一种智能辅助驾驶系统的制作方法

文档序号:11021421阅读:725来源:国知局
一种智能辅助驾驶系统的制作方法
【专利摘要】本实用新型公开一种智能辅助驾驶系统,涉及智能辅助驾驶技术,该系统内部设置有处理器、神经元人脑模拟芯片、算法加速芯片、共享内存、千兆网络接口卡、以及图像信息提取设备;其中,处理器分别与神经元人脑模拟芯片、千兆网络接口卡、算法加速芯片通过PCI?E总线连接;共享内存分别与神经元人脑模拟芯片、处理器、算法加速芯片通过DDR3总线连接;图像信息提取设备与神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接。本实用新型进行高度的软、硬件资源整合,通过专用芯片与软件算法结合的方式,提升了系统整体运算效率;快速提升智能辅助驾驶系统的学习能力,在短时间内使系统适应复杂的驾驶环境。
【专利说明】
一种智能辅助驾驶系统
技术领域
[0001]本实用新型涉及智能辅助驾驶技术,具体的说是一种智能辅助驾驶系统。
【背景技术】
[0002]当前无人驾驶汽车与智能汽车技术发展迅速,对于汽车的自动化驾驶要求也越来越高。但是目前的主流自动化驾驶技术多基于软件算法来实现,系统实时性较低,延迟较大,对于复杂路况与紧急状况的处理能力有待改善。自动化驾驶技术中一项核心技术便是对汽车前方路况的处理,需要高度模拟人类的驾驶习惯与驾驶技能,但是在这方面的软、硬件结合技术尚有较大欠缺。

【发明内容】

[0003]本实用新型针对目前技术发展的需求和不足之处,提供一种智能辅助驾驶系统。
[0004]本实用新型所述一种智能辅助驾驶系统,解决上述技术问题采用的技术方案如下:一种智能辅助驾驶系统,包括智能辅助驾驶系统本体,所述智能辅助驾驶系统本体包括外壳,所述外壳为中空结构,外壳内部设置有处理器、神经元人脑模拟芯片、算法加速芯片、共享内存、千兆网络接口卡、以及图像信息提取设备;所述处理器分别与神经元人脑模拟芯片、千兆网络接口卡、算法加速芯片通过PC1-E总线连接;所述共享内存分别与神经元人脑模拟芯片、处理器、算法加速芯片通过DDR3总线连接;所述图像信息提取设备与神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接。
[0005]优选的,所述处理器采用x86处理器。
[0006]优选的,所述神经元人脑模拟芯片负责双通道图像信息接收、双通道图像信息合并处理、合并图像信息分析、分析结果形成操作信号、操作信号传输至车载操作系统;神经元人脑模拟芯片与x86处理器芯片协同处理进行图像信息的数据处理与分析。
[0007]优选的,所述算法加速芯片采用ASIC设计,并在芯片上预留FPGA。
[0008]优选的,所述共享内存采用8G高速共享内存。
[0009]优选的,所述图像信息提取设备采用冗余结构,包括图像信息提取芯片1、图像信息提取芯片2、4K摄像头1、4K摄像头2;所述图像信息提取芯片I分别与4K摄像头1、神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接;所述图像信息提取芯片2分别与4Κ摄像头2、神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接。
[0010]优选的,所述图像信息提取芯片I与图像信息提出芯片2采用同样的硬件设计,实时解码高清视频资源,并能够针对前方路况、车辆情况进行关键信息提出,通过I2C总线传输给神经元人脑模拟芯片。
[0011]本实用新型所述一种智能辅助驾驶系统与现有技术相比具有的有益效果是:本实用新型在前端采用4Κ高清摄像头来模拟人眼,并通过图像信息提取芯片与神经元人脑模拟芯片的两级硬件架构,来加速对于汽车前方路况的实时性处理;同时,系统还配置了算法加速芯片,协同神经元人脑模拟芯片进行机器学习与经验积累,提升了系统整体运算效率;
[0012]本实用新型进行高度的软、硬件资源整合,通过专用芯片与软件算法结合的方式,快速提升智能辅助驾驶系统的学习能力,在短时间内使系统适应复杂的驾驶环境;解决了无人驾驶汽车与智能汽车中自动驾驶实时分析能力差、计算精度低的问题,提高了无人自动驾驶系统的准确性和驾驶性能。
【附图说明】

