• 自動駕駛控制域(自動駕駛控制域是什么)

    自動駕駛 622
    今天給各位分享自動駕駛控制域的知識,其中也會對自動駕駛控制域是什么進行解釋,如果能碰巧解決你現在面臨的問題,別忘了關注本站,現在開始吧!本文目錄一覽: 1、域控制組成結構有哪兩種?

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    域控制組成結構有哪兩種?

    功能域

    功能域,即依據功能而設置域控制器,域控制器之間通過以太網和CANFD相連

    功能域控制器大體分為兩類,一類是對算力要求高的座艙域和自動駕駛域,這類域控制器需要處理大量數據,第二類是對算力較低的動力總成語域,底盤域、車身域,這類域控制器主要涉及控制指令計算以及通訊資源。

    在此功能基礎上,為了協同和降低成本,出現了跨域融合的方案,即將兩個或者多個功能域,進一步合并為一個域控制器。例如講動力域、底盤域、車身域合并。

    從集成度相對較低的,五域”(自動駕駛域、動力域、底盤域、座艙域和車身域)逐步過渡到“三域”(自動駕駛域、智能座艙域、車控域,加上若干網關。

    位置域

    位置域,又稱為區域控制器,即在統一的中央計算平臺下,以物理區域位置來定義。

    區域控制器可就近布置線束,大大減少線束成本,還可以減少通信接口,節省了,空間,也能進一步提升算力利用率,同時數據也能統一交互,與此同時,只需對中央計算平臺進行OTA即可,軟件的更新。更加靈活。

    自動駕駛域控制器的作用是什么

    【太平洋汽車網】自動駕駛域控制器能夠使車輛具備多傳感器融合、定位、路徑規劃、決策控制的能力,通常需要外接多個攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等設備,完成的功能包含圖像識別、數據處理等

    自動駕駛域控制器是智能汽車核心部件自動駕駛域是智能汽車發展的首要功能,其中域控制器是核心部件。

    自動駕駛域作為最復雜的架構,如果做好了也更利于推動其他域控制單元的發展。自動駕駛域控制器能夠使車輛具備多傳感器融合、定位、路徑規劃、決策控制的能力,通常需要外接多個攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等設備,完成的功能包含圖像識別、數據處理等。

    感知環境,數據處理,路徑規劃,并與云進行同步通信,不斷增加的傳感器數量,反過來需要更高性能和集成化的計算單元來維持對關鍵安全信息的無延時處理。

    眾所周知,傳統的為每個新功能增加離散電子控制單元(ECU)的方法會增加E/E體系結構的復雜性并減慢關鍵安全信息的通信處理,從而影響自動駕駛車輛的性能。

    (圖/文/攝:太平洋汽車網問答叫獸)

    比亞迪王歡:自動駕駛卡在域控制器環節 量產或將延后至2022年

    計算平臺相對系統的發展速度是落后的。

    文 | 祥威

    “整個行業的自動駕駛系統量產時間節點延遲了,因為在那個節點上要有一個車規級的域控制器。行業內原定的是2021年的第一季度(實現自動駕駛量產)?,F在普遍都延后了一年或一年半?!北葋喌现悄荞{駛首席專家王歡近日接受新智駕專訪時表示。

    域控制器是指自動駕駛 汽車 的計算平臺,相當于車載大腦。在王歡看來,近年來計算平臺相對系統的發展速度是落后的,由于缺少滿足車規級的自動駕駛域控制器,導致大部分主機廠和供應商在開發時只能暫時冷處理,將整個量產的時間節點向后推遲。

    新智駕了解到, 汽車 產品標準分為消費規、工規和車規。其中車規是級別最高的,需要通過抗沖擊性、振動性、防火和高低溫等實驗。同時作為智能駕駛功能安全, 汽車 產品必須滿足ISO26262標準。

