以业界领先的超低功耗 CNN IP 支持汽车前视摄像头所需的 AI 处理功能
 
2018 年 3 月 2 日,日本东京讯 –全球领先的汽车半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社(TSE:6723)今日宣布,推出新款 R-Car V3H 片上系统(SoC)。该 SoC 以业界领先的低功耗,为汽车前视摄像头提供强大的计算机视觉性能和人工智能处理能力,适用于量产的 3 级(有条件自动化)和 4 级(高度自动化)自动驾驶汽车注 1。该新型 R-Car V3H SoC 针对立体前视摄像头应用进行了优化,其计算机视觉性能是 2017 年 4 月 11 日宣布推出、面向 NCAP 注 2 前视摄像头的 R-Car V3M SoC 的 5 倍。作为面向自动驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)的开放、创新、可靠的 Renesas Autonomy™ Platform 的组成部分,R-Car V3H 助力一级供应商和 OEM 灵活实现其辅助驾驶到高度自动驾驶汽车之路。
 
先进的 R-Car 识别技术
R-Car V3H SoC 专注于对计算机视觉处理进行架构优化,支持从有条件自动驾驶到高度自动驾驶的所有 ADAS 相关功能。R-Car V3H 运用瑞萨基于 IMP-X5+图像识别引擎和专用硬件加速器的异构计算机视觉内核概念,用包括稠密光流注 3、稠密立体视差注 4 和对象分类注 5 在内的算法实现了先进的感知功能。集成的 CNN 注 6IP 以仅 0.3W 的业界领先低功耗加快了深度学习,实现了 2 倍于 R-Car V3M 的深度神经网络性能。
 
可扩展性和成本节约
R-Car V3H 基于经过验证、已用于 R-Car V3M 的 IP,用双通道图像信号处理器(ISP)转换摄像头传感器信号,用以建立图像并进行识别处理。这种 IP 重用确保了从使用 R-Car V3M 的 NCAP 系统向使用 R-Car V3H 的 3 级和 4 级智能摄像头系统的扩展性,节省了开发时间,同时使得系统不再要求每个摄像头都有 ISP,又降低了成本。为了进一步节省系统成本,R-Car V3H 仅使用单个 LPDDR4 存储器,因此与其他前视摄像头解决方案相比,降低了存储器元件的成本。
 
开放平台解决方案
一级供应商和 OEM 可以选择自己开发前视摄像头解决方案,或者与来自 Renesas autonomy 生态系统的领先合作伙伴合作,该生态系统得到了 Hella Aglaia 等众多领先前视摄像头合作伙伴的支持。
 
瑞萨电子副总裁 Jean-Francois Chouteau 表示:“R-Car V3H 的规格和设计是通过与前视摄像头市场领导者紧密合作完成的,以确保满足领先的自动驾驶系统创新技术的需求。作为汽车半导体行业的领导者,瑞萨电子致力于为辅助驾驶和自动驾驶提供开放、创新和可靠的解决方案。除了以非常有竞争力的系统成本实现更高的计算机视觉性能,我们的客户使用 R-Car V3H 时尤其喜欢的是能够保有用自身独特的差异化技术实现前视摄像头的自由,同时仍然受益于可从 R-Car V3M 扩展到 R-Car V3H 的解决方案。”
 
供货
R-Car V3H SoC 的样品将从第四季开始供货。量产计划于 2019 年第三季度开始。(供货日期如有变更,恕不另行通知。)
 
瑞萨在 2018 年 2 月 27 日至 3 月 1 日于德国纽伦堡举行的 embedded world 2018 上展示新型 R-Car V3H,展台在 1 号展厅 310 展位。
 
如需了解 R-Car V3H 的产品规格,请查阅文后所附信息。
 
注 1 SAE International 的新标准 J3016 中的 3 级(有条件自动化)和 4 级(高度自动化)
 
路上机动车辆自动驾驶系统有关的术语的分类和定义,提供了统一的分类体系和支持性定义,从“非自动化”到“完全自动化”,规定了 6 个驾驶自动化级别。
 
注 2 NCAP(新车评估计划)
 
一项政府制定的汽车行驶安全计划,用来评估新型汽车设计抵御各种行驶安全威胁的能力。
 
注 3 稠密光流用来准确跟踪物体流动。
 
注 4 稠密立体视差利用摄像头图像的所有像素单元,以 3D 方式测量距离。
 
注 5 物体分类用来识别物体。
 
注 6 卷积神经网络(CNN)是深度、前馈人工神经网络,已经成功用于分析视觉图像,并越来越多地日益用在道路探测、对象分类等汽车应用中。