1. GDC模块简述：1.1 硬件特性：GDC作为一个硬件模块，可将输入的图像进行视角变换、畸变校正和指定角度（0,90,180,270）旋转。模式支持的输入图像典型尺寸为3840*2160，2688*1944，1920*1080，1280*720，640*480，480*320。硬件特性如下：最大分辨率：3840x2160最小分辨率：100x100（奇数行或者列不支持）性能：3840x2160，

引言J6参考算法中的tools/export_onnx.py默认导出的是qat.onnx，近期有不少用户错误地使用此qat.onnx进行推理和PTQ从而出现报错情况，本篇文章将以bevformer参考算法为例讲述如何导出原始浮点onnx。权重下载OE开发包下的samples/ai_toolchain/horizon_model_train_sample/scripts/configs/bev/RE

功能概述环视4V解串器直接接到main域，mcu访问main域i2c、gpio、lpwm，对camera sensor、serdes以及lpwm进行初始化，完成环视的快速出图。mcu启动后，会在mcu task中调用Camera_Init接口，完成camera sensor、serdes以及lpwm的配置，并使能数据流，数据会通过加串器bypass给IVI。Camera_Init中会先检查AonS

J5 EVM显示地平线logo画面1通路流程图及外部设备连接 该通路可验证IDU、MIPI TX_0、HDMI子板3个模块的功能，其中IDU模块从eMMC中读取数据并发送给MIPI TX_0，MIPI TX_0把数据再发给HDMI子板，HDMI子板负责信号转换，最后把信号显示到HDMI屏幕上。 HDMI子板接到MIPI_TX卡槽上。1.2测试代码位置 测试代码位置在工程代码根目录/vapi-sam

USB 启动模式设置step1: 先关闭 Matrix，等待几秒后将 reset 旁边的第一个拨码向外拨step2: 打开 Matrix，Matrix 的网口左边有两个 micro-usb 口，左边那个（远离网口的）是 USB 连接电脑的，右边那个（靠近网口的）是串口连接电脑的，请确保网线，串口线，usb 线均连接到电脑，确保能使用 MobaXterm 等工具和开发板建立串口通信，波特率选 921

## 一、硬件环境.基于征程5的LS500 uSOM基础开发套件(EDK)，摄像头模组为MIPI接口的摄像头模组，型号为淘宝买的30pin模组：**SG2-IMX390C-5200-MIPI-H120H** 自己手工DIY了一下环境，如下：.![Description](https://prod-dc-resources.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/20240807/

环境部署打开MobaXterm，新建Session，点击左上角SSH。登入服务器（服务器地址为192.168.8.182），用户名为自己名字拼音（eg:yangyifei），端口号为22，默认进入以自己姓名命名的文件夹，登陆密码：Horbot_1。解压文件夹内的j6-3.0.17-py310-11.4.tgz到当前目录，得到horizon_j6_open_explorer_v3.0.17-py31

写在前面：BEVFormer公版算法使用了Nuscenes数据集，在该数据集中所有注释和元数据(包括校准、地图、车辆坐标等)都包含在关系数据库中。下面列出了数据库表。每块内容都可以由其唯一的主键token标识。可以使用sample_token等外键链接到表sample的token。对于想利用其他数据集（如自己采集的数据集）训练参考算法的用户来说，需要将用户数据集与参考算法对齐，但并不必须要与Nus

写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解Bevformer原理，掌握算法细节，帮助读者们利用该算法框架开发感知算法。在本系列的最后笔者还将面向地平

写在前面：对于BEVFormer算法框架的整体理解，大家可以找到大量的资料参考，但是对于算法代码的解读缺乏详实的资料。因此，本系列的目的是结合代码实现细节、在tensor维度的变换中帮助读者对算法能有更直观的认识。本系列我们将对BEVFormer公版代码（开源算法）进行逐行解析，以结合代码理解Bevformer原理，掌握算法细节，帮助读者们利用该算法框架开发感知算法。在本系列的最后笔者还将面向地平