[0013]附图1为所述智能辅助驾驶系统的示意框图。
【具体实施方式】
[0014]为使本实用新型的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,对本实用新型所述一种智能辅助驾驶系统进一步详细说明。
[0015]为了解决无人驾驶汽车与智能汽车中自动驾驶实时分析能力差、计算精度低的问题,本实用新型公开了一种智能辅助驾驶系统,在前端采用高清摄像头来模拟人眼,并通过图像信息提取芯片与神经元人脑模拟芯片的两级硬件架构,来加速对于汽车前方路况的实时性处理。同时,为了提升系统整体运算效率,系统还配置了算法加速芯片,协同神经元人脑模拟芯片进行机器学习与经验积累。本实用新型能够进行高度的软、硬件资源整合,通过专用芯片与软件算法结合的方式,快速提升智能辅助驾驶系统的学习能力,在短时间内使系统适应复杂的驾驶环境。
[0016]实施例:
[0017]本实施例所述一种智能辅助驾驶系统,包括智能辅助驾驶系统本体,所述智能辅助驾驶系统本体包括外壳,所述外壳为中空结构,外壳内部设置有处理器、神经元人脑模拟芯片、算法加速芯片、共享内存、千兆网络接口卡、以及图像信息提取设备;所述处理器分别与神经元人脑模拟芯片、千兆网络接口卡、算法加速芯片通过PC1-E总线连接;所述共享内存分别与神经元人脑模拟芯片、处理器、算法加速芯片通过DDR3总线连接;所述图像信息提取设备与神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接;如附图1所示。
[0018]本实施例所述智能辅助驾驶系统中,所述系统外壳的长度为60mm,宽度为30mm,高度为20mm。如附图1所示,该智能辅助驾驶系统内部设置的处理器采用x86处理器,为符合Intel Rangeley系列处理器架构的芯片型号。所述神经元人脑模拟芯片具备以下功能:双通道图像信息接收、双通道图像信息合并处理、合并图像信息分析、分析结果形成操作信号、操作信号传输至车载操作系统。神经元人脑模拟芯片与x86处理器芯片协同处理进行图像信息的数据处理与分析。
[0019]所述算法加速芯片米用ASIC(Applicat1nSpecific Integrated Circuit,应用专用集成电路)设计,并在芯片上预留FPGA(Field Programmable Gateway Array,现场可编程阵列)模块,方便硬件算法的更新与升级。并且,所述共享内存采用8G高速共享内存。
[0020]如附图1所示,所述图像信息提取设备采用冗余结构,包括图像信息提取芯片1、图像信息提取芯片2、4K摄像头1、4K摄像头2;所述图像信息提取芯片I分别与4K摄像头1、神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接;所述图像信息提取芯片2分别与4Κ摄像头2、神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接。图像信息提取芯片I与图像信息提出芯片2,两者采用同样的硬件设计,实时解码高清视频资源,并能够针对前方路况、车辆相对位置、道路周边建筑物、前方行人动向等情境进行关键信息提出,并通过I2C总线传输给神经元人脑模拟芯片。
[0021]上述【具体实施方式】仅是本实用新型的具体个案,本实用新型的专利保护范围包括但不限于上述【具体实施方式】,任何符合本实用新型的权利要求书的且任何所属技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或替换,皆应落入本实用新型的专利保护范围。
【主权项】
1.一种智能辅助驾驶系统,其特征在于,包括智能辅助驾驶系统本体,所述智能辅助驾驶系统本体包括外壳,所述外壳为中空结构,外壳内部设置有处理器、神经元人脑模拟芯片、算法加速芯片、共享内存、千兆网络接口卡、以及图像信息提取设备;其中,所述处理器分别与神经元人脑模拟芯片、千兆网络接口卡、算法加速芯片通过PC1-E总线连接;所述共享内存分别与神经元人脑模拟芯片、处理器、算法加速芯片通过DDR3总线连接;所述图像信息提取设备与神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接。2.根据权利要求1所述一种智能辅助驾驶系统,其特征在于,所述处理器采用x86处理器。3.根据权利要求2所述一种智能辅助驾驶系统,其特征在于,所述神经元人脑模拟芯片负责双通道图像信息接收、双通道图像信息合并处理、合并图像信息分析、分析结果形成操作信号、操作信号传输至车载操作系统;神经元人脑模拟芯片与x86处理器芯片协同处理进行图像信息的数据处理与分析。4.根据权利要求2所述一种智能辅助驾驶系统,其特征在于,所述算法加速芯片采用ASIC设计,并在芯片上预留FPGA。5.根据权利要求2所述一种智能辅助驾驶系统,其特征在于,所述共享内存采用SG高速共享内存。6.根据权利要求2所述一种智能辅助驾驶系统,其特征在于,所述图像信息提取设备采用冗余结构,包括图像信息提取芯片1、图像信息提取芯片2、4K摄像头1、4K摄像头2;所述图像信息提取芯片I分别与4Κ摄像头1、神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接;所述图像信息提取芯片2分别与4Κ摄像头2、神经元人脑模拟芯片通过I2C总线连接。7.根据权利要求2所述一种智能辅助驾驶系统,其特征在于,所述图像信息提取芯片I与图像信息提出芯片2采用同样的硬件设计,实时解码高清视频资源,并能够针对前方路况、车辆情况进行关键信息提出,通过I2C总线传输给神经元人脑模拟芯片。
【文档编号】B60R16/023GK205706546SQ201620679339
【公开日】2016年11月23日
【申请日】2016年7月1日
【发明人】郝鹏, 于治楼, 郑亮
【申请人】浪潮集团有限公司
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