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

# 1. J6计算平台.- 整理中....# 2. 模型转换与编译.- [天工开物For J6启航新章：量化流程PTQ篇](https://developer.horizon.auto/developerForum?fullPath=/home/community/bbsdetail?bid=600586737896878080).# 3. 模型部署.- [天工开物For J6启航新章：环境篇](

J5 Camera 诊断功能 副本摄像头诊断代码路径hbre/camera/utility/camera_diag/支持诊断有如下类型:默认已集成2种框架：i2c轮询框架 和 errb中断监控框架，用户拿到开发板和底软后可以在地平线已有的诊断框架下根据项目需求添加对应的诊断项。   使用方法： 对于 I2C方式，默认支持，对于err中断方式，需要修改hb_j5dev.json

# 1. 概论：PTQ基础.目前在GPU上训练的模型大部分都是浮点模型，即参数使用的是float类型存储。而地平线BPU架构的计算平台使用的是int8的计算精度（业内计算平台的通用精度），能运行定点量化模型。地平线J6算法工具链（以下简称**工具链**）作为是地平线提供的专业量化工具，是一套完整的边缘计算平台算法落地解决方案，其可以帮助您把浮点模型量化为定点模型，并在地平线计算平台上快速部署自研算

# 1. 引论.该文章是在工具链用户手册基础上整理而成的，是对个人认为的重要内容的提炼和概括。如果读者未浏览过我们的工具链使用手册，亦未使用过我们的算法工具链套件，请先从论坛的产品中心获取我们套件（包含三部分内容：docker镜像为用户提供套件使用的基本运行环境; **OpenExplorer**包提供参考模型和部署示例； **doc**包提供用户使用手册）中的用户使用手册进行学习，待对工具链套件

开发环境搭建：地平线开发者社区 (horizon.cc)1. 镜像文件准备*编译时，为了方便追溯底软版本，可以指定版本信息，只需要在配置文件中对相关环境变量赋值即可，如在j6_myproject_defconfig中赋值：export TAG_NAME=Myproject在板端使用如下命令查看：root@hobot:/# cat /etc/version.xxxxx release 2024042

镜像烧写：地平线开发者社区 (horizon.cc)0. Ubuntu22.04（Virtual Box）环境搭建：1. 准备VirtualBox官网地址如下：https://www.virtualbox.org/Ubuntu地址下载：https://blog.csdn.net/Li060703/article/details/106075597*Ubuntu版本需不小于22.04，本文档Ubun

控制器：J5问题定位：板端部署通过实例\horizon_j5_open_explorer_v1.1.68-py38_20231014\ddk\samples\ai_toolchain\horizon_model_convert_sample\04_detection\03_yolov5x转换的yolov5x_672x672_nv12.bin模型，板端部署，推理出来的预测框分值为nan我用pytho

# 1. 仿真概述.## 1.1 什么仿真？.仿真是使用其它相似的系统来**模仿**真实的需要研究或使用的系统，其所遵循的基本原则是相似性原理。仿真从框架上涉及到两个系统：1) **被仿的系统**：需要研究或使用的系统；2）**仿真出来的系统**：在用户侧视角与被仿的系统有一定相似性。.注意：这里的系统是个抽象的概念，可以是软件，也可以是硬件，还可以是复杂的综合事件。**在J6开发平台中，仿真的对

智能驾驶系列课程问题与反馈交流学习，内容敬请期待

一、CMakeLists.txt基本语法语法格式:指令(参数1 参数2...)1，参数间用空格或分号隔开。2，指令大小写无关，参数和变量大小写相关。3，变量用${}方式取值，但在if语句中直接用变量名。二、CMakeLists.txt重要指令1，cmake_minimum_required ：指定CMake最小版本要求语法: cmake_minimum_required(VERSION Versi

地平线智能驾驶开发者社区三期培训课件端到端智能驾驶理论与实践专题端到端智能驾驶算法祥解端到端自动驾驶技术的发展及现状