【ZiDongHua 之駕駛自動化收錄關(guān)鍵詞： 新思科技 自動駕駛  傳感器 人工智能 數(shù)字孿生】
　　
　　自動駕駛開發(fā)化繁為簡：真實路況，虛擬傳感器幫你直接“算”
　　
　　在萬物智能（Pervasive Intelligence）時代，傳感器無處不在。傳感器的存在讓汽車、智能手機和增強現(xiàn)實頭顯等設(shè)備越來越智能。但不同的物理傳感器各有局限，部署起來費時費力，成本高昂。以自動駕駛汽車為例，為了確保自動駕駛系統(tǒng)能有效運行，需要數(shù)百萬英里的行駛數(shù)據(jù)，并對嵌入式傳感器所捕獲的環(huán)境進行大規(guī)模繪制。
　　
　　有兩種方法可以實現(xiàn)，方法一是手動部署大量配備物理傳感器的汽車，記錄汽車所看到的數(shù)百萬張圖像，但這需要大量的時間、人力、物力和財力。方法二是虛擬傳感器與高性能計算技術(shù)的結(jié)合。這樣可以大幅減少繁復(fù)工作，降低長距離真實駕駛危險，提高效率。在本文中，我們將深入探討虛擬傳感器的優(yōu)勢和潛在應(yīng)用。
　　
　　什么是虛擬傳感器？
　　
　　虛擬傳感器源于數(shù)字孿生的概念。
　　
　　物理傳感器是根據(jù)其在周圍環(huán)境中“看到”的畫面生成數(shù)據(jù)，而虛擬傳感器則根據(jù)第三方信息進行計算或推斷。這些數(shù)據(jù)代表環(huán)境，并可以基于一維、二維或三維信息來構(gòu)建。當(dāng)傳感器是攝像頭時，虛擬傳感器會處理這些數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像。
　　
　　在很多情況下，虛擬傳感器是芯片和終端產(chǎn)品開發(fā)者的好幫手。比如可以幫助確定攝像頭的許多參數(shù)，而且這些原理適用于任何物理傳感器，比如激光雷達和一般雷達中的傳感器。
　　
　　舉例來說，虛擬攝像頭可幫助某款自動駕駛汽車確定適合的物理攝像頭規(guī)格：攝像頭應(yīng)該是黑白的還是彩色的？像素應(yīng)該是多少？合適的景深是多少？攝像頭應(yīng)該安裝在汽車的什么位置才能更有效地捕獲信息？使用虛擬攝像頭進行調(diào)整像素數(shù)、色彩平衡、信號處理等試驗有助于找到這些問題的答案，而無需花大成本購買昂貴的原型。
　　
　　在設(shè)計階段，攝像頭可能包含三個或更多組件，比如鏡頭、傳感器和圖像信號處理器。虛擬攝像頭可仿真生成的圖像質(zhì)量，以測試這些組件的相互作用，從而確定合適的組合。
　　
　　虛擬傳感器在測試和人工智能模型開發(fā)中的應(yīng)用
　　
　　在設(shè)計后階段，需要測試攝像頭在目標(biāo)安裝位置的功能表現(xiàn)。借助擋風(fēng)玻璃背后或后視鏡上安裝的虛擬裝置，開發(fā)者可準確了解最終產(chǎn)品可以如何拍攝所處的環(huán)境，以及集成到汽車后的最終功能表現(xiàn)如何。
　　
　　除此之外，虛擬傳感器還能幫助開發(fā)AI模型，用來解釋傳感器感知到的環(huán)境。例如，虛擬傳感器可以提供包含路標(biāo)和行人等元素的虛擬圖像，為這種模型的訓(xùn)練和開發(fā)提供支持，而無需收集大量物理信息。當(dāng)這種AI模型完全成形后，就能夠應(yīng)用于物理攝像頭，從而使自動駕駛汽車正常運行。
　　
　　簡而言之，虛擬傳感器有望能夠模擬自動駕駛汽車在真實環(huán)境中將需要應(yīng)對的場景，比如一個小孩突然沖到馬路中間撿球、給急救車輛讓路等。有了虛擬傳感器，就無需像物理傳感器那樣需要在路上茫然地尋找或被動等待這些場景發(fā)生。在汽車芯片設(shè)計領(lǐng)域，我們預(yù)計數(shù)字孿生模型和虛擬傳感器會在架構(gòu)探索中發(fā)揮越來越重要的作用，例如將滿足OEM工作負載不斷增長的性能需求；在芯片推出前進行軟件開發(fā)、軟硬件集成和片上系統(tǒng)（SoC）驗證；以及構(gòu)建用于半導(dǎo)體模型的測試和驗證流程。
　　
　　自動駕駛目前尚未完全普及，即便已經(jīng)有了非常先進的芯片、攝像頭和汽車技術(shù)，但處理整個系統(tǒng)的巨大數(shù)據(jù)量仍以一個非常大的挑戰(zhàn)。目前，自動駕駛汽車按不同組件分別設(shè)計的，而不是從數(shù)據(jù)簡化的角度出發(fā)，將系統(tǒng)作為一個整體。對攝像頭、電子控制單元（ECU）和環(huán)境等方面進行虛擬化，有助于開發(fā)者了解組件之間的相互依賴關(guān)系并打破所形成的孤島，從而促進團隊協(xié)作，幫助優(yōu)化系統(tǒng)表現(xiàn)。
　　
　　虛擬傳感器的應(yīng)用和工具
　　
　　雖然自動駕駛汽車仍在開發(fā)中，但虛擬傳感器和更廣泛的數(shù)字孿生技術(shù)已從汽車領(lǐng)域延伸到智能手機和增強現(xiàn)實等消費應(yīng)用，甚至應(yīng)用到了航空航天等領(lǐng)域。在這些應(yīng)用中，數(shù)字孿生可提供半導(dǎo)體子系統(tǒng)的虛擬渲染模型，展示集成的硬件和軟件系統(tǒng)將如何協(xié)同工作。
　　
　　當(dāng)然，對任何基于數(shù)字孿生的開發(fā)而言，模型的可信度和虛擬傳感器的精度是關(guān)鍵，同時也是非常艱巨的挑戰(zhàn)。研究表明，虛擬開發(fā)和測試能夠顯著提高生產(chǎn)力，因此提升可信度和精度是當(dāng)務(wù)之急。
　　
　　為此，新思科技為開發(fā)者提供了一系列工具，比如用于光學(xué)傳感器設(shè)計和測試的CODE V、LightTools、LucidShape和RSoft等光學(xué)設(shè)計軟件；用于分析和優(yōu)化多核SoC與Multi-Die SoC架構(gòu)的Platform Architect™; 使用虛擬硬件實現(xiàn)RTL前軟件開發(fā)的Virtualizer™；以及通過為軟件開發(fā)者提供即時反饋來支持系統(tǒng)設(shè)計和驗證的Silver。
　　
　　在推動自動駕駛革命的過程中，高精度虛擬化已悄然成為連接后端系統(tǒng)與前端應(yīng)用的關(guān)鍵紐帶。對于懷揣未來愿景的企業(yè)來說，把握這一趨勢至關(guān)重要。