360度全景 环视和自动泊车系统
深夜开车回家，却发现自行车、体育器材和庭院修剪机鸠占鹊巢，你多么希望车库能为爱车保留一席之地。
根据泊车辅助系统的不同功能，该系统可分为三个基本类型。表 1 对这三种类型进行了详细的介绍。基础环视系统使用多个摄像头输入为驾驶员提供汽车周围区域的 360 度全景视图。摄像头输入拼接到以汽车为中心的俯视图中。该图像以可视化的形式提供给驾驶员，以提供手动泊车辅助。显示汽车与物体、路缘或停车线相对位置的多个图层的叠加增强了环视图像的可用性。
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系统类型 |
功能说明 |
所用传感器的数 量和类型 |
所需算法 |
所需器件特性 |
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环视系统 （又名环视 监控） |
为驾驶员提供车辆周围区域 的 360 度 2D 或 3D 视 图，从而提供手动泊车辅助 |
• 四到六个摄像头 |
• 基于图形处理单元 (GPU) 和数字信号处 理器 (DSP) 创建 2D 和 3D 视图 • 特定需求下，专用硬 件加速器可用于生成 有限的 3D 视图 |
• 集成 ISP • 用于视图创建的 GPU 或 HWA |
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半自动泊车 |
驾驶员先确定可用车位， 然后汽车自动停在平行或垂 直车位上。该系统也能自动 驶离停车位。驾驶员保留对 该系统的最终控制。 |
• 四到六个摄像头 • 6 到 12 个超声波传感 器 • 四到六个短程雷达传感 器 • 惯性测量单元 (IMU) • 定位硬件和软件 |
• 停车位和停车线 检测 • 低速情况下近场和远 场物体检测和分类 • 同步定位与地图构建 (SLAM) • 给定地图和驾驶条件 下的 L4 级路线规划 • 记录车辆行为的视频 流编码 和录像 |
• 集成 ISP • 用于视觉分析和卷积神经网 络 (CNN) 处理的嵌入式硬 件加速器 HWA • 实现部分传感器融合和决策 传达的 ASIL-D 处理 • GPU • 提供足够DMIPS实现通用、 有限性能路线规划和传感器 融合的 MCU (ASIL-B) |
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全自动代客泊 车 |
车辆能在界限分明的停车区 域或停车位上自动泊车和自 动驶离。车辆会识别可用车 位。驾驶员全程无需控制车 辆。 |
• 四到六个摄像头 • 6 到 12 个超声波传感 器 • 四到六个短程雷达 • IMU • 定位硬件和软件 |
• 停车位和停车线 检测 • 低速情况下近场和远 场物体检测和分类 • SLAM • 记录车辆行为的视频 流编码和录像 |
• ASIL-D SLAM • 集成 ISP • 用于可视化分析、路线规划 和 CNN 处理的嵌入式 HWA • 实现全局传感器融合的 ASIL-D 处理 • 用于路线规划的 ASIL-D DMIPS性能 • 片上视频编码器 |
下一个类型的泊车辅助系统是半自动泊车系统。这类系统综合了摄像头、超声和位置信息，能够生成更详尽的汽车周围环境图片，从而在某种程度上实现了自动泊车。借助上述信息，汽车将完成基本的泊车操作，即通过控制转向、制动、加速和换档，自动停在（或驶离）可用的水平或垂直车位。在这类场景中，驾驶员首先需找到一个空车位，且仍对负责自动泊车的系统进行完全控制（如需要）。
为实现这些应用而配置的处理器片上系统 (SoC)需要：
• 图像输入，
• 通用处理，
• 加速特定的深度学习任务，
• 多层叠加的图像渲染，以及
• 有助于确保系统安全运行的符合汽车安全完整性等级 (ASIL) 的处理。
正如你通过表 1 可能了解的情况一样，汽车制造商的系统架构师和业务团队以及一级供应商在将这些功能引入到汽车生产的过程中，面临若干挑战。首先，汽车制造商希望在各个车型上安装一系列功能- 经济车型配备简单环视功能，中型车和豪华车配备增强的感知和自动化水平。各个车型配备与其价格相符的设备：经济车型无法与高端奢华车型配备相同的电子装置。针对每一车型的不同软件，开发和验证处理器平台不仅费时，而且成本高昂。
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处理步骤 |
SoC IP 组件 |
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图像采集 |
图像输入/输出（摄像头串行接 口 [CSI]-2） |
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图像处理 |
ISP 和视觉加速组 |
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件 |
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用于特征提取的分 析处理 |
DSP 和深度学习加速器 |
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融合处理（利用多传 |
通用处理器，MCU |
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感器输入） |
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显示图像制备 |
GPU |
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显示输出 |
多显示子系统 |
泊车辅助和自动化应用基本上都需要采集摄像头和图像传感器数据，并为处理阶段进行预处理。处理阶段处理图像数据并执行分析和深度学习算法，从而抽取与泊车应用相关的主要特性。这一阶段整合（或融合）其他传感器的数据，从而形成汽车周围环境更全面的感知，并提供给决策应用，此例中是安全操控汽车驶入和驶离停车位。最后一步则是以直观的方式向驾驶员展示图像数据，从而帮助他们安全驾驶车辆。保存视频数据留作日后查看也很有必要，尤其是在全自动场景中。所有这些操作都必须在能提供冗余并将任务关键型功能与其他操作进行逻辑（或物理）分区的功能安全环境中进行。
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环视/自动泊车应用阶段 |
TDA4VM SoC 特性 |
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图像数据捕获 |
• 适用于低电压差分信号摄像头的 CSI-2 接口 • 适用于以太网摄像头的以太网 • 第七代 TI ISP • 镜头失真校正硬件加速器 • 噪声滤波硬件加速器 • 多级图像缩放硬件加速器 |
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传感器融合和分析处理 |
• C66x 和 C7x DSP 内核 • 适用于深度学习应用的矩阵乘法加速器 • 稠密光流硬件加速器 • 双目深度硬件加速器 • 两个 Arm® Cortex®-A72 中央处理器 • 四个 Arm Cortex-R5F MCU • CAN-FD和UART接口 • 大规模片上共享存储器 (8MB) • 高效、高带宽片上互联结构 • 具有 17GBps 峰值带宽的LPDDR4 |
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图像显示和保存 |
• Imagination GE8430 GPU 内核 (100GFLOPS) • H.264 编码硬件 • H.265 解码硬件 • 4K 和 2.5K 分辨率视频显示输出 |
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安全性 |
• 双核锁步 R5F MCU（ASIL-C 安全岛） • 保护 IP 安全、防入侵和攻击的系统方法 |
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