传感器融合软件简化自动驾驶汽车、无人机和机器人设计

一款嵌入微控制器,采用新算法的传感器融合解决方案,可帮助开发者实现在无人驾驶汽车等多个领域的广泛应用

据麦姆斯咨询报道,这款新的传感器融合软件被称为SigmaFusion,能够帮助工程师更高效地处理来自雷达、LiDAR、摄像头以及超声波传感器的海量数据,同时还能减少整个系统所需要的电子控制单元数量。“我们优化了软件,使其能够适用于更广泛的应用,”法国CEA Leti研究院的研究工程师Julien Mottin说,“即使将它在更小的平台上运行,在计算精度上也不会有缺陷。”
Mottin称这款传感器融合软件的核心是能够执行一种被称为占用栅格(occupancy grids)的技术,而不再需要浮点单元(floating point unit)。利用整数单元取代浮点单元,能够获得更小的软件。因为其计算强度更低,能够嵌入同时控制车辆传动系统、车身安全以及ADAS(先进驾驶辅助系统)应用的单个MCU(微控制单元)。

Leti开发的SigmaFusion无需浮点运算,能够计算前方路径识别所需要的占用栅格Leti开发的SigmaFusion无需浮点运算,能够计算前方路径识别所需要的占用栅格

Infineon(英飞凌)近期发布的Aurix TC29x平台应用了SigmaFusion传感器融合算法Infineon(英飞凌)近期发布的Aurix TC29x平台应用了SigmaFusion传感器融合算法

通过摈弃浮点算法,Leti的研究人员称他们的这款产品不仅能够应用于自动驾驶汽车,还可以应用于机器人、无人机等更小的应用。Leti还正在与一家供应商合作,将SigmaFusion应用于盲人手杖中。在该应用案例中,传感器融合套装可以从传感器获取信息,为使用者提供障碍物声音警示,并且它不仅能够提供用户路径中腿部的障碍物警示,还能提供头部障碍提醒。这款传感器融合算法在这些应用案例中,省去了成本高昂的硬件平台,因而能够帮助降低系统成本。
Mottin补充称,SigmaFusion还能提供传感器路径上,表征可用空间(free space)以及障碍物所带来的优势。占用栅格是这款软件能够识别树木、汽车和行人等障碍物的核心。但是,通过表征可用空间,能够为前方路径提供另一个层级的安全保障。
“全面评估道路安全,不仅需要探测障碍物,还需要知道前方有多少安全的可用空间,”Mottin解释道。
该技术已经成功应用于英飞凌的Aurix TC29x平台。Leti还正与其它未署名的供应商合作,将这款传感器融合软件嵌入它们的MCU。
Mottin称他们预计这款传感器融合软件的初期应用会是在汽车领域。“区别在于我们已经能够将软件优化到足以适配汽车级平台,尤其是那些ADAS应用,”他说,“凭借这款传感器融合软件,便不再需要复杂的图像处理单元或加速引擎。”

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