Percepat Aplikasi Otomotif dengan FPGAs
Temukan bagaimana fleksibilitas dan efisiensi kinerja FPGA membentuk kembali lanskap otomotif dan transportasi, mendorong inovasi mobilitas masa depan dan kemajuan infrastruktur.
Teknologi FPGA dalam Otomotif
Dengan standar dan persyaratan yang berkembang pesat untuk aplikasi Advanced Driver-Assist Systems (ADAS) dan In-Vehicle Experience (IVE), kebutuhan akan fleksibilitas dan siklus pengembangan yang lebih cepat sambil mempertahankan kinerja per watt yang tinggi menjadi perhatian utama bagi perancang sistem. Dengan menggabungkan FPGAs yang dapat diprogram ulang dengan berbagai produk kelas otomotif, FPGAs memungkinkan insinyur otomotif untuk memenuhi persyaratan desain mereka dan tetap terdepan dalam industri yang berkembang.
Manfaat FPGA dalam Otomotif
Pemrosesan Real-Time yang Efisien
FPGAs menyempurnakan aplikasi otomotif melalui pemrosesan paralel, latensi rendah, dan desain yang dapat disesuaikan, sehingga cocok untuk fusi sensor. Mereka memungkinkan pemrosesan data real-time yang efisien, mengurangi konsumsi energi melalui konfigurasi ulang dinamis, dan secara efektif menyeimbangkan kinerja dengan efisiensi, yang penting untuk sistem seperti ADAS dan mengemudi otonom.
Keselamatan dan Keamanan
FPGAs menawarkan perangkat keras yang dapat disesuaikan untuk keselamatan dan keamanan otomotif, yang menampilkan pemrosesan latensi rendah, isolasi fungsional, dan redundansi. Prosesor ini meningkatkan keamanan dengan enkripsi yang dapat disesuaikan dan pemrosesan kriptografi real-time, sehingga membuat sistem tangguh terhadap ancaman sekaligus memastikan kepatuhan terhadap standar seperti ISO 26262 dan ISO/SAE 21434 untuk perlindungan jangka panjang.
Kustomisasi dan Skalabilitas
FPGAs menyempurnakan aplikasi otomotif melalui pemrosesan paralel, latensi rendah, dan desain yang dapat disesuaikan, sehingga cocok untuk fusi sensor. Mereka memungkinkan pemrosesan data real-time yang efisien, mengurangi konsumsi energi melalui konfigurasi ulang dinamis, dan secara efektif menyeimbangkan kinerja dengan efisiensi, yang penting untuk sistem seperti ADAS dan mengemudi otonom.
Persiapan Masa Depan dan Inovasi
Merangkul teknologi FPGA membuktikan solusi otomotif dan transportasi masa depan dengan mendukung standar yang berkembang dan teknologi yang muncul. Dari konektivitas 5G hingga analitik berbasis AI, FPGAs memungkinkan inovasi berkelanjutan dalam otomatisasi kendaraan, mobilitas cerdas, dan inisiatif transportasi berkelanjutan, memastikan daya saing dan relevansi di pasar yang dinamis.
Masa Depan AI dalam Otomotif
AI mengubah pengalaman berkendara dengan memungkinkan kemampuan canggih yang membuat kendaraan lebih pintar, lebih aman, lebih efisien, andal, menyenangkan, dan lebih mudah dioperasikan. Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) dan SoC berbasis FPGA secara unik cocok untuk mempercepat tugas-tugas yang digerakkan oleh AI ini karena memberikan performa, kemampuan beradaptasi, dan efisiensi energi yang efisien. Altera FPGAs memiliki kemampuan AI khusus yang tertanam dalam fabric logika untuk mempercepat beban kerja AI. Penambahan revolusioner Tensor AI ke blok DSP FPGA tradisional memungkinkan dukungan untuk aplikasi AI dengan operasi vektor dan matriks berkinerja tinggi dalam perangkat FPGA yang dapat diskalakan, hemat sumber daya, dan daya.
Pemrosesan dan fusi sensor
Untuk membuat kendaraan lebih aman dan lebih mudah dioperasikan, industri otomotif melihat proliferasi dramatis kamera dan jenis sensor lainnya, seperti LiDAR, RADAR dan sensor gerak di sekitar kendaraan dan di dalam kokpit. Altera FPGAs dan SoC memiliki Prosesor Sinyal Digital (DSP) khusus berkemampuan AI, yang tertanam di seluruh struktur logika mereka, yang dapat digunakan untuk melakukan tugas perkalian matriks menuntut yang diperlukan oleh AI. DSP berkemampuan AI ini memungkinkan pemrosesan dan penggabungan data sensor yang sangat cepat dan efisien sehingga dapat dikonsumsi secara efisien oleh otak pusat mobil, membuat kendaraan lebih pintar dan lebih aman.
