Разработка более интеллектуальных и безопасных автомобилей с ADAS (автомобильные системы поддержки продвинутых драйверов) IP
Оптимизация производительности, безопасности и надежности в приложениях ADAS посредством проектирования, проверки и IP-протокола процессора и комплексного подхода к проектированию.
Сегодняшние автомобили - это полноценная электронная система на колесах, где каждая часть взаимосвязана и должна быть спроектирована, оптимизирована и проверена одновременно. В результате важно применять целостный подход при разработке автомобильных систем с учетом чипа, пакета, платы, подсистемы и, в конечном счете, всего транспортного средства. В этой статье мы рассмотрим роль интеллектуальной системы управления доступом (ADAS) Cadence advanced ADAP и целостного подхода к созданию системы Cadence System Development Suite для создания надежных автомобильных систем.
Введение
Поскольку автомобильная промышленность продолжает развивать более автономные функции вождения и автомобили с самостоятельным вождением, автомобильная электроника будет играть неотъемлемую роль в обеспечении этих возможностей. Будущие автомобили будут обладать более интегрированными информационно-развлекательными функциями, сенсорными кластерами, компьютерной мощью, коммуникационной технологией «автомобиль-объект» (Car2X), сетями высокой пропускной способности Ethernet и дисплеями высокой четкости (HD). В то время как электронные компоненты усиливают стремление, правительственные постановления все чаще призывают автопроизводителей интегрировать избыточные системы обнаружения и контроля с большим количеством камер, радаров и других функций ADAS в транспортные средства для повышения безопасности и надежности. На рисунке 1 показано, как технология трансформирует транспорт.
Рисунок 1. Технология делает машины более умными
Обеспечение того, чтобы эти электронно-сложные транспортные средства функционировали по назначению в рамках дорожных и экологических условий, требует наличия множества инструментов проектирования и проверки, новых алгоритмов и программного обеспечения времени выполнения, а также услуг, направленных на оптимизацию всей автомобильной системы. Каждое транспортное средство содержит несколько автомобильных сетей, от информационно-развлекательной сети до безопасности, руководства, управления двигателем и нескольких других сетей. Поскольку требования к каждой подсистеме внутри транспортного средства определены, важно учитывать, как они могут влиять друг на друга, а также на общие операции с транспортным средством.
Вот почему все электронные схемы должны быть проверены для обеспечения правильной функциональности аппаратного и программного обеспечения, ожидаемых допусков компонентов, температурных изменений, механизмов отказа от напряжения, таких как электромиграция и электростатический разряд, а также множество других параметров для защиты от сбоев в поле. Кроме того, автомобильные электронные подсистемы должны моделироваться друг с другом, чтобы гарантировать, что каждая взаимосвязанная подсистема будет продолжать работать по назначению в течение длительного периода износа. Действительно, исчерпывающее моделирование, анализ неисправностей и анализ доходности и надежности имеют решающее значение для предотвращения катастрофических проблем безопасности и потенциального дорогостоящего отзыва.
IP играет важную роль во всем этом, поддерживая основные коммуникационные протоколы, такие как Ethernet, а также функции, включая обработку данных в реальном времени / аудио / голос, слияние датчиков, распознавание образов и голоса, улучшение звука и возможность подключения. Сегмент ADAS является одним из самых быстрорастущих автомобильных полупроводниковых пространств, необходимых для повышения качества работы водителя и общей безопасности. Мы сосредоточим внимание на обсуждении в этом документе вопроса о роли ИС в ADAS.