    誰能率先推出車規級自動駕駛域控制器?關鍵或許在于客戶群體。

    王歡認為,由于大陸、博世擁有龐大客戶群體,所以向客戶推送時會更加方便。華為在做生態,由于體積大、聯盟伙伴多,推起來可能也會更加容易,但創業公司面臨的困難可能會比較多。

    除了域控制器,實現自動駕駛量產還涉及到一些研發模式等問題。比如,對于許多公司采取的在改裝量產車上進行方案論證的模式,主機廠會認為它并非量產的正確模式。

    據王歡介紹,面對復雜的自動駕駛,主機廠需要有正向的開發模式、驗證體系、自動駕駛系統架構等。

    他在一次名為《自動駕駛開發升級》的主題演講中重點介紹了這些量產要求。以驗證體系為例,自動駕駛對于開放道路測試數據、人機交互、評價維度和系統架構均有著迫切需求。而且,這些需求與傳統 汽車 有著根本區別。

    附:

    今天我站在主機廠的角度,分享一些自動駕駛開發升級過程中面臨的問題。

    眾所周知,自動駕駛的開發模式主要分兩種,一種是以Waymo為代表的 科技 公司主導的跨越式開發模式,一種是以特斯拉以及其他主機廠主導的漸進式開發模式??缭绞介_發模式是指跨過L3,直接研究L4級自動駕駛。漸進式開發模式主要指以傳統的ADAS技術為基礎,慢慢過渡到L3、L4。這兩大陣營在開發工作項目中也有緊密的合作,一些算法公司、傳感器巨頭都參與到了合作當中。

    無論是L3還是L4,行業內都遵循著這樣的原則:首先要找出自動駕駛的落地點,然后分析這些落地點的場景,基于場景開發功能?;蛘哐刂捶较?,從場景功能倒推落地點。

    如果自動駕駛適合的場景非常少,邊界非常窄,對 汽車 的安全貢獻就會非常小,甚至由于運行過程中超出邊界而發生危險,那么,它就是不安全的。同理,如果駕駛場景邊界特別寬,現在的技術又不能全面分析它的安全性,那么,這種場景也是比較危險的。

    總結看, 自動駕駛就是要確定合理的場景,并且設定科學的安全目標來進行開發,行業也都是按照這個流程來做的。大家會逐漸地把功能開發聚焦到幾個方面,以L3和L4舉例,它們包括HWP、TJP和AVP等,這個過程中有大量的方案論證,經過大量的驗證,然后展示,再示范運營,最后收集數據進一步優化算法。

    其實在主機廠看來,這種模式基本上量產不了,原因很簡單,量產的過程比這復雜得多。因為量產自動駕駛是一項很龐大的工作,投入會很大,時間也會很長,車廠還要和一些公司建流程、出標準等等。所以說大家之前做的工作意義很大,但是還不夠。

    對于這種復雜的開發,我們迫切地需要對原始的開發流程進行升級,不僅要有一個正向的開發模式,還要有一個驗證體系。此外,由于現在的開發都是類似于后裝的車改制的方式,所以還需要一個自動駕駛系統架構。最后,人機交互和車輛平臺也是非常重要的。

    自動駕駛是以車為中心的車輛系統,所以還是要遵循V流程開發模式,在開發過程中要借鑒傳統的標準。一些標準比如說ISO21448,它只針對L1、L2而不針對L3,但是沒有關系,我們可以借鑒里面的思想,然后擴展標準里的開發流程。

    主機廠更注重什么?首先是預期功能安全,它關系到能否解決場景的問題。甚至可以說,產生自動駕駛危險更多的是因為場景不足,而不是系統的不安全。預期功能安全這個標準主要關心四個范圍。范圍一是已知的安全場景。范圍二是已知的不安全場景,范圍三是未知的不安全場景,范圍四是未知的安全的場景。

