AMD 自動停車技術：改善駕駛體驗

目錄

1. 介紹
2. 自動停車技術
   • 實車示範
   • 硬體仿真
   • 可視化介面
3. 停車空間需求
4. AI演算法
5. 靈活性與可擴展性
6. 遊戲手把控制
7. 結論
8. 常見問題解答
   • 自動停車系統可用於所有車型嗎？
   • 硬體仿真與實車示範在準確性上有何差異？
   • 是否需要特定的停車環境才能使用自動停車系統？

自動停車技術的未來：提升駕駛體驗

近年來，自動駕駛技術的發展取得了重大突破，並在汽車行業引起了廣泛的關注。在CES 2024展會上，AMD展示了一項令人印象深刻的自動停車技術，該技術將大大改善駕駛者的停車體驗。我們有幸與AMD的John Cory一同觀摩了這項技術的實際應用。

自動停車技術的實車示範

John向我們展示了一輛改裝了Korea裝置的Lexus汽車。這個Korea裝置使用了一個由AMD開發的Kaa ECU，該ECU具有優越的性能和可靠性。它通過四個魚眼攝像頭接收車身周圍的影像信息，並通過CAN接口對車輛進行控制。

基於Autoware的開源軟件堆疊，AMD成功實現了前進和倒車自動停車輔助功能。在這個示範中，我們可以清楚地看到汽車如何在一個擁有明顯停車線的停車位上進行精確停車。這項技術的優勢在於減輕駕駛者的壓力，提高停車的成功率。

然而，在CES展會上，由於無法將實際的Lexus汽車帶到場地，AMD使用了True硬體仿真平台來模擬自動停車的過程。通過Cognata模擬器的運行，我們可以生成與真實環境相似的魚眼攝像頭影像。這些影像通過Xylon Loder Recorder進行錄制，並通過GMSL 2介面傳輸到Kaa ECU中。在硬體仿真中，AMD使用了與實車示範相同的軟件堆疊，實現了對車輛的控制和停車。同樣，汽車周圍的影像通過Kaa的Mali GPU進行處理，並在HMI上進行可視化顯示。

硬體仿真的挑戰

在硬體仿真中，無論是汽車周圍的停車線是否清晰可見，自動停車系統都能夠進行可靠辨識。這歸功於基於AI演算法的感知模型，該模型經過大量訓練，能夠辨識不同類型的停車環境。雖然停車位的線條可能很模糊，但系統仍能夠正確辨識和定位停車位。

然而，我們也需要意識到硬體仿真與實際示範之間存在一些差異。實際示範通過使用真實的汽車和硬體設備，可以更準確地模擬實際駕駛環境。而硬體仿真則更多地依賴於軟件和模擬器的處理能力，可能在某些情況下會有輕微的誤差。然而，通過持續的技術改進和更新，硬體仿真平台能夠提供極為接近實際駕駛體驗的效果。

可視化介面的意義

除了實際示範和硬體仿真，AMD還開發了一個用於自動停車技術的可視化介面。這個介面基於Kaa的Mali GPU，可以將實際或模擬的魚眼攝像頭影像進行拼接和顯示。它還具有檢測停車位的功能，駕駛者可以通過介面來控制車輛的停車動作。

這個可視化介面的優勢在於提供了對停車環境的清晰視覺反饋。駕駛者可以清楚地看到周圍的停車位情況，並按需求進行停車操作。例如，在停車線不清晰或不存在的情況下，駕駛者仍然可以依靠可視化介面來選擇適合的停車位。

自動停車技術的未來發展

自動停車技術在改善駕駛體驗方面具有巨大潛力。隨著AI演算法和硬體技術的不斷發展，自動停車系統將能夠應對更多複雜的停車場景。未來，我們可以預見自動停車系統將成為汽車的標準配備之一，為駕駛者帶來更便捷和舒適的駕駛體驗。

結論

在CES 2024展會上，AMD展示了其令人印象深刻的自動停車技術。透過硬體仿真和實車示範，AMD成功實現了前進和倒車的自動停車輔助功能。與此同時，他們還開發了一個可視化介面，提供了對停車環境的清晰視覺反饋。

在未來，隨著人工智能和硬體技術的進一步發展，自動停車技術將在改善駕駛體驗方面發揮更重要的作用。它將成為現代汽車的重要標誌之一，為駕駛者提供更高效、方便和舒適的停車體驗。

常見問題解答

Q: 自動停車系統可用於所有車型嗎？ A: 是的，自動停車系統可以適用於不同車型，只需根據車輛的尺寸和特性進行相應的配置。

Q: 硬體仿真與實車示範在準確性上有何差異？ A: 硬體仿真與實車示範在準確性上可能存在一些微小的差異。實車示範更接近真實駕駛環境，而硬體仿真則依賴於軟件和模擬器的處理能力。

Q: 是否需要特定的停車環境才能使用自動停車系統？ A: 自動停車系統對停車環境有一定的要求，例如需要清晰的停車線或車位標記。然而，未來的技術改進可能會使系統對不同類型的停車環境更具適應性。

資源：

• AMD官方網站