Die Fahrerassistenzsysteme von Continental werden zukünftig auf der System-on-Chip-Serie CV3 mit KI von Ambarella basieren.

Der Automobilzulieferer Continental ergänzt seine Lösungen für assistiertes Fahren um eine leistungsstarke und energieeffiziente System-on-Chip-Familie von Ambarella.

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Messe CES

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Continental integriert SoC-Familie von Ambarella in ADAS

Nach einer digitalen Veranstaltung 2021 und einer abgespeckten Messevariante 2022 fand die diesjährige CES zu voller Größe zurück.

Erstes Messe-Highlight im noch jungen Jahr 2023: In Las Vegas fand vom 05. bis 08. Januar die Consumer Electronics Show statt.

Safety / Security

Elektromobilität

Mobilität

Connectivity (Bussysteme, Telekommunikation, 4G / 5G, WLAN)

CES 2023: Automotive-Highlights in Las Vegas

Im Forschungsprojekt Mannheim-CentralCarServer arbeiten 30 Partner an einer Automotive Supercomputing Plattform.

„Die hohe Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen zeigt, dass die Automatisierung des Fahrens nicht aufzuhalten ist“, betont Peter Schiefer, Division President Automotive von Infineon. „Für eine starke Automobilindustrie in Deutschland und Europa geht es auch bei diesem Thema um digitale Souveränität. Deshalb bündeln wir die Kräfte, um zuverlässige leistungsstarke Computing-Strukturen für hochautomatisierte Fahrzeuge zu entwickeln.“

Automatisiertes Fahren: Forschungsinitiative entwickelt Automotive Supercomputing Plattform

Virtuelle Veranstaltung für Automobilentwickler und Systemarchitekten rund um das Thema „Automotive Security”

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Display im Automobil

MIPI CSI-2 Security Forum für Automobilentwickler

Die adaptive Computing-Technologie von AMD wird zukünftig in die Lidar-Plattform von Denso eingesetzt.

Die Denso Lidar-Plattform, die 2025 auf den Markt kommen soll, wird das AMD XA Zynq UltraScale+ adaptive SoC und dessen funktionale Sicherheits-Suite mit Entwickler-Tools nutzen, um die ISO 26262 ASIL-B-Zertifizierung zu erlangen.

Denso nutzt AMD Adaptive Computing Technologie zukünftig im Lidar-System

Indie Semiconductor will Geo Semiconductor, Anbieter von Videoprozessoren für Automobilkameras übernehmen.

Indie Semiconductor will Geo Semiconductor, Anbieter von Videoprozessoren für Automobilkameras für 180 Millionen US-Dollar übernehmen.

Fahrerassistenzsysteme: Indie Semiconductor übernimmt Geo Semiconductor

Radarlösungen haben sich für Fahrerassistenzanwendungen bewährt und werden auch beim automatisierten Fahren eine wichtige Rolle spielen.

Vor- und Nachteile verschiedener Sensortechnologien für Automotive-Anwendungen | Radarsensoren | Weiterverarbeitung der Radardaten

Herausforderungen bei der Entwicklung von Radartransceivern

Wer bestehende Off-the-shelf-Bausteine nutzt, muss Kompromisse eingehen. Neue Chiparchitekturen sollen hier Abhilfe schaffen, wie uns videantis-CEO Dr. Hans-Joachim Stolberg erklärt.

Autonomes Fahren | Algorithmen für KI/Deep Learning | Monolithische Architektur aus universellen Beschleunigerkernen

»Autonomes Fahren braucht neue  Chiparchitekturen«

Auf der CES 2023 demonstrierte Harman, wo das Unternehmen seine technischen Schwerpunkte setzt.

CES 2023 | Fahrerassistenz | Display | Nahtlose Hardware- und Software-Upgrades | Innenraumsensorik

Für den Fahrzeugeinsatz bereit

indie Semiconductor hat die Akquise von Silicon Radar bekanntgegeben.

indie Semiconductor hat die Übernahme von dem deutschen Unternehmen Silicon Radar bekanntgegeben.

Fahrerassistenz: indie Semiconductor übernimmt Silicon Radar

Die Redaktion der HANSER automotive blickt auf den Februar zurück.

Der Februar hielt nicht nur warme Temperaturen und erste Frühblüher bereit, sondern auch neue Kooperationen in der Automobilindustrie.

