自动驾驶和 ADAS 细分市场正在经历蜕变,大大促进了对计算和传感功能的复杂需求。为了在竞争激烈的环境中保持领先优势,汽车系统设计工程师必须设计出最合适的计算架构。FPGA 具有其他芯片无法比拟的独特优势,是满足自动驾驶行业不断变化的要求的最佳选择。

支持自动汽车过程中面临的主要挑战

性能和效率 支持高级特性和不断增加的处理要求,同时保持低功耗
实时处理 实时支持数据处理和决策制定
安全性 抵御网络攻击,确保汽车功能安全

主要自动汽车应用

I/O 总线和传感器收集

随着驾驶自动化级别从 ADAS L1 演进至全自动 L5,所需的传感器数量和传感器数据处理需求将呈指数级增长。增加传感器数量,帮助对周围环境实现全面的 3D 感知,以达到安全和便利双重目的,此外,采用分辨率、像素深度和帧速率更高的图像传感器要求使用多个通信接口和较高的数据带宽。

英特尔® FPGA 可提供理想的解决方法,满足系统对灵活 IO 和高数据速率的要求。FPGA 可收集多个传感器(接口类型、数据速率等各不相同)的数据,并将它们转化成统一格式(比如 MIPI CSI-2)以输出至个计算要素,并进一步传输至 AD 系统。

激光雷达

对 AD 应用来说,激光雷达传感器单元无处不在。从边缘的激光雷达传感器中的基础信号处理,到融合和机器学习等高级特性,各种不同的架构都可在激光雷达单元中实施。英特尔® FPGA 可提供出色的灵活性和可扩展性,帮助解决信号处理、数据融合以及复杂的并行处理任务,从而满足这类应用的要求。

安全网关

FPGA 非常适合用来支持基础功能的加密服务,比如验证和比较精密的系统层安全实施。FPGA 可管理自动驾驶系统的安全数据处理策略,它们可进行重新配置以适应不断变化的要求。

如欲构建您自己的安全功能,可充分利用 FPGA 的最新特性,包括安全启动、安全密钥存储、加密加速、安全锁、唯一设备 ID、安全调试,以及物理篡改检测与防护。