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MicroAutoBox Embedded SPU

Unité de prototypage embarquée, compacte et robuste pour les applications multi-capteurs

La MicroAutoBox Embedded SPU (Sensor Processing Unit) est une unité de prototypage compacte et robuste disposant d’une grande puissance de calcul et d’un environnement logiciel intuitif, destiné au développement de systèmes avancés d’aide à la conduite et des fonctions de conduite hautement automatisées. Elle peut être utilisée comme système autonome ou comme une extension pour la MicroAutoBox II.

Relever les défis des applications multi-capteurs

Les applications multi-capteurs jouent un rôle essentiel dans de nombreux domaines tels que les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), la conduite automatisée, les véhicules sans conducteur et la robotique. Le développement de ces types d’applications exige un environnement logiciel et matériel spécifique, capable de traiter et de fusionner les données provenant de capteurs divers, tels que des caméras, des lidars, des radars et des récepteurs GNSS, de calculer les algorithmes de contrôle de mouvement et de connecter les actionneurs ou les interfaces homme-machine. De plus, les données du réseau du véhicule et des capteurs doivent être enregistrées et rejouées de façon synchrone pour effectuer des tests. Afin de prototyper des algorithmes associés dans le véhicule et de traiter le grand volume de données, il est nécessaire d’utiliser une unité de prototypage robuste et compacte, possédant une grande puissance de calcul et un environnement de développement logiciel intuitif. La MicroAutoBox Embedded SPU (Sensor Processing Unit) associée au logiciel RTMaps (Real-Time Multisensor applications) est parfaitement adaptée à ce cas d’utilisation.

Combinaison unique pour les ADAS et au-delà

L‘Embedded SPU est une combinaison unique d’une grande puissance de calcul, d’interfaces vers les réseaux de véhicules automobiles, les capteurs d’environnement, le positionnement GNSS, la communication mobile et une conception extrêmement compacte et robuste pour une utilisation en véhicule. Grâce à RTMaps, vous pouvez configurer et accéder directement à toutes les interfaces de l‘Embedded SPU en utilisant des schémas blocs prêts à l’emploi et concevoir vos algorithmes pour le traitement des données de capteurs, de leur fusion, etc. au cours de cycle d’itérations courts et dans un environnement graphique. Chaque échantillon de données capteur est capturé avec son propre horodatage et sa propre cadence. La corrélation temporelle est ainsi assurée. Il peut même être enregistré vers une unité externe de stockage de données de masse (MicroAutoBox Embedded DSU) avec un flux de données élevé et être rejoué ultérieurement. De plus, il est possible de traiter des algorithmes sur plusieurs Embedded SPUs distribuées tout en préservant la cohérence temporelle et la synchronisation des flux de données hétérogènes.

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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