R-Car V3H 入门套件
近年来，在高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 应用的软件开发上，其规模和复杂性都与日俱增，以便能够加快自动驾驶的发展，并开发出使车辆卓尔不群的新功能。 为了应对这一趋势，瑞萨电子开发了 R-Car 入门套件，用以支持汽车软件的开发。
凭借 R-Car V3H 入门套件，新车评估项目（NCAP，备注 1）...
概览
简介
R-Car V3H为先进的计算机视觉带来出色的TOPS/Watt，支持最新的NCAP 2020 要求，包括驾驶员监控系统，并提供向 NCAP 2025 迁移的路径。
高性能深度学习
基于先进识别技术，于 2018 年 2 月随 R-Car V3H 推出，其中包含卷积神经网络 (CNN) 适用的集成 IP。相较于早期版本，更新的 R-Car V3H 为 CNN 处理带来 4 倍的性能提升，并实现高达 7.2 TOPS 的整体处理能力，包括所有计算机视觉 IP，同时还能保持较低的功耗水平。
出色的 FuSa 支持
高度集成的 SoC 支持在实时领域的 ASIL C 安全目标，无需外部安全MCU，即可管理传感器融合和最终决策操作。 R-Car V3H 具备一整套成熟的 IP，其支持感知堆栈、传感器与雷达和/或激光雷达融合、支持 8 MP 摄像头的 ISP，这些让 OEM 和 Tier 1 能够以更低的物料成本和缩短上市时间。
R-Car 软件开发套件
全新的R-Car SDK（软件开发套件）是一套可以快速入门并且易于使用的开发框架，适用于R-Car V 系列 SOC。
特性
- 低功耗、高效率的图像识别引擎，提供高达 7.2 TOPS 的处理能力（对于 CNN，可达 3.7 TOPS），以及优化的性能/功率比平衡
- 用于应用程序编程的4核Arm® Cortex®-A53，以及用于运行 AUTOSAR 的双 Cortex R7 锁步内核，支持 ASIL D 开发流程，实现完整 SOC 的系统化功能
- 具备适用于高级感测和识别的全套视频处理和图像识别 IP，包括 CNN-IP、计算机视觉引擎、图像失真校正 IP、立体视觉、分类器和密集光流
- 集成式 ISP 实现了高度集成，从而降低系统成本 支持 8 MP 传感器和最新的 RGB-IR 标准
- 集成全套汽车外设，包括 CAN、以太网 AVB 和 FlexRay
- 支持 ASIL B（传感器层、应用处理器）和 ASIL C（实时域）安全目标的指标目标
- 完全兼容当前的量产级 R-Car V3H SoC 软硬件版本
- 瑞萨电子及其合作伙伴生态系统支持的前置摄像头开放式解决方案
产品规格
- Four 1.0GHz Arm® Cortex®-A53 MPCore™ cores
- Dual lockstep 800MHz Arm® Cortex®-R7 core
- Memory controller for LPDDR4-3200 with 32 bits × 1 channel
- Image recognition engine (IMP-X5-V3H)
- Dedicated hardware accelerator for CNN, dense optical flow, stereovision, and object classification
- Dual image signal processor (ISP)
- Video output (4 lanes × 1 channel LVDS, 1 channel digital)
- Video input (4 lanes × 2 channels MIPI-CSI2, 2 channels digital)
- Gigabit Ethernet and AVB Ethernet
- PCI Express interface
产品对比
应用
应用
- 用于 NCAP 的前置智能摄像头
- 3D 可视化环绕视图
- 驾驶员与乘员监控系统
- 激光雷达系统
- 智能测绘相机
- 机器人
- 工业应用
设计和开发
软件与工具
软件与工具
| Software title
|
Software type
|
公司
|
|---|---|---|
| Automotive SoC Consulting Service R-Car Online Consultation is a service where you can receive various consultations regarding R-Car V3H and R-Car V3M. We propose various solutions according to the customer’s situation, such as consultation for customers who are considering R-Car for the first time, learning of image recognition and deep learning using R-Car, and construction of evaluation environment. With this development consulting service for automotive SoC, we will shorten the introduction time of customers and solve problems at an early stage.
|
Software Package | Hitachi Industry & Control Solutions, Ltd. |
| 用于 R-Car 的 e² studio 适用于 ADAS 和自动驾驶的集成软件开发环境。 创新的开放式开发环境，旨在简化计算机视觉和深度学习算法的软件开发。
|
IDE and Coding Tool | 瑞萨电子 |
| INTEGRITY® RTOS INTEGRITY® RTOS 围绕分区架构进行构建，为嵌入式系统提供全面的可靠性、出色的安全性和极佳的实时性能。
|
Software Package | Green Hills Software LLC |
| QNX 的 ASIL 实时操作系统 Blackberry 针对瑞萨电子的 R-Car V3H 和 R-Car V3M，提供了符合 ASIL 标准的 RTOS 和 BSP 堆栈优化。
|
Software Package | BlackBerry Limited |
| 使用 OpenCL 和 SYCL 的 R-Car 硬件 专为瑞萨 R-Car 开发人员打造的 Codeplay 解决方案。 ComputeSuite for R-Car™ 让开发人员能够利用 OpenCL 和 SYCL 对 R-Car 硬件上的应用程序进行加速。
|
Software Package | Codeplay Software |
| RT-RK - Expertise on Renesas' Computer Vision and CNN Consulting and services on computer vision and machine learning to optimize the performance of Tier 1 and OEM algorithm on Renesas products
|
Software Package | RT-RK |
| SVNet, Deep Learning Embedded Software by STRADVISION SVNet is a deep learning and camera-based embedded perception software for ADAS and Autonomous Vehicles use cases. There are millions of vehicles powered by SVNet from Level 2 ADAS to Level 4 Autonomous Vehicles in the production pipeline in Germany and China.