写在前面：关于OE包内参考算法的使用，地平线已经释放了大量文档指导用户完成各类模型的训练、校准、量化、定点过程，但其中有些细节可能会对不是特别熟悉算法工具链的客户造成困扰，本文档致力于消除参考算法使用过程中所有可能存在的模糊操作，引导初学者快速上手参考算法，在实操中树立信心、激发学习兴趣。1 环境部署1.1 开发机准备为了顺利地使用工具链，地平线建议您选择的开发机应满足以下要求：硬件/操作系统要求

功能概述lpwm为信号源用于camsys系统中触发sensor。lpwm本身也需要外界触发，在收到trigger信号后，按照所配置的period、high-time、offset等参数输出1~500KHz、有效电平0~4095us、默认精度为1us的方波给到sensor，驱动sensor进行同步出图，下图展示了sensor出图的完整过程。sensor在收到lpwm的trigger信号后，开始曝光出

qconfig使用简介在使用PTQ时，用户只需要修改yaml文件，便可以实现对模型量化策略和精度的控制。对于QAT，配置qconfig可以达成相同的效果，并且qconfig既可以配置给整个模型，也可以配置给某一类算子，还可以单独配置给模型中的单个算子，使用起来较为灵活。qconfig支持的主要功能如下：配置伪量化方式（包含fake_quant，lsq，pact）配置observer（类似校准策略）

AutoSAR OS一种CPU负载率的计算方法AutoSAR OS是继承OSEK OS发展而来的一种面向汽车电子的实时操作系统。支持基于优先级的任务抢占。在没有任何task执行时进入idletask如下图:理解上面的原理，显然我们就可以通过一段时间内idle的时间占比还表示cpu的负载率。time_total的时间我们可以根据项目实际情况设定，时间越长对于瞬时的cpu负载反应越差，时间过短可能计算

1. PYM模块简述：1.1 硬件数据流：PYM（Pyramid）作为一个硬件加速模块（图像缩小及ROI提取），对输入的图像按照金字塔图层的方式处理，并输出到DDR：PYM模块在Camsys子系统的数量和位置如下，总共3个PYM硬件，PYM0、PYM1、PYM4(只支持offline)。1.2 PYM-Sample软件架构：本文的demo sample采用回灌流程，即从系统存储中读取文件，作为PY

1. IPC模块简述J6X IPC（Inter-Process Communication）模块是用于多核之间的通信，支持同构核和异构核之间的通信，软件上基于buffer-ring进行共享内存的管理，硬件上基于MailBox实现核间中断。IPCF具有多路通道，大数据传输，适用多种平台的特点。1.1 硬件数据流说明Acore与MCU通过共享内存传输数据，通过mailbox中断通知双方。1.2 IPC

地平线智能驾驶开发者社区四期培训课件视频课件如下：地平线开发者社区 (horizon.cc)

# 1. 应用背景说明.板端处于成本、功率和体积等考虑一般不会集成很大的存储空间。但同时处于速度的考虑，又不得不在板端使用较大的数据集进行后续评估业务支撑。对此：有两个方案可以满足：1. 挂载大容量硬盘（包括SD卡等设备），但是这种方式的弊端是只能供台开发板使用且需要对USB设备的支持；2. 通过网络方式挂载其他服务器的存储空间来使用，因为是网络共享方式，多个板卡可以共用，相比硬盘直连更加灵活。作

环境部署部分在工具链开发手册 [OpenExplorer 环境部署](http://j6.doc.oe.hobot.cc/guide/env_install.html#%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%83%A8%E7%BD%B2) 中有涉及，但考虑手册是重点为指导用户如何使用工具链的相关组件，并没有对环境准备部分展开说明，但作为工具链使用的环境基础，不可谓不重要。因此本章作为工具链环境

模型算子精度和敏感度分析主要过程如下。1、精度debug工具 模型转换工具链会基于您提供的校准样本对模型进行校准量化并保障模型高效的部署在地平线计算平台上。 而在模型转换的过程中，难免会因为浮点到定点的量化过程而引入精度损失，通常情况下造成精度损失的主要原因可能有以下几点。模型中的一部分节点对量化比较敏感会引入较大误差，即敏感节点量化问题。模型中各个节点的误差累积导致模型整体出现较大的校准误差，主