ADASのデザインでは、自動車メーカー独自の機能要件、使用するセンサーの配置と種類、およびネットワーキング・プロトコルの選択が課題となります。標準化されたソリューションが存在しないため、FPGA などのデバイスには、デザインにおけるシステム変動要因に十分に対応できる柔軟性が要求されます。

自動運転車の実現に向けた主な課題

パフォーマンスと効率

高度な機能と増加する処理要件を低消費電力で実現する

リアルタイム処理

データ処理と意思決定をリアルタイムで実現する

安全性とセキュリティー

サイバー攻撃を防ぎ、車両の機能安全を確保する

 

主な自動運転アプリケーション

I/O ハブとセンサーの取り込み

運転自動化のレベルが ADAS Level 1 から完全自動運転の Level 5 へと進化するにつれ、必要なセンサーの数とセンサーデータを処理するニーズは増大しています。安全性および利便性を確保するため、自動車の周囲すべてを 3D で認識するために使用されるセンサーの数が急増し、採用される画像センサーの解像度、ピクセル深度、フレームレートも向上したことで、より多くの通信インターフェイスと高いデータ帯域幅が求められています。

インテル® FPGA なら、このようなシステムにおいても柔軟性に優れた I/O と高データレートの要件を満たす効果的なソリューションを提供できます。FPGA によって、複数のセンサー (インターフェイスのタイプやデータレートなどは異なる) からデータを集約し、統一フォーマット (MIPI CSI-2 など) に変換した上で、自動運転システム上のコンピューティング要素へ出力することが可能になります。

LiDAR (ライダー)

LiDAR センサーユニットは、自動運転アプリケーションにおいて当たり前の存在になりつつあります。エッジの LiDAR センサーにおける基本的な信号処理から、LiDAR ユニットに内蔵されるフュージョン、マシンラーニングなどの高度な機能に至るまで、さまざまなアーキテクチャーが出現しています。インテル® FPGA は、このようなアプリケーションに必要な信号処理、データ・フュージョン、複雑な並列処理タスクに対処できるだけの柔軟性と拡張性を備えています。

セキュリティー・ゲートウェイ

FPGA は、認証などの基本機能を実現する暗号化サービスや、さらに高度なシステムレベルでのセキュリティーの実装に最適です。FPGA なら、要件の変化に合わせてリコンフィグレーションされる可能性のある、自動運転システム向けの安全なデータ取り扱いポリシーを管理できます。

セキュアブート、セキュア・キー・ストレージ、暗号化のアクセラレーション、セキュアロック、固有のデバイス ID、セキュアデバッグ、物理的な改ざんの検出と保護など、FPGA 上の最先端機能を活用して、独自のセキュリティー機能を構築してください。