高可靠芯片搭配视觉演算法，影像式ADAS满足车规要求

盲点检测(BSD)。在亚洲，LDW、TSR和MOD已被OEM和一级市场广泛采纳和应用。

加强视觉/提高灵活度　ADAS更趋完善

软体发展面临的三大挑战：可靠性、灵活性和可行性。ADAS功能设计日趋安全，如今，功能和连接的安全需求已众所周知，而满足这些需要则是必备条件。功能性软体不仅要提供稳健、精确的目标和环境识别能力(在各种不同交通环境和灯光条件下)，同时必须满足即时性需求。

软体设计人员经常会面临两难境地，一方面必须采用更加先进的分类方法(如机器学习、神经网路等)，以实现不同的识别方式，最终提升应用的效能；另一方面，这样却不可避免地会给即时实作带来额外负担。因此，设计人员必须综合考虑各方面因素，巧妙地设计出最佳的软体解决方案。

开发或提供ADAS的所有OEM和一级市场均采用类似的名称来命名相同的功能(表1)。然而，没有任何两个解决方案是完全相同的，每个客户都会根据自身的特定需求提出不同的规格要求；此外，也没有完全相同的专案环境，其应用必须考虑不同的硬体环境和安装位置。

软体设计必须具有足够的灵活性，以支援不同类型和解析度的镜头设备，并能够识别多类型目标。软体解决方案必须易于配置，且能够执行功能定制、当地语系化和自订服务，同时不会降低软体品质。

最后，ADAS软体还必须满足可行性要求。软体采用的演算法必须易于实作且稳定执行，至少可保证几百小时连续工作。同时，设计人员还必须考虑低功耗、异常情况容忍度和错误检测等功能特性，因此，ADAS功能的开发成为了一项高度复杂、富有挑战性的任务。

应对ADAS开发挑战的关键因素，不仅在于采用尖端的硬体设备和使用先进的电脑视觉演算法，二者的完美结合才是最佳的解决方案。在S32V产品设计的早期阶段，飞思卡尔和东软曾密切进行技术交流。

为提供最佳的硬体设备支援以加速ADAS演算法的潜在并行性，两家公司研究了ADAS演算法的不同类型(任务并行、资料并行、管道并行)和并行等级(任务级并行、回圈级并行、指令级并行)。

最终总结出超过十种重要的计算模式，其中六种最为耗时。基于上述的研究成果，S32V产品最终提供并整合了不同种类的计算单元。ADAS软体解决方案的总体轮廓架构已经形成：多层软体管道、适用于低阶影像处理的ISP、适用于中级特征提取的APEX2，以及用于进阶协调和资讯融合的CPU。

随着飞思卡尔在2013年推出FPGA模拟技术，各种重要演算法，包括积分影像计算、目标特征提取和分类，均得到优化。预期至S32V产品上市，关键演算法的速度将是目前的20倍。

在ADAS软体研究和开发过程中，选用资深开发团队，以及高品质开发流程至为重要。演算法必须明确地声明其所需的资源、验证条件，以及异常和故障行为。自研究阶段初始，演算法就要确保基本软体模组的自完整性、独立性和灵活性。 完整的软体架构包括了硬体隐藏层、感知层、决策层和HMI层。感知层是其中的关键部分。

基于ISP或APEX2的关键优化演算法有序寄存于感知层。以上所有因素均为ADAS解决方案的最终成型奠定了坚实基础，使该解决方案能够满足汽车级高可靠性标准，如ISO26262。

东软的目标是与合作夥伴紧密合作，最终提供具有ADAS功能的开放式解决方案。OEM和一级市场能够选择不同类型和数量的镜头感测器，并选择不同的ADAS功能特性组合。

这种方式不仅保证ADAS解决方案的安全性和可靠性，价格也极具竞争力。目前东软已成功将重要演算法移植到S32V的FPGA模拟器中，包括车道偏离报警、行人检测和交通标志识别。下一步，该公司将推出基于S32V的视觉解决方案，支援车辆行驶的前视、后视和环视ADAS功能，包括盲点检测、交通灯识别、行动目标检测以及环视辅助系统。未来也将不断致力于打造一个更加安全、便捷及舒适的交通环境。