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MicroAutoBox Embedded SPU

适用于多传感器应用的紧凑强大的车载原型单元

MicroAutoBox Embedded SPU是紧凑强大的原型单元,其具有高处理能力,并为高级驾驶辅助系统和高度自动驾驶功能的开发提供了直观的软件环境。它可以作为一个独立的系统,或作为MicroAutoBox II的扩展。

请注意:
MicroAutoBox Embedded SPU仍在开发阶段。在此之前,本页提供的信息是初步的,如有变更,恕不另行通知。

迎接多传感器应用的挑战

多传感器应用在高级驾驶辅助系统、自动驾驶、自动驾驶汽车、机器人等许多领域中发挥着重要作用。这类应用的开发需要专用的硬、软件环境来处理和融合来自不同传感器的数据(如摄像头、激光雷达、雷达和卫星导航接收机),计算运动控制算法,并连接到驱动器或HMI。此外,传感器和车辆网络数据必须进行同步记录和回放以用于测试。在车辆内进行相关算法的原型开发以及海量数据处理的时候,需要具有高处理能力的紧凑强大的原型开发单元和直观的软件开发环境进行支持。MicroAutoBox Embedded SPU (Sensor Processing Unit)可与RTMaps(Real-Time Multisensor应用)结合,成为这个应用案例的专用方案。

ADAS和ADAS领域之外的独特产品组合

MicroAutoBox Embedded SPU 具有高处理能力,带有汽车接口和环境传感器,提供导航定位和无线通信功能,并且极其紧凑强大,可进行车载应用。通过使用RTMAPS,你可以利用现成的模块框图直接访问和配置Embedded SPU的所有接口,并可以在较短周期,利用图形化环境对传感器数据处理、传感器融合等进行算法设计,每个传感器数据样本都按自己的节奏进行捕获,而且带有时间戳。这确保了所有数据都与时间相关。它甚至可以被记录到带有高数据吞吐量的外部海量数据存储单元(MicroAutoBox Embedded DSU),并进行后续回放。此外,它还能够在多个分布式Embedded SPU上处理数据,同时保留异构数据流的时间相干性和同步性。

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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