Xilinx y Motovis ofrecen una solución completa de cámara delantera automotriz

Como parte de la iniciativa en curso de Xilinx para proporcionar más plataformas y soluciones que los clientes puedan usar de inmediato y personalizar según sus requisitos, Xilinx ha anunciado que está colaborando con Motovis, un desarrollador de algoritmos de inteligencia artificial (AI) para visión por computadora automotriz. para ofrecer una solución completa de hardware y software para sistemas de cámaras delanteras en vehículos.

Las dos empresas han emparejado la plataforma de sistema en chip (SoC) Zynq de Xilinx Automotive (XA) y la propiedad intelectual (IP) de la red neuronal convolucional (CNN) de Motovis para el mercado de la automoción, para proporcionar una solución específica para los sistemas de cámara frontal. percepción y control del vehículo. La solución de cámara frontal se escala en las familias de SoC XA Zynq de 28nm y 16nm utilizando la IP CNN de Motovis, combinando capacidades optimizadas de partición de hardware y software con motores específicos de CNN personalizables que alojan las redes de aprendizaje profundo de Motovis, lo que da como resultado una oferta rentable en diferentes niveles de rendimiento y puntos de precio.

La solución admite resoluciones de imagen de hasta ocho megapíxeles. Por primera vez, los fabricantes de equipos originales y los proveedores de nivel 1 ahora pueden colocar sus propios algoritmos de funciones en la parte superior de la pila de percepción de Motovis para diferenciar y preparar sus diseños para el futuro.

Los sistemas de cámara delantera son un elemento crítico de los sistemas avanzados de asistencia al conductor porque brindan las capacidades de detección avanzadas necesarias para las funciones críticas de seguridad, incluida la asistencia para mantenerse en el carril (LKA), el frenado automático de emergencia (AEB) y el control de crucero adaptativo (ACC) . La solución, que ya está disponible, admite una variedad de parámetros necesarios para los requisitos del Programa Europeo de Evaluación de Automóviles Nuevos (NCAP) 2022 mediante la utilización de redes neuronales convolucionales para lograr una combinación rentable de procesamiento de imágenes de baja latencia, flexibilidad y escalabilidad.

Las fuerzas del mercado continúan impulsando la adopción de sistemas de cámaras delanteras para adherirse a los mandatos del gobierno global y los grupos de vigilancia del consumidor, incluido el Reglamento de seguridad general de la Comisión Europea, la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en las Carreteras y el NCAP. Los tres han emitido mandatos formales o directrices sólidas con respecto a las implementaciones de LKA y AEB por parte de los fabricantes de automóviles en vehículos nuevos producidos entre 2020-2025 en adelante.

Al comentar sobre por qué la combinación de hardware y software de las dos empresas es importante, el analista Ian Riches dijo:"Esta colaboración es un hito importante para el mercado de cámaras avanzadas, ya que permitirá a los fabricantes de equipos originales del automóvil innovar más rápido". Riches, quien es vicepresidente de práctica automotriz global en Strategy Analytics, agregó:“El mercado de las cámaras delanteras tiene una tremenda oportunidad de crecimiento, donde anticipamos un crecimiento de volumen interanual de casi el 20 por ciento entre 2020 y 2025. Juntos, Xilinx y Motovis están entregando una solución de hardware y software altamente optimizada que satisfará en gran medida las necesidades de los fabricantes de equipos originales (OEM) de automóviles, especialmente a medida que surgen nuevos estándares y los requisitos continúan creciendo ”.

Willard Tu, director senior de automoción de Xilinx, dijo:“La expansión de nuestra oferta de XA [refiriéndose a Xilinx Automotive] con una solución integral para el mercado de cámaras avanzadas pone en manos de nuestros clientes una solución de alto rendimiento y de costo optimizado. La experiencia de Motovis en aprendizaje profundo integrado y cómo han optimizado las redes neuronales para manejar los inmensos desafíos de la percepción de la cámara hacia adelante nos coloca a ambos en una posición única para ganar participación de mercado, todo mientras acelera el tiempo de comercialización de nuestros clientes OEM ".

El CEO de Motovis, Zhenghua Yu, agregó:“Estamos muy contentos de presentar esta nueva iniciativa con Xilinx y de llevar al mercado nuestra solución de cámara frontal CNN. Los clientes que diseñan sistemas habilitados con la funcionalidad AEB y LKA necesitan un procesamiento de red neuronal eficiente dentro de un SoC que les brinde flexibilidad para implementar funciones futuras fácilmente. Con las redes de aprendizaje profundo personalizables de Motovis y la capacidad de la plataforma Xilinx Zynq para alojar motores específicos de CNN que brindan una eficiencia y optimización inigualables, estamos ayudando a preparar el diseño para el futuro para satisfacer las necesidades del cliente ".

Xilinx y Motovis hablarán en el evento virtual Xilinx Adapt 2021 el 15 de septiembre de 2021, que se espera que incluya más de 100 presentaciones, foros, capacitaciones de productos y laboratorios de Xilinx, sus socios y clientes.