Renesas Electronics und StradVision kooperieren bei der Entwicklung von intelligenten Kameras für ADAS-Anwendungen der nächsten Generation. (Bild: Renesas/StradVision)
Wie Renesas mitteilt, soll die Lösung in ADAS-Anwendungen (Advanced Driver Assistance Systems) der nächsten Generation und in Kameras für Stufe 2 und höher zum Einsatz kommen. Um Gefahren im Stadtverkehr zu vermeiden, erfordern ADAS-Implementierungen der nächsten Generation eine hochpräzise Objekterkennung, die gefährdete Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer zuverlässig erkennt. Gleichzeitig müssen diese Systeme für Fahrzeuge des hochvolumigen Mittelklasse- und Kleinwagensegments einen sehr geringen Stromverbrauch aufweisen. Die neue Lösung von Renesas und StradVision erreiche beides und soll damit den ADAS-Einsatz auf breiter Basis beschleunigen, heißt es.
Weiter heißt es, die auf Deep Learning basierende Objekterkennungssoftware von StradVision biete eine hohe Leistung bei der Erkennung von Fahrzeugen, Fußgängern und Fahrbahnmarkierungen. Diese hochpräzise Erkennungssoftware wurde für die Renesas Automotive-SoCs (Systems-on-Chip) R-Car V3H und R-Car V3M optimiert, die sich in der Serienproduktion bewährt haben. Diese R-Car-Bausteine verfügen über eine spezielle Engine für Deep-Learning-Verarbeitung namens CNN-IP (Convolution Neural Network Intellectual Property). Damit soll sich das eigens für Automotive entwickelte Deep-Learning-Netzwerk SVNet von StradVision mit hoher Leistung und minimalem Stromverbrauch betreiben lassen. Dadurch eigne sich die gemeinsame Lösung für den hochvolumigen Einsatz in Serienfahrzeugen und bringe die Implementierung von ADAS-Funktionen voran.
Die R-Car SoCs von Renesas mit der neuen, gemeinsamen Deep-Learning-Lösung, einschließlich Software- und Entwicklungsunterstützung von StradVision, werden voraussichtlich bis Anfang 2020 für Entwickler verfügbar sein.
