智能模式:mfc500多功能摄像头

底盘与安全公司新开发的模块化摄像平台显示了人工智能在当今的驾驶辅助系统中已经发挥了多大的作用,以及在未来10年可能实现的功能。

MFC500是模块化的、可扩展的,可以根据客户的任何要求进行定制。从单摄像头作为速度和车道保持辅助到全方位视野和带多个摄像头的自动驾驶系统没有基于人工智能和深度机器学习系统的技术,未来什么都不会起作用——在汽车行业已经没有两种观点了。最近在布达佩斯开设了深度机器学习能力中心,底盘与安全部ADAS对此进行了考虑。第一款专为深度机器学习系统设计的ADAS产品现在可以批量生产了,例如,新的,模块化设计的MFC500多功能摄像头。

“首先,当然,我们的第五代相机平台是对其前身进行了相当大的扩展和改进。Sascha SemmlerBU项目管理摄像头负责人。MFC500是模块化的、可扩展的,可以根据客户的任何要求进行定制。从单摄像头作为一种速度和车道保持辅助,到全方位视野和多个摄像头的自动驾驶系统。Semmler补充说:“从定义上讲,它是为那些在5到10年内对数据处理提出巨大要求的应用而设计的。”“这个平台的设计使我们能够集成比以前更强大的中央计算机,它可以处理更先进的姿势和手势控制或自动驾驶算法,比如说。”


第七感辅助系统

博士。Sascha Semmler事业部项目管理摄像机主管为了确保这一点,该相机必须满足比以前的版本更高的环境识别要求。该系统不仅要识别路上的静态障碍物或移动物体,然后向驾驶员发出警告,刹车指令或车道修正。相反,系统必须了解现场情况,惊喜的第七种感觉,危险的情况,”塞姆勒解释说。经典的例子:如果一个球滚到街上,一个孩子肯定会跟着它。为了对这种情况作出反应,未来的援助系统必须能够形成背景并得出结论。然而,这样复杂的场景再也无法用可管理的软件代码进行编程和映射。

相反,我们一般工作,换句话说,我们创建的图像和视频中的道路,斑马线,车辆和障碍物都有标示。另一方面,我们创造了车辆在紧急情况下可以转向的区域:免费车道,硬路肩,绿色区域,”他说。“我们教系统使用神经网络做出充分的反应。它们的条件是在不同的信息之间建立联系,系统学习进行必要的后续行动——安全转向或制动,比如说。”


计算机性能倍增

由于芯片性能的爆炸式增长,这项技术现在可以实现了。Semmler表示。几年来,芯片行业一直在支持和推动高性能计算机的发展,而高性能计算机正是其中的一个开启者。中央计算机的成功发展也将结束控制单元在车辆上广泛应用的扩散。“在过去几十年里,控制单元的数量持续增长,现在,合并将随之而来。

集中式计算机也将比传统的ECU更有效地利用辅助系统的计算能力,他说:“在高速公路上停车不需要计算,但是在城市里,车辆不必看几百米的前方。因此,可以根据各自的驾驶情况使用其所有资源。这是人类天生就会做的。


按快速失败原则发展

塞姆勒说,这种情况很快就会变成现实。这也适用于工作方法的开发, 未来几年可以有效的扩展和完善相机平台。“在象牙塔中发展,生成数以百万计的需求和规范,在某个时刻,呈现一个完成的,绝对成熟的产品——这不是开发软件支持的功能的方式,”Semmler解释说。相反,我们必须遵循“快速失败”的原则:先处理困难的情况,必要时尽早重新开始,尽可能多的尝试。这是大自然教给我们的渐进式方法。塞姆勒指出集约化有多重要,跨业务部门或部门合作是为了进一步发展MFC500:“除了布达佩斯的新人工智能中心,我们正与C&S高级工程部的同事密切合作,汽车科技及其人工智能中心,仅举几个例子。因为对于良好的神经网络和连接良好的车辆,我们需要有良好关系的团队和人员,这是我们取得成功的最终关键。”

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