Pemantauan pengemudi dan penumpang serta kontrol suara
FPGAs berkemampuan AI dapat digunakan oleh sistem kamera dan sensor di dalam kabin kendaraan untuk mengidentifikasi pengemudi dan penumpang dan untuk memantau perilaku pengemudi serta keamanan dan kenyamanan penumpang. Analisis perilaku mengemudi yang digerakkan oleh AI dapat digunakan untuk memperingatkan pengemudi tentang perilaku mengemudi yang berpotensi berbahaya, memprediksi dan mencegah potensi kecelakaan, dan bahkan memungkinkan kendaraan untuk mengambil tindakan pencegahan untuk menghindari tabrakan. Selain itu, AI dapat digunakan untuk menerapkan algoritma pengenalan suara berbasis AI yang sangat cepat dan sangat akurat untuk memungkinkan pengemudi dan penumpang berinteraksi dengan kendaraan dengan aman dan mudah.
Pemeliharaan prediktif, diagnostik, dan manajemen baterai
FPGAs memfasilitasi pemrosesan AI lokal, memungkinkan pemantauan sensor, sistem kelistrikan, dan mekanik secara terus-menerus di dalam kendaraan untuk memprediksi potensi kegagalan sebelum terjadi dan memperingatkan pemilik kendaraan tentang perlunya pemeliharaan atau perbaikan preventif. Mereka juga dapat melakukan pemantauan lokal terhadap status kesehatan baterai dan status pengisian daya untuk melakukan manajemen lanjutan dan penyeimbangan beban sel baterai untuk memperpanjang masa pakai baterai dan mengurangi kebutuhan pemeliharaan atau penggantian baterai. Kemampuan AI dalam FPGA sangat penting untuk penginderaan dan diagnosis sensitif waktu di mana wawasan yang cepat dan akurat dapat mengarah pada peningkatan keandalan dan memperpanjang masa pakai kendaraan dan baterainya.
Aplikasi Otomotif
Sistem Bantuan Pengemudi Tingkat Lanjut (ADAS)
Aplikasi ADAS meningkatkan keselamatan kendaraan dan kenyamanan berkendara dengan mengintegrasikan sensor mutakhir, pemrosesan data real-time, dan otomatisasi untuk membantu pengemudi dalam membuat keputusan yang lebih tepat dan mengurangi risiko kecelakaan. FPGAs memungkinkan ADAS dengan menyediakan daya komputasi yang diperlukan, kinerja real-time, fleksibilitas, dan efisiensi energi, menjadikannya komponen penting dalam pengembangan sistem otomotif generasi berikutnya.
Kendaraan yang Ditentukan Perangkat Lunak (SDV)
Transformasi ke SDV bergantung pada perangkat lunak untuk mengendalikan, mengelola, dan meningkatkan hampir setiap aspek operasi kendaraan, memungkinkan peningkatan dan adaptasi berkelanjutan terhadap teknologi baru dan permintaan pengguna. FPGAs sangat penting untuk arsitektur baru ini, memberikan kemudahan konfigurasi ulang, pemrosesan berkecepatan tinggi, efisiensi energi, dan keamanan yang diperlukan untuk mendukung platform otomotif yang berpusat pada perangkat lunak yang terus berkembang.
Mesin Kendaraan Listrik (EV)
Memelopori mobilitas generasi berikutnya, powertrain EV mengintegrasikan teknologi canggih untuk mengubah dan mengelola energi listrik secara efisien, memberikan kinerja, jangkauan, dan keberlanjutan yang optimal sambil memungkinkan kontrol operasi motor dan distribusi daya yang tepat. FPGAs menyediakan kontrol real-time, manajemen daya, konfigurasi ulang, keselamatan, dan integrasi AI, yang mengarah ke sistem yang lebih efisien, andal, dan dapat beradaptasi untuk masa depan EV.
Pengisi Daya DC Cepat
Saat kendaraan transportasi dialiri listrik, perhatian beralih dari konsumsi bahan bakar ke konsumsi energi listrik serta efisiensi dan biaya konverter daya. Teknologi DC Fast Charging (DCFC) digunakan di stasiun pengisian EV level 3 di mana pengisian terjadi sepenuhnya di dalam stasiun, dan menggunakan daya DC, memungkinkan pengguna untuk mengisi daya EV hanya dalam waktu 30 menit penuh.
FPGAs unik dalam memungkinkan kontrol digital khusus pada frekuensi yang sangat tinggi. Mereka bermanfaat dalam mengurangi ukuran dan biaya komponen pasif dan meminimalkan daya yang hilang dalam konversi daya AC / DC.
FPGAs juga mendukung manajemen baterai. Tidak seperti pengisian dengan daya AC, pengisian cepat DC berisiko membebani baterai EV secara berlebihan, yang dapat berkontribusi pada pembusukan atau kehilangan jangkauan dari waktu ke waktu. FPGAs mendukung baterai dan BMS dengan menyediakan komputasi yang diperlukan untuk mendistribusikan beban secara merata ke seluruh sel, menghilangkan ancaman pembusukan dan memberikan umur panjang yang lebih panjang pada baterai.
