Renesas Electronics Corporation e Fixstars Corporation hanno annunciato lo sviluppo congiunto di una suite di strumenti che consente l'ottimizzazione e la simulazione rapida del software per i sistemi di guida autonoma (AD) e i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), progettati specificamente per i dispositivi system-on-chip (SoC) R-Car di Renesas. Questi strumenti consentono di sviluppare rapidamente modelli di rete con un riconoscimento degli oggetti altamente accurato fin dalla fase iniziale dello sviluppo del software, che sfruttano le prestazioni di R-Car. Questo riduce la rielaborazione post-sviluppo e quindi aiuta a ridurre i cicli di sviluppo.

Le applicazioni AD e ADAS utilizzano il deep learning per ottenere un riconoscimento degli oggetti altamente accurato. L'elaborazione dell'inferenza dell'apprendimento profondo richiede quantità massicce di calcoli di dati e capacità di memoria. I modelli e i programmi eseguibili delle applicazioni automobilistiche devono essere ottimizzati per un SoC automobilistico, poiché l'elaborazione in tempo reale con unità aritmetiche e risorse di memoria limitate può essere un compito impegnativo.

Inoltre, il processo dalla valutazione del software alla verifica deve essere accelerato e gli aggiornamenti devono essere applicati ripetutamente per migliorare la precisione e le prestazioni. Renesas e Fixstars hanno sviluppato i seguenti strumenti progettati per soddisfare queste esigenze.