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機器學習的應用 ST機器學習解決方案助力車企探索汽車AI可能性

意法半導體中國 ? 來源:ST ? 作者:ST ? 2023-09-15 08:25 ? 次閱讀
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?????意法半導體的首款車規(guī)機器學習解決方案SL-AIAID012401V1AEKD-AICAR1評估套件、AI人工智能插件和AutoDevKit車規(guī)開發(fā)板組成,能夠識別駐車、正常路況、崎嶇道路、車輪側滑或突然轉向四種汽車狀態(tài)。這是一個難得的機會,可以通過測試和開發(fā)汽車人工智能應用,以確定該技術是否適合這個市場。事實上,許多車企還在探索在行業(yè)現(xiàn)階段,機器學習對他們是否有意義。從頭開始創(chuàng)建算法需要投入大量的人力和資金。把評估解決方案導入我們的AutoDevKit平臺,可以讓開發(fā)人員更輕松地探索車規(guī)人工智能的可行性。

將機器學習引入汽車的挑戰(zhàn)

尋找正確的應用

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▲汽車狀態(tài)識別系統(tǒng)的整體架構

雖然機器學習的熱度在消費市場上穩(wěn)步上升,但是,汽車行業(yè)仍在探究機器學習技術可以為汽車帶來什么。幾十年來,人工智能一直是汽車行業(yè)的一個熱門話題,研究人員早在2001年就已經(jīng)在探索如何在導航系統(tǒng)中應用機器學習。然而,人工智能趨向于用在幾種應用場景,例如,自動駕駛或事故檢測。此外,出于安全性和可靠性考慮,汽車行業(yè)幾十年來一直依賴啟發(fā)式方法。簡而言之,汽車制造商在不需要訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的情況下就已經(jīng)擅長提供先進的功能。因此,開發(fā)平臺必須降低汽車機器學習的技術門檻,同時又不影響設計者構想較為傳統(tǒng)的應用。

找到正確的工具

為了幫助開發(fā)人員創(chuàng)建他們的殺手級應用程序,無論它是否使用機器學習算法,AEKD-AICAR1都配備了一個帶有4mb閃存的MCU,以及AEK-LCD-DT028V1顯示屏,用于UIs和更一般的應用程序。主板還提供兩個CAN FD收發(fā)器和兩個電位器,用于測試模數(shù)轉換器的性能。因此,這個電路板可以連接執(zhí)行器板驅動電機,處理無線通信功能,或者管理LED等設備。因此,這塊板子的靈活性足以幫助開發(fā)團隊用其他的系統(tǒng)開發(fā)應用。然而,顧名思義,我們的開發(fā)團隊用AEKD-AICAR1開發(fā)應用,因為汽車行業(yè)要求降低機器學習的技術門檻。

AEKD-AICAR1:讓機器學習變得更好用的解決方案

指引開發(fā)者

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▲AEKD-AICAR1套件

AEKD-AICAR1配有AEK-CON-SENSOR1連接器板和AIS2DW12三軸加速度計。開發(fā)人員可以獲取MEMS數(shù)據(jù),并使用長短期記憶(LSTM)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)確定汽車的四種狀態(tài)。該套件還旨在簡化演示應用的開發(fā),因為AEKD-AICAR1在MCU閃存內預裝了提前訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡。LSTM RNN當前版本是在Google Colab環(huán)境中使用TensorFlow 2.4.0框架開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡,然后,我們使用意法半導體的工具將提前訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡轉換為適合在STM32上運行的C代碼庫。

為了進一步指導和培訓開發(fā)者,我們?yōu)橛脩籼峁┝艘环軬oogle Colab環(huán)境、模型訓練、數(shù)據(jù)采集等工具的用戶入門指南。用戶可以使用TensorFlow等眾多熱門機器學習框架創(chuàng)建、訓練和驗證神經(jīng)網(wǎng)絡,從而使團隊能夠借用許多現(xiàn)有的社區(qū)項目。然后,我們還展示了意法半導體神經(jīng)網(wǎng)絡所用人工智能插件是如何優(yōu)化算法,使其適合在微控制器上運行。簡而言之,我們分享我們的知識經(jīng)驗和實用工具,以便開發(fā)人員可以更輕松地測試項目,確定機器學習是否適合汽車應用。

使用真實環(huán)境

最終,工程師將獲得一個程序,這個程序可以讓他們嘗試用傳感器開發(fā)新應用,評估自己的需求,并更好地了解從頭開始需要付出的成本的一小部分內是可行的需求。在AEKD-AICAR1捆綁包中有連接器板,這意味著用戶可以輕松換用另一個傳感器,做進一步的評測。汽車行業(yè)固有的安全性和可靠性限制要求讓開發(fā)者無法用市面上可以買到的消費級電路板測試汽車產(chǎn)品概念。AEKD-AICAR1通過在許多人用于開發(fā)實際應用的汽車級平臺上進行實驗,從而解決了這個問題。

構想原創(chuàng)應用

由于汽車行業(yè)的機器學習仍處于起步階段,用戶經(jīng)常尋找具有最大靈活性的平臺。事實上,用一個系統(tǒng)開發(fā)多個項目有助于節(jié)省時間和資源,例如,有一位客戶對LSTM節(jié)點稍加改動,即可分析車輛懸架的響應性能,確定彈簧補償程度,從而改善駕駛體驗。同樣,開發(fā)人員可以用傳感器開發(fā)新應用,例如,預測電池的充電狀態(tài),或將傳感器安裝在方向盤上,用于檢查駕駛員的心率。簡而言之,AEKD-AICAR1靈活多變,應用不限于傳統(tǒng)的汽車應用及狀態(tài)檢測。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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文章出處:【微信號:STMChina,微信公眾號:意法半導體中國】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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