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本帖最后由 cjsb37 于 2013-4-29 09:23 编辑
“虽然DSP已创造了过去25年辉煌的历史,但是我要说的是DSP的创新才刚刚开始。”德州仪器首席科学家、也是第一代DSP产品的创始人方进(Gene Frantz)在TI 2007开发商大会上对所有的观众说道。 不久的将来,盲人将重见光明、不能说话和动弹的重残病人可以让人知道想说的话并用意念指挥轮椅动作、汽车将无人驾驶、大厦的照明/冷却和加热系统可以精确地跟踪行人迅速地开关和调节温度,从而大大减轻大气的二氧化碳排放量……这些今天看似不可能实现的梦想,在不久的将来都会实现,并且已迈开实质性的第一步,这里起着重要作用的就是DSP。如果说DSP的第一波应用高潮是在手机等通信市场的兴起与繁荣,第二波高潮是在视频娱乐应用领域,那么,即将出现的DSP第三次应用高潮是以上这些需要“分析技术”的应用领域! 通过探测脑部发出的神经信号,由DSP对数据进行分析,转换成语言和其它指令可以令上面所述的重残病人“开口说话”或用意念来指挥轮椅动作。方进解释:“当我们想说话时,大脑会发出信号刺激喉部肌肉,即使没有说话也有信号。基于DSP的分析设备能将这些信号转成语言和动作指令。”目前一家名为Ambient的公司与TI一起已开发出这种设备,其产生连续语音的准确率可达70%。当然,这还有待于进一步提高,并降低商用化成本。这种应用未来还可以使重残病人通过手机与远方亲人交流,“不用开口也可与对方沟通。”他说。 “不论是生物信号,还是神经信号处理,这是迈入信号处理的一个全新的世界和机遇。”方进指出。 同样是借助于DSP的数据分析,可以让大厦目前的冷却、照明系统排放的二氧化碳大幅下降。一家名为Object Video的公司,他们发明了一种智能感应器,通过对摄相头摄取的影像数据进行即时的分析,能精确地计算出人的方位,从而能根据人的移动迅速启动或关闭大厦中的照明、冷却加热系统,调节大厦的温度。“传统的感应系统存在误判断、延时等缺点,不能实现很好地控制,采用了基于DSP的智能感应系统则可以实现精确、有效地控制。”方进表示。他举例说,如果全美10%的大厦能采用这种智能感应器,所节省的二氧化碳排放量将会相当于200万辆汽车的二氧化碳排放量。 不过,可能有人说这种节能应用是好,但我们大多数人都不想为了节能而被摄像头全天候监视。这是一个可以理解的顾虑。“我也不喜欢待在摄像头前,不信可以问问最近刚给我拍过照的摄影师。”方进开玩笑地说道。此外,人们也不愿为观看大量存储的视频内容而发愁。“令人欣慰的是,大多数分析应用不需要存储视频内容,因为智能摄像头能处理输入信息,只将有用的信息存储下来。在上述例子中,摄像头能观测某个场景,作出决定,然后删除不用的数据。我认为,没什么人有兴趣去看摄像头拍下的内容,上述技术还使得我们不用手工去删除拍摄的节目。” 未来的无人驾驶汽车也是有赖于DSP的分析技术。首先,基于DSP的雷达系统在汽车中的大量使用是实现无人驾驶的里程碑。在奥迪最新款的Q7车型上,安装了三个基于C2000的雷达,两个在后方侦测左右车道,一个在前方进行定速巡航。其次,DSP还会安装于汽车中的传统控制系统,比如环境控制和电子动力转向,配合基于MCU的11个安全气囊、轨迹控制系统与防锁死刹车系统连动,可以实现安全地行驶。最后,配合汽车上的监控系统,实现无人驾驭的梦想。 方进认为,汽车无人驾驶将经历四个阶段:第一阶段,车内和车上安装的摄像头能帮助驾驶员看到车后情况和盲区。第二阶段,是摄像监控系统给驾驶员提供驾驶建议。举例来说,如果驾驶员希望改道而正好有车在其盲区,那么可以通过方向盘震动来提醒驾驶员检查盲区情况。第三阶段,摄像监控系统为驾驶员做出决策。改道时盲区有车的情况下,驾驶员必须大角度转向,以避让车辆。终极阶段,就是汽车无人驾驶!而以上这些过程中都需要DSP的数据分析,比如雷达系统对死角的侦测分析。“以前人们一想到雷达就想到需要用浮点DSP来处理,而浮点DSP成本高,多个雷达的成本将使汽车厂商无法承受。现在不同了,已有厂商采用定点DSP来实现雷达系统。比如上面谈到的奥迪Q7中的雷达就是基于C2000,它是由奥迪汽车的系统开发商Hella公司开发的。这样大大降低了实现雷达的成本。”方进预测,目前离实现最后一步还差10到15年的时间,不过这一目标技术上肯定会实现。
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