基于OMAP5技术的高级驾驶员辅助系统（ADAS）
德州仪器（ti）基于omap5技术的最新应用处理器tda2x具有最先进的视觉加速加速器（pac），可实现具有动力效率，低成本，可编程性和灵活性的高级驾驶员辅助系统（adas），为20/20视觉提供动力。自动驾驶汽车。vision accelerationpac是一种可编程加速器，具有特定的硬件单元和自定义管道，可以从高级语言进行完全编程。
介绍
到2013年9月，google的自动驾驶汽车在计算机控制下完成了500，000英里的行驶，没有发生任何事故。google的颠覆性无人驾驶汽车项目旨在通过结合使用摄像机，雷达传感器和激光测距仪来查看和导航交通（以及google的地图数据库）来提高汽车的安全性和效率。
google的无人驾驶汽车原型配备了150，000美元的机器人组件，其中包括价值70，000美元的激光雷达系统，这远非商业用途。日产于2013年8月宣布计划到2020年发布无人驾驶汽车，以实现零伤亡。自动驾驶汽车的商业化过程将集中在如何使自动驾驶汽车在各个角落情况下更实惠，更坚固和更安全。实现自动驾驶汽车的关键技术之一是计算机视觉，它使用基于摄像头的视觉分析技术，旨在提供高度可靠，低成本的视觉解决方案。尽管基于摄像头的传感器的成本低于其他技术，但其处理要求却大大提高。
当今的系统要求我们以30帧/秒的速度处理1280×800的图像分辨率，通常同时运行5种或更多种算法。德州仪器（ti）基于omap5技术的最新应用处理器tda2x具有最先进的视觉加速加速器（pac），可实现具有动力效率，低成本，可编程性和灵活性的高级驾驶员辅助系统（adas），为20/20视觉提供动力。
自动驾驶汽车。vision accelerationpac是一种可编程加速器，具有特定的硬件单元和自定义管道，可以从高级语言进行完全编程。这使视觉开发人员可以利用标准处理器体系结构无法利用的新性能水平。vision accelerationpac的可编程性支持通过高级语言支持，使最终汽车制造商可以创新并探索各种算法的取舍。
鉴于这些算法还很不成熟，但是对于加快产品上市时间至关重要，因此这是一个特别重要的功能。vision accelerationpac的可编程性支持通过高级语言支持，使最终汽车制造商可以创新并探索各种算法的取舍。鉴于这些算法还很不成熟，但是对于加快产品上市时间至关重要，因此这是一个特别重要的功能。vision accelerationpac的可编程性支持通过高级语言支持，使最终汽车制造商可以创新并探索各种算法的取舍。鉴于这些算法还很不成熟，但是对于加快产品上市时间至关重要，因此这是一个特别重要的功能。
美国人口普查局的“看到汽车的统计数据”表明，美国每年平均发生600万起机动车事故。16-24岁的年轻人和青少年的死亡率最高。统计数据还显示，大多数事故是由人为错误引起的。
人们认为，将视觉和智能添加到机动车辆中可以减少人为错误并减少交通事故，从而挽救生命。人们还认为，汽车视觉系统可以帮助减少交通拥堵，增加高速公路通行能力，提高燃油效率并提高日常通勤的驾驶员舒适度。
先进的驾驶员辅助系统（adas）是迈向全自动驾驶汽车的关键一步。adas系统包括但不限于自适应巡航控制，车道保持辅助，盲点检测，车道偏离警告，碰撞警告系统，智能速度自适应，交通标志识别。行人保护和物体检测，自适应灯光控制和自动泊车辅助系统。
摄像机提供了一种低成本的方式来捕获许多交通场景，以进行智能分析。立体声前置摄像头可用于自适应巡航控制，以捕获实时交通状况，以帮助保持与前方车辆的最佳距离。前置摄像头还可用于车道保持辅助，以使汽车保持在车道中央，以及用于交通标志识别和物体检测。侧面摄像头可用于跨交通监控，盲点检测和行人识别。
摄像机背后的分析功能使汽车具有类似视觉的功能。需要一个实时视觉分析引擎来分析每个摄像机帧，以提取正确的信息以进行智能决策。它不仅需要巨大的计算能力来处理允许快速移动的车辆进行正确操作所需的瞬间间隔的数据，而且还需要宽泛的i / o来提供来自多个摄像机的视觉分析引擎输入，以允许同时进行相关性。低功耗，低延迟和可靠性也是汽车视觉系统的关键方面。
ti technology enabler – vision accelerationpac
ti的vision accelerationpac是一款可编程加速器，专门为满足汽车，机器视觉和机器人市场中计算机视觉应用中的处理，功率，延迟和可靠性需求而创建。vision accelerationpac包含一个或多个嵌入式视觉引擎（eve），可为嵌入式视觉系统提供可编程性，灵活性，低延迟处理，功率效率以及较小的硅芯片面积。结果是性能和价值的完美结合。与现有的相同功率级别的adas系统相比，每个eve都可以为高级视觉分析提供8倍以上的计算性能提升。有关详细信息，请参见图1。
