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MCU上的AI算法在自动驾驶中的实用案例

2024-09-14 17:16:49 Majeed Ahmad 阅读:
人工智能(AI)算法和支持硬件对于下一阶段的自动驾驶和最终的自动驾驶实现至关重要,而英飞凌和ZF(德国采埃孚集团)在EEmotion项目中的合作证明了这项雄心勃勃的技术的可行性···

人工智能(AI)算法和支持硬件对于下一阶段的自动驾驶和最终的自动驾驶实现至关重要,而英飞凌和ZF(德国采埃孚集团)在EEmotion项目中的合作证明了这项雄心勃勃的技术的可行性。Q4Eednc

Q4Eednc

EEmotion成功将AI融入车辆控制系统的安全关键功能中。来源:英飞凌科技Q4Eednc

EEmotion项目旨在开发一种基于AI算法的自动驾驶控制系统,以确保在各种驾驶情况下实现更精确的轨迹控制。该项目从2021年9月开始,持续到2024年8月结束,由德国联邦经济事务和气候行动部共同资助,并由英飞凌公司担任项目协调员。Q4Eednc

该项目首先定义了基于人工智能的功能要求,旨在为安全关键型应用开发控制架构中的人工智能。该项目还致力于开发安全的人工智能监控通信、研究仿真开发以及考虑车辆动力学系统的验证等方面。Q4Eednc

作为该项目的一部分,英飞凌与ZF携手创建并实施了人工智能算法,以开发车辆控制软件。这些人工智能算法已在测试车辆中得到验证,可根据指定的行驶轨迹在自动驾驶过程中控制和优化所有执行器。Q4Eednc

ZF在其现有的两种软件解决方案cubiX和Eco Control 4 ACC中添加了AI算法。cubiX软件可以控制乘用车和商用车的所有底盘部件。接下来,预测性自适应巡航控制系统Eco Control 4 ACC也将被颠覆,其使用计算密集型优化算法和模型预测控制进行了升级,在实际驾驶条件下实现了高达8%的续航里程提升。Q4Eednc

这些添加了AI内容的软件解决方案是在英飞凌的AURIX TC4x微控制器上实现的,该微控制器集成了并行处理单元(PPU)。这款微控制器具有强大的计算能力,能够支持AI建模、虚拟化、功能安全、网络安全和网络功能。Q4Eednc

在AURIX TC4x MCU上加载ZF软件解决方案并添加AI算法可以让自动变道更加准确,让自适应巡航控制的能效也得到提升。这表明,在使用MCU等计算能力较低的器件的同时,驾驶性能的提升可以为经济高效的2+级辅助系统铺平道路。Q4Eednc

(原文刊登于EDN美国版,参考链接:AI algorithms on MCU demo progress in automated driving,由Ricardo Xie编译)Q4Eednc

责编:Ricardo
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