瑞萨电子还推出了增强版R-Car V3M，通过集成用于高能效卷积神经网络（CNN，注释2）的硬件加速器，使其具有道路检测或目标分类等功能，在汽车应用领域逐渐崭露头角。R-Car V3M创新的硬件加速器使CNN能以在CPU或GPU上运行时无法达到的超低功耗水平下运行。

新R-Car V3M入门套件，R-Car V3M SoC和支持性软件及工具如瑞萨电子开源e2 studio IDE集成开发环境(IDE)等都是开放、创新和可靠的Renesas autonomy™ Platform的组成部分，该平台针对高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶应用，提供从云到感知和车辆控制的全面端到端解决方案。

“瑞萨电子凭借R-Car V3M入门套件可以显著降低开发强度并加速上市时间，满足快速增长的NCAP前置摄像头市场需求。”瑞萨电子副总裁Jean-Francois Chouteau表示。“随着基于R-Car V3M SoC的入门套件的推出，我们与HELLA Aglaia合作开发出前置摄像头应用软件，本套件为开发一流的前置摄像头解决方案提供了重要支持。

R-Car V3M入门套件的主要特性

Ÿ 可为多种计算应用灵活部署开发板

新入门套件是一款包含了必备接口和工具的可用套件。该套件为ADAS和自动驾驶开发提供核心组件，如2GB RAM、4GB eMMC（嵌入式多媒体存储卡，注释3）板上内存、以太网、显示输出以及调试接口等。集成的440管脚扩展端口为系统制造商提供充分的灵活度，开发出适用于多种计算应用的专用扩展套件，从简单的高级计算机视觉开发环境到如环视系统等多摄像头原型产品。这种灵活性大大缩短了硬件开发所需时间，同时很大程度上保持了软件的可移植性和重复使用性。

Ÿ 由Linux BSP和多种工具支持的快速入门解决方案

R-Car V3M入门套件已配备Linux BSP，已经通过elinux.org发布。明年将开发出其它商用操作系统。

Codeplay将于2018年第1季度在本入门套件中加入OpenCL™和SYCL™模型。更多用于计算机视觉和图像处理的工具，示例代码和应用笔记将在2018年推出。

瑞萨电子在R-Car V3M入门套件中集成了多种工具，如Renesas e2Studio工具链和调试工具，从而减轻开发负担并缩短上市时间。

合作伙伴，包括Cogent Embedded开发的3D环视泊车辅助系统，将其经过现场验证的软件解决方案整合进R-Car V3M入门套件中，从而帮助客户加速开发进程。

除了R-Car V3M入门套件以外，瑞萨电子还在R-Car V3M SoC上集成了用于图像识别和图像分类的高能效CNN网络。R-Car V3M入门套件在NCAP摄像头中采用高性能低功耗的CNN网络，而该硬件加速器无法被传统的高功耗CPU或GPU架构替代。瑞萨电子完善了IMP-X5（计算机视觉处理子系统），该系统由一个图像处理器、可编程CV引擎，以及由瑞萨自主开发、全新的创新型CNN硬件加速器构成，非常适用于超低功耗下部署高性能CNN网络。凭借此新型IP，瑞萨电子让系统开发人员在部署CNN时在IMP-X5和新型硬件加速器之间进行选择。这种异构方法可让系统开发人员依据所需的编程灵活度、性能和功耗，选择最有效的架构。

供货

现已能订购R-Car V3M SoC芯片。

配备Linux BSP的R-Car V3M入门设计软件将在2018年第1季度发布，首推数量有限。具有增强软件的完全版本预计在2018年第3季度推出。

请参考产品R-Car V3M入门套件的产品规格表。

（注释1）新车评估项目（NCAP）：

一项由政府实施的汽车安全计划，旨在评估新汽车设计应对各种安全威胁的性能。 

（注释2）卷积神经网络(CNN)是深度前馈人工神经网络，现已可成功分析视觉成像并逐渐在汽车应用如道路检测或目标分类中应用。 

（注释3）嵌入式多媒体存储卡（eMMC）可以用于启动操作系统。大大快于通过网络启动。




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