针对cortex-a15在相同功率预算下计算性能
图2显示了vision accelerationpac架构。vision accelerationpac中有一个或多个eve，这是一种视觉优化的处理引擎，包括一个32位专用risc处理器（arp32）和一个512位矢量协处理器（vcop），具有内置机制和独特的视觉专用功能并发，低开销处理的指令。arp32包括32kb的程序高速缓存，以实现高效的程序执行。
它还具有内置的仿真模块以简化调试，并且与ti的code composer studio™集成开发环境（ide）兼容。共有3个并行的扁平存储器接口，每个接口均具有256位负载和存储带宽，可提供768位宽的组合存储带宽（内部存储器带宽是大多数其他处理器的6倍），并具有总共96kb的l1数据存储器以支持同步数据处理延迟非常短的运动。
每个eve还具有一个本地专用的直接内存访问（dma），用于与主处理器内存之间的数据传输，以实现快速的数据移动；还有一个内存管理单元（mmu），用于地址转换和内存保护。为了实现可靠的操作，每个eve还在所有数据存储器上配备了一位错误检测功能，并在程序存储器上配备了两位错误检测功能。
关键的体系结构功能是dma引擎，控制引擎（risc cpu）和处理引擎（vcop）的完全并发。这允许，例如，arp32 risc cpu处理中断或执行顺序代码，与此同时，vcop执行循环并在后台解码另一个循环，同时移动数据而不会导致任何体系结构或内存子系统停顿。它还内置了对通过硬件邮箱进行处理器间通信的支持。eve可实现8 gmacs处理性能和384-gbps，在125°c时最坏情况下的总功耗仅为290mw，从而实现了最节能的视觉处理。
vision accelerationpac体系结构
8选1模拟开关CD4051电路
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使用NVIDIA DeepStream构建可管理的IVA管道
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一体成型电感感值与饱和电流介绍
基于SLA和Track的浮动静态路由
论Led显示屏在地铁上的应用
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电容应用在电源设计中的实例
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3D手术兴起，3D技术风靡医疗领域
三类表面贴装方法
电子行业：预期明朗机会显现
视觉系统令PCB缺陷无处可逃
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介绍
到2013年9月，google的自动驾驶汽车在计算机控制下完成了500，000英里的行驶，没有发生任何事故。google的颠覆性无人驾驶汽车项目旨在通过结合使用摄像机，雷达传感器和激光测距仪来查看和导航交通（以及google的地图数据库）来提高汽车的安全性和效率。
google的无人驾驶汽车原型配备了150，000美元的机器人组件，其中包括价值70，000美元的激光雷达系统，这远非商业用途。日产于2013年8月宣布计划到2020年发布无人驾驶汽车，以实现零伤亡。自动驾驶汽车的商业化过程将集中在如何使自动驾驶汽车在各个角落情况下更实惠，更坚固和更安全。实现自动驾驶汽车的关键技术之一是计算机视觉，它使用基于摄像头的视觉分析技术，旨在提供高度可靠，低成本的视觉解决方案。尽管基于摄像头的传感器的成本低于其他技术，但其处理要求却大大提高。
当今的系统要求我们以30帧/秒的速度处理1280×800的图像分辨率，通常同时运行5种或更多种算法。德州仪器（ti）基于omap5技术的最新应用处理器tda2x具有最先进的视觉加速加速器（pac），可实现具有动力效率，低成本，可编程性和灵活性的高级驾驶员辅助系统（adas），为20/20视觉提供动力。
自动驾驶汽车。vision accelerationpac是一种可编程加速器，具有特定的硬件单元和自定义管道，可以从高级语言进行完全编程。这使视觉开发人员可以利用标准处理器体系结构无法利用的新性能水平。vision accelerationpac的可编程性支持通过高级语言支持，使最终汽车制造商可以创新并探索各种算法的取舍。
