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Ambarella는 레이더 및 센서 융합으로 시장을 확장하는 데 도움이 되도록 Oculii Corporation을 3억 750만 달러에 인수한다고 발표했습니다.
2013년에 설립되어 미국 오하이오주 데이턴에 본사가 있는 Oculii는 현재 생산 중인 레이더 칩을 사용하여 레이더 인식을 가능하게 하고 훨씬 더 높은(최대 100X) 해상도, 더 긴 범위 및 더 높은 정확도를 달성하도록 설계된 적응형 AI 소프트웨어 알고리즘을 개발했습니다. . 이러한 개선으로 인해 기존 레이더 솔루션보다 훨씬 더 높은 전력 소비와 비용이 필요한 특수 고해상도 레이더 칩이 필요하지 않습니다.
Oculii의 해상도와 감도는 AI를 사용하여 환경에서 학습하고 환경에 적응하는 동적 파형을 레이더에 제공함으로써 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율 주행 차량에서 로봇 공학 및 보안에 이르기까지 모든 것의 잠재력을 발휘할 수 있습니다. 그 결과 넓은 시야로 작동 범위가 최대 400미터까지 확장되었습니다.
현재까지 Oculii는 소프트웨어 라이선스 분야에서 상위 15개 Tier 1 중 10개와 계약을 맺고 있으며 주요 OEM 및 AV 회사와 상용 개발 계약을 맺고 있습니다. Oculii는 CY2023에 시작될 것으로 예상되는 프로덕션 프로그램과 함께 사전 프로덕션 수익을 창출하고 있습니다. 이 회사는 2021년 5월에 이미 확보한 5,500만 달러의 자금 조달 라운드 외에도 올해 9월에 "백만 달러"를 투자한 General Motors에 많은 관심을 갖고 있습니다. 또한 중국의 Geely 및 Great Wall Motors와 협력하고 있습니다.
Oculii의 소프트웨어는 Ambarella의 기존 CVflow SoC에 배치되어 최고의 레이더 RF 솔루션과 함께 작동하여 안전성과 신뢰성을 높일 수 있습니다.
그림>거래를 발표하면서 Ambarella는 인수가 레이더 인식 및 모바일 로봇 공학 및 보안을 포함한 자동차 및 기타 IoT 엔드포인트 애플리케이션을 위한 기존 에지 AI CV 인식 SoC와의 융합으로 시장을 확장한다고 말했습니다. Ambarella의 카메라 기술과 Oculii의 레이더 소프트웨어 스택이 결합되어 전천후, 저비용 및 확장 가능한 인식 솔루션을 제공하여 전 세계적으로 자동차 Tier 1 및 OEM을 위한 더 높은 수준의 자율성을 가능하게 합니다.
Ambarella의 사장 겸 CEO인 Fermi Wang은 “Oculii 팀은 Ambarella의 알고리즘 우선 접근 방식과 엣지 AI 시스템에서 센서 데이터를 지능적으로 융합하려는 당사의 지속적인 이니셔티브와 큰 시너지 효과를 얻을 수 있습니다. Ambarella의 비전 및 AI 처리와 결합된 Oculii의 고유한 적응형 레이더 인식 알고리즘이 개별 카메라 및 레이더 솔루션으로 이전에 달성할 수 있었던 것보다 더 높은 수준의 인식 정확도를 제공할 것으로 기대합니다.” Ambarella는 미래 에지 AI 비전 SoC가 비디오 및 레이더 센서 융합을 위한 더 많은 처리 능력으로 향상될 것으로 기대합니다.
Oculii의 CEO인 Steven Hong은 "Ambarella에 합류함으로써 Oculii는 이 선도적인 비전 및 AI 프로세서 회사의 일부로서 시너지 효과를 활용하는 동시에 레이더 기술 개발을 확장할 수 있게 되었습니다."라고 덧붙였습니다.
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WSG -DSA는 잡는 동안 고해상도 프로파일 피드백을 위한 촉각 감지를 통합하는 그리퍼 핑거입니다. 감지 목적으로 DSA9205i 지능형 촉각 변환기를 사용합니다. WSG의 베이스 죠 상단에 맞고 베이스 죠 내의 통합 센서 포트를 통해 그리퍼 컨트롤러와 직선으로 인터페이스되므로 핸들링 애플리케이션에 촉각 장치를 포함하는 데 외부 구성 요소와 케이블이 필요하지 않습니다. 이러한 유형의 손가락 센서는 자동으로 감지되고 WSG에 의해 매개변수화됩니다. 압력 프로파일은 강력한 스크립팅 인터페이스를 사용하여 그리퍼 컨트롤러 내부에서 사용할
센서 융합은 사물 인터넷의 성장 추세와 일치하며 특히 자율주행차 및 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 연결되어 화두입니다. 개념 자체는 새로운 것이 아닙니다. Google Scholar에서 검색하면 1960년대 이전으로 거슬러 올라가는 개념을 식별할 수 있습니다. 그러나 오늘날에는 시스템이 융합해야 하는 센서 입력과 결과적인 통찰력을 적용하는 방법에 대한 지식이 늘어나고 있습니다. 어느 정도가 충분한지는 애플리케이션과 비용/위험 이점에 따라 다릅니다. 얼마나 센서 융합이 충분한지는 애플리케이션과 비용/위험 이점에 따라 다릅