從辨識路標到保持在車道線內，人工智慧輔助攝影機促使汽車變得更智慧、更安全。但當遇上濃霧，您和攝影機的視線都無法辨識路況時，會發生什麼事情呢？ 德州儀器公司先進駕駛輔助系統 (ADAS) 總經理 Miro Adzan 表示：「攝影機在識別物體上是一個很好的選擇，但在惡劣的天氣或夜間效果不佳。雷達卻仍然能在下雨、下雪或起霧時正常運作。駕駛輔助系統需要整合一系列不同的感測器，協助汽車充分發揮這些不同技術的優勢。」 使用不同類型的感測器所展現的優勢不僅止於針對不同條件或切換這些感測器的應用問題。在晴朗的天氣，雖然攝影機拍攝物體細節的能力更強，不過雷達能夠更準確測量物體的距離。 隨著這些技術擴展到對時間敏感的關鍵應用，例如緊急剎車、警告和避免車輛正面碰撞，以及盲點偵測，設計工程師需要結合這些不同的資訊來源，藉以提供可靠的即時決定。 德州儀器公司 Jacinto™ 處理器總經理 Curt Moore 表示：「自動停車需要結合來自攝影機和雷達的資料，甚至有時也需要結合來自超音波的資料，汽車才能準確瞭解周圍發生的情況。這些感測器本身都不夠準確，不過在結合這些感測器之後，就能夠呈現更準確的周邊空間樣貌。因此，即使將汽車停在較狹窄的空間內，也不會損壞。」 汽車感測器的普及 先進的安全系統不再只有高端汽車的專屬配備。美國生產的汽車將近 93% 至少配備一項 ADAS 功能，到 9 月，自動緊急剎車將成為美國 99% 新車的標準配備。 這種轉變是感測器成本降低和尺寸縮小的結果，例如 TI 毫米波雷達感測器將整個雷達系統整合到硬幣大小的晶片中。 Miro 表示：「十年前，由於尺寸、成本和複雜性，雷達主要用於軍事應用。不過，雷達如今即將成為汽車的標準配備。」 雖然價格合理的感測器日漸普及，開闢了新的應用層面，不過 ADAS 工程師也因此面臨新的挑戰，他們需要設計能夠匯集所有資料串流並有效處理這些資料的系統，同時滿足合理價格和功率的嚴格限制。 通訊挑戰 在單一感測器 ADAS 系統中，在偵測物體前會在感測器附近預先處理資料，以便立即使用這些資訊。不過，感測器融合需要將原始的高解析度資料立即傳輸到中央單元進行處理，藉以形成單一、準確的環境模型，避免汽車發生碰撞。 德州儀器公司 FPD-Link™ 產品總經理 Heather Babcock 表示：「所有資料都來自於這些感測器節點，挑戰在於確保所有資料同步，汽車才能瞭解周圍發生的情況，並做出重要的決定。為了即時傳輸同步資料，高頻寬、未壓縮的傳輸能力相當重要，因為壓縮資料會導致延遲。」 我們的 FPD-Link 通訊協定最初的目的是為了將數位影片串流從圖形處理器傳輸到數位顯示器，透過簡單、容易佈線的電纜在數公尺的範圍內傳輸大量未壓縮資料。
做出更有效的決定 這些資料進入中央處理器之後，會整合到汽車周圍環境的統一模型中，這通常需要計算密集型訊號處理和深度學習演算法，因此所需的功率輸入和熱量輸出會增加。 汽車的實體限制對電池和冷卻基礎設施的尺寸和重量造成嚴格的限制，因此 ADAS 工程師需要專門設計用於盡可能有效執行這些任務的處理器。 我們的 Jacinto 處理器結合專用的數位訊號處理 (DSP) 和矩陣乘法核心，即使在高達攝氏 125 度的溫度下，也能以業界最低的可用功率運作。 Curt 表示：「將 DSP 和處理器整合到晶片上的一個系統能夠展現極大的優勢。若不整合，DSP 和處理器都需要各自的記憶體和電源，系統成本會相當高。另一個優勢是將這些操作整合到一個晶片來減少延遲。」 除了節能的處理器，我們的汽車級電源管理積體電路具備感測器融合、前置攝影機和網域控制器的功能安全功能，可提高汽車內的整體電源效率和功用。 除了個別組件之外，我們的整個 ADAS 產品生態系統都是為了確實相容而打造，汽車製造商從可以按照汽車需求和價位從整體產品組合中進行選擇。 Miro 表示：「我們設計的 ADAS 產品在各方面都考量到汽車的各種挑戰。因此，我們的客戶可以更容易進行系統設計。」 |
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