    很明顯,我們的重點是在范圍二和范圍三,怎么樣用一切辦法縮小它們的范圍很重要。

    首先,必須要有一個場景庫,場景庫是任何一個開發團隊的核心數據庫。通過場景庫,找到一些不合理或者是不安全的場景,針對這些場景提供安全措施,通過驗證安全措施的方式,最終達到安全目的。當安全目標都能夠滿足范圍二的范圍標準的時候,主機廠就可以接受了。針對范圍三,對于未知的不安全的因素怎么考慮,其實對這個問題,可能到現在我們的行業都沒有一個有效的方法,都是按照完整分析測試來實現的。所謂的完整分析,其實是對于一個基礎場景進行排列組合的分析,對它所有的可能出現的狀態進行分析。

    然后是功能安全標準ISO26262,這個標準已經比較成熟,但在L3自動駕駛上的分析還是比較新穎的,可能目前來看,還沒有更全面的分析經驗。

    針對L3級別以上的自動駕駛與傳統的ADAS等級的功能安全的區別在哪?在L3的開發過程中,我們進行安全分析時目標和對象會更龐大。比如,基于V2X的HWP功能進行分析,當我們進行分析時,除了對車進行分析,還要對通訊接口、路邊設備已經云端服務器進行分析,這是自動駕駛功能安全需要額外考慮的問題。

    信息安全方面,自動駕駛要解決的問題是怎么抵抗黑客攻擊和網絡攻擊。在整個行業內,信息安全幾乎沒有一家能夠獨自完成。為什么?因為一旦車聯網以后,它能夠被攻擊的接口太多了,有網關、T-BOX、V2X、第三方的云、主機廠的云、手機APP、車機、充電樁等等,甚至包括自動駕駛傳感器及系統本身,這些都會受到信息安全帶來的挑戰,所以需要各方合作。

    無論信息安全還是功能安全,最終的落腳點都是車,如果車不動,發的信息車不執行,那就是安全的,所以功能安全和信息安全之間有某種聯系。

    在開發的過程中,怎么判斷這種關系,將他們聯系在一起?首先我們要定義一個安全指標,并且對這種安全指標進行策略分析,分別執行兩件事,一個是功能安全,一個是信息安全,這一流程應該可以把功能安全和信息安全聯系在一起。

    以上這幾個安全,包括V流程的一些開發,是主機廠面臨開發升級所面臨的挑戰。

    接下來談一下驗證過程。傳統的ADAS開發有很多地方可供借鑒,但是它和自動駕駛的深度和廣度完全不是一個數量級的。智能駕駛更關心的數據,或更難拿到的數據是開放道路測試數據,這是有實際意義的,而且是必須要有的。

    然后是人機交互,這也是驗證過程中的重頭戲。整個驗證過程的工作量是非常大的,是每個主機廠的核心工作。問題的關鍵點不僅在于怎么測試,還在于怎么通過一個評價體系把這些東西串在一起。

    要引入我們虛擬測試的自動化,只有自動化才能夠滿足我們對這種工況的分析的條件。

    分析結果后怎么評價,我在這里給出幾個維度的建議,一是安全度,一是舒適度,車與車之間的交互等等一些因素。以安全度為例,主要是碰撞,碰撞的程度怎么樣,碰撞之后車輛的表現如何。我們會發現,每個主機廠對自動駕駛的理解是不同的。

    下面談一下主機廠更關心的系統架構。

    大家的前期開發都是基于量產車的改裝,屬于后裝形式,成本也很高,這時就急需一種正常的智能駕駛架構。要搭建這種架構的前提是針對什么樣的功能?;旧?,功能可以分為兩大類,一個是Fail-safe,一個是Fail-degrade,這些功能分別包括定位、感知、警醒等。

    針對這些功能的架構,我們可以給出一個架構體系,就是傳感器的輸出到主輔控制器的工作模式,主輔控制器的工作受到安全監控這個模塊的宏觀調控,再決定是由主控制器來控制,還是輔控制器來控制,這是行業比較認可的一種架構。當然這里面沒有提到通訊和電源的冗余,正常情況是要考慮到的。

