Embedded multiprocessor architectures for automative driver assistance systems
Architectures multiprocesseurs embarquées pour les systèmes d'aide à la conduite
Résumé
Automotive crashes are responsible for the highest number of accidental deaths all over the world. Researchers, automotive manufacturers and government authorities around the world are continuously looking for solutions to this problem. Research has shown that half of the accidents can be avoided if a driver is alerted to an impending collision a fraction of a second in advance. A mechanism for warning the driver of an approaching danger is called a Driver Assistance System (DAS). Accident statistics show that a great majority of the vehicle crashes result from front-end collisions. Hence minimizing frontal collisions would significantly decrease road accidents. To predict a front-end collision sufficiently in advance, the obstacle must be detected from a distance. Moreover, for the DAS to be really effective, an imminent collision must be sensed in all circumstances, especially in poor weather where the DAS is needed most. A radar sensor fulfils both the prerequisites of long range obstacle detection and all-weather operation. However, only detecting obstacles can be useful to a certain extent. To establish whether an obstacle is on a collision course with the host vehicle, its trajectory must be foreseen before it comes close to the host vehicle. Determining the trajectory of a moving object requires its dynamic behavior to be monitored over a period of time. In a real traffic scenario more than one obstacle can pose danger to the host vehicle, hence trajectories of multiple objects have to be monitored simultaneously. An apparatus which is capable of performing such functions is called a Multiple Target Tracking (MTT) system. In this thesis we propose a DAS using the principles of Multiple Target Tracking to monitor the dynamics of obstacles hundreds of meters ahead and to avoid a collision of the host vehicle with them. While theoretically such a system offers one of the best answers to the road accident problem, its practical implementation is not a trivial task. It involves complex computations and consequently, needs a long processing time. However, to alert a driver to an approaching danger in real time, the computations must be performed very rapidly. We use multiple processors in our system to share the computation load and thereby reduce the processing time. Multiple processors running in parallel not only speed up the computation but also address the power consumption issues of the embedded systems. We use FPGA (Field Programmable Gate Array) as the implementation platform for our multiprocessor system. FPGAs offer the flexibility needed for the ever evolving embedded systems and they are very cost effective. A multiprocessor system implemented in an FPGA makes its architecture flexible and reconfigurable while the processors can be reprogrammed when needed. Thus FPGA based multiprocessor systems guarantee flexibility in hardware as well as in software therefore they scale very easily. We optimize the system architecture to minimize its hardware size while still meeting the realtime deadlines of the application. Minimized hardware not only leads to reducing energy consumption of the system but also enables us to fit the system in a smaller FPGA which plays an important role in reducing the cost of the system.
Les accidents de véhicules automobiles sont responsables du plus grand nombre de décès dans le monde. Les chercheurs, les constructeurs automobiles et les autorités gouvernementales internationales sont continuellement à la recherche de solutions pour résoudre ce problème. La recherche a montré que la moitié des accidents peut être évitée si le conducteur est alerté d'une collision imminente une fraction de seconde à l'avance. Un mécanisme d'alerte d'un danger proche est appelé Driver Assistance Systems (DAS). Les statistiques montrent qu'une grande majorité des accidents de véhicules se passent à la suite d'une collision frontale. Minimiser les collisions frontales devrait donc diminuer considérablement les accidents de la route. Pour prévoir une collision frontale suffisamment à l'avance, l'obstacle doit être détecté à distance. En outre, pour que le système d’aide à la conduite soit réellement efficace, une collision imminente doit être prévue en tenant compte de toutes les circonstances : par exemple plus il fait mauvais, plus ce système est nécessaire. Un capteur radar remplit les conditions préalables de détection d'obstacles à longue portée en tenant compte des conditions météorologiques. Pour déterminer si un obstacle se trouve sur une trajectoire de collision avec le véhicule équipé, sa trajectoire doit être prévue avant qu'il n’arrive près du véhicule concerné. La détermination de la trajectoire d'un objet en mouvement exige que son comportement dynamique soit suivi sur une période de temps. Dans un scénario de trafic réel, plus d'un obstacle peut être considéré comme un danger, c’est pourquoi les trajectoires d'objets multiples doivent être surveillées simultanément. Un appareil capable d'assurer de telles fonctions est appelé un système de suivi d’obstacles multiples (Multiple Target Tracking : MTT). Dans cette thèse nous proposons un système d’aide à la conduite original utilisant les principes du MTT pour suivre la dynamique d’obstacles situés à plus d’une centaine de mètres et pour éviter une collision avec le véhicule équipé. En théorie, un tel système offre une des meilleures réponses au problème des accidents de la route, mais sa mise en œuvre reste difficile à réaliser. Elle implique des calculs complexes et, par conséquent, les besoins de traitement prennent du temps. Cependant, pour aviser le conducteur d'un danger imminent en temps réel, les calculs doivent être effectués très rapidement. Nous avons alors opté pour une solution optimale utilisant des processeurs afin de partager la charge de calcul et de réduire ainsi le temps de traitement. Les processeurs multiples fonctionnant en parallèle permettent non seulement d'accélérer le calcul, mais aussi d’optimiser la consommation d’énergie du système embarqué. Nous utilisons des FPGA (Field Programmable Gate Array) comme plateforme de mise en œuvre de notre système multiprocesseur. Les FPGA offrent la souplesse nécessaire pour les systèmes embarqués en constante évolution et sont très rentables. Un système multiprocesseur réalisé dans un FPGA rend son architecture flexible et reconfigurable et les processeurs peuvent être reprogrammés si nécessaire. Ainsi les systèmes multiprocesseurs à base de FPGA garantissent une souplesse du matériel ainsi que des logiciels, et par conséquent ces systèmes deviennent facilement évolutifs (scalables). Nous optimisons l'architecture du système afin de minimiser la taille du matériel tout en respectant les délais en temps réel de l’application. La minimisation du matériel ne conduit pas seulement à réduire la consommation d'énergie du système, mais nous permet aussi d'adapter le système dans un FPGA plus réduit, ce qui joue un rôle important dans la réduction du coût du système.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)