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    除了傳感器融合,少了算法設計自駕車也沒戲

    2017-04-26

    為了實現自駕車愿景,傳感器融合(Sensor Fusion)已成不可或缺的關鍵技術。 但除了傳感器融合外,在芯片上執行的各種算法也必須進一步融合,才能讓自駕車具備更多樣化的感知及應變能力。 事實上,不只是車用芯片,未來大多數芯片的設計過程,都必須將算法融合列入設計考慮中。

    新思科技(Synopsys)董事長暨共同執行長Aart de Geus表示,汽車產業不斷朝向智能化精進,促使軟硬件整合和算法融合技術受到更高重視。 例如,車對車(V2V)與車對各種對象(V2X)通訊與各式各樣感測技術的出現,使得汽車產業復雜度不斷提升,驅動將各種不同的算法融合在一起的需求。 而這種融合方式就如同汽車組件的感測融合(Sensor Fusion)技術一樣,將所有不同的感知融合在一起。

    Aart de Geus談到,以新思科技而言,該公司提供許多IC設計與芯片系統的解決方案,但這些方案不能獨立看待,而是要整合起來通盤探討,才能形成新的平臺概念,并且讓此平臺具備多樣化功能與應變能力。

    Aart de Geus說明,過去芯片設計的過程都是一個個獨立執行的計劃,但若在建構某件事情的過程中出現錯誤,而下一個階段的計劃若未能妥善解決,或設計者無從得知下一個階段會如何進行,可能導致建構的方向錯誤。

    有鑒于此,推動算法融合的動機,即是希望不要個別看待這些不同的計劃。 Aart de Geus表示,不同計劃當中都包含許多不同的算法,設計者可以開始融合這些不同的算法,并進一步找尋兩個算法之間共通的算法進行融合。 當然,這會造成更多物理化的編程,因為設計者必需要了解如何融合這兩種或兩種以上不同的計劃。 但如果算法融合得宜,設計者可得到更多預測的結果,不過同時,芯片設計會更加困難,復雜度也會跟著提高,以及更難以控制。

    Aart de Geus舉例,在芯片設計過程中,第一階段計劃是使芯片可以測試,故須在芯片上面放更多線路,將芯片訊號從里面輸出;下一個計劃的目標是如何將芯片設計物理化,但不幸的是,芯片中夾雜許多不同的線路,使得芯片設計物理化更加困難。 因此,如果第一階段的計劃能預先得知下一個計劃的問題,則設計方法就會有所不同。

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