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車聯網終極目標：自動駕駛安全上路
ADI車用車聯網時代來臨，資料流程 劇增，如何處理好數位類比混合訊 號處理？如何提高音訊廣播頻寬？ 是非常重要的課題。亞德諾 (ADI) 大中華區汽車電子事業部市場經理 許智斌指出，傳統汽車音訊ECU 是透過單根類比電纜或現有數位匯 流排架構連接，但兩者都存在侷限 性——效率低、會產生不必要的費 用。使用類比接線的汽車音訊系統 需搭配專用且昂貴的遮罩電纜，在 支援多通道 (5.1或 7.1) Dolby 或 DTS解碼的高級音響系統中，所 需電纜數量更驚人，而類比數位 轉換器(ADC)和數位類比轉換器 (DAC)不僅會增加系統總成本，還 可能降低音訊性能。
http://www.compotechasia.com/uplo…/special/…/204Feature3.pdf
#混合訊號處理 #數位採樣
【數位採樣類比訊號，「同時」比「多路複用」更有效率】
許多常見的監視和控制應用，要求對多個類比輸入訊號同時進行採樣和數位化處理，以保持數位域中訊號之間的時域相關和頻域相位關係。一旦所有採樣均已經過數位化處理，則可透過一個引腳——可選擇 SPI CMOS 或 LVDS 接口，提供轉換結果。串連接口可實現每通道全標度輸入範圍的獨立 SoftSpan 控制，並擁有停用選定通道的能力。SoftSapn設定值可在每次轉換時更新，並不會犧牲穩定或吞吐速率指標；搭配外部基準，還可實現其他全標度類比輸入範圍。
雖然目的均是將兩個以上的類比變量數位化，「同時採樣」和「多路複用採樣」數據轉換器仍有差異；前者在每個採樣時刻能同時對所有訊號進行採樣和數位化處理，而後者一次只能對應一個訊號。若在重視跨多個訊號捕捉時域相關或頻域相位關係的應用，多路複用轉換器顯然較無效率。業界混合訊號處理專家，以三種典型過程變量的數位化處理示範兩者的工作表現：一個電機勵磁電壓、一個壓力感測器訊號和一個流體流量感測器訊號。讓我們透過影片來了解箇中奧妙吧！
影片連結：
《Linear--同時對 8 個高壓任意擺幅的信號進行數位化處理》
http://www.compotechasia.com/a/CTOV/2016/0330/31543.html
#凌力爾特Linear #LTC2348-18
圖檔取材：pixabay.com
【無人車上路，並非遙不可及！】
車聯網時代來臨，資料流程劇增，對車廠和售後服務 (AM) 廠商來說，如何處理好數位類比混合訊號處理？如何提高音訊廣播頻寬？是非常重要的課題。傳統汽車音訊電子控制單元 (ECU) 是透過單根類比電纜或現有數位匯流排架構連接，但這兩者都存在侷限性——效率低、且會產生不必要的費用 (詳閱「延伸閱讀」內文)。權衡電纜重量、佈線複雜度及系統總成本，目前車載資訊娛樂系統以 MOST 或乙太網 AVB 等數位匯流排標準為大宗。
然而，MOST 或乙太網 AVB在提高性能和彈性的同時，卻會增加管理相關軟體協定堆疊的高價微控制器 (MCU) 數量；且這些數位匯流排架構本身對節點之間延遲存在不確定性，對於車廂內主動雜訊消除等易受延遲影響的應用，完全無計可施。於是，一種名為「汽車音訊匯流排」(A2B) 的創新專利技術應蘊而生；而汽車「智能」功能提升不僅衍生新需求、帶動汽車產業升級，也讓「自動駕駛」不再只是癡人說夢——至少在經過縝密規劃的區域及路徑上，有實現的可能。
事實上，已有多項「無人車」測試專案在各國如火如荼地進行。例如，日本政府正打造一支自動駕駛的計程車車隊，為 2020 年東京奧運做準備，且日本政府已準備好在明年初上路測試；新加坡政府也計劃將城市公共運輸巴士改為無人駕駛。種種跡象顯示智能車和自動駕駛 / 無人駕駛都是未來趨勢，而「機器深度學習能力」順理成章成為顯學。前幾個月喧騰一時的AlphaGO大戰專業棋士的輝煌戰果，更讓以推動人工智慧 (AI) 為職志者雀躍不已，但 AI 真能所向披靡？
畢竟真實世界，並非 19X19 的規矩場域……要應對複雜的路況，或許先嚐試在「城市交通專區」中運行、盡量將不確定性降至最低，會是較實際而可行的方式。
延伸閱讀：
《車電開發秘訣三：前瞻趨勢，審慎押寶——車聯網終極目標：自動駕駛安全上路》
http://compotechasia.com/a/____/2016/0411/31621.html
(點擊內文標題即可閱讀全文)
#亞德諾ADI #安謀ARM #AdasWorks #輝達NVIDIA
