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智能辅助驾驶和智能驾驶车辆架构

2021-08-31
来源: 小明师兄

  高级驾驶辅助系统(ADAS)提供安全和日益自主的体验,将重塑我们与交通的关系。自动驾驶领域的技术将很快让乘客获得个性化的互联体验,因为车辆可以无缝地感知、思考并根据实时路况采取行动。

  由于汽车行业未来三个最重要的问题:自动驾驶、软件更新和驱动系统电气化,对汽车系统设计和软件开发的要求正在增加。

  目前汽车中的电动/电子(E/E)架构在每个控制单元中集成了一个或几个汽车功能。这既增加了控制单元和分布式软件功能的数量,也分别增加了连接的复杂性。在这种情况下,E/E架构必须执行越来越多的驾驶辅助功能。对软件复杂性的估计,假设目前一辆高级汽车中的100多个控制单元包含超过1亿行的代码。

  目前,单一或密切相关的功能都是在一个单独的控制单元上实现的。适合汽车应用的更高性能的片上系统(SoC)(如瑞萨的R-Car H3、恩智浦BlueBox或英伟达DRIVE PX)的出现,以及减轻重量的必要性(例如,通过减少控制单元或电缆),导致人们希望在一个域控制器(例如,负责车身、底盘或发动机)上整合多种功能,甚至减少为中央计算机。

  这种模式的转变极大地改变了车辆的E/E架构。它涉及到引入面向服务的通信和动态操作系统,而这些系统又必须满足实时、功能安全和安全方面的要求。此外,使用动态控制单元可以增加车辆启动时没有的功能。

  未来可能的E/E架构。其核心是一个或几个中央计算机,通过车辆内部的以太网主干进行通信。车辆的关键因素是网关。它将用户界面领域(信息娱乐系统/智能手机连接)与驱动领域(驱动系统、刹车、电池管理)分开,并使用所谓的智能天线将车辆与OEM的后端系统连接。智能天线和网关的主要任务是实现不同的安全层,如防火墙和入侵检测。此外,该架构将使用控制单元之间的安全车载通信机制。

  与后端系统的连接实现了许多新功能。例如,可以向车辆提供环境数据,如路况、免费停车位或汽车制造商的最新报价。这些在线服务和启用功能的选项(例如,驾驶辅助系统)使汽车制造商有机会在汽车销售时间之外,即甚至在汽车使用时产生收入。与汽车的永久在线连接使OEM能够收集用户数据,从而获得更多关于所使用部件的可靠性和磨损的信息。硬件和软件的错误源以及相关的环境数据可以通过诊断接口检测出来,软件可以在制造商处得到改进,并且可以及时下载更新到汽车上--类似于用户多年来已经习惯的智能手机应用程序更新。

  对于具有更复杂的多核处理器和不同的外部交互器(软件更新、用户输入)的时间要求不太高的系统,动态操作系统有其优势。最重要的应用场景是:

  -支持运行时的重新配置

  -面向服务的服务和通信

  -部分软件更新

  -通过使用POSIX接口而不是静态生成的接口来简化软件开发

  -基于XML的接口描述

  在这种情况下,AUTOSAR联盟推出了自适应AUTOSAR。它包括一个POSIX操作系统,直接在多核处理器上运行,如果要并行集成多个操作系统,则在管理程序环境下运行。不同OEM和供应商的适应性AUTOSAR工作组定义了用于汽车应用的特殊服务,如诊断服务、安全服务和SOME/IP。服务和软件组件(功能)通过共享服务代理进行通信。使用的中间件协议被称为ARA,并受到通用API的启发。

  大多数控制单元通过以太网与传感器和执行器通信。时间敏感网络(TSN)是音频视频桥接(AVB)协议的扩展,用于实现安全关键的可靠通信。TSN标准是专门为安全和实时关键系统开发的,如高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶。此外,以太网被用来将信息娱乐系统连接到互联网和汽车制造商的后端系统。

  FlexRay是这种技术变化的失败者。现场总线系统现在只被少数OEM厂商应用,应该很快被取代。CAN和具有灵活数据速率的CAN(CAN FD)仍将被用来连接传感器和执行器或较小的输入/输出(IO)控制单元。

