自动驾驶(AD)和高级驾驶辅助系统(ADAS)依靠对车身周围环境的准确感知来保证驾驶安全。世界各地的汽车制造商已经开始使用先进的传感器和算法来增强车辆对周围环境的感知，并将驾驶安全性提高到一个新的水平。10月18日消息，边缘传感器处理领域的市场领导者TERAKI近日发布了最新的雷达探测软件，该软件集成在英飞凌科技有限公司(FSE代码:IFX/OTCQX代码:IFNNY)符合ASIL-D安全级别要求的AURIX TC4x微控制器中，能够以更高的精度和更少的计算量准确识别静态和运动物体。
英飞凌科技汽车微控制器产品营销总监Marco Cassol表示:“经过迭代的产品升级，汽车雷达系统的性能实现了飞跃。其中，边缘人工智能处理是帮助我们提高雷达性能的创新技术之一。TERAKI独特的雷达算法应用于英飞凌新的并行处理单元(PPU)，使英飞凌的AURIX TC4x微控制器能够促进新一代雷达的性能提升。”TERAKI的首席执行官丹尼尔·理查德(Daniel Richart)表示:“通过改进算法，我们取得了事半功倍的效果。我们的解决方案可以用最少的数据计算负载，利用雷达信号准确检测并正确分类接收区域的静态和移动物体，从而为ad和ADAS应用提供必要的信息，实现态势感知和决策控制。我们的最终目标是通过减少推理时间和减少资源有限的设备所需的处理能力来确保证书边缘的安全性。”随着雷达成为业界高性价比的标准信号处理技术，迫切需要突破这种传感器技术的局限性。比如各种干扰会严重降低雷达的探测性能，导致雷达无法在复杂环境下探测多个目标，多目标探测也需要更高的数据处理能力。此外，为了准确地检测和分类静态和移动物体，需要增加每帧中的数据点，并提供小于1度的角度分辨率，以实现更高的雷达测量精度。
TERAKI的机器学习(ML)算法将通过处理原始数据和减少干扰因素来解决这一挑战。同时将雷达捕捉到的信息作为认知功能进行分析，在复杂环境下准确识别目标物体、点云障碍物等干扰因素，降低边缘的数据处理负荷。与CFAR等其他雷达处理技术相比，TERAKI的ML检测增加了单个物体上的数据点，可以减少误报，提高安全性。TERAKI的机器学习算法被集成到英飞凌的AURIX TC4x微控制器中，在第一次快速傅立叶变换(FFT)后减少雷达信号，在相同RAM/fps条件下可以将丢失误码率降低到原来误码率的1/25。与恒虚警算法相比，该算法的分类精度可提高20%，有效检测率可提高15%以上。TERAKI将利用最新的雷达检测软件，改进edge设备的芯片组架构，以确保AURIX TC4x微控制器的实时处理能力，将数据采样的比特率从原来的8或32位降低到4或5位，并在不影响F1分数的情况下降低计算要求，从而将所需的内存减少到1/2。自动驾驶(AD)和高级驾驶辅助系统(ADAS)依靠对车身周围环境的准确感知来保证驾驶安全。世界各地的汽车制造商已经开始使用先进的传感器和算法来增强车辆对周围环境的感知，并将驾驶安全性提高到一个新的水平。10月18日消息，边缘传感器处理领域的市场领导者TERAKI近日发布了最新的雷达检测软件，该软件集成在英飞凌科技有限公司(FSE代码:IFX/OTCQX代码:IFNNY)符合ASIL-D安全级别要求的AURIX TC4x微控制器中，能够以更高的精度和……ss计算负载。
英飞凌科技汽车微控制器产品营销总监Marco Cassol表示:“经过迭代的产品升级，汽车雷达系统的性能实现了飞跃。其中，边缘人工智能处理是帮助我们提高雷达性能的创新技术之一。TERAKI独特的雷达算法应用于英飞凌新的并行处理单元(PPU)，使英飞凌的AURIX TC4x微控制器能够促进新一代雷达的性能提升。”TERAKI的首席执行官丹尼尔·理查德(Daniel Richart)表示:“通过改进算法，我们取得了事半功倍的效果。我们的解决方案可以用最少的数据计算负载，利用雷达信号准确检测并正确分类接收区域的静态和移动物体，从而为ad和ADAS应用提供必要的信息，实现态势感知和决策控制。我们的最终目标是通过减少推理时间和减少资源有限的设备所需的处理能力来确保证书边缘的安全性。”随着雷达成为业界高性价比的标准信号处理技术，迫切需要突破这种传感器技术的局限性。比如各种干扰会严重降低雷达的探测性能，导致雷达无法在复杂环境下探测多个目标，多目标探测也需要更高的数据处理能力。此外，为了准确地检测和分类静态和移动物体，需要增加每帧中的数据点，并提供小于1度的角度分辨率，以实现更高的雷达测量精度。
TERAKI的机器学习(ML)算法将通过处理原始数据和减少干扰因素来解决这一挑战。同时将雷达捕捉到的信息作为认知功能进行分析，在复杂环境下准确识别目标物体、点云障碍物等干扰因素，降低边缘的数据处理负荷。与CFAR等其他雷达处理技术相比，TERAKI的ML检测增加了单个物体上的数据点，可以减少误报，提高安全性。TERAKI的机器学习算法被集成到英飞凌的AURIX TC4x微控制器中，在第一次快速傅立叶变换(FFT)后减少雷达信号，在相同RAM/fps条件下可以将丢失误码率降低到原来误码率的1/25。与恒虚警算法相比，该算法的分类精度可提高20%，有效检测率可提高15%以上。TERAKI将利用最新的雷达检测软件，改进edge设备的芯片组架构，以确保AURIX TC4x微控制器的实时处理能力，将数据采样的比特率从原来的8或32位降低到4或5位，并在不影响F1分数的情况下降低计算要求，从而将所需的内存减少到1/2。
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