隨著當今對提高車輛安全性的關注，新技術使保護駕駛員及其乘客變得更加容易。意法半導體 AEKD-AICAR1高級駕駛員輔助系統 (ADAS) 提供的解決方案可檢測車輛運動和道路狀況，并在路面不平坦和顛簸或車輛打滑時向駕駛員發出警告。

AEKD-AICAR1 是一種基于長短期記憶 (LSTM) 循環神經網絡 (RNN) 的多功能深度學習系統。AEKD-AICAR1由 4 MB 閃存的通用 SPC58EC 汽車微控制器構建，使用超低功耗 AIS2DW12 三軸運動傳感器來獲取車輛運動變化以及當前路面狀況的信息。 獲取的數據被傳遞到在 MCU 上運行的 LSTM（long short-term memory長短期記憶）遞歸神經網絡(recurrent neural network)，該網絡對駕駛條件進行分類并生成精確的車輛狀態預測模型，該模型顯示在 LCD 觸摸屏上。

要獲得預訓練的神經網絡，開發人員可以使用許多可用框架（Tensorflow、Lasagne 等）中的一種和外部 IDE (Google Colab) 來創建、訓練和驗證（使用真值表）LSTM 遞歸神經網絡網絡。 創建 LSTM RNN 后，必須將其導出為 H5 文件格式，以便在 SPC5 Studio 開發環境（SPC5-STUDIO）上運行的人工智能（AI）插件（SPC5-STUDIO-AI）可以將其轉換為汽車- 兼容的 C 代碼，以便使其可執行并將其加載到 SPC58 MCU 中。

主要產品優勢：
AIS2DW12 - 超低功耗 3 軸數字運動傳感器；
-超低功耗；
-嵌入式自檢功能；
- 小型薄塑料 LGA 封裝；
- 兩種電源電壓選擇（1.8V 或 3.3V）；

SPC58EC80E5 - 用于汽車應用的 32 位元 MCU；
-4MB的閃存；
-支持符合ISO 26262的ASIL-B安全標準；
-豐富的通信接口；
- 帶有專用閃存的嵌入式硬件安全模塊 (HSM)；

其他有關于神經網絡基本原理,長短期記憶循環神經網絡（LSTM RNN）,設計一個人工智能汽車傳感節點,請參考附檔使用手冊。

原廠產品網頁：

SL-AIAID012401V1 - AI Driving conditions detection solution - STMicroelectronics

AEKD-AICAR1 - Automotive AI on the edge for car state classification - STMicroelectronics

?場景應用圖

ST

?展示板照片

ST

?方案方塊圖

ST

?核心技術優勢

在"簡單"的MCU上運行預訓練的神經網絡； 用于時間序列分析的專用長短期記憶 (LSTM) 循環神經網絡； 人工智能； 符合 AEC-Q100 標準； 硬體精簡,搭配ST的智慧運算程式,CP值高；

?方案規格

人工智能； 實時分析傳感器加速度； 用于時間序列分析的專用長短期記憶 (LSTM) 循環神經網絡； 識別四種汽車狀態： 汽車停放或停止； 在正常條件道路上行駛的汽車； 汽車行駛在崎嶇不平的道路上； 汽車打滑或轉向；