瑞萨电子推出用于加速ADAS和AD开发的ASIL D级片上系统R-Car V3U

发布时间:2020-12-17 阅读量:692 来源: 发布人: lina

瑞萨电子推出用于加速ADAS和AD开发的ASIL D级片上系统R-Car V3U

具有60 TOPS深度学习性能、低功耗开放式可扩展平台, 适用于自动驾驶的中央处理ECU


全球半导体解决方案供应商瑞萨电子集团今日宣布,推出一款用于高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶系统(AD)的性能优异、ASIL-D级片上系统(SoC)——R-Car V3U。R-Car V3U针对深度学习处理能力提供突破性的60TOPS性能、低功耗和高达96,000 DMIPS的性能,可满足下一代自动驾驶汽车ADAS和AD架构对性能、安全性及可扩展性的需求。


该款SoC是针对ADAS和AD的Renesas autonomy的最新成员。该平台基于全新R-Car Gen 4架构,可提供从入门级NCAP应用到高级自动驾驶系统的可扩展性。R-Car V3U为瑞萨下一代高性能ADAS和AD产品奠定了基础。


瑞萨电子汽车数字产品营销事业部副总裁吉田直树表示:“我们非常高兴推出适用于下一代ADAS和AD车辆、倍受欢迎的R-Car SoC新一代产品。R-Car V3U延用了上一代产品R-Car V3M和R-Car V3H中ADAS与Level 2感知堆栈等开发资源,与Renesas autonomy平台一起使用,为实现基于单芯片的Level 3级别自动驾驶构建了一条平稳的迁移路径,可缩短开发周期并实现安全投产。”


先进SoC支持业界严苛的ASIL D级标准

自动驾驶系统要求功能安全性达到ASIL D级别——即ISO 26262道路车辆标准规定的最高、最严苛汽车安全等级。R-Car V3U SoC集成多种精密的安全机制,可对硬件的随机故障进行快速检测与响应。在SoC内的大多数信号处理可达到ASIL D级指标,同时降低设计复杂性和系统成本,使客户产品快速推向市场。


以低功耗实现深度学习技术

R-Car V3U提供高度灵活的DNN(深度神经网络)和AI机器学习功能。其灵活架构能够运行所有用于汽车障碍物检测与分类任务的最前沿神经网络,提供60 TOPS高性能的同时,实现低功耗及被动式散热。


R-Car V3U还提供多种可编程引擎,包括用于雷达处理的DSP,用于传统计算机视觉算法的多线程计算机视觉引擎,用于提升图像质量的图像信号处理以及用于密集光流、立体差异和物体分类等关键算法等的其它硬件加速器。


先进的嵌入式软件平台开发,适用于自动驾驶

瑞萨开放集成的开发环境,可帮助客户利用R-Car平台的内置硬件优势,以及低功耗特性和高可靠的实时软件,推动基于计算机视觉与深度学习解决方案的迅速上市。


用于异构多核硬件且易于使用的调试和调整工具可达成高效的软件开发,全面的示例应用及线上培训资源可使各级别的工程师快速启动其开发工作。符合功能安全和网络安全要求的编译器与代码生成器能够实现安全可靠的软件开发。


用户还可将R-Car V3U与瑞萨高性能、低功耗的RH850 MCU、集成式电源管理PMIC和功率器件相结合,配套ADAS和AD ECU所需的所有关键组件,从而更加高效地开发系统并加快上市速度。


供货信息

R-Car V3U SoC样品现已上市,并计划于2023年第二季度量产。更多信息,请访问:renesas.com/r-car-V3U。


注1:深度神经网络(DNN)是一种深度的前馈式人工神经网络,已成功运用于视觉图像分析,并越来越多地应用在汽车领域,如道路检测或目标分类等。


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