Ambarella

Zentralisierte Architektur für 4D-Imaging-Radar

6. Dezember 2022, 7:59 Uhr | Iris Stroh
Zentralisiertes 4D-Imaging-Radar
Zentralisiertes 4D-Imaging-Radar
© Ambarella

Der KI-Spezialist Ambarella hat eine zentralisierte Architektur für 4D-Imaging-Radar entwickelt, die erstmals sowohl die zentrale Verarbeitung von Radarrohdaten als auch eine tiefe, Low-Level-Fusion mit anderen Sensoreingängen – einschließlich Kameras, Lidar und Ultraschall – ermöglicht.

Die neue Architektur von Ambarella ermöglicht eine bessere Umweltwahrnehmung und eine sicherere Wegplanung in KI-basierten ADAS- und L2+- bis L5-autonomen Fahrsystemen sowie autonomen Robotern. Der Ansatz basiert auf der Oculii-Radartechnologie von Ambarella, einschließlich der KI-Softwarealgorithmen, die Radarwellenformen dynamisch an die Umgebung anpassen und eine hohe Winkelauflösung von 0,5 Grad, eine ultradichte Punktwolke von bis zu mehreren Zehntausenden Punkten pro Bild und eine große Reichweite von bis zu 500+ Metern liefert. All das wird mit deutlich weniger MIMO-Antennen erreicht, was die Datenbandbreite reduziert und einen deutlich geringeren Stromverbrauch als konkurrierende 4D-Imaging-Radare erreicht. Das zentralisierte 4D-Imaging-Radar von Ambarella mit Oculii-Technologie bietet eine flexible und leistungsstarke Wahrnehmungsarchitektur, die es Systemintegratoren ermöglicht, ihre Radardesigns zukunftssicher zu machen.

Für die neue kostengünstige Architektur hat Ambarella die Oculii-Algorithmen für seine »CV3«-Familie (AI-Domain-Controller-SoCs) optimiert und die Radarsignalverarbeitung beschleunigt. Die branchenführende KI-Leistung pro Watt des CV3 bietet die hohe Rechen- und Speicherkapazität, die erforderlich ist, um eine hohe Radardichte, Reichweite und Empfindlichkeit zu erreichen. Ein einziger CV3 kann effizient eine leistungsstarke Echtzeitverarbeitung der Daten für Wahrnehmung, Low-Level-Sensorfusion und Wegplanung zentral und gleichzeitig durchführen.

»Kein anderes Halbleiter- und Softwareunternehmen verfügt über das interne Know-how sowohl in Hinblick auf Radar- und Kameratechnologien als auch für die KI-Verarbeitung«, sagt Fermi Wang, President und CEO von Ambarella. Dieses Know-how hat es uns ermöglicht, eine zentralisierte Architektur zu schaffen, die unsere einzigartigen Oculii-Radaralgorithmen mit der branchenführenden Leistung pro Watt unseres Domänen-Controllers CV3 zu kombinieren. Damit ermöglichen wir neue Maßstäbe bei der KI-Wahrnehmung, Sensorfusion und Wegplanung, die dazu beitragen, das volle Potenzial von ADAS, autonomem Fahren und Robotik auszuschöpfen.«

Laut Ambarella sind die Datensätze von konkurrierenden 4D-Imaging-Radar-Technologien zu groß, um sie zu transportieren und zentral zu verarbeiten. Denn typischerweise werden in diesen Systemen mehrere Terabit pro Sekunde an Daten pro Modul erzeugt, und das bei einer Leistungsaufnahme von 20 Watt pro Radarmodul, da Tausende von MIMO-Antennen von jedem Modul verwendet werden, um die hohe Winkelauflösung zu erreichen, die für 4D-Imaging-Radar erforderlich ist. Multipliziert man dieses Datenvolumen mit sechs oder mehr Radarmodulen, die zur Abdeckung eines Fahrzeugs erforderlich sind, wird schnell klar, dass eine zentrale Verarbeitung für diese Radartechnologien unpraktisch ist.