  IO设备和中央计算机通过宝马集团在2011年指定的面向服务的接口进行通信--可扩展的面向服务的IP中间件,缩写为SOME/IP。它是基于以太网和TCP/IP协议系列的。最重要的一点是,SOME/IP自动将定义的应用接口映射到数据包上。SOME/IP的优点是,它甚至可以被集成到小型设备中,并能快速启动整个系统。

  除了上面介绍的基础设施问题(主要由AUTOSAR联盟规定并在伊莱比特的AUTOSAR产品线EB tresos中实施),对功能块之间定义接口的功能架构的需求也越来越明显。通用标准化接口的好处是,某些模块可以交换,并可以选择购买或作为产品提供。

  下图说明了Elektrobit公司的 “开放Robinos ”项目的架构。左侧显示了用于车辆定位和物体融合的组件,该组件将各种传感器探测到的物体结合起来,形成一个整体画面。然后根据当前的驾驶情况确定轨迹规划、加速度和转向角。

  该项目的目标是开发一个开放的参考架构,定义软件组件、接口和控制机制。这种方法对市场来说是新的;然而,它的目的是要集成到不同的ADAS平台。在这种情况下,该平台是不同硬件产品的一部分,具有不同的操作系统,如自适应AUTOSAR、QNX或市场上的类Unix操作系统。

  车辆移动的基础设施是自动驾驶汽车的一个主要技术挑战。目前,车辆配备了尽可能多的传感器,以便它们能在无尽的不同交通状况中自主地找到自己的道路。与在外部控制的保护区内移动的火车和飞机相比,这种方法既昂贵又复杂。例如,高度和路线是由空中交通管制服务指导的,火车在进入不开放的区域时会自动停止。

  然而,人们不可能在所有的道路周围设置栅栏,禁止骑自行车的人通行。但是,道路基础设施的改造,例如在入口/出口坡道上告诉汽车,它是在高速公路上,而不是在位于几米外的平行乡村道路上,将简化位置检测问题。另一个例子是一个停车场结构,它可以远程控制车辆并引导它到一个可用的停车位。这个概念比那些寻找空闲停车位的车辆在停车结构中自主漫游要简单得多。

  这些用例的先决条件是快速的、全国性的移动数据网络(5G)铺设,用于与后端和基础设施的数据交换,以及选择及时调整道路基础设施以适应自动驾驶。

  如何在这些高度复杂的整体系统中满足功能安全和--特别是关于日益增长的车辆连接--信息安全的要求?为了满足汽车软件开发的高质量标准,汽车SPICE流程模型在整个行业中得到了很好的确立。它构成了安全和保障的基础。

  ISO 26262标准定义了功能安全方面如何在过程层面和方法层面上实现系统开发。对于软件架构,功能安全是一个关键因素。基本的完整性机制,如监测系统的完整性、分区、时间和过程监测或安全通信,都是可用的,并且已经在系列项目中使用。

  安全机制在汽车开发中已经有相当长的时间了。诸如防盗器、安全电子钥匙或安全存储里程表等系统通常已经成为标准功能。然而,由于车辆的连接性越来越强,该行业正面临新的挑战。根据信息技术的基本规则,“凡是连接的东西都会被攻击”,安全和隐私的系统方面在汽车行业的意义也越来越大。

  对使用远程访问或互联网的系统的首次成功攻击已经被公开,并引起了广泛的反应。作为回应,国际汽车工程师学会在2016年初出版了一本安全系统开发手册(SAE J3061,“网络物理系统的网络安全指南”)。它描述了流程和方法,在生命周期方面遵循ISO 26262。该文件不是一个标准。然而,它总结了基本的工作,如研究计划或现有的标准和出版物。因此,它是一个有价值的贡献,可以作为引入安全流程和方法的一个切入点。

  对自动驾驶的架构的要求已明显变得更加复杂。然而,通过结合标准架构、功能安全、安全、多核系统和可用性等方面,有可能设计出可靠的系统,并根据用例理想地评估和结合各个系统方面。

