Trend in automotive is to add more and more cameras around the car. Initially, they were used as a reverse camera but they are also being used for advanced driver-assistance systems and as a replacement of mirrors and it ...[+]
Trend in automotive is to add more and more cameras around the car. Initially, they were used as a reverse camera but they are also being used for advanced driver-assistance systems and as a replacement of mirrors and it is also expected the automotive safety integrity level will increase somewhat in the future. With this in mind, there is a necessity to make sure those new systems will work under all conditions.
In order to probe that a system meets the previous requirements, we use an EMC chamber where current is injected into the wires of the system at different frequencies and amplitudes and the system is monitored to make sure it is always functional. At this moment, the monitoring is done by a human looking at a screen which is very subjective. This project aims to automatize EMC testing so that we can obtain different types of objective metrics indicating the performance of the system for each disturbance.
- The tester will use a set of 50.000 images as the camera's video streams.
- The generated video stream will be feed into the video Tx DUT.
- The Rx DUT will decode the video and it will loopback into the tester.
- The tester needs to configure the TX and RX DUT and evaluate using different objective metrics that it is still performing as expected.
Process flow:
-Firstly the DUT will be tested using a simple usb video grabber. With a simple python program the images will sent, received and checked its quality.
-Once the DUT is proved to work fine under no special conditions it will be tested the proper operation of a neural network using the images received.
-Finally the DUT will be tested under EMC conditions to check its proper operation.
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La tendencia en automovilística es añadir más y más cámaras alrededor del coche. Inicialmente, se utilizaban como cámaras traseras pero ahora se están utilizando también para los sistemas avanzados de conducción-asistida ...[+]
La tendencia en automovilística es añadir más y más cámaras alrededor del coche. Inicialmente, se utilizaban como cámaras traseras pero ahora se están utilizando también para los sistemas avanzados de conducción-asistida como reemplazo a los retrovisores e incluso se espera un incremento de la seguridad automovilística en el futuro. Con esto en mente, hay una gran necesidad de asegurarse que estos sistemas funcionan correctamente bajo cualquier condición.
Para probar que un sistema cumple con los requisitos anteriores, se usa una cámara de EMC donde se inyecta una corriente en los cables del sistema a diferentes frecuencias y amplitudes y este es monitorizado para asegurarse de que funciona en todo momento. Actualmente, la monitorización se realiza con un checkeo visual realizado por una persona que mira a la pantalla, lo cual es muy subjetivo. Este proyecto tiene como objetivo automatizar el testeo de EMC de tal forma que se obtengas diferentes tipos de medidas objetivas que indiquen el rendimiento del sistema para cada perturbación.
-El testeador usará un set de 50000 imágenes como emulando un streaming de una cámara de video.
-El stream de video generado se inyectará a la transmisión del DUT.
-El receptor del DUT decodificara el video y lo realimentará al testeador.
-El testeador necesitará configurar la transmisión y recepción del DUt y evaluarlo usando diferentes mediciones para comprobar que sigue rindiendo como se espera.
Flujo del proceso:
-Primeramente se teseteará el DUT usando un simple capturador de video por USB. Con programa simple de Python las imágenes se mandarán, recibirán y se comprobará su calidad.
-Una vez se ha probado el correcto funcionamento del DUT bajo condiciones normales se testeará el correcto funcionamento de una red neural con las imágenes recibidas del DUT.
-Finalmente el DUT se testeará bajo EMC para comprobar su correcto funcionamiento.
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