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Momenta与TI联合展示新一代前视感知产品

2020-01-08 23:18:55·  来源:MomentaAI  
 
1月7日,第54届国际消费电子展(简称CES)上,Momenta与跨国半导体设计与制造公司德州仪器(Texas Instruments, TI)联合展示了基于TI 最新 JacintoTDA4x平台设
1月7日,第54届国际消费电子展(简称CES)上,Momenta与跨国半导体设计与制造公司德州仪器(Texas Instruments, TI)联合展示了基于TI 最新 Jacinto ™ TDA4x平台设计的新一代前视感知产品 (Front Camera Perception Product) ,助力车厂满足包括欧盟2022/2024(Euro NCAP)在内的新车安全评级要求。

Momenta目前正在研发新一代智能驾驶解决方案,以满足日益增长的舒适和安全驾驶需求。该方案基于TI全新设计的Jacinto ™ TDA4x产品家族,今日亮相CES的前视感知产品便是基于TDA4x开发的成果之一。Momenta业界领先的前视感知算法和高精度定位算法,结合TI用于ADAS应用的高性能Jacinto ™ TDA4x处理器,及广角高像素摄像头,能够有效应对远距离物体识别及各种复杂场景下的物体检测。

Momenta基于深度学习的算法充分利用了TDA4x SoC上的DSP核心和加速器进行神经网络处理,旨在实现市场领先的算力和功耗的效率——每瓦特10万亿次运算(10 TOPS/W)——基于Jacinto TDA4x架构的Momenta算法提供了一系列图像预处理和后处理,从而简化了神经网络的计算负荷。将TDA4x SoC架构与Momenta的算法结合使用时,客户可以花费更少功耗即可更快、更精确地对前置摄像头感知进行检测和识别。对于驾驶员来说,这意味着可获得比先前更自信、更舒适的辅助驾驶体验。

Momenta基于深度学习的前视感知算法,具有业界领先的物体检测及分类能力,可在各种恶劣场景下实现高精度检测及识别功能:

可精确识别各种类型和颜色的车道线,识别曲率半径可达50米;

除识别各种朝向及类型车辆(包括中国特色异形车)之外,对于部分遮挡、前方极度靠近或突然出现的车辆也具有良好的识别能力;

为了进一步提升公共交通安全性,保护弱势道路使用者(VRU),下一代前视感知算法针对VRU的检测进行优化,可以准确识别追踪被遮挡或突然出现的行人、各种类型的自行车及电动车,实现更加智能的VRU检测。

在同一个芯片和单目摄像头上,Momenta前视感知产品通过使用低成本的可量产GPS和IMU,能够同时实现10cm级别的高精度定位,以及高精度地图的建图更新 。Momenta 通过前视感知算法自动提取地图语义信息(交通标志、车道线、人行横道、交通灯、道路标识等),并通过多传感器融合的算法实现高精度轨迹解算。感知结果和轨迹信息实时上传到云端,云端对附近车辆的类似数据进行融合提高地图精度,从而实现低成本的建图和更新。

高精度定位与高精度地图技术的结合,可为无人驾驶提供精确的时空基准信息,增强安全冗余、提升ADAS功能体验,帮助客户打造高性能、低成本、更具市场竞争力的产品。

随着自动驾驶向量产化推进,对产品可靠性及安全性要求也显著提高。Momenta提出了一个重要的方法论:闭环自动化,即数据、数据驱动的算法及两者之间的迭代闭环。通过海量道路数据和数据驱动算法的持续迭代反馈,不断提升自动驾驶能力,解决规模化落地所必须面对的长尾问题。

Momenta拥有每年超过20亿公里的海量道路数据采集能力,匹配Momenta深度学习算法,可迭代出来更好的视觉感知、高精度定位技术,并可适应不同的分辨率和光学参数的摄像头及处理芯片。这些技术会不断更新部署到众包车队的实际运行中,通过闭环自动化系统自动收集有价值的训练数据,极大提升算法迭代速度,让系统快速适应更多路况、天气及光照条件,高效覆盖长尾场景。

TI Jacinto™处理器产品线总经理Curt Moore:
“Momenta开发了一种独特的方法,可基于大量实时采集的数据持续改进其学习算法,这可对ADAS应用产生影响。我们的Jacinto TDA4x SoC搭配如Momenta的深度学习算法,可为客户提供更高效、更精准的深度学习应用。”

Momenta CEO曹旭东:

“安全、高效的前视感知产品对于ADAS而言至关重要,借助TI TDA4x强大的性能,完整的软件产品及精心设计的工具链,我们能够快速部署和迭代前视感知算法、高精度定位,高精度地图建图以更新算法,实现复杂场景下高精度、可信赖的交通检测及识别功能。未来我们也期待与TI共同携手,推出覆盖更多场景的智能驾驶解决方案。”

通过将深度学习技术与高性能的可量产传感器及处理器进行结合,Momenta将不断完善视觉感知、高精度定位,高精度建图等核心技术的工程化及产品化,加速推动ADAS产业发展进程。 
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