  所有参与汽车供应链的人都需要发展一种核心能力:系统工程,因此需要对物理学、电子学和软件的跨学科理解。

  在未来,(软件)开发人员必须对系统有更好的理解,以便在适当的工具中用链接代码生成器对系统行为进行建模。经典的软件开发侧重于开发工具、代码生成器以及作为可重复使用产品购买的标准功能。整合软件仍然需要理解、分析和修复从深度嵌入到面向服务的行为等各个层面的错误的专家。

  在未来几年里,新的汽车制造商和供应商将出现在汽车市场上。特别是IT公司多年来一直在其他领域使用这些技术,并遵循将汽车作为车轮上的智能手机运行的愿景。这样做的原因是,自动驾驶给了车内人员相当多的时间。例如,这些时间可以用来使用社交网络,进行网上购物,或工作。将 “驾驶时间 ”转换为 “互联网使用时间”,可以产生全新的商业模式。

  原始设备制造商的商业案例,也将越来越多地不仅取决于销售,而且取决于车辆的运行。正在讨论的想法包括新的租赁和出租概念,其主题不再是作为产品的汽车,而是作为服务的流动性。在未来,送你上班的自动运输舱的租赁价格可能会因一天中的不同时间而不同。

  赛灵思是FPGA、可编程SoC以及现在的ACAP的发明者。我们高度灵活的可编程芯片,在一套先进的软件和工具的支持下,推动了各行各业和技术的快速创新--从消费者到汽车到云计算。赛灵思提供业内最具活力的处理技术,通过其适应性强的智能计算实现快速创新。

  高度自动化和完全自主驾驶是移动性的未来。所有利益相关者--从原始设备制造商和一级供应商,到机器人出租车开发商和用户--都期望自动驾驶汽车具有最高水平的安全性和可靠性,无论是测试车队还是生产车辆。赛灵思汽车(XA)平台在为高度先进的AD模块提供动力方面发挥着关键作用,这些模块对更高的性能和容量的需求越来越大,以实现高速数据聚合、预处理和分发(DAPD)以及计算加速。

  为了解决每个级别的自动驾驶所需的功能,OEM和一级供应商需要一个可扩展和可靠的架构来设计他们的AD系统。AD系统的一个关键组成部分是一个域控制器,它可以整合和处理ADAS和AD功能所需的大量传感器数据。

  高度自动化和完全自主驾驶是移动性的未来。所有利益相关者--从原始设备制造商和一级供应商,到机器人出租车开发商和用户--都期望自动驾驶汽车具有最高水平的安全性和可靠性,无论是测试车队还是生产车辆。赛灵思汽车(XA)平台在为高度先进的AD模块提供动力方面发挥着关键作用,这些模块对更高的性能和容量的需求越来越大,以实现高速数据聚合、预处理和分发(DAPD)以及计算加速。

  Zynq? UltraScale+? MPSoC和Versal? AI Edge等自适应SoC的功能跨越了ADAS/AD域控制器市场的整个连续性,以解决未来关键功能的集成。自适应XA SoC平台可以优化处理越来越多的复杂安全关键型应用,并满足OEM和一级供应商对跨传感器和域控制器的计算延迟、性能、电源效率和功能安全的需求。

  包括机器人轴和机器人卡车在内的完全自主的车辆需要极其可靠、高性能、高功率、自适应的计算。自适应XA SoC提供了硬件加速器与应用软件紧密结合的最佳平衡,用于集成传感器数据聚合、计算加速和标量处理。

  域控制器内的数据聚合、预处理和分发(DAPD)角色需要一组异构的处理引擎来处理传入的传感器数据--这个角色可以由自适应XA Zynq UltraScale+ MPSoC和Versal? AI Edge平台来完成。在DAPD中,自适应XA SoC准备处理传入的传感器数据,然后分配给域控制器内的其他元素。

  在域控制器的计算加速作用中,OEM和Robotaxi开发者的一个关键重点是高功率、高利用率的ML推理。无论是传统的CV加速、CNN处理,还是ML加速--这些都需要有效地利用TOPs来处理传感器数据。自适应的XA SoC平台--特别是Versal AI Edge--提供最高的AI性能/瓦特,提供最佳的计算性能。




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