発表者
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NXP Semiconductors、システム・アーキテクト
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最新の集中型の先進運転者支援システム (ADAS) アーキテクチャは、信頼性の高い認識モデルを構築するために、センサ・ストリームの正確な時間同期に依存しています。ただし、レイテンシの変動、同期の劣化、バッファ・ジッタやリンク・イベントなどの要因により、従来のネットワーク整合性メカニズムでは検出できないタイミング・エラーが発生する可能性があります。このセッションでは、センサのデータ・パス全体にわたってタイミングの信頼性、健全性ステータス、不連続性イベントなどを通知する、コンパクトなTime Trust Labelに基づくエンド・ツー・エンドの時間整合性フレームワークを紹介します。フュージョン・アルゴリズムで時間的な不確実性を検出、管理し、認識のずれを防ぎ、センサ・ストリーミング・アーキテクチャにおける堅牢なフェイル・オペレーショナル動作をサポートするために、このアプローチがどのように役立つかについて説明します。
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