自動駕駛

L2-L3 自動駕駛車輛

國際汽車工程師學會定義了駕駛行為自動化的程度，例如：

為因應駕駛行為自動化各階段所需的功能，OEM 與一級供應商需要可靠的可擴充架構來設計其 AD 系統。AD 系統的關鍵元件是域控制器，能整合並處理 ADAS 和 AD 功能需要的大量感測器資料。以下是低階 ADAS 和高階 AD 的部分重要功能：

• 盲點偵測 (BSD)
• 車道偏移警示 (LDW)
• 主動式車距調節巡航系統 (ACC)
• 自動緊急煞車 (AEB)
• 車道維持輔助 (LKA)
• 自動停車輔助 (APA)
• 塞車輔助 (TJA)
• 自動變換車道 (ALC)

L4-L5 自動駕駛計程車和自動駕駛卡車

全自動駕駛車，包括自動駕駛計程車與自動駕駛卡車，都需要極致可靠、高效能、高能效的自適應運算功能。自適應 XA SoC 為緊密結合應用程式軟體的硬體加速器提供最佳平衡，以實現整合式感測器資料彙總、運算加速和純量處理等功能。

資料彙總

• 可擴充的可程式化 I/O
• 感測器介面
• 原生支援多種標準
• 收集不同感測器的資料

預處理

• 資料處理
• 感測器資料同步
• 感測器融合
• 變形
• 物件分類

發佈

• 搭配高速資料傳輸功能的可程式化 I/O
• 支援各種裝置間連線

為了扮演資料彙總、預處理與配送 (DAPD) 的角色，域控制器需要整合一組異構處理引擎，來處理收到的感測器資料，而自適應 AMD Zynq™ UltraScale+™ XA MPSoC 與 Versal™ AI Edge 平台能協助滿足這個角色的需求。在 DAPD 中，自適應 XA SoC 能準備要處理的傳入感測器資料，然後再發佈至域控制器內的其他元素。

在域控制器的運算加速角色中，OEM 和自動駕駛計程車開發人員所關注的重點，就是同時達成能效與高使用率的機器學習推論。無論是傳統的 CV 加速、CNN 處理程序或機器學習加速，為了處理感測器資料，每一項工作都需要以最有效率的方式使用 TOP。自適應 XA SoC 平台，尤其是 Versal AI Edge，能提供最高的 AI 效能/瓦，達成最佳運算效能。歡迎進一步瞭解我們在運算加速方面的優勢。