

Figura 1. System-on-Chip R-Car V3U
Una delle caratteristiche più interessanti del System-on-Chip R-Car V3U è il supporto di funzionalità DNN (Deep Neural Network), ovvero reti neurali artificiali feed-forward che vengono impiegate per analizzare immagini e in applicazioni come rilevamento della carreggiata e riconoscimento di oggetti, oltre a funzionalità Machine Learning per l'Artificial Intelligence. E' dotato di un'architettura flessibile che permette di gestire qualunque rete neurale di ultima generazione per il rilevamento di ostacoli e l'organizzazione dei task in ambito automotive, offrendo 60 TOPS per l’elaborazione necessaria per il deep learning e fino a 96k DMIPS, con consumi ridotti e raffreddamento ad aria.
I principali campi applicativi del SoC R-Car V3U sono:
- Sistemi di guida automatizzata
- Parcheggio automatico
- Autovetture, veicoli commerciali e fuoristrada
- Applicazioni industriali

Figura 2. Diagramma a blocchi del SoC R-Car V3U
R-Car V3U dispone di una vasta gamma di unità programmabili, tra cui un DSP per segnali radar, unità per algoritmi multi-threading di visione virtuale, elaborazione di immagini per migliorarne la qualità ed altri acceleratori hardware per algoritmi strategici. Un set completo di esempi applicativi e risorse online per l’apprendimento facilita i progettisti anche con diversi gradi di esperienza, nello sviluppo del progetto. È possibile portare a termine uno sviluppo software efficiente attraverso strumenti semplici da usare per il debug e la customizzazione, con supporto per diversi sistemi multi-core. A corredo di quanto detto, compilatori certificati e generatori di codice conformi alle norme di sicurezza funzionale e security consentono lo sviluppo di software affidabile e sicuro.
Link video System-on-Chip R-Car V3U
[1] R-Car V3U Automated Drive Processor
[2] e² studio Development Environment for Automated Drive Applications
