在机器人赛车与 Mobileye，Nvidia 的导师

麦迪逊，威斯康星州 — — 随着更多的汽车制造商开始将不同的传感器集成到绮/自主车，他们往往理由，而决定要应用传感器融合作为”关键的安全”的高度自动驾驶。

经常离开不说出来，不过，是数据的详细信息 — — 原料或加工产品 — — 他们使用的和他们在融合不同类型的感官数据所面临的挑战。作为伊恩 · 财富，主任全球汽车业务战略分析，证实，”传感器融合今天不是对原始传感器数据。 每个传感器通常有其自己的本地处理。

导师图形公司将来到底特律 SAE 世界国会本周展示如何”原始数据融合”在真正的时间，从各种不同的方式 — — 雷达、 激光雷达、 视觉、 超声等 — — 可以提供”戏剧性的改善在传感精度和整体系统效率。

导师轧制出自动化的驾驶平台，称为 DRS360，旨在”直接过滤的信息传输从所有系统传感器到一个中央处理单元，在那里原始传感器数据融合在真正的时间，在所有各级，”该公司表示。

格伦 · 佩里，副总裁和总经理的导师图形嵌入式系统事业部，时报 EE，比较”传感器融合”与”原始数据融合，”有”微妙而重要的差异”。

通常情况下，向汽车制造商提供的传感器来设计预先处理数据的一个模块中。正如财富解释，”数据发送从照相机到融合系统，例如，不会实际的图像数据，而是叙述感兴趣的领域内，图像 — — 例如这里是一条白线，这里是一辆车，这里是一个交通标志。 任何融合了然后因此在这方面做很多较高级别的数据。”

如何利用今天进行传感器融合处理来自不同传感器模块的数据 (源︰ 导师图形)
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复杂的任务
导师认为，通过去除的预处理微控制器从每个感官的模块，在每个末端节点使用，取而代之的对原始数据，绮/自主汽车设计师可以实现大提升”实时性能，显著减少系统成本和复杂性，并访问所有捕获的传感器数据的高分辨率模型的车辆的环境和驾驶条件”。

导师开发的 DRS360 平台，以满足 ISO 26262 中部署的安全、 成本、 功率、 热和排放要求 ASIL D 兼容系统。

正如佩里解释，该平台包括 Xilinx’ Zynq 基于 FPGA 的原始数据融合、 SOC (两臂或基于 x86) 绮和自动驾驶功能和单片机 （如英飞凌安全微控制器）。

DRS360 提供集中式的原始数据融合 (来源︰ 导师图形)
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Phil Magney, founder & principal advisor at Vision Systems Intelligence, told us, “Sensor fusion is a complex task and doing it with RAW data makes it even harder.”

原始数据融合，马格尼解释说，可帮助实现整合的计算资源到集中式系统更有效，尽管在算法集成更大的挑战。