汽车雷达方案需要多高的算力？

发布时间：2021-11-16 21:23:30来源：AI汽车制造业

随着汽车产业向高度自动化和全自动驾驶方向发展，市场面临着各种全新的挑战。其结果是，人们越来越多地依赖搭载了人工智能的高级传感器及域控制器来控制车辆的感知能力。这些器件均可由赛灵思符合汽车质量要求(XA)的自适应智能产品系列提供支持。

2021年11月25日，XilinxAdapt–汽车专场即将于线上举行。我们将围绕激光雷达、毫米波雷达以及自动驾驶域控制器等话题进行深入展开。并且我们有幸邀请到来自于一径科技、苏州豪米波、英恒科技的专家共同与大家分享其在上述应用当中的方案，与汽车圈同仁共同探讨汽车行业的发展趋势。

直播时间：11月25日|13:30–16:30

13:30–14:15|高性能传感器之激光雷达

为了实现高级别的自动驾驶，面向车载的车规级固态激光雷达成为目前的主流选择，一径科技从创办之日起一直进行固态激光雷达领域的开发和探索，开发了近距离ML-30S和远距离ML-XS等多款固态激光雷达产品，其中，近距离ML-30S基于赛灵思FPGA平台进行算法部署和实现，是目前全球视场角最大的车规级固态激光雷达产品；本次报告将我们在激光雷达领域的产品进展进行分享，期待与大家共同探讨这一领域的FPGA应用。

14:15–15:00|高性能传感器之4D成像雷达

高级别自动驾驶系统对毫米波雷达提出了更高的要求。当前毫米波雷达因为收发通道数较少，无法提供高度方向上的角度分辨率，且受限于多核MCU信号处理芯片的算力和存储空间，雷达的距离、速度分辨能力无法进一步提升。为了提升雷达对目标的识别能力，4D成像雷达成为毫米波雷达的研发热点，FPGA因为它的大算力和丰富的接口，成为4D成像雷达信号处理芯片的热选。本报告将介绍4D成像雷达的关键技术，以及FPGA在4D成像雷达中的应用前景。

15:00–15:45|自动驾驶域控制器所面临的挑战与解决方案

自动驾驶面临着越来越多的挑战，比如合规的采集数据、海量数据的吞吐，多传感器的融合，算法精度的优化，以及功能安全的冗余等等。赛灵思自适应计算方案，提供了极大的灵活性，并且通过大规模并行处理能力和高效的AI运算能力，将助力您解决上述问题。

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关于XilinxAdapt

XilinxAdapt2021是赛灵思举行的线上技术盛会，云集了赛灵思高层和技术专家，以及众多合作伙伴与客户，共同探讨和分享最新技术方案、用户案例、产品培训和应用实操，助您发掘“自适应计算”的价值，打造适合自己的应用解决方案。