Предоставление более разумного, безопасного опыта вождения с ADAS
Технология ADAS (рисунок 2) позволяет автомобилям лучше осознавать свое окружение и, как правило, безопаснее управлять автомобилем. Адаптивный круиз-контроль, системы мониторинга водителя, автоматическая парковка, предотвращение столкновений, системы предупреждения о выезде из полосы и распознавание дорожного знака - всего лишь несколько из многих функций, охватываемых ADAS. Данные лежат в основе многих из этих функций - различные датчики в автомобиле собирают огромные объемы данных в реальном времени. В свою очередь, различные подсистемы должны точно обрабатывать эти данные в реальном времени, используя их для принятия предупреждаемых решений по аварийному торможению, управлению и коммуникациям, которые влияют на безопасность водителя и общий опыт вождения. Со временем транспортные средства будут все чаще иметь возможность обмениваться данными с другими транспортными средствами и их средой для еще более безопасного вождения. Исследовательский ресурсный рынок Research and Markets планирует, что к 2016 году рынок ADAS достигнет почти 6 млрд. Долл. США, и к 2022 году он вырастет примерно до 10 млрд. Долл. С одной стороны, ожидается, что в 2016 году будет отправлено примерно 50 млн. Автомобилей, оснащенных ADAS, и ожидается, что к 2022 году это число вырастет до более 60 миллионов единиц.
Приложения ADAS уникальны в этих специально построенных, маломощных высокопроизводительных устройствах на кристалле (SoC), и программное обеспечение должно реагировать и надежно реагировать и быть готовым к непрерывным усовершенствованиям, чтобы соответствовать требованиям рынка и повышению безопасности. В то время как ключевые технологии для зрения, радиолокации, ультразвука, сетей реального времени и встроенного управления могут быть адаптированы из других приложений, специальные требования ADAS ограничивают выбор готовых чипов дизайнерами. Из-за этого, это проблема для OEM-производителей (автопроизводителей) и поставщиков уровня 1 (таких как разработчики автомобильных приложений), а также большая возможность для поставщиков, которые предоставляют инструменты, программное обеспечение и услуги для создания этих SoC.
Для обеспечения возможностей ADAS требуются некоторые уникальные технические характеристики:
- Более высокая вычислительная производительность при> 1000GMAC / с при поддержке архитектуры цифровой обработки сигналов (DSP), настроенной для обработки алгоритмов с интенсивным вычислением, обеспечивая при этом оптимальное соотношение мощности, производительности и площади SoC (PPA)
- Более высокая сеть / память, такая как Gig-bit Ethernet, интерфейс памяти lgDDR3 / lpDDR4 с несколькими Gig-Hz, для поддержки повышенного разрешения видео / изображения, увеличения частоты кадров, увеличения количества видеопотоков и камер и необходимости хранения и доступа к промежуточным результаты, полученные с помощью сложных алгоритмов
- Большая интеграция
Рисунок 2. ADAS предоставляет множество возможностей, которые помогают сделать транспортные средства более безопасными для вождения
Подсистемы в среде ADAS
Для создания этих сложных функций ADAS требуется сочетание датчиков (монокулярных и стереокамер, LiDAR, радара, ультразвука и т. Д.) И коммуникаций (как в автомобильных сетях, так и в беспроводной сети Car2X). Эти подсистемы часто используют специализированные блоки IP для выполнения ключевых алгоритмов обработки датчиков, включая компьютерное зрение, распознавание голоса, радиолокационный анализ и надежную связь. По сути, ADAS соединяет различные подсистемы внутри транспортного средства.
Поддержка изображений и видео
Поддержка изображений и видео включает в себя все, включая экстренное торможение, дорожное движение и слежение за автотранспортными средствами, распознавание дорожного знака, помощь при парковке, мониторинг готовности водителя и интерфейсы человеко-машинного интерфейса с низкой отдачей. Эти приложения должны точно обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени и использовать эту информацию для принятия решений быстро и надежно.
Голосовое управление и распознавание жеста
Расширенная поддержка HMI, голосовое управление и распознавание жестов могут повысить безопасность, предоставляя водителю бесшумное управление множеством функций: от автомобильного радио до кондиционера до функций навигации.
Автомобильные системы связи
Системы связи Car2X позволят транспортным средствам и придорожным подразделениям обмениваться информацией, такой как данные, касающиеся трафика и безопасности. Кроме того, связь между автомобилем и транспортным средством (V2V) имеет преимущество по сравнению с системами видения, LiDAR и радиолокационной системы в дальнейшем повышении безопасности, «глядя за угол». Конечно, все эти данные можно разделить с другими автомобилями через облако.