Was im Februar aus Automotive-Sicht wichtig war

videantis-CEO Dr. Hans-Joachim Stolberg erklärt der HANSER automotive, warum neue Chiparchitekturen für das autonome Fahren notwendig sind.

Dr.-Ing. Hans-Joachim Stolberg ist CEO/CTO und einer der Gründer der videantis GmbH in Hannover.

»Autonomes Fahren braucht neue Chiparchitekturen«

Die Inertial Measurement Unit (IMU) des Typs ASM330LHHX von STMicroelectronics lässt das Smart Driving dank ihres Machine-Learning-Cores (ML) einen weiteren Schritt näher an einen hohen Automatisierungsgrad rücken.

Automotive-IMU mit integriertem Machine Learning

Renesas Electronics übernimmt Reality Analytics, Anbieter von Embedded-KI-Lösungen, in einer All-Cash-Transaktion.

Renesas übernimmt Reality AI, um hochentwickelte Signalverarbeitung und Intelligenz an den Endpunkt zu bringen.

Renesas übernimmt Reality AI

Mit dem Juni ist auch das erste Halbjahr 2022 vorbei. Wir blicken auf einen ereignisreichen Monat zurück.

Die Zeitspirale dreht sich immer schneller: Mit dem Juni ist nun auch das erste Halbjahr 2022 zu Ende.

Batterien

Energiespeicherung

Kfz-Antriebsstrang

Brennstoffzelle

Stromversorgung

Brennstoffzellen

Systems Engineering

Produktentwicklung (F+E)

Messtechnik, Testlösungen, Diagnose

Was im Juni aus Automotive-Sicht wichtig war

Videantis startet Tape-Out von Tempo-KI-Chip für autonomes Fahren

Videantis hat das Tape-Out eines KI-Chips bekannt gegeben, der auf seiner einheitlichen Verarbeitungsplattform v-MP6000UDX basiert.

Das Hannoveraner Unternehmen videantis hat das Tape-Out eines KI-Chips bekanntgegeben, der auf seiner einheitlichen Verarbeitungsplattform v-MP6000UDX basiert. Die Entwicklung des Chips ist Teil des europäischen Projekts Tempo und zielt auf verschiedene Anwendungsfälle des autonomen Fahrens ab.

Das Tape-out des KI-Chips wurde gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS erreicht. Es ist ein Meilenstein des Verbundforschungsprojekts Tempo, um die europäische Halbleiterlieferkette zu stärken. Zusammen mit Automotive-Partnern wie Valeo und InnoSenT wird der KI-Chip im Rahmen des Projekts Tempo eingesetzt, um Deep-Learning-Inferenzen für Anwendungsfälle im Automobilbereich zu beschleunigen, und zwar auf kleinem Silizium-Footprint und mit niedrigem Stromverbrauch, wofür bisher High-End-Recheneinheiten erforderlich waren. Tempo, kurz für Technology and Hardware for Neuromorphic Computing ist ein ECSEL Joint-Undertaking, das vom EU-Programm Horizon 2020 und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) unterstützt wird.

Das Herzstück des KI-Chips ist die einheitliche Verarbeitungsplattform v-MP6000UDX von Videantis, auf der verschiedene neuronale Netze zur Verarbeitung von Radar-, Lidar- oder Kameradaten für die Objekterkennung, -klassifizierung und -lokalisierung laufen werden. Es handelt sich dabei um eine hochskalierbare Multi-Core-Architektur in Kombination mit einer maßgeschneiderten Busstruktur und gemeinsam genutztem On-Chip-SRAM mit mehreren Bänken, die eine hohe Effizienz und Leistung für eine Vielzahl von Algorithmen-Typen wie Deep Learning, Computer Vision, Bildverarbeitung und Videocodierung bietet. Darüber hinaus kam im Projekt der v-CNNDesigner Front-to-End-Toolflow zum Einsatz, der die automatische Abbildung und Optimierung neuronaler Netze auf die Zielarchitektur ermöglicht, ohne dass tiefgreifende Programmierkenntnisse erforderlich sind.

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videantis GmbH  

https://www.videantis.com

Die Entwicklung des neuen KI-Chips von Videantis ist Teil des europäischen Projekts Tempo und zielt auf verschiedene Anwendungsfälle des autonomen Fahrens ab.

10062022_Videantis_Tempo

ausgabe 01/2023

ausgabe 06/2022

ausgabe 05/2022

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