Xilinx e Motovis oferecem solução completa de câmera dianteira automotiva

Como parte da iniciativa contínua da Xilinx para fornecer mais plataformas e soluções que os clientes podem usar fora da caixa e personalizar para seus requisitos, a Xilinx anunciou que está colaborando com a Motovis, uma desenvolvedora de algoritmos de inteligência artificial (AI) para visão computacional automotiva, para oferecer uma solução completa de hardware e software para sistemas de câmeras avançadas em veículos.

As duas empresas emparelharam a plataforma de sistema em chip (SoC) Zynq da Xilinx Automotive (XA) Zynq e a propriedade intelectual (IP) da rede neural convolucional (CNN) da Motovis para o mercado automotivo, para fornecer uma solução específica para sistemas de câmera frontal. percepção e controle do veículo. A solução de câmera avançada pode ser usada nas famílias XA Zynq SoC de 28nm e 16nm usando CNN IP da Motovis, combinando hardware otimizado e recursos de particionamento de software com motores específicos de CNN personalizáveis ​​que hospedam as redes de aprendizagem profunda da Motovis - resultando em uma oferta econômica em diferentes níveis de desempenho e faixas de preço.

A solução suporta resoluções de imagem de até oito megapixels. Pela primeira vez, OEMs e fornecedores Tier-1 podem agora colocar seus próprios algoritmos de recursos no topo da pilha de percepção da Motovis para diferenciar e preparar seus projetos para o futuro.

Os sistemas de câmera dianteira são um elemento crítico dos sistemas avançados de assistência ao motorista porque fornecem os recursos de detecção avançados necessários para funções críticas de segurança, incluindo assistência para manter a faixa (LKA), frenagem automática de emergência (AEB) e controle de cruzeiro adaptativo (ACC) . A solução, que já está disponível, suporta uma gama de parâmetros necessários para os requisitos do Programa Europeu de Avaliação de Novos Carros (NCAP) 2022, utilizando redes neurais convolucionais para obter uma combinação econômica de processamento de imagem de baixa latência, flexibilidade e escalabilidade.

As forças do mercado continuam a impulsionar a adoção de sistemas de câmeras avançadas para cumprir os mandatos do governo global e grupos de observação do consumidor, incluindo o Regulamento Geral de Segurança da Comissão Europeia, a Administração Nacional de Segurança no Trânsito Rodoviário e o NCAP. Todos os três emitiram mandatos formais ou forte orientação sobre as implementações das montadoras de LKA e AEB em novos veículos produzidos entre 2020-2025 e em diante.

Comentando sobre por que o emparelhamento de hardware e software das duas empresas é significativo, o analista Ian Riches disse:“Esta colaboração é um marco significativo para o mercado de câmeras avançadas, pois permitirá que os OEMs automotivos inovem com mais rapidez”. Riches, que é vice-presidente de prática automotiva global da Strategy Analytics, acrescentou:“O mercado de câmeras avançadas tem uma tremenda oportunidade de crescimento, onde prevemos um crescimento de volume de quase 20% ano a ano de 2020 a 2025. Juntos, Xilinx e Motovis estão entregando uma solução de hardware e software altamente otimizada que atenderá muito às necessidades dos OEMs automotivos, especialmente à medida que novos padrões surgem e os requisitos continuam a crescer ”.

Willard Tu, diretor sênior automotivo da Xilinx, disse:“Expandir nossa oferta XA [referindo-se a Xilinx Automotive] com uma solução abrangente para o mercado de câmeras dianteiras coloca uma solução de alto desempenho e custo otimizado nas mãos de nossos clientes. A experiência da Motovis em aprendizagem profunda incorporada e como eles otimizaram as redes neurais para lidar com os imensos desafios da percepção da câmera frontal nos coloca em uma posição única para ganhar participação no mercado, ao mesmo tempo em que acelera o tempo de lançamento de nossos clientes OEM ”.

O CEO da Motovis, Zhenghua Yu, acrescentou:“Estamos extremamente satisfeitos em revelar esta nova iniciativa com a Xilinx e em trazer ao mercado nossa solução de câmera frontal CNN. Os clientes que projetam sistemas habilitados com a funcionalidade AEB e LKA precisam de processamento de rede neural eficiente dentro de um SoC que lhes dê flexibilidade para implementar recursos futuros facilmente. Com as redes de aprendizagem profunda personalizáveis ​​da Motovis e a capacidade da plataforma Xilinx Zynq de hospedar mecanismos específicos da CNN que fornecem eficiência e otimização incomparáveis, estamos ajudando a preparar o design para o futuro para atender às necessidades do cliente ”.

Xilinx e Motovis vão falar no evento virtual Xilinx Adapt 2021 em 15 de setembro de 2021, que deve apresentar mais de 100 apresentações, fóruns, treinamentos de produtos e laboratórios da Xilinx, seus parceiros e clientes.