|
Software Package | StradVision, Inc. |
| 带有 GPU 和不带 GPU 的 3D 环绕视图 GPU 版 (R-Car H3 / M3) • 4x 2MP @ 30fps 输入 • 4k @ 60fps 输出 • 碰撞色彩协调 • 动态 3D bowl、动态混合区 • 车辆透视（历史视图） • 检测功能 IMR 版 (R-Car V3H / V3M) • 4x 2MP 30fps 输入
|
Software Package | Cogent Embedded Inc. |
| 适用于 R-Car V3H 和 R-Car V3M 的 ISP 解决方案 R-Car V3x ISP 解决方案、ISP 渠道 • 原始数据校正 • 镜头校正 • 降噪 • 颜色插值 • 演示 • 曝光控制 • 白平衡 • 色彩校正 • 色彩空间转换：RGB 或 YUV 输出 PC 调谐工具 • 实时调谐 • 离线调谐
|
Software Package | Cogent Embedded Inc. |
| Atlas Camera Optimization Suite for R-Car by Algolux The Atlas Camera Optimization Suite is the industry’s first set of machine learning tools and workflows that automatically optimizes camera architectures for optimal image quality or for computer vision. Through a secure cloud-enabled interface, Atlas significantly improves computer vision results in days vs. traditional approaches that deliver suboptimal results even after many months of manual ISP tuning.
|
Software Package | Algolux |
| Autobrains AI Solution Autobrains provides video perception SW. Revolutionary, self-learning AI leveraging R-Car V Series assets.
|
Software Package | AutoBrains Technologies Ltd. |
| Safety Support Program Consultancy for R-Car Automotive Applications AVL Software and Functions GmbH provides System FuSa Consultancy for Renesas R-Car SOCs
|
Software Package | AVL Software and Functions GmbH |
| RoX 软件开发套件 RoX SDK是一个易于启动和易于使用的R-Car SoC开发框架。
|
Software Package | 瑞萨电子 |
13 items
|
||
样例程序
开发板与套件
Lacroix 的 eCUBE 开发平台
eCUBE使ADAS开发人员在新平台上进行原型设计和评估其创新用例时，可以节省宝贵的时间和精力。 开发平台可以在台式电脑上使用，也可以集成于测试车辆中。
借助 eVIEW，摄像头传感器和管道以及显示管道可用于不同用途，同时开放的 API 允许 ADAS 开发人员直接从 Linux 用户空间获取框架。
eVISION...
特色文件:
eCUBE DVP Development Platform (Camera Board for R-Car V3H Starter Kit) by Lacroix
Camera board for R-Car V3H Starter Kit with the tuned ISP pipeline of IMX390 & AR0220
eCUBE DVP is a camera board for R-Car V3H Starter Kit. It contributes to R-Car...
ADAS & Automated Driving Solution R-Car V3H Development Board/Condor-I
The combination of the R-Car, the PMIC, and the clock generators provides a high-efficiency and high-end ADAS solution that supports image input, image output, and...
模型
视频和培训
About Macronix (Macronix International Co., Ltd.)
Macronix is a leading Non-Volatile Memory solution provider.
Video List
新闻和博客
| 新闻 | 2024年6月20日 | ||
| 博客 | 2024年1月3日 | ||
| 博客 | 2023年11月28日 | ||
| 博客 | 2023年10月13日 | ||
| 博客 | 2023年1月6日 | ||
| 新闻 | 2021年9月21日 | ||
| 博客 | 2021年6月7日 | ||
| 博客 | 2021年6月3日 | ||
| 新闻 | 2021年3月30日 | ||
| 新闻 | 2021年2月9日 | ||
| 新闻 | 2019年9月26日 | ||
| 瑞萨电子携手麦格纳为更多车型和消费者提供先进的安全功能 | 新闻 | 2018年5月17日 | |
| 瑞萨电子推出用于3、4级自动驾驶汽车前视摄像头的R-Car V3H SoC | 新闻 | 2018年2月28日 | |
| 新闻 | 2017年12月21日 | ||
| 新闻 | 2017年10月24日 | ||
| 新闻 | 2017年10月19日 | ||
| 新闻 | 2017年9月14日 | ||
| 新闻 | 2017年9月13日 | ||
| 新闻 | 2017年4月11日 |
