汽車嵌入式系統(tǒng)的AI建模和代碼生成工具

本文會主要涉及的ETAS工具:
ASCMO tool family
能夠根據(jù)數(shù)據(jù)構(gòu)建AI模型,并自動實現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化;
Embedded AI Coder
將訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡部署到用于μC、μP的高性能嵌入式C代碼。
前言
“將訓練后的AI神經(jīng)網(wǎng)絡模型,自動化生成安全且高效的C代碼,用于嵌入式系統(tǒng)” ,近日ETAS攜全新的智能化工具Embedded AI Coder亮相2025上海國際車展。

Embedded AI Coder作為AI模型與嵌入式控制之間的橋梁,能夠助力車企客戶面向AI,實現(xiàn)低成本、高安全,以及最佳資源效率,且經(jīng)由博世量產(chǎn)項目充分驗證。

嵌入式AI實例
作為延伸,本文將會詳細展示一個實例,結(jié)合ETAS基于數(shù)據(jù)AI建模的ASCMO工具,從采集的最初始數(shù)據(jù)文件表格開始,構(gòu)建并訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型,然后通過Embedded AI Coder自動生成C代碼。
在步驟結(jié)束之后,也會附上最終生成的源代碼壓縮包以供查看,體驗ETAS嵌入式AI方案。

1. 首先打開ASCMO Desk, ASCMO系列工具是為數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI建模任務而設計的,目標是創(chuàng)建一個數(shù)學模型或機器學習模型,使這個模型能夠準確復現(xiàn)系統(tǒng)的一個或多個輸出行為。為了有效地訓練模型,我們需要相關(guān)的輸入輸出數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)有助于描述系統(tǒng)輸出行為。
對于具有時間相關(guān)性的瞬態(tài)數(shù)據(jù),選擇打開ASCMO Dynamic。

2. 我們選取一個電池的數(shù)據(jù)文件,通過SOC和電流進行電壓預測對于BMS系統(tǒng)來,可以改善電池管理、確保系統(tǒng)穩(wěn)定性、優(yōu)化性能和檢測故障,最終提高整體可靠性和效率。
將數(shù)據(jù)表格excel文件導入ASCMO。

3. 將電池電壓配置為模型輸出,然后建模類型這里選擇RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡)。
點擊確定,ASCMO就會自動訓練模型,即便當用戶完全沒有機器學習的相關(guān)經(jīng)驗,都可以輕松快速的獲得AI神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

通過結(jié)果的曲線,我們也可以看到模型輸出值能表現(xiàn)實際測量值的程度。

4. 相應的,ASCMO還提供了Auto ML功能,能夠通過算法自動探索最佳模型架構(gòu)和參數(shù)。

打開Auto ML,用戶只需在這里預先定義好自動機器學習的探索空間(即參數(shù)范圍)。

5. 當目標類型的模型完成訓練,且輸出達到預期之后,在v5.15版本的ASCMO中,可以選擇對象為Embedded AI Coder格式導出。
在實例中,我們從ASCMO將會得到一個名為predict_Voltage.keras的神經(jīng)網(wǎng)絡模型文件。

6. 接下來是重點步驟,通過AI Coder來生成代碼。
通過命令行,輸入“coder code predict_Voltage.keras”,AI Coder可以全程自動化完成編碼工作。

7. 在生成的C代碼文件夾中,我們看到Embedded AI Coder的全部生成結(jié)果如下圖。
同時readme文本也詳細說明了,各個文件夾層級以及每項文件的解釋和用途。

在src源代碼目錄中,有最為關(guān)鍵的AI神經(jīng)網(wǎng)絡模型的嵌入式實施代碼。

實例最后,附上Embedded AI Coder生成代碼的壓縮包,可供大家參考并查閱。
點擊閱讀原文獲取下載鏈接
ETAS嵌入式AI解決方案
選擇在嵌入式系統(tǒng)中應用AI,能夠使用戶開啟技術(shù)創(chuàng)新,獲得諸多核心價值,例如:
使用AI模型替代復雜的功能規(guī)則邏輯,能夠縮短開發(fā)周期,以及提升產(chǎn)品本身運行性能;
采用AI虛擬傳感器取代真實物理傳感器,不僅節(jié)省可觀的單車成本,進而還能優(yōu)化機械結(jié)構(gòu)。

ASCMO和AI Coder能夠驅(qū)動研發(fā)創(chuàng)新,將時下火熱的AI神經(jīng)網(wǎng)絡模型,以高安全的嵌入式代碼部署到客戶現(xiàn)有的控制器架構(gòu),為傳統(tǒng)的汽車嵌入式控制注入新鮮血液。
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原文標題:ETAS全新的嵌入式AI解決方案
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