概要

R-Car V3Uは、R-Car Gen 4アーキテクチャーを駆使した、オープンかつ革新的Renesas autonomyプラットフォームの最新ラインナップです。 このR-Car V3Uは、最大で60TOPS、96,000DMIPSの性能を実現し、エントリー向けNCAPアプリケーションから高レベルの自動運転システムまで1チップでメインプロセッシングを実現します。 R-Car V3Uは、ランダムハードウェア故障（偶発的故障）を高速に検出、制御する高度なセーフティメカニズムを搭載しています。R-Car V3Uでの信号処理の大部分において、ASIL Dのメトリクスを達成しながら、機能安全実現に向けての設計の複雑さを軽減し、市場投入までの時間とコストを削減します。 R-Car V3Uは、周囲の物体検知やセグメンテーションなど各種の最先端のディープラーニングに柔軟に対応が可能です。また、R-Car V3Uのアーキテクチャーは低消費電力を実現しているため熱の発生が抑えられ、空冷で動作できるECUを開発可能ですR-Carの最大の特長は、専用エンジンの共有化を図り、ソフトウェア資産の流用が可能なスケーラブルなアーキテクチャーを採用していることです。これにより、R-Car V3UではR-Carファミリ史上最高性能を実現と同時に、ソフトウェア資産を活かしつつ開発負荷を軽減することが可能です。

Open, Scalable, Trusted Autonomy Platform
Heterogeneous Core Architecture: Balancing Performance Flexibility and Power
Scalable Platform from NCAP to AD
R-car V3U Vision Pipeline
Renesas Autonomy Roadmap
R-Car Vx Vertical SW Integration
R-Car V3U Block Diagram
R-Car V3U Key Features
Falcon - Development Board
Open, Scalable, Trusted Autonomy Platform
Heterogeneous Core Architecture: Balancing Performance Flexibility and Power
Scalable Platform from NCAP to AD
R-car V3U Vision Pipeline
Renesas Autonomy Roadmap
R-Car Vx Vertical SW Integration
R-Car V3U Block Diagram
R-Car V3U Key Features
Falcon - Development Board
  • Arm® Cortex®-A76を８個（設定によりロックステップモードに変更可能）
  • デュアルロックステップCortex-R5コアを１個
  • CNN専用IPによる60 TOPSを実現し、自動運転のための最先端のディープラーニング（深層学習）を提供
  • 物体の動きを検出するDense optical flow, 高精度な距離計測を行うためのStereo disparity, 物体の分類を行うObject classification
  • レーダ信号処理用のDual DSP（Digital Signal Processor)
  • 画質向上可能なイメージ シグナル プロセッサ(Image Signal Processor)
  • 車載通信用イーサネットAVB、CAN、FlexRayなどの多機能通信インターフェース
  • PCIeによるV3Uの複数使いでシステム全体のスケールアップが容易
  • ランダムハードウェア故障（偶発的故障）を高速に検出、制御する高度なセーフティメカニズムを搭載しています。R-Car V3Uでの信号処理の大部分において、ASIL Dのメトリクスを達成
  • R-Carコンソーシアムの提携により支援されるオープンソリューション

アプリケーション

  • 自動運転システム
  • 自動駐車システムとサラウンドビュー
  • NCAP 2025 対応スマートカメラ
  • 乗用車、商用車、オフロード車
  • 産業用機器

 

ドキュメント

= ピックアップ
分類 タイトル 日時
パンフレット
Renesas R-Car V3U
PDF 832 KB
アプリケーションノート
AppNote: Guideline for Vector DaVinci Configurator Tool [r01an6904ea]
ログインしてダウンロード PDF 763 KB
関連ファイル：
2件

設計・開発

ソフトウェア／ツール
R-Car向けe² studio
ADASおよび自動運転のための統合ソフトウェア開発環境。 コンピュータービジョンやディープラーニング（深層学習）アルゴリズムのソフトウェア開発を容易にする革新的なオープン開発環境。
 IDE and Coding Tool ルネサス
Atlas Camera Optimization Suite for R-Car by Algolux
The Atlas Camera Optimization Suite is the industry’s first set of machine learning tools and workflows that automatically optimizes camera architectures for optimal image quality or for computer vision. Through a secure cloud-enabled interface, Atlas significantly improves computer vision results in days vs. traditional approaches that deliver suboptimal results even after many months of manual ISP tuning.
 Software Package Algolux
Autobrains AI Solution
Autobrains provides video perception SW. Revolutionary, self-learning AI leveraging R-Car V Series assets.
 Software Package AutoBrains Technologies Ltd.
RT-RK - Expertise on Renesas' Computer Vision and CNN
Consulting and services on computer vision and machine learning to optimize the performance of Tier 1 and OEM algorithm on Renesas products
 Software Package RT-RK
Safety Support Program Consultancy for R-Car Automotive Applications
AVL Software and Functions GmbH provides System FuSa Consultancy for Renesas R-Car SOCs
 Software Package AVL Software and Functions GmbH
RoXソフトウェア開発キット
RoX SDKは、R-Car SoC向けソフトウェアのeasy-to-startとeasy-to-useを実現する利便性の高い開発フレームワークです。
 Software Package ルネサス
6件

ソフトウェアダウンロード
分類 タイトル 日時
ソフトウェア／ツール－その他
DaVinci Configurator Pro
ログインしてダウンロード ZIP 428.12 MB
関連ファイル：
1件

ECADモデル

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    memory
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    • Filter parts search bar in header: Type to filter table results by part number
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    • AND / OR toggle switches in header: Toggles the logic of this particular filter to be “AND” or “OR” logic for filtering results
    • Multiselect checkboxes at beginning of each row in table: Select these checkboxes to compare products against each other
    • Document icon next to product name in row: View the featured document for this product
    • Chip icon next to the right of the document icon in row: View the block diagram for this product
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    R-Car V3U Processor for Automated Driving
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    ニュース 2020年12月17日