Amberella 推出用于 AV 中多传感器感知的 AI 域控制器 SoC

为了提高自动驾驶汽车的高效性能，安霸的新型 AI 域控制器承诺在先进的驾驶辅助系统 (ADAS) 中为多传感器感知提供强大的单芯片处理。

随着世界朝着更智能、互联和更安全的车辆发展，需要更多的技术来保持这些系统处于最前沿。 

域控制器是一种重要的设备或电子控制单元 (ECU) 工具，设计人员可以将其用于复杂的自动驾驶汽车系统。 

域控制器用于控制范围广泛的自动驾驶汽车功能，以及 ADAS，它通过收集和映射来自摄像头、激光雷达、雷达、声纳等的传感器数据来瞄准安全系统，以进行路径规划和决策.

在 ADAS 中，域控制器用于不同的用例，包括主动安全、用户体验和车身控制。图片由Aptiv提供

随着汽车行业将注意力转向自动驾驶汽车系统，Ambarella 公司希望通过推出其新的CV3 域控制器片上系统(SoC) 将 ADAS 的性能提升到一个新的水平。

在本文中，我们将考虑这一新解决方案如何加速 ADAS 和 4 级 (L4) 自主性的更好性能？而且，这种单芯片处理器如何消除为自动驾驶汽车中的 ECU 开发单独软件的需要？

自动驾驶汽车域控制器的设计考虑

路径规划和感知是自动驾驶汽车执行的两项艰巨任务。 

因此，在高级自治系统中，需要具有大带宽和内存的可靠的高计算微控制器或处理器来运行和处理从传感器收集的大量数据流。

CV3 AI域控制器框图。图片由安霸提供

ADAS 域控制器利用逻辑库作为其主要处理器组件的一部分，支持高级计算算法和操作数据。 

应考虑使用包含加法器和寄存器的高效逻辑库来平衡数值精度和可用于计算的内存带宽之间的折衷。

此外，集中式 SoC 应精心设计，以根据传感器收集和映射的数据及时做出紧急制动、行人检测等决策。

最重要的是，安全性是 ADAS 中的一个主要问题。ADAS 电子控制单元中的组件的设计应符合安全实践和操作。 

一般来说，SoC应满足ISO 26262等国际标准安全要求，还可能包括TS 16949质量管理标准和基于汽车质量管理流程的汽车SPICE（ASPICE ） 。

为了提高域控制器系统的性能，设计人员还可以考虑先进的 FinFET 工艺技术。这些工艺技术可以在单个集成电路 (IC) 芯片上集成各种关键功能，例如图像处理和神经网络处理。

介绍新型 CV3 AI 域控制器

为了跟上先进的 ADAS，安霸最新的域控制器 SoC CV3旨在处理神经网络算法。 

此外，该产品还为神经网络计算提供了高达 500 eTOPS 的CVflow 人工智能处理。

至于性能，它声称可以在 ADAS 和 L2+ 到 L4 自动驾驶汽车中加速，因为它的 CVflow 计算机视觉 AI 处理器提供高吞吐量、低延迟和低功耗的神经网络处理。

新的片上系统还具有用于计算机视觉处理的通用矢量处理器 (GVP)。其处理内核多达 16 个 Arm Cortex -A78AE 和一个汽车图形处理单元 (GPU)。

为了能够收集大量图像和视频数据流，CV3 配备了一个图像信号处理器 (ISP)，可提供高分辨率的图像和视频记录。该 ISP 声称有助于在低光照条件下显示清晰的图像，并以 H.265 和 H.264 格式高效编码流式传输低比特率的视频。

CV3 域控制器声称使自动驾驶汽车能够做出良好的路径规划决策。图片由安霸提供

安霸总裁兼首席执行官王菲米在评论 CV3 AI 域控制器时认为，其片上 ISP 和利用其 Oculii 自适应 AI 算法的同步雷达处理，可以帮助汽车行业开辟更高水平的感知和准确性在所有环境条件下。

该产品主要用于涉及单/多摄像头高级驾驶辅助系统和停车辅助系统的应用。

总而言之，这款域控制器 SoC 希望满足 ADAS 和自动驾驶汽车系统的需求。 

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