自動駕駛(AD)和高級駕駛輔助系統(ADAS)依靠對車身周圍環境的準確感知來保證駕駛安全。世界各地的汽車制造商已經開始使用先進的傳感器和算法來增強車輛對周圍環境的感知，并將駕駛安全性提高到一個新的水平。10月18日消息，邊緣傳感器處理領域的市場領導者TERAKI近日發布了最新的雷達探測軟件，該軟件集成在英飛凌科技有限公司(FSE代碼:IFX/OTCQX代碼:IFNNY)符合ASIL-D安全級別要求的AURIX TC4x微控制器中，能夠以更高的精度和更少的計算量準確識別靜態和運動物體。
英飛凌科技汽車微控制器產品營銷總監Marco Cassol表示:“經過迭代的產品升級，汽車雷達系統的性能實現了飛躍。其中，邊緣人工智能處理是幫助我們提高雷達性能的創新技術之一。TERAKI獨特的雷達算法應用于英飛凌新的并行處理單元(PPU)，使英飛凌的AURIX TC4x微控制器能夠促進新一代雷達的性能提升。”TERAKI的首席執行官丹尼爾·理查德(Daniel Richart)表示:“通過改進算法，我們取得了事半功倍的效果。我們的解決方案可以用最少的數據計算負載，利用雷達信號準確檢測并正確分類接收區域的靜態和移動物體，從而為ad和ADAS應用提供必要的信息，實現態勢感知和決策控制。我們的最終目標是通過減少推理時間和減少資源有限的設備所需的處理能力來確保證書邊緣的安全性。”隨著雷達成為業界高性價比的標準信號處理技術，迫切需要突破這種傳感器技術的局限性。比如各種干擾會嚴重降低雷達的探測性能，導致雷達無法在復雜環境下探測多個目標，多目標探測也需要更高的數據處理能力。此外，為了準確地檢測和分類靜態和移動物體，需要增加每幀中的數據點，并提供小于1度的角度分辨率，以實現更高的雷達測量精度。
TERAKI的機器學習(ML)算法將通過處理原始數據和減少干擾因素來解決這一挑戰。同時將雷達捕捉到的信息作為認知功能進行分析，在復雜環境下準確識別目標物體、點云障礙物等干擾因素，降低邊緣的數據處理負荷。與CFAR等其他雷達處理技術相比，TERAKI的ML檢測增加了單個物體上的數據點，可以減少誤報，提高安全性。TERAKI的機器學習算法被集成到英飛凌的AURIX TC4x微控制器中，在第一次快速傅立葉變換(FFT)后減少雷達信號，在相同RAM/fps條件下可以將丟失誤碼率降低到原來誤碼率的1/25。與恒虛警算法相比，該算法的分類精度可提高20%，有效檢測率可提高15%以上。TERAKI將利用最新的雷達檢測軟件，改進edge設備的芯片組架構，以確保AURIX TC4x微控制器的實時處理能力，將數據采樣的比特率從原來的8或32位降低到4或5位，并在不影響F1分數的情況下降低計算要求，從而將所需的內存減少到1/2。自動駕駛(AD)和高級駕駛輔助系統(ADAS)依靠對車身周圍環境的準確感知來保證駕駛安全。世界各地的汽車制造商已經開始使用先進的傳感器和算法來增強車輛對周圍環境的感知，并將駕駛安全性提高到一個新的水平。10月18日消息，邊緣傳感器處理領域的市場領導者TERAKI近日發布了最新的雷達檢測軟件，該軟件集成在英飛凌科技有限公司(FSE代碼:IFX/OTCQX代碼:IFNNY)符合ASIL-D安全級別要求的AURIX TC4x微控制器中，能夠以更高的精度和……ss計算負載。
英飛凌科技汽車微控制器產品營銷總監Marco Cassol表示:“經過迭代的產品升級，汽車雷達系統的性能實現了飛躍。其中，邊緣人工智能處理是幫助我們提高雷達性能的創新技術之一。TERAKI獨特的雷達算法應用于英飛凌新的并行處理單元(PPU)，使英飛凌的AURIX TC4x微控制器能夠促進新一代雷達的性能提升。”TERAKI的首席執行官丹尼爾·理查德(Daniel Richart)表示:“通過改進算法，我們取得了事半功倍的效果。我們的解決方案可以用最少的數據計算負載，利用雷達信號準確檢測并正確分類接收區域的靜態和移動物體，從而為ad和ADAS應用提供必要的信息，實現態勢感知和決策控制。我們的最終目標是通過減少推理時間和減少資源有限的設備所需的處理能力來確保證書邊緣的安全性。”隨著雷達成為業界高性價比的標準信號處理技術，迫切需要突破這種傳感器技術的局限性。比如各種干擾會嚴重降低雷達的探測性能，導致雷達無法在復雜環境下探測多個目標，多目標探測也需要更高的數據處理能力。此外，為了準確地檢測和分類靜態和移動物體，需要增加每幀中的數據點，并提供小于1度的角度分辨率，以實現更高的雷達測量精度。
TERAKI的機器學習(ML)算法將通過處理原始數據和減少干擾因素來解決這一挑戰。同時將雷達捕捉到的信息作為認知功能進行分析，在復雜環境下準確識別目標物體、點云障礙物等干擾因素，降低邊緣的數據處理負荷。與CFAR等其他雷達處理技術相比，TERAKI的ML檢測增加了單個物體上的數據點，可以減少誤報，提高安全性。TERAKI的機器學習算法被集成到英飛凌的AURIX TC4x微控制器中，在第一次快速傅立葉變換(FFT)后減少雷達信號，在相同RAM/fps條件下可以將丟失誤碼率降低到原來誤碼率的1/25。與恒虛警算法相比，該算法的分類精度可提高20%，有效檢測率可提高15%以上。TERAKI將利用最新的雷達檢測軟件，改進edge設備的芯片組架構，以確保AURIX TC4x微控制器的實時處理能力，將數據采樣的比特率從原來的8或32位降低到4或5位，并在不影響F1分數的情況下降低計算要求，從而將所需的內存減少到1/2。
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10月19日，遠景動力宣布同寶馬集團達成長期合作：遠景動力將為寶馬新一代車型提供下一代鋰離子電芯，使用在美國斯帕坦堡工廠將生產的下一代電動車型上。
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