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Entwicklung automatisierter Fahrsysteme beschleunigen
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Rechenressourcen in eine Plattform integrieren
Um die Entwicklung elektronischer Systeme für automatisierte Fahrzeuganwendungen zu beschleunigen, sieht ein Ansatz die Integration unterschiedlicher Rechenressourcen in einer einzigen Plattform vor. Ein Beispiel dafür ist Intels GO-Entwicklungsplattform für automatisiertes Fahren. Zwei Versionen stehen zur Verfügung: eine auf Basis eines Intel-Atom-Prozessors und eine auf Basis eines Intel-Xeon-Prozessors.
Bild 2 zeigt ein Blockdiagramm der Intel-GO-Plattform mit den beiden Intel-Xeon-Prozessoren. Als umfassende Plattform, mit der sich Prototypen und optimierte Lösungen für verschiedene automatisierte Fahrlösungen entwickeln lassen, ist sie mit zwei Intel-Xeon-Prozessoren mit jeweils mehreren Kanälen DDR-Speicher pro Board ausgestattet. Darüber hinaus verfügt jede Xeon-CPU über eine Intel-Arria-10-FPGA-Erweiterungskarte, mit der sich Anwendungen wie die Bildverarbeitung, Sensorfusion und Deep Learning beschleunigen lassen.
Mit seinen parallelen Rechenfähigkeiten bietet jeder Arria-10-FPGA Fließkomma-Digital-Signalverarbeitungsblöcke (DSP) in Hardware – mit Geschwindigkeiten von bis zu 1500 Giga-Fließkomma-Operationen pro Sekunde (GFLOPS). Ein 16-Port/10-Gigabit-Ethernet-Port-(10 GbE)-Switch verbindet alle Rechnerboards intern und bietet acht Ports für externe Anschlüsse im Fahrzeug. Schließlich bietet ein Aurix-Mikrocontroller von Infineon Technologies eine Möglichkeit, um funktionale Sicherheitsroutinen zu entwickeln, zusätzlich zur Verwaltung der Datenanbindung über die gängigen Automotive-CAN- und FlexRay-Busschnittstellen.
Die Hardware-Plattform wird durch ein Software-Entwicklungskit (SDK) ergänzt, das die Hardware-Ressourcen umfassend unterstützt. Eine Reihe von Bildverarbeitungs-, Deep Learning- und OpenCL-Toolkits sind darin enthalten, um die Entwicklung von Middleware und Algorithmen zu beschleunigen, die für die Berechnungen während des automatisierten Fahrens bezüglich der Wahrnehmung, Sensorfusion und Entscheidungsfindung erforderlich sind.
Das SDK enthält auch Anwendungs-optimierte Bibliotheken, neben Open Source Compilern, Performance- und Power-Analysern sowie IDE-Debugger, die eine vollständige Stack-Optimierung und schnelle Entwicklung mit einem Workflow ermöglichen. Dieser entspricht den Vorschriften in Hinsicht auf die funktionale Sicherheit. Beispiel-Referenzanwendungen, etwa für die Spurwechselerkennung und Objektvermeidung, helfen Entwicklern, den gesamten Entwicklungsprozess zu verkürzen.
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Auf dem Weg zu 5G
In naher Zukunft werden die Intel-GO-Plattformen auch von einer 5G-fähigen Kommunikationsplattform profitieren, die eine Vielzahl von neuen Datenanbindungsoptionen ermöglicht.
Ein plattformbasierter Entwicklungsansatz für automatisierte Fahrsysteme hilft bei der Umsetzung und bei dem Versuch, Anwendungen auf vollständig integrierte Weise betriebssicher zu erstellen – in dem Wissen, dass die Software-Sicherheit keinerlei Probleme bereitet.
Links:
[1] https://newsroom.intel.com/editorials/krzanich-the-future-of-automated-driving/
- Entwicklung automatisierter Fahrsysteme beschleunigen
- Sicherheits-Herausforderungen erfüllen
- Rechenressourcen in eine Plattform integrieren
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