发展机遇。2014年全球汽车电子市场规模为2050亿美元,预计2015-2020年将以8.5%年复合增长,到2020年全球汽车电子市场规模将超3300亿美元。  未来的汽车电子是电子信息技术与汽车传统技术的结合,也是车体汽车电子控制装置和车载汽车电子控制装置的总称,包括汽车信息系统、行车电

2、脑、导航系统、汽车音响与影视娱乐系统、车载通信系统等等。  为此,2017年12月7日上午,华强聚丰电子发烧友网在深圳科兴科技园国际会议中心举办的第四届中国IoT大会智能汽车分论坛,邀请了同济大学教授白杰及NXP、瑞萨电子、纳雷科技、佐思产研、金雅拓等企业,针对物联网时代下智能汽车机遇及挑战进行了深入探讨。    第四届中国IoT大会智能汽车分论坛现场  同济大学教授白杰:智能驾驶与多传感系统  自动驾驶系统的演讲过程主要从ADAS系统、准自动驾驶再到完全自动驾驶。同济大学教授白杰表示,目前ADAS系统已经基本实现,而准自动驾驶一部分实现,如自动变道、跟随及防撞等,还有一些如自动巡航估计要

3、到2020年才能实现市场化,而完全自动驾驶估计要到2025年实现。    同济大学教授白杰  当前,自动驾驶的实现路径主要有两个方面,一是自主行走控制系统,基于车载传感器实现防撞功能;另外一种是基于V2X获取前方信息,即协调型行走系统。白教授举例说道,比如基于自主行走控制系统的自动驾驶技术方案,毫米波雷达搭载数有1个远或中距离雷达,2个或者4个中距离雷达。随着人工智能在ADAS上的应用,针对芯片的设计会考虑增加硬件的深度学习设计,如何在软硬件上做取舍,以及人工智能计算模型与原有软硬件架构以及整个系统设计上做匹配,目前来看还在早期探索阶段。  白教授表示,在未来无人驾驶需要依赖算法来识别道路

4、上的各种多样性目标。道路情况十分复杂,面对的物体多种多样,即使同一类物体,也存在外形、尺寸差异。同时,路面上的物体也可能以组合形式出现。以行人为例,行人有不同的静态和动态差异,静态包括行人的外形、服装、高矮胖瘦、体貌特征差异;动态差异指行人的运动状态,可能奔跑、行走或者静止。这就要求识别算法拥有极高的辨识度,能够区分路面上各个不同的物体,精准判断。白教授指出,物体识别算法通常分为六个步骤:前处理→前景分离→物体分类→结果改进→物体追踪→应用层面处理,前五个部分是算法的核心,第六部分则通常指后续的物体行为预测、路径规划、导航和防碰撞算法等。  NXP中国汽车电子应用开发中心总经理易生海:AD

5、AS与自动驾驶的未来之路  NXP中国汽车电子应用开发中心总经理易生海表示,对自动驾驶的一些思考主要来自三个方面:1、享受生活,每天要在汽车上度过一小时,需要无缝互联出行体验;2、挽救生命,全球每年有130万人因交通事故死亡,由ADAS迈向自动驾驶是更好选择;3、减少二氧化碳排放,美国要求2025年之前,汽车二氧化碳排放量降至163克/英(54.5MPG),高能效成为了必然趋势。    NXP中国汽车电子应用开发中心总经理易生海  NXP中国汽车电子应用开发中心总经理易生海认为,未来不光是技术的挑战,还有法规&兼容性、新技术&生活方式、信任&可靠性等待也会存在,NXP追求舒适、安全、高效及

6、移动性。自动驾驶系统架构不止是四个车轮上的大脑那么简单,而是安全无忧出行的核心,是要利用来自信号处理、安全和移动技术领导者的自有生态系统和能力,更加看重感知、思考及行动。NXP全面支持基于域的车辆架构,包括连接性、驾驶员替代、动力和传动系统、车身与舒适系统及驾驶体验等等,完整的解决方案可让上市时间更快,完全可扩展性。  瑞萨电子汽车电子应用技术部部长PaulLam:自动驾驶解决方案  瑞萨电子汽车电子应用技术部部长PaulLam表示,瑞萨电子自动驾驶理念,从云服务到传感和车辆控制的端对端解决方案,助力打造自动驾驶程度更高的社会,通过与全球合作伙伴合作,加快端到端解决方案的开发。瑞萨提供下一

7、代汽车电子系统的整体方案,包括用于汽车应用的R-CAR产品,从车载计算机到ADAS、仪表、网络互联、云端互联等等,车身//关网关MCU路线图,可扩展和广泛的RH850/F1x产品,以支持客户的ECU平台设计理念。    瑞萨电子汽车电子应用技术部部长PaulLam  当前,瑞萨电子与TTTECH合作高度自动驾驶平台,采用瑞萨电子2颗R-CarH3和1颗RH850,根据ASIL-D功能安全概念开发,支持采用TTIntegr

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