【技术实现步骤摘要】
一种计算平台和数据处理方法
[0001]本申请涉及智能驾驶汽车
,特别涉及一种计算平台和数据处理方法
。
技术介绍
[0002]随着智能化和电动化的迅速发展,高阶智能驾驶已成为主要趋势
。
现有的高阶智能驾驶的高级驾驶辅助系统
/
自动驾驶系统
(ADAS/AD)
的电子电气架构:采用高阶智驾域控制器
+
摄像头
+
激光雷达
(LiDAR)+3D/4D
雷达
(3D/4D Radar)+
超声波雷达,由于在电子电气架构中预埋了激光雷达和
3D/4D
雷达,具有较强的可拓展性,结合
OTA
软件能力升级,能够实现全场景的点对点高阶领航驾驶的功能,即驾驶人只需要全程保持对车辆的状态监控不需要转动方向盘和控制转向及制动系统
。
[0003]然而,现阶段基于域控制器平台实现高阶智能驾驶的
ADAS/AD
感知的传感器数据的处理上缺乏底层交互能力 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种计算平台,其特征在于,包括系统软件层,所述系统软件层部署有传感器库和
AI
算法库;所述传感器库用于对多维传感器采集的原始数据进行解析和检查处理,得到经过检查处理后的点云数据;所述
AI
算法库用于对所述经过检查处理后的点云数据进行预处理和数据质量评估,并将通过质量评估的点云数据传输给应用层的业务功能模块
。2.
根据权利要求1所述的计算平台,其特征在于,所述计算平台还包括底层硬件平台,所述系统软件层运行在所述底层硬件平台上;其中,所述底层硬件平台包括至少一个
SOC
芯片和至少一个
MCU
芯片,每个所述
SOC
芯片和每个所述
MCU
芯片之间通过
GPIO、SPI、I2C、PCIe
总线和
Ethernet Switch
交换机中的一种建立通信,所述
SOC
芯片为所述传感器库和
/
或所述
AI
算法库提供计算资源,所述
MCU
芯片为所述传感器库和
/
或所述
AI
算法库提供计算资源
。3.
根据权利要求2所述的计算平台,其特征在于,所述底层硬件平台还包括
FPGA
芯片,所述
FPGA
芯片为所述传感器库
/
或所述
AI
算法库提供计算资源
。4.
根据权利要求2所述的计算平台,其特征在于,所述底层硬件平台还包括
ASIC
芯片,所述
ASIC
芯片为所述传感器库和
/
或所述
AI
算法库提供计算资源
。5.
根据权利要求2所述的计算平台,其特征在于,每个所述
SOC
芯片内嵌有
ISP
芯片,所述
ISP
芯片用于处理摄像机采集的图像
。6.
根据权利要求1所述的计算平台,其特征在于,所述系统软件层还部署有控制模块,所述控制模块用于接收来自所述多维传感器的所述原始数据和输出经过所述传感器库和所述
AI
算法库处理后的数据,以及控制所述传感器库和所述
AI
算法库中各个算法的执行顺序
。7.
根据权利要求1所述的计算平台,其特征在于,所述系统软件层还部署有惯性测量模块,所述惯性测量模块用于计算车辆的角速度变化量
。8.
一种数据处理方法,其特征在于,应用于权利要求1‑7任一所述的计算平台,所述方法包括:接收多维传感器采集的原始数据;传感器库对多维传感器采集的原始数据进行解析和检查处理,得到经过检查处理后的点云数据;
AI
算法库对所述经过检查处理后的点云数据进行预处理和数据质量评估,并将通过质量评估的点云数据传输给应用层的业务功能模块
。9.
...
【专利技术属性】
技术研发人员:张明飞,凤良山,
申请(专利权)人:苏州畅行智驾汽车科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
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