盖世轿车讯 据外媒报导,弗劳恩霍夫集成电路研究所正与KI-FLEX项目的合作同伴联合开发软件可编程和重构的硬件渠道,运用AI办法处理传感器数据,协助丈量车辆方位并确认车辆环境,保证无人驾驭的安全性和牢靠性。
无人驾驭需求对车载激光传感器、摄像头和雷达传感器的数据进行快速、牢靠的处理与交融,以使车辆继续获取实践交通状况的精确图画,然后确认自身在环境中的方位,并在不同的驾驭情况下做出正确决议计划。
处理这些数据非常复杂,需求AI办法保证路途安全。为此,KI-FLEX项目致力于开发强壮的硬件渠道和相关软件结构,其用于传感器信号处理和传感器数据交融的算法首要依据神经网络,可以确认车辆的精确方位和环境。
单个传感器的相关性和可用性取决于交通状况、气候和光照条件。为此,该渠道被规划成软件可编程和重构硬件,其传感器评价算法可以精确的通过不断改变的驾驭条件进行切换,使车辆在单个传感器损坏或毛病时,依然可以灵敏呼应。
此外,该项目组将开发适宜的办法和东西,保证所用AI算法及其交互的功用安全,即便算法在车辆行进过程中进行了重组。该硬件渠道的核算资源会依据负载,进行动态分配,以便有用履行一切算法和重组。
该渠道是神经形状硬件范畴的一项新开展,其功用受人类大脑启示,通过专门规划和优化,以有用运用神经网络。该项目还考虑到,尽管轿车行业的产品周期较长,但AI算法正在迅速开展。因而,项目同伴正致力于开发硬件渠道,可以快速、轻松地习惯机器学习范畴的新软件和硬件需求。
为此,研究人员运用可灵敏编程的多核深度学习加速器,其方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)比较,此种ASIC有助于削减相关本钱和功耗。总而言之,该项目在推进无人驾驭开展方面发挥着及其重要的效果。