Автомобильный Ethernet
Обеспечивая высокоскоростную связь в автомобиле, автомобильный Ethernet является ключевым фактором для приложений ADAS. Это магистраль данных, которая позволяет, например, видеопотоки со стороны камеры заднего вида и камеры заднего обзора обрабатываться и переноситься на дисплей приборной панели с высокой пропускной способностью и низкой задержкой. Кроме того, он также может использоваться в качестве основной базы данных, которая напрямую соединяет все контроллеры домена в автомобиле.
Роль CNN в приложениях ADAS
В основе многих из этих функций лежат технологии глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), которые поддерживают такие приложения, как обнаружение транспортных средств и пешеходов, отслеживание дорожных покрытий, распознавание знаков и сигналов и интерпретация голосовых команд. CNN представляют собой частный случай нейронной сети, системы взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обмениваются сообщениями. Соединения имеют числовые веса, которые настраиваются во время учебного процесса; правильно обученная сеть реагирует правильно, когда, например, отображается изображение или шаблон для распознавания. В сети много слоев нейронов, обнаруживающих признаки, и каждый слой имеет множество нейронов, которые реагируют на различные комбинации входов из предыдущих слоев. CNN имеет один или несколько сверточных слоев, часто с подвыборным слоем, за которым следует один или несколько полностью связанных слоев.
По сравнению с традиционными методами обнаружения шаблонов, CNN предлагают преимущества в своей способности справляться с искажениями, уменьшенной потребностью в памяти и эффективным процессом обучения. Находясь в немецком контрольном знаке распознавания дорожного знака (GTSRB) и используя проприетарную иерархическую методологию CNN, Cadence разработала алгоритмы распознавания дорожных знаков, которые дали более точную скорость обнаружения (99, 80%) по сравнению с ранее установленным базовым уровнем (PDF). В будущем есть потенциал для обучения CNN для более сложных задач, таких как суждение и стратегия.
ISO 26262 и функциональная безопасность
Непредвиденные или непредвиденные ошибки в электрических компонентах автомобиля могут привести к незначительным неудобствам, повреждению продукта, повреждению продукта или, что еще хуже, травмам или смертельным случаям. Соответствие функциональным стандартам безопасности позволяет гарантировать, что общая система будет оставаться надежной и функционировать по назначению даже в случае непредвиденного или неожиданного возникновения. Чтобы быть функционально безопасным, система должна иметь избыточность, чтобы ограничить риск того, что какая-либо одна ошибка нарушит всю систему, а также проверочные системы, чтобы контролировать системы и запускать функции устранения ошибок и восстановления.
В соответствии со стандартами функциональной безопасности необходимо:
- Реализация требований отслеживания с уровня системы до компонентов
- Выполнение функциональной проверки и проверки безопасности на всех уровнях абстракции для всех частей системы
- Качественный и количественный анализ неисправностей, включая моделирование на основе наложения инъекций в среде функциональной проверки
В автомобильном мире ISO 26262 является стандартом функциональной безопасности электронных систем в транспортных средствах. Стандарт описывает фазы жизненного цикла автомобильной безопасности, охватывает функциональную безопасность во всем процессе разработки и обеспечивает требования для обеспечения достаточного и приемлемого уровня безопасности. Соответствие ISO 26262 требует:
- Обнаружение и исправление аппаратных ошибок
- Обнаружение и устранение систематических неисправностей
- Возможность предотвращения влияния программных задач друг на друга
- Снижение использования системных компонентов с переменной задержкой
- Быстрая обработка
- Документация, в том числе руководства по функциям безопасности, поддержка квалификации инструмента и отчеты о проверке
Одна из самых больших проблем, связанных с ISO 26262, заключается в сборе и анализе огромного объема данных, связанных с достижением принятого уровня целостности безопасности. Традиционно это был ручной, отнимающий много времени процесс.
