新しいテクノロジーの進歩を追求する CPU と GPU の発表の洪水の中で、別の種類のプラットフォームである DSP を見失いがちです。 デジタル シグナル プロセッサは、かつては特殊なアプリケーション向けのニッチなプラットフォームでしたが、現在、いくつかの最もホットなテクノロジの先頭に立っています。 信号処理における彼らの強みは、これらの技術を機能させるための鍵となっているからです. レーダー画像はその良い例です。
4Dイメージング
自動車アプリケーションでは、視覚的イメージングと物体検出について誰もが知っています。 クールなものですが、いくつかの重要な欠点があります。 まず、視界の良い条件でのみうまく機能し、夜間や悪天候ではうまく機能しません. 第二に、それは主に 2 次元であり、相対速度や距離の感覚すらありません。 物体を検出しますが、その物体は近くにありますか、それとも遠くにありますか? それは静止していますか、それともあなたに向かって急速に動いていますか?
LIDAR は、補完的な 4D 検出方法 (3 つの空間次元と速度) として多くの報道を受けています。 これは悪天候でも機能し、相対速度を提供します。 同じく速度を感知できるレーダーは、依然として有用ではあるが粗雑な技術と見なされていました。 「車の前や後ろから何かが急接近しているが、それだけだった。
レーダーがイメージングまでステップアップ
しかしその後、レーダー設計者は独自の 4D オプションに意欲的に取り組み、現在では 2D 平面での距離と方向、相対速度、および垂直情報も感知できるようになりました (高架下に収まるか?) 設計は、最大 200 個のアンテナのアレイから始まります。レーダー信号を送受信できます。 これらは依然として広いビームであり、ビームフォーミングとして知られる技術によって結合され、高精度 (<1o）。 これは、5G で使用されているのと同じ MIMO 技術です。
ノイズ フィルタリングと補正の後、このデータは 4D ポイント クラウドに集約されます。これは、LIDAR アプローチと同様に、オブジェクト検出、センサー フュージョン、およびその他の操作をそのデータに対して実行できます。 スマート センシングへのトレンドに従い、レーダー イメージングは現在、この分析のほとんどをセンサーで行って、自動車ネットワークのレイテンシと通信オーバーヘッドを回避しています。 このセンシングは安全の中心となるため、計算は高速である必要がありますが、消費電力も経済的でなければなりません。
DSP – レーダー イメージングの適切なソリューション
ビームフォーミングから始めます。 これは究極の信号処理アプリケーションであり、複数の広い解像度の反射から細かい解像度の信号を取り出します。 結局のところ、アナログ信号を扱っているため、浮動小数点または固定小数点の解析が必要です。 レーダーが複雑な変調を使用している場合は、複雑な信号。 そして大規模な並列処理、最大 200 のアンテナからの入力の処理。 このタスクは、CPU や GPU の能力をはるかに超えていますが、DSP の強みを直接利用できます。
他のプラットフォームは、点群の構築と推論を処理できます。 しかし、これらの機能を非常にうまく処理できる DSP を既に使用している場合、なぜ切り替える必要があるのでしょうか。 コンポーネントを追加すると、部品表とコストが増加し、遅延と電力が増加し、信頼性が低下します。 DSP は、機械学習アプリケーションですでに広く使用されており、すべての一般的な ML ネットワークへの確立されたインターフェイスを備えています。
これは、Tensilica ConnX 110 および 120 IP のようなプラットフォームを詳しく調べる必要があることを示唆しています。 これらのコンパクトな低エネルギー プラットフォームは、すでに普及している BBE32EP および BBE16EP プラットフォームを改良し、レーダー、ライダー、および通信用の実績のある製品ラインに追加されます。 NXP などの企業とのレーダー イメージングの実績と、複雑なデータの処理における差別化された強みを持つテンシリカは、この分野で強力な競争相手のように見えます。
ConnX 製品ファミリーについて詳しく知ることができます こちら, こちら & こちら.
この投稿を共有する：
