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設(shè)計仿真 | VTD傳感器仿真與RDMA技術(shù)的應用

設(shè)計仿真 | VTD傳感器仿真與RDMA技術(shù)的應用

隨著車輛智能化程度不斷提升,車載傳感設(shè)備也從最初的1R1V逐步發(fā)展到5R10V,甚至出現(xiàn)當下主流的多毫米波(6)、多超聲波(12)、多相機(10+)以及多激光雷達(1~3)的綜合傳感系統(tǒng)。同時,這也對智能駕駛仿真測試軟件及系統(tǒng)在多類型、多數(shù)量傳感器仿真過程中的模型真實可靠性、運行實時性、數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡脱舆t性、高帶寬性以及系統(tǒng)可靠性上提出了更加嚴苛的要求。


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在傳感器模型的真實性與可靠性方面,VTD軟件通過對于傳感器建模方法論與技術(shù)實現(xiàn)了持續(xù)迭代,在相機、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等傳感器的物理模型搭建方面積累了豐富的經(jīng)驗。在相機模型方面,可實現(xiàn)對于鏡頭畸變、相機動態(tài)曝光、動態(tài)白平衡、動態(tài)焦距調(diào)整、運動模糊、RAW數(shù)據(jù)仿真、ISP逆變換等特性的模擬。在激光雷達方面,支持傳統(tǒng)機械式激光雷達以及MEMS的固態(tài)(半固態(tài))激光雷達仿真,同時在雷達回波模式設(shè)置、鬼影模擬、邊緣膨脹、運動畸變等特性均可實現(xiàn)模擬。


在應對多傳感器數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯栴}上,VTD除了支持常規(guī)TCP/IP傳輸外,還支持共享內(nèi)存SHM的讀寫機制,極大的提升了數(shù)據(jù)讀寫速率。在傳輸硬件配合的方面,海克斯康工業(yè)軟件VTD與NI達成深度合作,雙方基于RDMA技術(shù)的應用在多傳感器仿真領(lǐng)域取得了較大的進展。RDMA(Remote Direct Memory Access),全稱遠端內(nèi)存直接訪問技術(shù),相對于傳統(tǒng)的TCP/IP通信具有以下特點:


CPU Bypass

數(shù)據(jù)傳輸過程中,僅僅使用操作系統(tǒng)建立通道,后續(xù)應用程序可繞過CPU直接進行消息傳遞??捎行Ы档虲PU負載,尤其是在多傳感器仿真使用環(huán)境中可有效提升仿真性能,最大限度發(fā)揮CPU自身性能。


內(nèi)核Bypass

IO數(shù)據(jù)流程可繞過內(nèi)核,在用戶層完成數(shù)據(jù)準備后即可直接通知硬件進行數(shù)據(jù)的收發(fā),避免系統(tǒng)調(diào)用和上下文切換所帶來的時間和資源開銷。


零拷貝

減少數(shù)據(jù)在存儲區(qū)域之間的頻繁拷貝,無論本地還是遠端進程均可實現(xiàn)對于設(shè)備虛擬內(nèi)存的直接訪問,無需復制到網(wǎng)絡(luò)層,從而有效降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t以及由于拷貝工作帶來的CPU消耗。


高帶寬

相較于傳統(tǒng)在工作站上使用的萬兆網(wǎng)口,RDMA網(wǎng)卡可實現(xiàn)100~200Gb/s的數(shù)據(jù)傳輸帶寬。對于當前高分辨率(4k)相機、多線固態(tài)激光雷達傳感器數(shù)據(jù)即時傳輸來說RDMA網(wǎng)卡提供了傳統(tǒng)以太網(wǎng)接口無法比擬的優(yōu)勢。


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目前??怂箍蹬cNI率先在HIL測試領(lǐng)域引入了RDMA技術(shù)方案,通過共享內(nèi)存直接讀取的方法實現(xiàn)了基于RDMA技術(shù)的激光雷達以及相機傳感器Raw data數(shù)據(jù)的獲取與傳輸,同時引入Ecu對于相機回控的機制,從而實現(xiàn)對于VTD攝像頭傳感器的故障注入模擬、曝光、白平衡參數(shù)動態(tài)調(diào)整等特性;相較于傳統(tǒng)方案,RDMA的應用可有效降低仿真工作站cpu在數(shù)據(jù)傳輸工作上的消耗,提升仿真運行性能以及數(shù)據(jù)傳輸效率。在系統(tǒng)布局上,可有效優(yōu)化仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu),適應更加廣泛的測試系統(tǒng)需求。


隨著對于RDMA技術(shù)研究的深入以及VTD IPC技術(shù)的應用,未來有望實現(xiàn)直接通過顯存獲取圖像數(shù)據(jù),并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的直接傳輸,進一步減少數(shù)據(jù)傳輸鏈路中的環(huán)節(jié)。同時,在VTD云仿真的應用中將有助于突破感知數(shù)據(jù)傳輸瓶頸,為后續(xù)將感知模塊引入云仿真平臺提供了有效的數(shù)據(jù)傳輸保證。


審核編輯(
李娜
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