Renesas R-Car V4H/V3H：Euro NCAP 2025 完整合规方案

前言

Renesas R-Car V4H 已被 Toyota RAV4 采用，支持 Euro NCAP 2025 完整功能，包括 DMS、OMS、ADAS。

一、芯片规格

1.1 R-Car V4H 规格

维度 规格
AI 算力 34 TOPS
CPU 4× Cortex-A76 + 4× Cortex-R52
功能安全 ASIL-D
功耗 < 10W（典型）
摄像头接口 8MP（多路）
Euro NCAP 2025 完整合规

1.2 R-Car V3H 规格

维度 规格
AI 算力 4.3 TOPS
CPU 2× Cortex-A53 + 1× Cortex-R52
功能安全 ASIL-D
功耗 < 5W
摄像头接口 8MP
定位 入门级 DMS/OMS

1.3 对比

维度 V3H V4H
算力 4.3 TOPS 34 TOPS
适用场景 纯 DMS/OMS DMS + OMS + ADAS
成本 低 中
Euro NCAP 2025 2025+

二、DMS/OMS 开发方案

2.1 开发资源

资源 说明
ADAS Fast Track Solution DMS + Front Camera + Surrounding View
参考应用 完整感知流水线
SDK Renesas R-Car SDK
开发板 R-Car V4H Starter Kit

2.2 DMS 参考架构

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R-Car V4H DMS 架构：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  传感器层                                    │
│  ├─ IR 摄像头（驾驶员）                     │
│  ├─ RGB-IR 摄像头（乘员）                   │
│  └─ 雷达（可选，CPD）                       │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  ISP 层                                      │
│  ├─ 多路摄像头输入                          │
│  ├─ 畸变校正                                │
│  └─ 自动曝光                                │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  AI 加速层                                   │
│  ├─ 人脸检测                                │
│  ├─ 眼动追踪                                │
│  ├─ 视线估计                                │
│  └─ 状态分类                                │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  后处理层                                    │
│  ├─ 疲劳判断                                │
│  ├─ 分心判断                                │
│  └─ 警告生成                                │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  输出层                                      │
│  ├─ CAN-FD（警告信号）                      │
│  └─ 视频输出（调试）                        │
└─────────────────────────────────────────────┘

2.3 多传感器配置

配置 摄像头 雷达 功能覆盖
基础 DMS 1× IR - 疲劳/分心
标准 DMS+OMS 2× RGB-IR - + OMS + CPD
完整方案 3× RGB-IR 1× 60GHz + ADAS

三、软件生态

3.1 支持的 AI 框架

框架 支持
TensorFlow Lite ✅
ONNX Runtime ✅
PyTorch ✅（导出 ONNX）
TVM ✅

3.2 模型部署

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# R-Car V4H 模型部署流程
# 1. 训练模型（PyTorch/TensorFlow）
# 2. 导出 ONNX
# 3. 使用 Renesas 工具链量化
# 4. 部署到 V4H

# 量化示例
import onnx
from renesas_toolchain import DRP-AI_Converter

# 加载 ONNX 模型
model = onnx.load("dms_model.onnx")

# 量化（INT8）
converter = DRP-AI_Converter()
quantized = converter.convert(
    model,
    target="v4h",
    precision="int8"
)

# 保存
quantized.save("dms_model_v4h.bin")

四、与竞争对手对比

4.1 硬件对比

维度 Renesas V4H Qualcomm SA8255 TI TDA4VM
算力 34 TOPS 50+ TOPS 8 TOPS
功耗 < 10W ~15W ~7W
功能安全 ASIL-D ASIL-B ASIL-D
成本 中 高 中
量产案例 Toyota RAV4 多家 OEM 多家 OEM

4.2 优势分析

优势 说明
低功耗高算力 34 TOPS @ <10W
完整功能安全 ASIL-D
Toyota 量产验证 可靠性有保障
完整 SDK 快速开发

五、开发启示

5.1 方案选择

需求 推荐芯片
纯 DMS V3H
DMS + OMS V3H / V4H
DMS + OMS + ADAS V4H
功能安全要求高 V3H / V4H

5.2 开发路线

阶段 时间 目标
阶段 1 Q1 V3H DMS 原型
阶段 2 Q2 V3H DMS + OMS
阶段 3 Q3 V4H 集成 ADAS
阶段 4 Q4 量产验证

5.3 与 IMS 集成

功能 V3H 支持 V4H 支持
疲劳检测 ✅ ✅
分心检测 ✅ ✅
OMS ✅ ✅
CPD（雷达） ⚠️ 需外接 ✅
ADAS 协同 ❌ ✅

六、总结

关键要点

要点 说明
Toyota 量产验证 RAV4 采用 V4H
Euro NCAP 2025 合规 完整支持
低功耗 V3H < 5W，V4H < 10W
完整 SDK 快速开发

开发启示

启示 说明
V4H 适合集成方案 DMS + OMS + ADAS
V3H 适合纯 DMS/OMS 成本敏感场景
功能安全完备 ASIL-D
SDK 成熟 加速开发周期

参考来源：

发布日期： 2026-04-14
标签： #Renesas #R-Car V4H #R-Car V3H #DMS #OMS

硬件方案 > 芯片平台
#DMS #OMS #Renesas #R-Car V3H #R-Car V4H
Renesas R-Car V4H/V3H：Euro NCAP 2025 完整合规方案
https://dapalm.com/2026/04/14/2026-04-14-Renesas-R-Car-V4H-V3H-DMS-OMS/
作者
Mars
发布于
2026年4月14日
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