ADAS方案设计成功关键:图像处理技术
不管是谷歌激进地直接开发无人驾驶汽车,还是传统汽车制造商们增量渐进式地使汽车驾驶更加智能化,他们的目标都是为了帮助减少交通事故、降低交通拥堵浪费的时间和能源。的确,有数据显示,在各类道路交通事故中,人为失误的原因占到77%至90%。
随着各国政府和民众安全性意识及相关法规标准的推进,各种ADAS应用及传感平台的配备也已经从高端汽车向中端甚至入门级汽车车型中渗透。据IHS isuppli公司的汽车研究专题报告,2012年自适应巡航控制系统(ACC)、车道偏离警告(LDW)和侧面物体探测(SOD)等三大ADAS技术的营业收入合计将达到26.9亿美元,增长高达63%。
图1:ADAS在驾驶警示/辅助中的应用
作为全球领先的汽车电子半导体供应商Renesas(瑞萨)在国内最大的代理商之一,世强已联合第三方合作伙伴推出了基于瑞萨最新图像处理器SH7766的高级汽车环视辅助驾驶系统方案,受到很多客户关注。“客户对此方案评价很高,相比竞争产品方案,瑞萨走的是‘高而不贵’路线,其产品的突出优势在于图像处理能力是通过硬核引擎实现,处理速度较DSP方式(软件算法)会更快,性能也会有明显提升。”Tony指出。
图像处理优势是驾驶警示/辅助ADAS的成功关键
ADAS应用一般分为两个层次:其一为视觉辅助系统,包含倒车显影功能等;第二中为驾驶警示/辅助系统,涵盖车道偏移系统等。对于前者,视觉辅助系统图像处理器仅须具备影像校正和显示功能,而对于驾驶警示/辅助系统则要能进行影像辨识,技术难度更高一个级别。
对于中高端的驾驶警示/辅助ADAS系统,显示应用的价值日益突出,可帮助驾驶员在停车时用于监视车辆周边环境,特别是后视监视器和俯视系统正日渐普及,此外,影像辨识系统也趋向多样化,除了车道辨识功能之外,还包括同时辨识多个对象,例如信号灯与标示、行人及汽车等,因此对影像辨识引擎的要求也越来越高,必须能够同时执行多项处理作业。而如果要处理不同的辨识算法,以识别各种具有不同形状与方向的对象,例如行人,就需要采用结合CPU与专业IP的有效架构。
Tony分析道,尽管目前几家国际领先半导体厂商都在推广相应的图像处理芯片方案,但在汽车电子领域深耕多年的瑞萨有其独特的优势,特别是在图像处理的性能和实时性方面,如世强正在中国市场帮助大力推广的图像识别SoC SH7766,就集成了支持视点转换引擎和动态范围控制等全新视图功能的硬件引擎,相比DSP和软件算法方式就更有优势了。
图2:支持4路摄像头、高性能图像识别引擎集成DRC和IMR等是SH7766的亮点特性
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