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MicroAutoBox Embedded SPU

Kompaktes, robustes Prototyping-System für Multisensoranwendungen im Fahrzeug

Die MicroAutoBox Embedded SPU (Sensor Processing Unit) ist ein kompaktes, robustes Prototyping-System mit hoher Rechenleistung und einer intuitiven Software-Umgebung für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und Funktionen für hochautomatisiertes Fahren. Sie kann eigenständig oder als Erweiterung für die MicroAutoBox II eingesetzt werden.

Hinweis:
MicroAutoBox Embedded SPU befindet sich noch in der Entwicklung. Die Informationen auf dieser Seite unterliegen möglichen Änderungen ohne vorherige Ankündigung.

Die Herausforderungen von Multisensoranwendungen angehen

Multisensoranwendungen spielen eine entscheidende Rolle in vielen Bereichen, darunter Fahrerassistenzsysteme (ADAS), automatisiertes Fahren, autonome Fahrzeuge und Robotik. Die Entwicklung solcher Anwendungen erfordert eine spezielle Umgebung aus Hardware und Software, mit der Daten verschiedener Sensoren wie Kameras, Lidar, Radar oder GNSS-Receivern verarbeitet und zusammengeführt, Bewegungsalgorithmen berechnet und Aktoren oder MMIs angeschlossen werden können. Zudem ist es für das Testen notwendig, Sensor- und Fahrzeugnetzwerkdaten aufzuzeichnen und synchron wiederzugeben. Um das Prototyping solcher Algorithmen im Fahrzeug durchzuführen und dabei die enormen Datenmengen zu verarbeiten, ist ein kompaktes, robustes Prototyping-System mit hoher Rechenleistung und einer intuitiven Software-Entwicklungsumgebung erforderlich. Die MicroAutoBox Embedded SPU (Sensor Processing Unit) ist in Kombination mit RTMaps (Real-Time Multisensor applications) genau auf diesen Anwendungsfall zugeschnitten.

Einzigartige Kombination für ADAS und darüber hinaus

Die Embedded SPU bietet eine einzigartige Kombination aus hoher Rechenleistung, Schnittstellen zu automotiven Fahrzeugnetzwerken, Umgebungssensoren, GNSS-Positionierung, drahtloser Kommunikation und extrem kompakter, robuster Bauweise für den Einsatz im Fahrzeug. Mit RTMaps können Sie mit Hilfe der einsatzfertigen Blockdiagramme direkt auf alle Schnittstellen Ihrer Embedded SPU zugreifen und diese konfigurieren. So gelingt es mühelos, Ihre Algorithmen in kurzen Iterationszyklen und in einer grafischen Umgebung für die Sensordatenverarbeitung oder die Sensorfusion vorzubereiten. Jede Datenabtastung wird zusammen mit ihrem Zeitstempel und in ihrer Originalgeschwindigkeit festgehalten. So ist sichergestellt, dass alle Daten zeitkorreliert sind. Zudem können die Daten auf einem externen Massendatenspeicher (MicroAutoBox Embedded DSU) mit hohem Datendurchsatz aufgezeichnet werden, um diese zu einem späteren Zeitpunkt wiederzugeben. Es ist sogar möglich, Algorithmen auf verteilten Embedded SPUs zu verarbeiten und dabei die zeitliche Kohärenz und die Synchronisierung heterogener Datenströme beizubehalten.

Parameter Specification
Processor
  • CPU: Two NVIDIA© Denver 2 cores and four ARM© A57 cores (up to 2 GHz and 2 MB L2 cache each)
  • GPU: 256-core NVIDIA Pascal™ at up to 1300 MHz
Memory
  • RAM: 8 GB 128-bit LPDDR4 RAM
  • Flash: 32 GB eMMC plus 128 GB card
  • Optional: Extension with MicroAutoBox Embedded DSU (Data Storage Unit)
Interfaces
  • 4 x Gigabit Ethernet, 2 x Gigabit Ethernet via internal switch
  • 2 x USB 2.0, 2 x USB 3.0
  • WLAN 802.11 n/ac, Bluetooth 4.1, optional LTE
  • 2 x HDMI 2.0 Out display interfaces
  • 4 x CAN/CAN FD, 2 x LIN (master/slave), 2 x BroadR-Reach
  • 4 x GMSL In, 2 x HDMI 1.4b In camera interfaces (other interfaces on request)
  • 4 x Digital In, 4 x Digital Out, 4 x Analog In
  • uBlox NEO-M8U GNSS receiver (GPS, GLONASS, Beidou, Galileo) with integrated inertia measurement unit (IMU) and support for untethered dead reckoning (UDR)
  • SFF-8088 connector to attach MicroAutoBox Embedded DSU (Data Storage Unit)
Operating system
  • Linux for Tegra from NVIDIA
Operating mode
  • In combination with MicroAutoBox or as stand-alone system
Software support
  • Software support
  • Graphical development environment: RTMaps (real-time multisensor applications)
  • GPU programming language: NVIDIA CUDA©
  • Deep learning: NVIDIA TensorRT™, cuDNN©
  • Computer vision: NVIDIA VisionWorks™, OpenCV
Enclosure size
  • Approx. 200 x 225 x 50 mm (7.9 x 8.9 x 2.0 in) as stand-alone system
Operating (case) temperature
  • -20 ... +70 °C (-4 ... +158 °F)
Power supply
  • 8 ... 60 V DC input power supply, protected against overvoltage and reverse polarity
Power consumption
  • Max. 50 W

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