【ZiDongHua 之駕駛自動(dòng)化收錄關(guān)鍵詞： 新思科技 自動(dòng)駕駛  傳感器 人工智能 數(shù)字孿生】
　　
　　自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)化繁為簡(jiǎn)：真實(shí)路況，虛擬傳感器幫你直接“算”
　　
　　在萬(wàn)物智能（Pervasive Intelligence）時(shí)代，傳感器無(wú)處不在。傳感器的存在讓汽車(chē)、智能手機(jī)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)頭顯等設(shè)備越來(lái)越智能。但不同的物理傳感器各有局限，部署起來(lái)費(fèi)時(shí)費(fèi)力，成本高昂。以自動(dòng)駕駛汽車(chē)為例，為了確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能有效運(yùn)行，需要數(shù)百萬(wàn)英里的行駛數(shù)據(jù)，并對(duì)嵌入式傳感器所捕獲的環(huán)境進(jìn)行大規(guī)模繪制。
　　
　　有兩種方法可以實(shí)現(xiàn)，方法一是手動(dòng)部署大量配備物理傳感器的汽車(chē)，記錄汽車(chē)所看到的數(shù)百萬(wàn)張圖像，但這需要大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力。方法二是虛擬傳感器與高性能計(jì)算技術(shù)的結(jié)合。這樣可以大幅減少繁復(fù)工作，降低長(zhǎng)距離真實(shí)駕駛危險(xiǎn)，提高效率。在本文中，我們將深入探討虛擬傳感器的優(yōu)勢(shì)和潛在應(yīng)用。
　　
　　什么是虛擬傳感器？
　　
　　虛擬傳感器源于數(shù)字孿生的概念。
　　
　　物理傳感器是根據(jù)其在周?chē)h(huán)境中“看到”的畫(huà)面生成數(shù)據(jù)，而虛擬傳感器則根據(jù)第三方信息進(jìn)行計(jì)算或推斷。這些數(shù)據(jù)代表環(huán)境，并可以基于一維、二維或三維信息來(lái)構(gòu)建。當(dāng)傳感器是攝像頭時(shí)，虛擬傳感器會(huì)處理這些數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像。
　　
　　在很多情況下，虛擬傳感器是芯片和終端產(chǎn)品開(kāi)發(fā)者的好幫手。比如可以幫助確定攝像頭的許多參數(shù)，而且這些原理適用于任何物理傳感器，比如激光雷達(dá)和一般雷達(dá)中的傳感器。
　　
　　舉例來(lái)說(shuō)，虛擬攝像頭可幫助某款自動(dòng)駕駛汽車(chē)確定適合的物理攝像頭規(guī)格：攝像頭應(yīng)該是黑白的還是彩色的？像素應(yīng)該是多少？合適的景深是多少？攝像頭應(yīng)該安裝在汽車(chē)的什么位置才能更有效地捕獲信息？使用虛擬攝像頭進(jìn)行調(diào)整像素?cái)?shù)、色彩平衡、信號(hào)處理等試驗(yàn)有助于找到這些問(wèn)題的答案，而無(wú)需花大成本購(gòu)買(mǎi)昂貴的原型。
　　
　　在設(shè)計(jì)階段，攝像頭可能包含三個(gè)或更多組件，比如鏡頭、傳感器和圖像信號(hào)處理器。虛擬攝像頭可仿真生成的圖像質(zhì)量，以測(cè)試這些組件的相互作用，從而確定合適的組合。
　　
　　虛擬傳感器在測(cè)試和人工智能模型開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用
　　
　　在設(shè)計(jì)后階段，需要測(cè)試攝像頭在目標(biāo)安裝位置的功能表現(xiàn)。借助擋風(fēng)玻璃背后或后視鏡上安裝的虛擬裝置，開(kāi)發(fā)者可準(zhǔn)確了解最終產(chǎn)品可以如何拍攝所處的環(huán)境，以及集成到汽車(chē)后的最終功能表現(xiàn)如何。
　　
　　除此之外，虛擬傳感器還能幫助開(kāi)發(fā)AI模型，用來(lái)解釋傳感器感知到的環(huán)境。例如，虛擬傳感器可以提供包含路標(biāo)和行人等元素的虛擬圖像，為這種模型的訓(xùn)練和開(kāi)發(fā)提供支持，而無(wú)需收集大量物理信息。當(dāng)這種AI模型完全成形后，就能夠應(yīng)用于物理攝像頭，從而使自動(dòng)駕駛汽車(chē)正常運(yùn)行。
