자동 주행

L2-L3 자동화 차량

SAE(Society of Automotive Engineers)는 주행 자동화 단계를 다음과 같이 정의했습니다.

주행 자동화의 각 단계에서 필요한 기능을 다루기 위해 OEM과 1등급 공급업체에서는 AD 시스템 디자인을 위해 안정적인 확장형 아키텍처가 필요합니다. AD 시스템의 핵심 구성 요소는 ADAS 및 AD 기능에 필요한 막대한 양의 센서 데이터를 통합하고 처리하는 도메인 컨트롤러입니다. 낮은 수준의 ADAS 및 높은 수준의 AD에 필요한 핵심 기능 예시는 다음과 같습니다.

• 사각지대 감지(BSD)
• 차선 이탈 경고(LDW)
• 적응형 크루즈 컨트롤(ACC)
• 자동 비상 브레이크(AEB)
• 차선 유지 보조(LKA)
• 자동 주차 보조(APA)
• 교통 체증 보조(TJA)
• 자동 차선 변경(ALC)

L4-L5 자율 주행 로봇 택시 및 로봇 트럭

로봇 택시 및 로봇 트럭과 같은 완전 자율 주행 차량은 극도로 안정적인 고성능의 전력 효율적 적응형 컴퓨팅을 요구합니다. 적응형 XA SoC는 통합 센서 데이터 합계, 컴퓨팅 가속, 스칼라 처리를 위해 애플리케이션과 긴밀하게 연결된 하드웨어 가속기에 대한 최적의 균형을 제공합니다.

데이터 합계

• 확장 가능한 프로그래밍 가능 I/O
• 센서 인터페이스
• 다양한 표준에 대한 기본 지원
• 개별 센서로부터 데이터 수집

사전 처리

• 데이터 컨디셔닝
• 센서 데이터 동기화
• 센서 융합
• 워프
• 개체 분류

배포

• 고속 데이터 전송으로 프로그래밍 가능한 I/O
• 다양한 기기 간 연결 지원

도메인 컨트롤러 내 데이터 합계, 사전 처리 및 배포(DAPD) 역할은 수집되는 센서 데이터를 처리하기 위해 이종 처리 엔진을 필요로 하며, 해당 역할은 적응형 AMD Zynq™ UltraScale+™ XA MPSoC 및 Versal™ AI Edge 플랫폼에서 수행할 수 있습니다. DAPD에서 적응형 XA SoC는 수집되는 센서 데이터가 처리되고 도메인 컨트롤러 내 다른 요소에 배포될 수 있도록 준비합니다.

도메인 컨트롤러의 컴퓨팅 가속 역할에서 OEM 및 로봇 택시 개발자의 핵심 중점은 전력 효율적이고 활용성이 높은 ML 추론입니다. 기존의 CV 가속, CNN 처리 또는 ML 가속 시에는 센서 데이터 처리를 위해 효율적인 TOP 사용이 필요합니다. 적응형 XA SoC 플랫폼 중 특히 Versal AI Edge는 가장 높은 와트당 AI 성능을 제공하여 최적의 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 컴퓨팅 가속화에 대한 AMD의 장점을 자세히 알아보세요.