Обработка всех данных
Инженеры автомобильной промышленности должны определить, следует ли обрабатывать данные из всех этих подсистем ADAS распределенным или централизованным образом. В распределенной форме обработка данных происходит рядом с каждым соответствующим датчиком или камерой и требует высокоскоростного интерфейса IP и DSP, с автомобильным Ethernet IP, обеспечивающим связь внутри транспортного средства. В этих сценариях ЦПС слияния датчиков могут интегрировать выходные данные нескольких датчиков, уменьшая трафик данных на центральный головной блок. Для централизованного устройства обработки данных требуется, чтобы автомобильный головной блок подключался к каждой из подсистем (например, через автомобильный Ethernet IP). Интерфейсы IP, DSP и подсистем памяти необходимы здесь для обеспечения реакции с низкой задержкой системы. Каждая часть каждого из этих сценариев должна быть проверена, чтобы гарантировать, что она будет надежно работать в автомобиле. На рисунке 3 показан пример общей архитектуры SOA ADAS.
Рисунок 3. Стратегия активации системы Cadence
Проектирование и проверка автомобильных систем
Поскольку программное обеспечение доступно задолго до появления кремния, необходима совместная проверка аппаратного и программного обеспечения. Cadence System Development Suite охватывает весь цикл проектирования, начиная с ранней разработки до кремниевого программного обеспечения и заканчивая кремнием и системой. Связанные платформы Suite ускоряют проектирование системы, проверку IP и SoC, а также вывод, что сокращает время интеграции системы. Поставщики уровня 1 могут использовать эти инструменты для прототипа и тестирования полной системы, например, оценки различных реальных функций до доступности оборудования. OEM-производители могут отлаживать конкретные ситуации трафика для тестирования и оптимизации своих алгоритмов.
В качестве примера рассмотрим систему камеры, которая сидит за зеркалом заднего вида. Внутри такой системы есть CNN, который работает на ADAS SoC для обнаружения и отслеживания объектов. До появления кремния разработчик должен разработать, проверить и оптимизировать аппаратную платформу, на которой выполняются сложные алгоритмы CNN. Теперь System Development Suite поддерживает это, позволяя поставщику полупроводников проверять SoC, чтобы гарантировать, что он работает по назначению, и начать раннюю разработку программных драйверов и прошивки. Чтобы протестировать полный ADAS, поставщик уровня 1 может транслировать видеопоследовательности реальных сценариев трафика. На уровне OEM, инженер-программист может использовать инструменты для проверки и оптимизации конкретного алгоритма или отладки конкретного сценария трафика.
Решение проблем надежности
Ожидается, что автомобильные устройства будут длиться как минимум 15 лет. Чтобы обеспечить такую степень надежности, разработчики SoC должны уметь учитывать старение транзисторов и межмиграционную связь, в частности, для температуры окружающей среды автомобиля и передовых узлов процесса SoC. Передовые технологии, такие как FinFETS, обеспечивают преимущества по мощности и производительности, но подвержены проблемам самонагрева.
Включение алгоритмов ADAS
Масштабируемые ЦСП Cadence вместе с готовым программным обеспечением от партнерской экосистемы поддерживают новые алгоритмы для связи, аудио, изображений, компьютерного зрения и функций CNN, которые являются неотъемлемой частью ADAS.
- Автомобили оснащены больше камер, блоков LiDAR и радиолокационных датчиков, собирая данные из окружающей среды вокруг автомобиля. В портфель Cadence входят высокопроизводительные ЦСП, которые поддерживают интенсивную передачу данных для таких приложений, как адаптивный круиз-контроль, экстренное торможение, слияние датчиков и V2V-связь.
