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拆解大疆無人機,一顆核心零部件99%工程師都很震驚

454398 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng)整理 ? 作者:h1654155596.7254 ? 2017-05-27 15:47 ? 次閱讀

日前,大疆(DJI)發(fā)布“曉”Spark無人機,首次引入人臉檢測和手勢識別功能,進一步鞏固其在全球無人機產(chǎn)業(yè)地位——航拍界的蘋果。

不過說起來,Spark這款機型也不算是新聞了,因為早在今年3,4月份,國外網(wǎng)站就有流出Spark工程樣機的拆解圖。

“曉”Spark視覺芯片供應商揭秘

在143×143×55毫米、體重300G,只有巴掌大小的無人機身體里面,包含著一顆核心零部件:Myriad 2計算機視覺處理芯片,由Movidius設計,現(xiàn)在隸屬英特爾公司

Movidius前CEO現(xiàn)任英特爾新技術(shù)副總裁的Remi El Ouazzane表示,DJI在消費級無人機市場加大了賭注,其工程團隊對零部件物料清單進行了大量優(yōu)化,試圖把許多先進的功能塞進這臺小小的機器里面,Myriad 2 VPU(Visual Processing Unit,意為視覺處理單元)芯片起到了至關重要的作用,由Movidius 2驅(qū)動,完成計算機視覺、深度學習、圖像信號處理等功能。

大疆在Myriad 2上進行開發(fā)出成像系統(tǒng)部署到其它的無人機上,首次合作集成在Phantom 4中(圖傳和飛控用的是聯(lián)芯片的LC1860方案),作為感應和實時避障的利器,通過Movidius的芯片還能讓無人機在接收不到GPS信號時懸停在固定位置上。

在Phantom 4的基礎上,大疆團隊花費了大約一年的時間來研發(fā)“曉”Spark,在減少尺寸和重量的前提下,盡可能的利用Myriad 2進行多個先進的視覺算法,并且讓程序低功耗運行。

Movidius參與的工作量是以前的兩倍以上,主要是計算機視覺包括人臉識別、手勢跟蹤、感應和實時避障,內(nèi)部存在大量算法是基于神經(jīng)網(wǎng)絡學習的。DJI的目標是把無人機變成“飛行AI助手”。

Movidius 2承擔的另外一功能是圖像信號處理(ISP)。Spark無人機具備專業(yè)運動相機級別的1/2.3英寸CMOS傳感器和專業(yè)航拍鏡頭,有效像素1200萬,Movidius 2提供的圖像處理質(zhì)量等同于獨立的ISP。目前,在市場是并沒哪一款商用芯片能夠同時負載圖像信號處理和計算機視覺。

據(jù)悉,Movidius制造系統(tǒng)級芯片(SoC)平臺,被設計用于輔助計算機視覺應用程序,也含有諸如深度學習、導航和深層信息處理等技術(shù)的算法。其它客戶還包括聯(lián)想、谷歌和熱成像技術(shù)公司FLIR。

萬萬沒想到,英特爾買到了個寶

此前,大疆質(zhì)疑英特爾演示的無人機自動避障功能涉嫌作弊,英特爾收購了全球第四大無人機制造商德國AscTec,沒想到,最后雙方會通過這樣一種方式進行合作。

去年9月被英特爾收購后,在11月Movidus正式搬進英特爾集團大樓。英特爾一直以來都在推廣自家的實感計算(RealSense)3D攝像頭,通過計算圖像對應點間的位置偏差,來獲取物體三維幾何信息的方法,該技術(shù)已經(jīng)成為無人機視覺處理的通用做法。

近年來,作為CPU巨頭的英特爾一直在進行收購,以加速該公司進軍機器學習、深度學習、認知計算、自動駕駛人工智能領域。相關公司包括Nervana Systems、Saffron、Mobileye等,通過在IP核和創(chuàng)新方面一系列舉措,打造一個領先的計算機視覺處理矩陣。

目前Movidius的重心并非自動駕駛市場,而在于監(jiān)控攝像頭和無人機航拍領域。EL ouzzane表示, Movidius設計的Myriad 2目前還只是一個單獨VPU芯片,***半導體代工巨頭臺積電生產(chǎn)制造。

他們的設想是讓重度圖像識別這一類功能能夠在移動設備上進行,目前這些功能還只能依賴遠程云端提供的計算能力。如果設想能夠?qū)崿F(xiàn),就能為移動設備帶來更快的響應速度,最終還能帶來更自動化的機器。使用Movdidius的低能耗高性能SoC芯片獲得跟蹤、導航、地圖和識別場景及物體的能力,創(chuàng)造出具有三維視野的智能機器,能夠理解周圍環(huán)境狀況,并據(jù)此進行導航。

隨著功能擴展,Movidius的技術(shù)將會被整合到英特爾的RealSense深度感知攝像技術(shù)中,目前,這種技術(shù)已經(jīng)被應用在市面上的一種網(wǎng)絡攝像頭上,還有增強現(xiàn)實的頭顯設備和無人機也內(nèi)置了這種技術(shù)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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