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箩筐分享自动驾驶的工程化落地 [复制链接]

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(图片源自网络)

引言

大家有一种认知,觉得自动驾驶进入了“下半场”。类似demo或者POC的早期工作已经不是人们关心的,这里所谓“上半场”大多是解决常见的问题,比如感知、定位、预测、规划决策和控制在典型场景(即高速、街道和停车场等)的解决算法和执行方案(线控底盘技术)。

另外,在“上半场”期间,计算平台(AI芯片及其SOC)和传感器技术的研发进程也初现成果,比如英伟达的Xavier和Orin(见附录)、HDR摄像头、固态激光雷达和4D毫米波雷达等。

而“下半场”意味着要解决罕见的“长尾”场景,同时构建数据闭环的持续高效研发框架,也已经成为行业的共识。在这个过程中,如何实现自动驾驶的技术工程化落地才是关键,包括开发标准化和平台化、量产规模化和落地商业化(成本、车规和OTA)的工作。

01.

自动驾驶工程化的一些要素线控底盘

底盘系统约占整车成本的10%,而线控底盘是自动驾驶的关键部件,因为如果不能它的支持,自动驾驶最终输出的控制信号不一定能够真正得到正确执行。

线控(Drive-by-wire或X-by-wire),即用电线(电信号)的形式来取代机械、液压或气动等形式的连接,从而不需要依赖驾驶员的力或扭矩输入。线控底盘主要包括制动系统、转向系统、驱动系统和悬架系统。其具备响应速度快、控制精度高、能量回收强的特点,是实现自动驾驶不可缺少的零部件。

线控底盘技术的安全性对于自动驾驶来说,是最基础最核心的要素。曾经的纯机械式控制虽然效率低,但可靠性高;线控技术虽然适用于自动驾驶,但同时也面临电子软件的故障所带来的隐患。只有实现功能双重甚至多重冗余,才能保证在故障情况下仍可实现其基本功能。

E2A(电子电气架构)

伴随着汽车行业“网联化、智能化、共享化和电动化(CASE)”趋势推动下的智能化发展,促使汽车分布式架构向着集中式架构转变。E2A是整合汽车各类传感器、处理器、电子电气分配系统和软硬件的总布置方案(包括数据中心平台和高性能计算平台)。

通过E2A,可以将动力总成、驱动信息以及娱乐信息等,转化为实际电源分配的物理布局、信号网络、数据网络、诊断、容错、功耗管理等电子电气解决方案。

汽车E2A基本划分为三个时代:分布式多MCU组网架构、功能集群式域控制器(DomainController)和区域连接域控制器(ZoneController)及中央平台计算机(CPC)。

自动驾驶汽车需要使用大量传感器,车内线束也在迅速增长。车内需要传输的数据量激增,同时线束不仅承载的信号更多,而且数据传输速率要求更快。

自动驾驶在新一代E2A平台下,通过标准化API接口实现了软硬件的真正解耦,可以更加获得更强算力的支持,同时数据通信的带宽也得到增强,资源分配和任务调度更加灵活,另外也方便OTA(over-the-air)。

针对智能汽车电子电气架构,Aptiv提出“大脑”与“神经”结合的方案,包括三个部分:中央计算集群、标准电源和数据主干网络以及电源数据中心。这个智能汽车架构

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