Bei der Oculli-Technologie werden mithilfe von KI-Software die Radarwellenformen existierender MMICs (Monolithic Microwave Integrated Circuit) dynamisch anpasst und mithilfe von »Sparsification« virtuelle Antennen erzeugt. Dadurch kann die Oculii-Technologie das Antennenarray für jeden MMIC-Radarkopf (ohne Prozessor) auf sechs Sende und 8 Empfangskanäle reduzieren. Insgesamt wird die Anzahl der MMICs deutlich reduziert, während gleichzeitig eine Azimut- und Höhenwinkelauflösung von 0,5 Grad erreicht wird. Darüber hinaus zeichnet sich die zentralisierte Architektur von Ambarella bei einem maximalen Tastverhältnis durch eine deutlich geringere Leistungsaufnahme und eine um den Faktor 6 reduzierte Bandbreite für den Datentransport aus. Außerdem ist eine Vorverarbeitung der Daten im Edge und der damit einhergehende Verlust von Sensorinformationen überflüssig.

Diese kostengünstige, softwaredefinierte zentralisierte Architektur ermöglicht laut Ambarella auch eine dynamische Zuweisung der Verarbeitungsressourcen des CV3 sowohl zwischen verschiedenen Sensortypen als auch zwischen Sensoren desselben Typs. So kann der CV3 beispielsweise bei starkem Regen und den beeinträchtigen Langstrecken-Kameradaten einige seiner Ressourcen verschieben, um die Radarsignale zu verbessern. Ein weiteres Beispiel: Der CV3 kann sich während der Fahrt auf einer Autobahn auf Daten konzentrieren, die von nach vorne gerichteten Radarsensoren stammen, um den Erkennungsbereich des Fahrzeugs zu erweitern und gleichzeitig schnellere Reaktionszeiten zu erzielen. Laut Ambarella ist das mit einer Edge-basierten Architektur nicht möglich, denn in dem Fall werden die Radardaten an jedem Modul verarbeitet und die Verarbeitungskapazität für Worst-Case-Szenarien spezifiziert, so dass sie oft gar nicht richtig ausgelastet wird.

Der CV3 basiert auf der CVflow-Architektur der nächsten Generation von Ambarella mit einem neuronalen Vektorprozessor und einem allgemeinen Vektorprozessor, die beide von Ambarella von Grund auf neu entwickelt wurden, um die Signalverarbeitung von radarspezifische Daten zu verbessern. Diese zwei Prozessoren in Kombination mit der Radarwahrnehmungssoftware Oculii erreichen weitaus höherer Leistung, laut Unternehmensangaben ist das Gesamtsystem bis zu 100x schneller als herkömmliche Edge-Radarprozessoren.

Die zentralisierte Architektur ermöglicht außerdem einfachere OTA-Software-Updates (Over-the-Air). Denn anstatt, dass jeder Prozessor eines Edge-Radarmoduls einzeln aktualisiert werden muss, kann bei dem zentralisierten Ansatz ein einzelnes OTA-Update an das CV3-SoC übertragen und damit alle Radarsysteme aktualisiert werden. Außerdem brauchen diese Radarköpfe keinen eigenen Prozessor, was die Kosten des Fahrzeugs aber auch die Kosten im Falle eines Unfallschadens (die meisten Radargeräte befinden sich hinter der Stoßstange des Fahrzeugs) reduziert. Laut Ambarella würde noch ein weiteres Problem gelöst: Heutige Radarmodule mit Prozessor würden aufgrund der Softwarekomplexität nie Software-Updates erhalten, mit dem zentralisierten Ansatz gehört dieses Problem der Vergangenheit an.

Ambarella zielt mit seiner zentralisierten Radararchitektur auf ADAS-Anwendungen, autonome Fahrzeuge Level 2+ bis Level 5 und autonome Roboter (AMRs und AGVs). Für  die Entwicklung steht die einheitliche und flexible Softwareentwicklungsumgebung von Ambarella zur Verfügung.


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