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2021年01月27日 | 高通发布第四代骁龙汽车数字驾驶舱平台,基于5nm工艺打造

2021-01-27 来源:EEWORLD

高通正式发布了第四代骁龙汽车数字驾驶舱平台,新平台会使用5nm工艺制造,与近期推出的骁龙888 5G移动平台共享。该平台将把各种功能结合在一起,包括发动机控制单元(ECU)以及数字仪表盘显示器和增强现实抬头显示器(AR-HUD)。通过高通全新研发的SoC芯片和基础软件相结合,让车企可以打造更加智能化的数字座舱。

虽然高通进一步透漏更多具体细节,但可知整合了第六代Kryo CPU与第六代Adreno GPU(以支持车载高分辨率显示器),Hexagon AI处理器和Spectra ISP。此外,还支持Wi-Fi 6以及蓝牙5.2,整体配置对标旗舰手机使用的骁龙888 SoC。新平台相比上一代在高性能计算、AI 处理方面有了很大的提升,并且预集成支持C-V2X技术,与5G、WiFi以及蓝牙相互结合利用,可以让车内人员随时保持互联网连接。此外,高通还支持OEM厂商集成亚马逊Alexa汽车SDK,用于免提智能语音助手,该功能将作为扩展模块提供给第三代和第四代骁龙汽车数字驾驶舱平台。


高通将在2021年第一季度向合作伙伴提供相关开发套件,预计2022年开始会有搭载新平台的汽车投入生产。

另外,高通还宣布扩展Snapdragon Ride平台,其核心的SoC也是基于5nm工艺打造,用于汽车安全完整性D级(ASIL-D)系统。单SoC可支持NCAP标准下的L1/L2级自动驾驶,也能通过多SoC与AI加速器结合实现L4级自动驾驶,最大算力可以达到700TOPS以上。


高通预计将搭载在2022年量产的车型中。


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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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