随着特斯拉通过视觉算法来实现自动驾驶。各大Tier 1大厂纷纷进入算力的军备竞赛,算力不断加大,较大的算力需要消耗较高的功耗。
图1 视觉算法引发功率消耗问题
实际上自动驾驶领域,变化的区域占整个图像的很小一部分,大部分视觉数据是无用数据。传统的视觉处理花费了大量精力来处理这些无用的背景,这浪费了大量的算力和时间。采用事件处理系统,通过时间系统触发判断方式,可以提高100-1000倍的处理速度,减少运算量。
图2 多传感器融合技术策略
图像事件系统能解决视觉识别的大部分算法,但是,它也存在一些局限性。除了传统的图像算法,激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达也越来越多地被用于ADAS。随着ADAS的智能化要求的不断提高,自动驾驶系统需要采用多个不同类型的传感器协同处理的方式实现。
图3 多传感器融合面临时间延迟的挑战
常用的时间同步主要包括:GPS同步、SyncE、NTP和PTP(IEEE 1588)时间同步。对于ADAS来说,主要采用的是时间敏感网络TSN(Time Sensitive Network)技术。
图4 时间敏网络技术TSN原理
初来源于音视频领域Ethernet AVB的应用需求,用于解决音视频网络的高带宽、高实时性、和高传输质量的需求。TSN的原理是基于时间流量调度和管理,通过TSN网络中的时间感知整形器TAS(Time Aware Shaper)的调度来实现的。
图5 采用锁相环技术实现时钟频率相位锁定
图像事件系统含有海量数据,要满足多传感器深度融合,这些数据就必须要在极短时间完成信息交换。受流线型处理器启发,人们一直采用独立于处理器的32位或64位局部总线。该总线工作频率为33MHz/66MHz,峰值速度达533MB/s。这种总线被称为外设互联标准总线(PCI总线)。
图6 PCI总线架构框图
总线在发展到PCI-X 2.0之后,传输速率很难做进一步的提升。这是因为,时钟和数据信号之间的传输线寄生电感形成串扰,严重影响数据信号的波形,很容易对采样信号形成误判,影响通信效率。
图7 高速数字信号引发的码间干扰
数字信号在高速传输的时候,很容易产生天线效应,向周围辐射,产生电磁感应,形成码间干扰。码间干扰,包括感染源信号和被干扰信号。这导致传输信号判决门槛的不断提高。为了提高抗码间干扰问题,有人提出采用差分传输模型。
图8 差分信号消除码间干扰
这种差分信号传输方法,后来经过一系列演变和改进,发展成后来的USB和PCIe传输总线,PCIe总线经过迭代,现在已经演进到现在都PCIe5.0,根据消息,PCIe刚刚已经发布PCIe6.0和PCIe7.0规范。
图9 PCIe总线技术提升传输速率
目前,市面上大部分视觉算法处理系统都是基于GPU和FPGA实现的,这些处理器大部分都是基于静态随机存储器工艺为单元。
图10 SRAM单元内部架构
单元用六只N沟道CMOS管组成,其中四个CMOS管组成基本RS触发器,用于记忆二进制代码,另外两个做门控开关,控制触发器和位线。
图11 SRAM架构动态功耗
除了基于CMOS的SRAM处理器之外,Excelpoint世健的工程师Wolfe Yu介绍了Microchip推出的一种基于叠栅MOS的Flash架构FPGA处理器。
图12 Flash架构FPGA与SRAM架构FPGA的差别
可以实现网络传输延迟,但是,由于时钟晶体存在频偏差异,可能引发不同节点之间的频率误差,为了解决频偏问题,人们通常会在节点中,采用PLL锁相环和VCXO来锁定时钟频率。同时,为了更进一步同步GPS的1PPS时钟,还需要同步1PPS时钟。Microchip的ZL307XX系列集成5个PLL ,支持1PPS,SYNCE。满足大部分以太网时间同步要求。目前,Microchip已经和部分车企展开合作,开始评估Microchip的时钟解决方案。
图13 Microchip TSN解决方案
年2月,Microchip宣布推出市场上首款汽车级的PCIe交换机PM430XX/PM440XX。新发布的PFX、PSX和PAX交换机解决方案为ADAS提供了的计算互连能力,第4代PCIe交换机提供高速互连,支持ADAS架构中的分布式实时安全关键数据处理。
图14 Microchip PCIe SWITCH解决方案
带功能安全的PolarFire FPGA系列内置安全加密、可以保护设计、数据、网络不受攻击,Flash自带SEU免疫性能的FPGA,是数据中心、工业、汽车和航空航天应用的理想之选。
图15 Microchip基于Flash工艺FPGA与友商的功耗比较
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