- Выделенные DSP для поддержки звука, голоса и речи всегда поддерживают возможности голосового запуска и автомобильные звуковые системы, включая активное оборудование для управления шумом
- Компьютерное зрение и изображения DSP обрабатывают данные из многих камер автомобиля, заполняя визуальные дисплеи со значимой информацией для водителя. Новейшее предложение в этой строке было разработано для обеспечения производительности с множественным накоплением (MAC), которая имеет решающее значение для приложений CNN, наряду с низким потреблением энергии и сжатием данных y.
Соответствие стандартам автомобильного интерфейса
Последняя итерация функционального стандарта безопасности ISO 26262 включает главу, которая определяет требования к IP. От этапа потребности продукта до окончательного выпуска ИС Cadence следует за формальными потоками качества и контрольно-пропускными пунктами для обеспечения качества дизайна. Портфолио Cadence включает в себя широкий спектр системных, интерфейсных и IP-адресов памяти, что облегчает разработку приложений ADAS, в том числе:
- Ведущий в отрасли IP-контроллер DDR4 / LPDDR4 и PHY
- ISO 26262-ready IP для автомобильного Ethernet-контроллера MAC
- IP для MIPI-камеры / контроллера дисплея / PHY
- IP для контроллера PCI Express (PCIe) и PHY
Кроме того, проверка IP-адресов Cadence может подтвердить соответствие стандартным спецификациям интерфейса, таким как CAN, LIN, Ethernet, DDR4, Flash, USB и еще десятки.
Соответствие функциональным требованиям безопасности
Cadence, которая уже более 25 лет работает над технологиями моделирования отказов, предлагает инструменты, которые автоматизируют процесс соблюдения требований к функциональной безопасности. Среда функциональной проверки снижает эффективность сертификации ISO 26262 до 50% за счет автоматизации устранения сбоев и анализа результатов для проектирования IP, SoC и систем. Решение удовлетворяет требованиям к проверке, проверке безопасности и требованиям уровня доверия (TCL) ISO 26262. Например, вы можете использовать инструменты для ввода ошибки в подсистему памяти ADAS SoC, чтобы определить, есть ли какие-либо проблемы в вашем программного обеспечения, или может ли механизм безопасности, такой как коррекция кода ошибки (ECC), обнаружить и устранить неисправность.
Цифровой дизайн и инструменты внедрения Cadence обеспечивают функциональную безопасность и высоконадежную конструкцию, определяя безопасные острова, которые привязаны к размещению, маршрутизации и многорежут через вставку. В процессорах Tensilica такие функции, как защита памяти / данных, управление отказами и изоляция задач, детерминированная работа и документация, поддерживают функциональные требования безопасности.
Резюме
В августе 2016 года Сингапур представил первые в мире самоходные такси. Управляемый автозагрузкой программного обеспечения, небольшой флот включает в себя шесть автомобилей, которые выбирают представителей общественности, могут бесплатно пользоваться через свои смартфоны. В настоящее время аттракционы ограничены бизнес-и жилым районом площадью 2, 5 квадратных метра. Стартап, nuTonomy, имеет цель иметь полностью самоходный флот, доступный в стране в 2018 году.
В тот день, когда города управляют флотом самоходных транспортных средств, с целью сокращения числа несчастных случаев, сокращения трафика и даже смягчения проблем с парковкой, быстро приходят в себя. Поскольку жизнь поставлена на карту, обеспечение безопасности и надежности автомобильных систем имеет решающее значение. Это требует не что иное, как целостный подход к разработке, учитывающий всю систему и каждый компонент внутри, следя за тем, чтобы каждая часть функционировала по назначению и с ее аналогами.
Дальнейшая информация
Вы можете узнать больше об IP-решениях для автомобильных дизайнов на Cadence.com.
Отраслевые статьи - это форма контента, которая позволяет отраслевым партнерам делиться полезными новостями, сообщениями и технологиями с читателями All About Circuits таким образом, что редакционный контент не очень подходит. Все отраслевые статьи подчиняются строгим редакционным правилам с целью предоставления читателям полезных новостей, технических знаний или историй. Точки зрения и мнения, выраженные в отраслевых статьях, являются точками партнера, а не обязательно для All About Circuits или его авторов.