德州仪器蒋宏:汽车处理器与毫米波雷达芯片助力ADAS及无人驾驶应用

2017-10-27  |  By Clover  |  In 研讨会

德州仪器半导体事业部中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏先生作了《汽车处理器与毫米波雷达芯片助力ADAS及无人驾驶应用》的演讲。

自动驾驶汽车领域,与激光雷达同等重要的还有毫米波雷达,其发展受到以特斯拉为代表的车企的广泛关注。实际上,除了特斯拉以外,德州仪器对推进毫米波雷达产业发展也有着深远的意义。

近日,在集邦咨询、VehicleTrend车势主办,北京中汽四方公司协办的2017全球智能与新能源汽车产业发展趋势高峰论坛上,德州仪器半导体事业部中国区嵌入式产品系统与应用总监蒋宏先生作了《汽车处理器与毫米波雷达芯片助力ADAS及无人驾驶应用》的演讲。

德州仪器蒋宏:汽车处理器与毫米波雷达芯片助力ADAS及无人驾驶应用

▲蒋宏在演讲

TI 的 ADAS 之路

德州仪器蒋宏:汽车处理器与毫米波雷达芯片助力ADAS及无人驾驶应用

▲蒋宏在演讲

在演讲中,蒋宏主要介绍了该公司汽车处理器和毫米波雷达产品在ADAS和无人驾驶上的应用。

据蒋宏介绍,德州仪器在半导体行业已经有84年的历史。而汽车相关的产品是该公司当前的重点。“截止到2016年12月,我们的TDA(stand for TI Drive Assistance)系列产品累积出货量已经超过4500万片。”他补充说:“早在2014年,就已经有客户基于TI的芯片完成了L2级别汽车的量产。”

德州仪器蒋宏:汽车处理器与毫米波雷达芯片助力ADAS及无人驾驶应用

▲ADAS应用举例

TI产品在ADAS的具体应用

紧接着,蒋宏介绍了TI产品在ADAS中的具体应用。包括:前置摄像头、环视、智能后视、雷达以及传感器融合等。其中,他特别提到TI产品在DMS、Mirror Replacement、激光雷达上的应用。

关于DMS的应用。蒋宏介绍说:“自动驾驶汽车对驾驶员状态的侦测涉及到DMS。TI在DMS中不仅采用了红外摄像头,还用到了高精度的77G毫米波雷达来检测驾驶员的体征、呼吸和心跳。”

关于Mirror Replacement的应用。TI采用基于处理器+iSP(image signal processing)的单元来取代汽车后视镜。蒋宏表示,该应用主要有两个特点:

特点一:可提升动态范围。蒋宏表示,即使在晚上大光灯照射的情况下,通过该系统,仍可看到暗处的物体。同时,Mirror Replacement可提供给驾驶员的信息量非常多。

特点二:可降低汽车能源消耗。蒋宏介绍说:“我看过一个数据——反光镜可消耗汽车整体的7%的能量。取代了反光镜的Mirror Replacement将使得汽车更流线型,从而降低了汽车能源的消耗。

最后是关于激光雷达的应用。当前,TI从传感器融合的角度,把激光雷达与TI的处理器做结合。

TDA系列:TDA2、TDA3、TDA4

当前,TI主推的是TDA2和TDA3系列产品。蒋宏表示,下一代TDA4系列也将于2018年年底推出,TDA4将着重体现人工智能因素。他补充说:“目前,还没有更多的关于TDA4的信息,不过,明年1月TI将会在北京举行TDA4的全球发布会。”

▲TI TDA系列硬件与软件的可拓展性

蒋宏介绍,TDA2和TDA3是同一代产品,TDA2是中高配置,TDA3是中低配置。“TDA3更多反映的是TI的DSP和EVE,EVE类似于做一个加速器,是一种多核异构的架构,它里面有M4、DSP、EVE,不过没有A15的芯片。”他补充说:“TDA2有多核的DSP和EVE,也有多核的A15,它的配置更全。”

为什么有高低配置的区别?蒋宏解释说,车厂对于产品的性价比要求非常高,TI希望能够针对车厂的不同需求给出不同的产品。所以,TI尽可能把TDA产品系列扩大。许多ADAS的客户习惯用TI的DSP和EVE,这是TI提供给客户的一个基本的运算单元。

