瑞薩和Fixstars合作開發(fā)用于R-Car SoC的AD和ADAS AI最佳化軟件工具
瑞薩電子和Fixstars公司宣布聯(lián)合開發(fā)一套用于R-Car SoC的工具軟件,以優(yōu)化并快速模擬用于自動駕駛(AD)系統(tǒng)和先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的軟件。這些工具軟件可以在軟件開發(fā)初期即充分利用R-Car的效能優(yōu)勢,快速開發(fā)具有高精度物件識別的網(wǎng)絡(luò)模型,可以減少開發(fā)后期的重工,有助于縮短開發(fā)周期。
瑞薩車用軟件開發(fā)部副總裁Hirofumi Kawaguchi表示,瑞薩持續(xù)創(chuàng)造整合式開發(fā)環(huán)境,為客戶提供軟件優(yōu)先的開發(fā)方式。透過支持為R-Car量身定制的深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā),幫助客戶建構(gòu)AD和ADAS解決方案,以縮短上市時間和開發(fā)成本。
FixstarsCEOSatoshi Miki表示,GENESIS for R-Car是與瑞薩共同建構(gòu)的云端評估環(huán)境,使工程師得以在開發(fā)前進行元件的評估和選擇,且已經(jīng)有許多客戶開始使用。我們將持續(xù)開發(fā)新技術(shù)來加速機器學(xué)習(xí)操作(MLOps),以用于維護最新版的車用應(yīng)用軟件。
目前AD和ADAS應(yīng)用采用深度學(xué)習(xí)來實現(xiàn)高精度的物件識別。深度學(xué)習(xí)的推論過程需要大量的數(shù)據(jù)運算和存儲器空間。而實際車用產(chǎn)品的模型和可執(zhí)行程序必須針對車用SoC進行優(yōu)化,因為使用有限的運算單元和存儲器空間進行實時處理是一項非常有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。此外,也需要加快從軟件評估到驗證的流程,并且需要持續(xù)更新應(yīng)用程序以提高準確性和效能。
瑞薩和Fixstars將持續(xù)在「Automotive SW Platform Lab」上開發(fā)深度學(xué)習(xí)軟件,并建構(gòu)執(zhí)行環(huán)境,透過不斷更新網(wǎng)絡(luò)模型來維持和提高識別精度和效能。
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