　　
　　簡(jiǎn)而言之，虛擬傳感器有望能夠模擬自動(dòng)駕駛汽車(chē)在真實(shí)環(huán)境中將需要應(yīng)對(duì)的場(chǎng)景，比如一個(gè)小孩突然沖到馬路中間撿球、給急救車(chē)輛讓路等。有了虛擬傳感器，就無(wú)需像物理傳感器那樣需要在路上茫然地尋找或被動(dòng)等待這些場(chǎng)景發(fā)生。在汽車(chē)芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域，我們預(yù)計(jì)數(shù)字孿生模型和虛擬傳感器會(huì)在架構(gòu)探索中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用，例如將滿(mǎn)足OEM工作負(fù)載不斷增長(zhǎng)的性能需求；在芯片推出前進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)、軟硬件集成和片上系統(tǒng)（SoC）驗(yàn)證；以及構(gòu)建用于半導(dǎo)體模型的測(cè)試和驗(yàn)證流程。
　　
　　自動(dòng)駕駛目前尚未完全普及，即便已經(jīng)有了非常先進(jìn)的芯片、攝像頭和汽車(chē)技術(shù)，但處理整個(gè)系統(tǒng)的巨大數(shù)據(jù)量仍以一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。目前，自動(dòng)駕駛汽車(chē)按不同組件分別設(shè)計(jì)的，而不是從數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化的角度出發(fā)，將系統(tǒng)作為一個(gè)整體。對(duì)攝像頭、電子控制單元（ECU）和環(huán)境等方面進(jìn)行虛擬化，有助于開(kāi)發(fā)者了解組件之間的相互依賴(lài)關(guān)系并打破所形成的孤島，從而促進(jìn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，幫助優(yōu)化系統(tǒng)表現(xiàn)。
　　
　　虛擬傳感器的應(yīng)用和工具
　　
　　雖然自動(dòng)駕駛汽車(chē)仍在開(kāi)發(fā)中，但虛擬傳感器和更廣泛的數(shù)字孿生技術(shù)已從汽車(chē)領(lǐng)域延伸到智能手機(jī)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等消費(fèi)應(yīng)用，甚至應(yīng)用到了航空航天等領(lǐng)域。在這些應(yīng)用中，數(shù)字孿生可提供半導(dǎo)體子系統(tǒng)的虛擬渲染模型，展示集成的硬件和軟件系統(tǒng)將如何協(xié)同工作。
　　
　　當(dāng)然，對(duì)任何基于數(shù)字孿生的開(kāi)發(fā)而言，模型的可信度和虛擬傳感器的精度是關(guān)鍵，同時(shí)也是非常艱巨的挑戰(zhàn)。研究表明，虛擬開(kāi)發(fā)和測(cè)試能夠顯著提高生產(chǎn)力，因此提升可信度和精度是當(dāng)務(wù)之急。
　　
　　為此，新思科技為開(kāi)發(fā)者提供了一系列工具，比如用于光學(xué)傳感器設(shè)計(jì)和測(cè)試的CODE V、LightTools、LucidShape和RSoft等光學(xué)設(shè)計(jì)軟件；用于分析和優(yōu)化多核SoC與Multi-Die SoC架構(gòu)的Platform Architect™; 使用虛擬硬件實(shí)現(xiàn)RTL前軟件開(kāi)發(fā)的Virtualizer™；以及通過(guò)為軟件開(kāi)發(fā)者提供即時(shí)反饋來(lái)支持系統(tǒng)設(shè)計(jì)和驗(yàn)證的Silver。
　　
　　在推動(dòng)自動(dòng)駕駛革命的過(guò)程中，高精度虛擬化已悄然成為連接后端系統(tǒng)與前端應(yīng)用的關(guān)鍵紐帶。對(duì)于懷揣未來(lái)愿景的企業(yè)來(lái)說(shuō)，把握這一趨勢(shì)至關(guān)重要。