赛灵思：汽车驾驶员辅助系统之利用FPGA的处理能力
作者：Paul ZoraTI，赛灵思公司汽车电子部驾驶员辅助高级系统架构师
【赛灵思：汽车驾驶员辅助系统之利用FPGA的处理能力】过去五年来，汽车产业在驾驶员辅助 （DA） 系统方面取得了显著进步，在切实丰富驾驶体验的同时，为驾驶员提供了宝贵的周边路况信息 。本文着眼于如何运用 FPGA 迅速将最新驾驶员辅助创新技术推向市场 。
驾驶员辅助技术介绍
自上个世纪 90 年代早期以来，高级 DA 系统开发人员一直在为实现更安全、更舒适的驾驶体验而努力 。过去二十年里，超声停车辅助、自适应巡航控制、车道偏离警告系统等 DA 功能已在高端汽车中得到部署和采用 。
近来，汽车制造商新增了后视摄像头、盲点检测和环视系统等选项 。除超声停车辅助功能外，DA 系统的应用量仍然有限 。但据市场调研公司 Strategy AnalyTIcs 预测 DA 系统的应用将在未来十年出现显著增长 。
除了政府立法因素和消费者对安全功能的强烈关注，远程传感器和用于提取和解读关键信息的相关处理算法的创新，也在促进 DA 系统应用的增长 。随着时间的推移，这些 DA 系统将变得更加复杂，并且从高端车辆进入主流车辆，而 FPGA 处理功能将扮演主要角色 。
驾驶员辅助传感技术发展趋势
传感器研发人员借毗邻市场（如手机摄像头）的他山之玉，开发出了不仅能用于汽车环境，还能满足严格成本控制的器件 。无独有偶，开发人员使用基于 PC 的工具对复杂处理算法进行了优化，并将其移植到嵌入式平台上 。
虽然超声传感技术一直主导市场，IMS Research 研究机构（图 1）认为未来几年将是摄像头传感器的天下 。
摄像头传感器的独特之处就是能够同时提供原始输出和经过处理的输出 。来自摄像头的原始视频可直接显示给驾驶员，用于确认和评估危险状态，这是其它类型的远程传感器无法企及的（比如雷达）。
另外（或者说同时），视频输出可使用图像分析功能进行处理，提取关键信息，比如行人的位置和运动 。开发人员还可在一组摄像头的基础上集成多种消费功能，扩大这种摄像头传感器数据的 “双重用途”，如图 2 所示 。
从这些应用，我们可以总结出一些关于适用于基于摄像头的 DA 系统的处理平台的要求：
• 它们必须同时支持视频处理和图像处理 。
• 其中视频处理指的是正确处理原始摄像头数据，并显示给驾驶员；图像处理指运用分析功能从视频流中提取信息（例如运动）。
• 它们必须为并发功能相关的算法提供并行数据路径 。
• 鉴于众多新功能要求百万像素级图像分辨率，连接功能和存储器带宽与原始处理能力同等重要 。
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