鉴于这些算法还很不成熟，但是对于加快产品上市时间至关重要，因此这是一个特别重要的功能。vision accelerationpac的可编程性支持通过高级语言支持，使最终汽车制造商可以创新并探索各种算法的取舍。鉴于这些算法还很不成熟，但是对于加快产品上市时间至关重要，因此这是一个特别重要的功能。vision accelerationpac的可编程性支持通过高级语言支持，使最终汽车制造商可以创新并探索各种算法的取舍。鉴于这些算法还很不成熟，但是对于加快产品上市时间至关重要，因此这是一个特别重要的功能。
美国人口普查局的“看到汽车的统计数据”表明，美国每年平均发生600万起机动车事故。16-24岁的年轻人和青少年的死亡率最高。统计数据还显示，大多数事故是由人为错误引起的。
人们认为，将视觉和智能添加到机动车辆中可以减少人为错误并减少交通事故，从而挽救生命。人们还认为，汽车视觉系统可以帮助减少交通拥堵，增加高速公路通行能力，提高燃油效率并提高日常通勤的驾驶员舒适度。
先进的驾驶员辅助系统（adas）是迈向全自动驾驶汽车的关键一步。adas系统包括但不限于自适应巡航控制，车道保持辅助，盲点检测，车道偏离警告，碰撞警告系统，智能速度自适应，交通标志识别。行人保护和物体检测，自适应灯光控制和自动泊车辅助系统。
摄像机提供了一种低成本的方式来捕获许多交通场景，以进行智能分析。立体声前置摄像头可用于自适应巡航控制，以捕获实时交通状况，以帮助保持与前方车辆的最佳距离。前置摄像头还可用于车道保持辅助，以使汽车保持在车道中央，以及用于交通标志识别和物体检测。侧面摄像头可用于跨交通监控，盲点检测和行人识别。
摄像机背后的分析功能使汽车具有类似视觉的功能。需要一个实时视觉分析引擎来分析每个摄像机帧，以提取正确的信息以进行智能决策。它不仅需要巨大的计算能力来处理允许快速移动的车辆进行正确操作所需的瞬间间隔的数据，而且还需要宽泛的i / o来提供来自多个摄像机的视觉分析引擎输入，以允许同时进行相关性。低功耗，低延迟和可靠性也是汽车视觉系统的关键方面。
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ti的vision accelerationpac是一款可编程加速器，专门为满足汽车，机器视觉和机器人市场中计算机视觉应用中的处理，功率，延迟和可靠性需求而创建。vision accelerationpac包含一个或多个嵌入式视觉引擎（eve），可为嵌入式视觉系统提供可编程性，灵活性，低延迟处理，功率效率以及较小的硅芯片面积。结果是性能和价值的完美结合。与现有的相同功率级别的adas系统相比，每个eve都可以为高级视觉分析提供8倍以上的计算性能提升。有关详细信息，请参见图1。
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图2显示了vision accelerationpac架构。vision accelerationpac中有一个或多个eve，这是一种视觉优化的处理引擎，包括一个32位专用risc处理器（arp32）和一个512位矢量协处理器（vcop），具有内置机制和独特的视觉专用功能并发，低开销处理的指令。arp32包括32kb的程序高速缓存，以实现高效的程序执行。
它还具有内置的仿真模块以简化调试，并且与ti的code composer studio™集成开发环境（ide）兼容。共有3个并行的扁平存储器接口，每个接口均具有256位负载和存储带宽，可提供768位宽的组合存储带宽（内部存储器带宽是大多数其他处理器的6倍），并具有总共96kb的l1数据存储器以支持同步数据处理延迟非常短的运动。
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关键的体系结构功能是dma引擎，控制引擎（risc cpu）和处理引擎（vcop）的完全并发。这允许，例如，arp32 risc cpu处理中断或执行顺序代码，与此同时，vcop执行循环并在后台解码另一个循环，同时移动数据而不会导致任何体系结构或内存子系统停顿。它还内置了对通过硬件邮箱进行处理器间通信的支持。eve可实现8 gmacs处理性能和384-gbps，在125°c时最坏情况下的总功耗仅为290mw，从而实现了最节能的视觉处理。
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8选1模拟开关CD4051电路
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