汽车ICs需要核实和验证整个系统的背景下,在数十亿英里的道路测试。
每一个主要的汽车制造商正在推出自主车辆ADAS(高级驾驶员辅助系统)。除了处理器和嵌入式软件,ADAS需要各种各样的传感器,超声波、摄像头、雷达(无线电探测和测距),激光雷达(光探测和测距),GPS和IR(红外)——用于识别标志,人,动物,其他车辆,道路障碍,和更多。需要认识到数据从传感器内置车辆(车载),从其他车辆(vehicle-to-vehicle)和车辆和交通基础设施(vehicle-to-infrastructure)在任何光线条件下都是至关重要的,使汽车ADAS最安全至上的使用者应用程序之一。
所需的情报几乎立即从各种传感器和解析数据分析和决定的行动通常设计成一个系统芯片(SoC)——系统的大脑!性能和容量的芯片需要操作的种类和体积数据,和所需的时间。不能容忍任何芯片上的失败。确保最高的安全秩序,严格要求是对的设计、验证和确认的soc,独立和系统的上下文。这些芯片和系统要求进入操作不仅与完整性和可靠性为7到10年的时间,但也在广泛的操作模式和条件。
容量和性能需求需要处理大量的数据从各种各样的来源要求采用大型soc设计采用了先进技术,也使用低操作电压。因为电压降直接影响性能,确保电源完整性为所有操作模式和条件是一个关键的要求。热设备定时条件影响,电迁移失败(EM)——随着时间的推移——机械应力和静电放电(ESD)。电磁干扰(EMI)是另一个可靠性问题,和soc需要达到目标水平的电磁兼容性(EMC)。所有上述可靠性问题需要识别和解决,确保运行可靠和安全。
安全是最好使用一个例子说明。考虑一个骑自行车骑在自行车车道时,突然一辆停着的车中直接打开的门在她的道路。为了避免撞到门,骑自行车的人转向略成一辆车的道路是超越她的左边。ADAS应用在旅游汽车,在实时,认识到自行车顺转到它的路径,处理和分析数据从所有相关的传感器和司机发出警告,或直接指导车辆应用所需的纠正措施,避免骑自行车。这一定是在实时和在任何光线条件下,一个真正令人畏惧的挑战,对芯片和系统设计。
要求,比如高质量图像识别和快速time-to-decision经常呼吁等协议的直接实现卷积神经网络(CNN)的芯片。即使你是集成电路设计,可靠性和安全性在列表的顶部,将市场芯片驱动自主车辆系统会验证和验证芯片本身。它需要验证和验证整个系统的上下文中。
各种估计国家数十亿英里的道路测试将需要锻炼ADAS和自动驾驶系统,包括SoC,确保可靠性和安全性。它不仅是一个昂贵和耗时的命题,它涵盖了只有有限数量的场景——实际上,一百或者更多。关键问题是,什么是一个OEM承担的风险?
另一方面,使用精确的仿真建模允许虚拟测试在成千上万的场景通过快速不同的设计参数。模拟覆盖更多的场景,节省时间和金钱,可以减少风险,提高产品可靠性、质量和安全。这也加速了验证和确认的soc以及完整的ADAS和六个不同地区的自治系统。
同时,确保你检查ANSYS网络研讨会与权力相关的设计方法,以解决finFET挑战完整性及其对时机的影响,热问题和可靠性。
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