【導讀】自動(dòng)駕駛汽車(chē)的夢(mèng)想正在成為現實(shí)。通過(guò)在車(chē)輛中實(shí)現多種先進(jìn)的駕駛員輔助系統（ADAS），汽車(chē)行業(yè)對于完全自動(dòng)駕駛的追求正在穩步推進(jìn)。如今，幾乎所有汽車(chē)經(jīng)銷(xiāo)商的新款車(chē)都配備了多個(gè)攝像頭、雷達和超聲波傳感器，可實(shí)現如輔助自動(dòng)泊車(chē)、自動(dòng)緊急制動(dòng)、車(chē)道輔助行駛、司機疲勞駕駛警報等基于感知的各項功能。
攝像頭的感應功能在如今的車(chē)輛駕駛中發(fā)揮著(zhù)必不可少的作用。感知系統的功能與人體具有很大的相似性。攝像頭或圖像傳感器充當車(chē)輛的“眼睛”，數據從圖像傳感器發(fā)送到主處理器即人的“大腦”，然后“大腦”使用各種算法來(lái)分析和解讀數據。最后，通過(guò)發(fā)送控制轉向、加速器或者制動(dòng)的命令（類(lèi)比向手和腳發(fā)出的指令）來(lái)做出各種行為。在過(guò)去十年中，汽車(chē)感應已經(jīng)從基本的后視攝像頭演變?yōu)榫哂型＼?chē)輔助功能的全3D環(huán)繞視圖。與人類(lèi)的能力隨著(zhù)大腦發(fā)展得以進(jìn)化一樣，ADAS技術(shù)也隨著(zhù)日益發(fā)展的硬件平臺上的創(chuàng )新感知算法的演進(jìn)而得以不斷發(fā)展。
深度學(xué)習概述
當今自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最熱門(mén)的話(huà)題之一是“深度學(xué)習”，這是機器學(xué)習的一個(gè)子集。深度學(xué)習是一種計算方法，用于根據已經(jīng)過(guò)大量數據訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行準確的分類(lèi)和預測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是一組用于識別數據模式的算法。許多ADAS應用，如前置攝像頭感知應用中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）會(huì )比傳統的計算機視覺(jué)方法更有效地執行對象檢測和分類(lèi)等任務(wù)。在下述示例中（圖1），深度學(xué)習用于對車(chē)輛、道路、標志、行人和背景進(jìn)行分類(lèi)，并在輸出中直觀(guān)地將其區分。德州儀器的深度學(xué)習能力帶領(lǐng)完成了大量資源的開(kāi)發(fā)，如德州儀器深度學(xué)習（TIDL）軟件框架。該框架簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)人員的算法培訓、開(kāi)發(fā)和移植過(guò)程。有關(guān)汽車(chē)深度學(xué)習的更多信息，請閱讀我們的博客“汽車(chē)中的AI：實(shí)踐深度學(xué)習”。
圖 1：在TDA2處理器上使用TIDL軟件框架進(jìn)行對象檢測和分類(lèi)的示例
通過(guò)深入學(xué)習不斷發(fā)展的汽車(chē)感知系統
德州儀器長(cháng)久以來(lái)一直支持汽車(chē)和計算機視覺(jué)應用。隨著(zhù)支持這兩個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)融合，開(kāi)發(fā)具有高水平功能安全性、功效和性能的芯片尤為重要。Jacinto™TDAx處理器平臺可幫助汽車(chē)OEM和一級供應商開(kāi)發(fā)和實(shí)施ADAS應用的深度學(xué)習算法。一家汽車(chē)軟件公司Momenta，最近在其新的感知系統中應用了德州儀器的異構TDAx處理器架構，以實(shí)現SAE L2-L4自主功能。在一個(gè)解決方案中將TDAx處理器架構、TIDL軟件框架和Momenta的深度學(xué)習結合，使汽車(chē)制造商和一級供應商可以潛在提高網(wǎng)絡(luò )效率，同時(shí)保持準確感知車(chē)道、車(chē)輛、行人和其他對象。
要了解有關(guān)德州儀器如何支持汽車(chē)應用和汽車(chē)處理器深度學(xué)習的更多信息，請閱讀我們的博客或訪(fǎng)問(wèn)我們的網(wǎng)站。“實(shí)踐深度學(xué)習”或參見(jiàn)Jacinto™TDAx ADAS SoCs。
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