车载摄像头技术 — 图像处理(三)
图像信号处理器(ISP)
汽车图像处理器的性能要求
为了自动驾驶汽车的安全,图像处理平台必须满足一系列先决条件:
高速处理:这些平台需要具备实时数据处理能力。他们应该能够快速检测并识别前方道路上的任何物体和障碍物,并确定是否存在潜在危险,做出适当的决策。
并行计算能力:图像处理平台必须具有同时支持多个应用程序的能力。强大的计算能力可以在毫秒内以极低的延迟并行处理多个摄像头的数据。
功耗:汽车图像处理计算平台应支持低功耗运行。常规的图像识别系统基于耗电量巨大的处理单元GPU。OEM已经在承受燃油经济性严格法规的压力,因此这些平台的设计必须尽可能降低功耗,这一点至关重要。
热管理:图像处理平台与图像传感器会一起产生大量的热,这可能会导致热管理问题。另外,这些组件的位置也增加了发热问题,因为它们最有可能位于车辆仪表板下方。暴露在阳光和发动机热量下也会增加这些组件的热负荷。为避免图像处理平台周围产生过多的热量通常会采用夜冷技术。
下一代图像处理
汽车供应商正在应用高度的硬件集成,并使用专门设计的固件来简化常用算法的执行。在处理越来越多的应用程序时,该技术已显着提高了性能。汽车半导体公司正在使用针对汽车处理进行了高度优化的处理器,下一代处理平台具有强大的多核处理能力以及硬件加速算法。
这使他们能够并行运行多个ADAS应用程序,从而使系统更容易以低延迟和更高的准确性来识别VRU、道路标志和交通信号。
数据传输率
车载摄像头模块可以每秒生成12GB的数据。需要高速专用数据传输接口才能将生成的数据传递到处理单元。在不久的将来,自动驾驶汽车每辆车会安装5–12个摄像头模块。传统上,汽车供应商依靠专有的解决方案将数据从摄像头模块传输到图像处理平台。到目前为止,这项技术虽然起作用,但需要一种标准化的数据传输解决方案,以提高互操作性并实现规模经济。该解决方案应支持组件到应用处理器之间的高速和低延迟数据传输。
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