Renesas / HELLA Aglaia présente sa solution ADAS extensible

Renesas Electronics et HELLA Aglaia ont annoncé une solution de caméra frontale évolutive et évolutive pour les systèmes avancés d'assistance au conducteur (ADAS) et de pilotage automatique.La nouvelle solution d'objectif pour caméras frontales automobiles combine le soutien de Renesas pour les nouveaux véhicules Programme d'évaluation des voitures neuves (NCAP) doté d'une reconnaissance d'image haute performance et à faible consommation SoC - R-Car V3M et la nouvelle norme internationale HELLA Aglaia Field Proven et SAE J3016 Level 2 Le logiciel (partiellement automatisé) et le logiciel de caméra de niveau 3 (Automatisation conditionnelle) sont évolutifs, ce qui permet aux concepteurs de systèmes de concevoir une large gamme d'objectifs frontaux prenant en charge les applications NCAP de niveau 3.

Strategy Analytics Pilote automatique Ian Riches, directeur des services de l'automobile, ce projet commun conduira le développement du marché de la caméra avant, car le capteur visuel devrait devenir les prochaines années, la demande principale de NCAP. Marché de la caméra avant au cours des cinq prochaines années dépassera 2 millions d'unités En raison de la popularisation rapide des fonctions de sécurité NCAP telles que l'arrêt d'urgence automatique, l'avertissement de sortie de voie et la reconnaissance des panneaux de signalisation.

Jean-François Chouteau, vice-président du centre mondial ADAS Renesas a déclaré la société a décidé de HELLA Aglaia vérifié par la plate-forme logicielle de la caméra réelle avec une autonomie Renesas à combiner. Cette nouvelle solution permettra aux clients de réduire le risque et d'accélérer les délais de commercialisation Premise, le point de vente unique pour leur application pour réaliser leurs produits (USP).

Le SoC V3M R-Car de Renesas intègre une variété d'accélérateurs, notamment le moteur multi-usage (IMP) et le moteur de vision par ordinateur (CVE), pour implémenter une plateforme de vision informatique innovante et efficace permettant au R-Car V3M d'exécuter des objets Réseaux de neurones convolutionnels requis pour la classification, et algorithmes qui traitent des choses telles que le flux optique et la détection d'objets.

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