据外媒报道,弗劳恩霍夫集成电路研究所(Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS,简称Fraunhofer IIS)正与KI-FLEX项目的合作伙伴联合开发软件可编程和重构的硬件平台,使用AI方法处理传感器数据,帮助测量车辆位置并确定车辆环境,确保自动驾驶的安全性和可靠性。
(图片来源:newmobility)
自动驾驶需要对车载激光传感器、摄像头和雷达传感器的数据进行快速、可靠的处理与融合,以使车辆持续获取实际交通状况的准确图像,从而确定自身在环境中的位置,并在不同的驾驶情况下做出正确决策。处理这些数据非常复杂,需要AI方法确保道路安全。为此,KI-FLEX项目致力于开发强大的硬件平台和相关软件框架,其用于传感器信号处理和传感器数据融合的算法主要基于神经网络,能够确定车辆的准确位置和环境。
单个传感器的相关性和可用性取决于交通状况、天气和光照条件。为此,该平台被设计成软件可编程和重构硬件,其传感器评估算法可以根据不断变化的驾驶条件进行切换,使车辆在单个传感器损坏或故障时,仍然能够灵活响应。
此外,该项目组将开发合适的方法和工具,确保所用AI算法及其交互的功能安全,即使算法在车辆行驶过程中进行了重组。该硬件平台的计算资源会根据负载,进行动态分配,以便有效执行所有算法和重组。
该平台是神经形态硬件领域的一项新发展,其功能受人类大脑启发,经过专门设计和优化,以有效利用神经网络。该项目还考虑到,虽然汽车行业的产品周期较长,但AI算法正在迅速发展。因此,项目伙伴正致力于开发硬件平台,能够快速、轻松地适应机器学习领域的新软件和硬件需求。
为此,研究人员使用可灵活编程的多核深度学习加速器,其形式是一款专门开发的芯片(专用集成电路,简称ASIC)。与传统的多用途处理器(CPU)或图形处理单元(GPU)相比,此种ASIC有助于降低成本和功耗。总而言之,该项目在推动自动驾驶发展方面发挥着重要作用。
来源:盖世汽车
作者:罗珊
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