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2-12583-Adaptive Computing Powering Fusion from Sensors to Domain Controller.pdf

上传人: 2*** 编号:151898 2024-01-05 20页 2.05MB

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本文探讨了自适应计算在自动驾驶感知与融合中的重要性。文章指出,仅依赖视觉处理在恶劣天气下易失败,而将视觉与激光雷达(LiDAR)融合可提高系统的可靠性。关键挑战在于实时校准不同传感器。中国区客户Tanway技术公司利用AMD FPGA的高并行性进行空间对齐,及高精度时间同步,实现了硬件级别的图像预融合。文章强调了高精度与高并行性在融合中的需求,并讨论了中央计算和边缘传感器面临的挑战。AMD的适应性计算能够覆盖从域处理到传感器的融合,具有可定制IP、灵活算法、软硬件协同、高并行处理能力、功能安全、适应不同传感器类型和数量、可扩展I/O、高精度硬件时间同步、低延迟和数据安全等特点。Tanway技术通过硬件级预融合提高了感知准确性,并优化了感知效果。文章最后提醒,所有信息均以提供信息为目的,不构成法律义务,AMD对此信息不做更新或更正。
"如何实现自动驾驶中的多传感器融合?" "AMD的适应性计算如何推动感知与融合技术的发展?" " Tanway Tech如何通过硬件级预融合提高自动驾驶感知准确性?"
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