了解自動駕駛的嵌入式視覺SoC中ISP與NPU
時間：2025-05-13 來源：華清遠見
自動駕駛的嵌入式視覺SoC（System on Chip，片上系統）是自動駕駛汽車實現環境感知、決策和控制的核心硬件組件，它集成了多種功能模塊，以實現高效、實時的視覺處理與智能分析。其架構一般由CPU（中央處理器）、GPU（圖形處理器）、ASIC（專用集成電路）、ISP（圖像信號處理器）、接口控制器、內部總線系統組成。技術特點表現在高性能計算、低功耗設計、高集成度、實時性、安全性與可靠性。
自動駕駛需要實時處理大量的圖像、雷達和激光雷達數據，嵌入式視覺SoC具備強大的計算能力，能夠快速運行復雜的神經網絡算法，實現高精度的目標檢測、識別和跟蹤。
在自動駕駛的嵌入式視覺SoC中，ISP（圖像信號處理器）與NPU（神經網絡處理器）的協同流水線是高效處理視覺數據、實現實時感知與決策的核心架構。ISP（圖像信號處理器）對攝像頭采集的原始圖像數據進行預處理，優化圖像質量，生成適合后續神經網絡處理的圖像格式，提升圖像的清晰度、對比度和色彩準確性，增強視覺感知的可靠性。NPU專注于神經網絡推理，執行目標檢測、語義分割、深度估計等任務。其高并行計算能力可快速處理圖像特征提取與分類，為自動駕駛決策提供語義信息。兩者通過分工協作，優化圖像質量并加速神經網絡推理，從而提升自動駕駛系統的精度、魯棒性和能效。
協同流水線的關鍵環節：
(1) 圖像預處理與特征增強（ISP主導）
降噪與去畸變：消除傳感器噪聲與鏡頭畸變，提升圖像清晰度。
動態范圍優化：通過HDR技術保留高光與陰影細節，適應復雜光照環境（如隧道出入口、逆光場景）。
色彩校正：確保不同光照條件下色彩一致性，輔助后續目標分類（如交通信號燈識別）。
區域增強：根據NPU反饋動態調整感興趣區域（ROI）的成像質量（如增強前方車輛或行人的清晰度）。
(2) 神經網絡推理（NPU主導）
目標檢測與跟蹤：識別車輛、行人、交通標志等目標，并預測其運動軌跡。
語義分割：劃分道路、車道線、可行駛區域等，支持路徑規劃。
深度估計：通過雙目視覺或單目深度學習模型，獲取場景深度信息。
多模態融合：結合ISP輸出的圖像數據與雷達、激光雷達（LiDAR）的點云數據，提升感知可靠性。
(3) 閉環反饋與動態優化
ISP參數自適應調整：NPU根據推理結果反饋至ISP，動態調整曝光時間、增益、對焦區域等參數（如優先優化前方潛在障礙物的成像質量）。
能效優化：通過任務調度與功耗管理，平衡ISP與NPU的負載（如低負載時降低ISP處理精度以節省功耗）。
實時性保障：流水線設計需滿足端到端延遲要求（通常<100ms），確保感知結果及時用于決策。
自動駕駛的嵌入式視覺SoC中，ISP與NPU的協同流水線通過“ISP優化圖像質量→NPU提取語義信息→反饋調整ISP參數”的閉環機制，實現了高效、精準的視覺感知。未來，隨著AI-ISP融合與異構計算技術的發展，兩者的協同效率將進一步提升，推動自動駕駛系統向更高水平演進。