Baca eBook Pengisian Daya Kendaraan Listrik (EV) ›
Tonton video tentang solusi pengisian daya EV dari Intel dan Imagen Energy ›
Lihat contoh desain Three-Phase Boost Bi-directional AC/DC Converter ›
Jelajahi Produk Untuk Memulai
Perangkat kelas otomotif kami dilengkapi dukungan suhu persimpangan dari -40°C hingga +125°C (atau lebih tinggi pada perangkat tertentu). Perangkat ini memenuhi atau melampaui ISO 9001:2001, standar AEC-Q100, dan ISO 26262. Semua perangkat kelas otomotif kami diproduksi di lokasi yang sepenuhnya terdaftar/tersertifikasi IATF-16949 menggunakan beberapa proses fabrikasi semikonduktor terkecil, keandalan tertinggi, dan mainstream di industri logika yang dapat diprogram. Portofolio kelas otomotif kami mencakup CPLD hingga FPGAs dan juga mencakup SoC dan PowerSoC manajemen daya.
Cyclone® V FPGA
Cyclone® V SoC FPGAs
MAX® 10 FPGA
MAX® V FPGAs
Development Kit
Pertanyaan Umum
Pertanyaan Umum
"Software Defined Vehicle" atau SDV didefinisikan sebagai kendaraan yang menggunakan perangkat lunak untuk mengelola operasinya, menambah fungsionalitas, dan mengaktifkan fitur baru melalui perangkat lunak. Altera FPGAs dan SoC sangat cocok untuk kendaraan yang ditentukan perangkat lunak karena mereka dapat menjalankan banyak tugas berbeda bersamaan dengan efisiensi dan kinerja deterministik perangkat keras, tetapi mereka dapat diperbarui dari waktu ke waktu sehingga pembuat mobil dapat menambahkan fungsionalitas dan mengaktifkan fitur baru tanpa mengorbankan kinerja atau efisiensi. Dengan kata lain, Altera FPGAs menawarkan kinerja dan determinisme seperti perangkat keras bersama dengan fleksibilitas dan kemampuan pemrograman seperti perangkat lunak.
Ada banyak cara di mana kemampuan AI Altera FPGAs dan SoC dapat digunakan untuk membuat kendaraan lebih pintar, lebih aman, lebih efisien, andal, menyenangkan, dan lebih mudah dioperasikan. Untuk membuat kendaraan lebih aman dan lebih mudah dioperasikan, industri otomotif melihat proliferasi dramatis kamera dan jenis sensor lainnya, seperti LiDAR, RADAR dan sensor gerak di sekitar kendaraan dan di dalam kokpit. Altera FPGAs dan SoC memiliki Prosesor Sinyal Digital (DSP) khusus berkemampuan AI, yang tertanam di seluruh fabric logikanya, yang dapat digunakan untuk melakukan tugas perkalian matriks menuntut yang diperlukan AI. DSP berkemampuan AI ini memungkinkan pemrosesan dan penggabungan data sensor yang sangat cepat dan efisien sehingga dapat diproses secara efisien, membuat kendaraan lebih pintar dan lebih aman. Kemampuan AI Altera FPGAs dan SoC juga dapat digunakan oleh Sistem Pemantauan Pengemudi dan Penumpang (DMS dan OMS) di dalam kendaraan untuk memantau perilaku mengemudi dan menjaga pengemudi dan penumpang lebih aman dan nyaman. Selain itu, AI dapat digunakan untuk pengenalan suara untuk memungkinkan pengemudi dan penumpang berinteraksi dengan aman dan mudah dengan kendaraan dan AI dapat digunakan untuk memantau sistem kelistrikan dan mekanik kendaraan dan memprediksi kebutuhan untuk pemeliharaan atau perbaikan.
Altera menawarkan banyak perangkat, mulai dari CPLD kecil dan efisien hingga FPGAs dan SoC berkinerja tinggi yang cocok untuk penggunaan Otomotif. Semua perangkat kelas otomotif Intel bersertifikat AEC-Q100 dan memenuhi syarat untuk beroperasi pada suhu sekitar -40°C hingga +105°C (Auto Grade 2). Rentang ini membahas sebagian besar aplikasi infotainment dan ADAS di mana kendaraan harus beroperasi dalam berbagai kondisi suhu. Selain itu, banyak dari perangkat ini bersertifikat ASIL sesuai dengan ISO 26262.
Ya, Altera menawarkan perangkat dan alat yang bersertifikat ASIL sesuai dengan ISO 26262 dan Altera mengikuti proses pengembangan yang sesuai dengan ASIL yang memungkinkan perangkat digunakan dalam sistem otomotif yang kritis terhadap keselamatan. Selain itu, Altera menawarkan alat pengembangan bersertifikat ASIL dan Paket Data Keselamatan Fungsional Otomotif (AFSDP) untuk memfasilitasi desain produk Altera ke dalam sistem yang kritis terhadap keselamatan.
Buku Panduan Perangkat Kelas Otomotif (PDF) berisi daftar semua Perangkat Kelas Otomotif yang tersedia. Detail lebih lanjut dapat ditemukan di lembar data atau buku pegangan untuk setiap perangkat
keluarga.