传感器融合解决方案简化自动驾驶汽车、无人机和机器人设计

一款嵌入微控制器，采用新算法的传感器融合解决方案，可帮助开发者实现在无人驾驶汽车等多个领域的广泛应用，这听起来是不是很令人兴奋？

据麦姆斯咨询报道，这款新的传感器融合软件被称为SigmaFusion，能够帮助工程师更高效地处理来自雷达、LiDAR、摄像头以及超声波传感器的海量数据，同时还能减少整个系统所需要的电子控制单元数量。“我们优化了软件，使其能够适用于更广泛的应用，”法国CEA Leti研究院的研究工程师Julien Mottin说，“即使将它在更小的平台上运行，在计算精度上也不会有缺陷。”

Mottin称这款传感器融合软件的核心是能够执行一种被称为占用栅格（occupancy grids）的技术，而不再需要浮点单元（floating point unit）。利用整数单元取代浮点单元，能够获得更小的软件。因为其计算强度更低，能够嵌入同时控制车辆传动系统、车身安全以及ADAS（先进驾驶辅助系统）应用的单个MCU（微控制单元）。

Leti开发的SigmaFusion无需浮点运算，能够计算前方路径识别所需要的占用栅格

Infineon（英飞凌）近期发布的Aurix TC29x平台应用了SigmaFusion传感器融合算法

通过摈弃浮点算法，Leti的研究人员称他们的这款产品不仅能够应用于自动驾驶汽车，还可以应用于机器人、无人机等更小的应用。Leti还正在与一家供应商合作，将SigmaFusion应用于盲人手杖中。在该应用案例中，传感器融合套装可以从传感器获取信息，为使用者提供障碍物声音警示，并且它不仅能够提供用户路径中腿部的障碍物警示，还能提供头部障碍提醒。这款传感器融合算法在这些应用案例中，省去了成本高昂的硬件平台，因而能够帮助降低系统成本。

Mottin补充称，SigmaFusion还能提供传感器路径上，表征可用空间（free space）以及障碍物所带来的优势。占用栅格是这款软件能够识别树木、汽车和行人等障碍物的核心。但是，通过表征可用空间，能够为前方路径提供另一个层级的安全保障。

“全面评估道路安全，不仅需要探测障碍物，还需要知道前方有多少安全的可用空间，”Mottin解释道。

该技术已经成功应用于英飞凌的Aurix TC29x平台。Leti还正与其它未署名的供应商合作，将这款传感器融合软件嵌入它们的MCU。

Mottin称他们预计这款传感器融合软件的初期应用会是在汽车领域。“区别在于我们已经能够将软件优化到足以适配汽车级平台，尤其是那些ADAS应用，”他说，“凭借这款传感器融合软件，便不再需要复杂的图像处理单元或加速引擎。”