Open Light Solutions는 Renesas의 Renesas 자율 플랫폼을 확장하여 CES 2018 (North Central Hall, C-5, French Motor Pavilion)의 Dibotics 부스에서 전시 될 예정입니다.
오늘날의 광학 프로세싱, 고성능 프로세싱 플랫폼과 고급 임베디드 소프트웨어를 결합해야하는 필요성. Renesas의 고성능 이미지 처리 기능과 자동차 R-Car SoC 및 Dibotics 3D SLAM의 저전력 특성을 결합하여 (동시 로컬라이제이션 및 매핑, 동시 위치 인식 및 이미징) 기술을 통해 두 회사는 SLAM on Chip (Note 1) 솔루션을 공동으로 제공합니다.
SLAM on Chip은 이전에 고성능 PC에서만 구현해야했던 단일 SoC에서 3D SLAM 처리를 가능하게하여 가벼운 데이터로도 3D 이미지를 구현할 수있게 해주 었으며, 관성 측정 장치 (IMU) 및 GPS (Global Positioning System) 데이터가 제거 됨으로써이 공동 작업으로 자동차 시스템에서 기능이 낮은 전력 및 높은 수준의 기능을 갖춘 실시간 3D 이미징 시스템을 구현할 수 있습니다.
자동차 시장이 무인 생활을 준비함에 따라 센서 기술은 실시간, 고정밀의 환경 감지, 정확한 차량 위치 확인 및 실시간 센서 융합을 포함하여 무인 차량이 요구하는 기능에 최적화되어 있습니다. 여전히 중요한 도전입니다.
Kodak은 카메라 및 레이더와 같은 다른 솔루션과 비교하여보다 정확한 차량 주변 장애물 감지 및 차량 제어를위한 실시간 전자 제어 장치 (ECU)를 제공합니다. 관리 신 쿤다 (Shin-Kunda) 센서 기술이 제공하는 데이터의 급속한 증가로 인해 이러한 데이터의 고성능 실시간 처리의 필요성이 커졌습니다.
Renesas Electronics Global ADAS Center의 Jean-Francois Chouteau 부사장은 "Renesas Technology와 Dibotics의 완벽한 통합으로 고급 FuSa 기능을 갖춘 첨단 포토닉스 데이터 처리를위한 실시간 고성능 솔루션을 구현할 수 있습니다 "르네사스는 획기적인 시장 파트너들과 협력하여 르네사스의 자율 플랫폼을 최적화하기 위해 노력하고있다."라고 말했다. 디보틱스는 Guitar를 통해 엄지 손가락의 규칙, 우리는 그들과의 협력을 발표하게 된 것을 기쁘게 생각한다. "
Dibotics의 CEO 겸 공동 창업자 인 Raul Bravo는 다음과 같이 지적합니다. "광 센서는 모든 ADAS 및 자동 조종 장치 기능에서 핵심적인 역할을 담당 할 것이며, Renesas 설계 전문 지식의 최고를 Dibotics의 독보적 기술 최첨단 성능을 제공하고 OEM, 1 차 공급 업체 및 경량 제조업체가 개발 비용을 절감하고 시장 진입 시간을 단축 할 수 있도록 지원하며 르네사스 (Renesas)와 같은 시장 선두 업체와 협력하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. "
기존의 방법들과 달리, Dibotics의 Augmented LiDAR 소프트웨어로 구현 된 3D SLAM 기술은 센서가 제공 한 데이터로부터 3D 이미지에 도달하기 위해 조명 만 필요하며 IMU, GPS 또는 룰렛 엔코더는 필요하지 않습니다. ), 추가 통합 작업 부하의 필요성 제거, BOM 비용 절감 및 개발 노력 단순화. 또한이 소프트웨어는 점 현명한 분류 (주 3), 움직이는 물체의 모양과 속도 , 추적 감지 및 추적, 다중 조명 세트 통합 (주 4).
R-Car SoC는 AS 26262의 FuSa 표준에 명시된대로 고성능, 저전력 소비 및 고기능 기능을 통해 Dibotics의 Augmented LiDAR 소프트웨어를 제공합니다. R-Car 르네사스의 ADAS 및 자동 조종 장치 용 르네사스 자치 플랫폼의 일부이기도하며, 클라우드에서 감지 및 차량 제어에 이르기까지 완벽한 엔드 투 엔드 솔루션을 제공합니다.
Dibotics는 네바다 주 라스 베이거스에서 2018 년 1 월 9-12 일까지 CES 2018 (Grand Place North Hall, CP-5, 프랑스 모터 관)에서 자사의 Augmented LiDAR 솔루션을 선보일 예정입니다.
(주 1) SLAM on Chip (동시 로컬 리 제이션 및 칩상의 매핑) : SLAM은 차량 위치를 추적하면서 익숙하지 않은 환경의 맵을 생성 및 업데이트하는 연산 알고리즘입니다. On Chip은 SoC에 SLAM 기술을 구현합니다.
(주 2) 휠 엔코더는 차의 속도를 얻기 위해 휠의 회전을 측정합니다.
(주 3) Guangda에서 제공하는 각 지점을 자동으로 분류하면 기계 학습, 사전 지식 또는지도 데이터가 필요하지 않습니다.
(주 4) 보정 또는 동기화없이 여러 광학 데이터 세트의 실시간 조합.