基于TDA2和TDA3部署神经网络

▲茶歇期间蒋宏与观众交流

蒋宏介绍说,TI利用TDA2和TDA3构建神经网络。“(TDA2)上面有两个C66×的核和4个EVE,基于此,TI搭建了一个41层的神经网络。大家可以在网上看到其演示,叫做——TI的语义识别神经网络的ADAS应用。”

同时,TI还推出了一个TIDL深度学习库。神经网络和人工智能中的算力、算法、数据,在多数情况下是一个迭代的过程。TI的客户会利用Tensorflow 、Caffe等框架来构建神经网络体系。蒋宏强调:“我们希望能用低功耗、低成本的芯片来执行复杂的神经网络,而不是用非常强大且昂贵的平台来执行。因此,TI将会利用TDA2或TDA3平台来做。”

如何从Training把神经网络部署到TDA2、TDA3上?怎么样才能最有效利用TDA的C66×、DSP、EVE?

这取决于TIDL深度学习库。TI将通过TIDL深度学习库,无缝地让客户把训练好的网络部署到TDA2、TDA3。

TDA4芯片相对比较复杂,其中包括很多单元。该芯片可作为车的网关,保证自动驾驶汽车的安全性。

另外,TI将会推出新一代C7 DSP+MMA,该产品将采用矩阵层级列阵。蒋宏表示,选用矩阵层级列阵,是因为该方式更经济、低成本,功耗也更低。

TI 77GHz毫米波雷达

▲TI 77GHz毫米波雷达单芯片方案

除了以上的处理器芯片介绍,蒋宏还介绍了TI的毫米波雷达产品。

此前,TI的客户拆卸一个激光雷达产品,会发现里面多半采用的是C2000或高速ADC转换芯片。此背景下,TI经过多年研发,推出了单芯片方案解决。

蒋宏介绍,“我们有一个Kilby lab,在很多年前就开始用CMOS制成,当时是太赫兹技术。现在,TI基于77GHz的频段推出单芯片的方案。在今年5月的北京发布会上,TI第一次公开推荐该方案,5个工作日里收到了300多个客户的邮件询问。”

在多数环境或场景中,毫米波雷达相于摄象头或者超声波,是感知层非常重要的手段。同时,毫米波雷达也有不可替代的优点,比如:检测物体的距离、速度和角度;适应雨、雾、灰尘、光照和黑暗等环境条件;穿透塑料、干燥墙壁、玻璃等材料等,毫米波雷达是唯一能够满足所有这些需求的传感技术。

蒋宏认为,虽然毫米波雷达有多年的历史,但是由于技术门槛较高,当今的多芯片毫米波传感器解决方案存在诸多不足。“毫米波雷达在精度、尺寸、功耗、上市时间、复杂的设计等方面都面临着挑战。”

▲TI 单芯片CMOS mmWave方案

TI引进了新的CMOS工艺,研推出单芯片CMOS mmWave 方案。蒋宏表示,“单单是硬片,我们就做成了10.4*10.4毫米大。芯片像指甲盖般大小,目前市面上没有做得比我们更小的传感器。”从2011年的160 GHz Kilby Radar,2012年的77 GHz 的Test Chip 1,2013年的76-81 GHz Test Chip 2……再到2016年的76-81 GHz AWR1642,TI单芯片CMOS mmWave方案不断丰富产品线。

基于毫米波76-81GHz传感器,TI 推出了可扩展产品组合。其中,应用于汽车的称之为AW,应用于工业的称之为IW。目前,TI应用于工业领域的是77GHz毫米波雷达产品,据蒋宏介绍,2018年TI将会推出60GHz的工业频段产品。

雷达在自动驾驶汽车的应用非常多,由中距离、长距离、短距离,包括驾驶员体征侦测,车门预警等应用,一辆自动驾驶一般有多达10个雷达。

针对L2、L3、L4级别自动驾驶汽车的应用。TI推出了100米内探测精度±5厘米,150米或200米内分辨率小于1度的AWR 12XX产品。目前,业界把该类产品叫做:第五代雷达产品。

未来:降低毫米波雷达设计门槛

TI把雷达视为一种传感器,并非说它是很复杂的东西。业界也是这样,未来雷达的技术门槛将逐步降低。大家可将雷达视为模组,未来一两年内,雷达做成一种general purpose sensor。TI希望降低毫米波雷达的设计门槛,这是我们现在目前的规划。”

文章来源:VehicleTrend车势 作者:蒋宏

 



 

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本文是VehicleTrend车势根据2017全球智能与新能源汽车产业发展趋势高峰论坛演讲嘉宾发言整理而成。转载需标注来源!