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除了传感器融合,少了算法设计自驾车也没戏

2017-04-26

为了实现自驾车愿景,传感器融合(Sensor Fusion)已成不可或缺的关键技术。 但除了传感器融合外,在芯片上实行的各种算法也必须进一步融合,才能让自驾车具备更多样化的感知及应变能力。 事实上,不只是车用芯片,未来大多数芯片的设计过程,都必须将算法融合列入设计考虑中。

新思科技(Synopsys)董事长暨共同实行长Aart de Geus表示,汽车产业不断朝向智能化精进,促使软硬件整合和算法融合技术受到更高重视。 例如,车对车(V2V)与车对各种对象(V2X)通讯与各式各样感测技术的出现,使得汽车产业复杂度不断提升,驱动将各种不同的算法融合在一起的需求。 而这种融合方式就如同汽车组件的感测融合(Sensor Fusion)技术一样,将所有不同的感知融合在一起。

Aart de Geus谈到,以新思科技而言,该企业提供许多IC设计与芯片系统的解决方案,但这些方案不能独立看待,而是要整合起来通盘探讨,才能形成新的平台概念,并且让此平台具备多样化功能与应变能力。

Aart de Geus说明,过去芯片设计的过程都是一个个独立实行的计划,但若在建构某件事情的过程中出现错误,而下一个阶段的计划若未能妥善解决,或设计者无从得知下一个阶段会如何进行,可能导致建构的方向错误。

有鉴于此,推动算法融合的动机,即是希翼不要个别看待这些不同的计划。 Aart de Geus表示,不同计划当中都包含许多不同的算法,设计者可以开始融合这些不同的算法,并进一步找寻两个算法之间共通的算法进行融合。 当然,这会造成更多物理化的编程,因为设计者必需要了解如何融合这两种或两种以上不同的计划。 但如果算法融合得宜,设计者可得到更多预测的结果,不过同时,芯片设计会更加困难,复杂度也会跟着提高,以及更难以控制。

Aart de Geus举例,在芯片设计过程中,第一阶段计划是使芯片可以测试,故须在芯片上面放更多线路,将芯片讯号从里面输出;下一个计划的目标是如何将芯片设计物理化,但不幸的是,芯片中夹杂许多不同的线路,使得芯片设计物理化更加困难。 因此,如果第一阶段的计划能预先得知下一个计划的问题,则设计方法就会有所不同。

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