    這個功能集成是指控制器必須有L1和L2的功能,也包含L3的功能,現在的車上既然已經有了L1和L2的功能了,如果控制器只有L3的功能,意味著車的成本是增加的。那么,為什么不能用強大的計算力,在L3的控制器把L1和L2一起都做了呢?在項目的開發過程中,其實能夠提供這種解決方案的人也比較少。

    對于未來的OTA軟件升級,包括降低成本和輕量化,其實主機廠對于這種體系架構有迫切的需求。

    域的概念有一個好處就是功能集成。近年來行業里提出來一個架構,就是以車輛的物理空間為基礎的域,比如它可以控制雷達、應急車燈。像這種域很明顯,它的布線就比較簡單,但是它對軟件架構要求非常嚴,這種域在特斯拉的Motel3上已經量產了。

    然后是人機交互。在L3上,已經不僅僅是人機交互那么簡單的事情,而是和安全甚至控制有密切的關系。傳統 汽車 的人機交互大部分基于人對 汽車 信息的監控,L3、L4之后, 汽車 要監控人的信息,這是有著天壤之別的。

    所以針對人機交互的開發是不容小覷的。駕駛員在接管了自動駕駛之后的表現怎么樣,他慌不慌張,他迷不迷茫。另外一點就是車在接管之后,它的功能表現怎么樣,不同的車輛之間的替換,不同安全等級之間的切換,尤其是L2和L3,因為L2也控制縱向橫向,L3也控制縱向橫向,駕駛員容易混淆,以上的這幾點加在一起,就需要有一個行業上統一的HMI標準,這正是我們需要的。

    同時還有一些其他的標準,包括乘客上下車的交互和場景的交互等。場景的交互主要是指車和車,包括L4的遠程控制等等。另外,人機交互還必須有關于漏報和誤報的指標,不能總發生狼來了事件。

    最后談一下車輛平臺,L3以上的自動駕駛開放平臺和傳統的車輛平臺之間的差別在哪,我認為主要體現在,傳統 汽車 上,駕駛員在駕駛的時候,要求舒適性、操控性和安全性,但是在自動駕駛系統控制時,問題就來了,我們稱這個車是Fail-degrade的,是雙備份冗余的。

    這個雙備份冗余指的是執行層面,包括制動、轉向和電源等等,以及自動駕駛對車輛指令的響應,對響應性要求是很高的。另外就是車輛動力學的性能,發出一條指令之后的運動應該是線性的,不能是非線性的。

    什么叫自動駕駛域控制器

    【太平洋汽車網】所謂的自動駕駛域控制器,即承擔了自動駕駛所需要的數據處理運算力,包括但不限于毫米波雷達、攝像頭、激光雷達、GPS、慣導等設備的數據處理,也承擔了自動駕駛下,底層核心數據、聯網數據的安全。作為一個中樞,自動駕駛域控制器承上啟下,很好的服務了汽車的智能化。

    所謂的自動駕駛域控制器,即承擔了自動駕駛所需要的數據處理運算力,包括但不限于毫米波雷達、攝像頭、激光雷達、GPS、慣導等設備的數據處理,也承擔了自動駕駛下,底層核心數據、聯網數據的安全。作為一個中樞,自動駕駛域控制器承上啟下,很好的服務了汽車的智能化。

    2018年6月8日,環宇智行在上海汽車城發布了TITANIII域控制器,可以滿足L4級別的自動駕駛,專門面向OEM、Tier1以及自動駕駛公司,為其提供可靠、穩定、高運算能力的平臺支持。同時,公司也對外公布了自研的車規級高清攝像頭。

    車規級域控制器第二代自動駕駛域控制器誕生于2017年第三季度,使用了兩塊TX2,通過外接無線路由、can轉接模塊、網絡轉接模塊等,即可基本實現L3級別的自動駕駛功能。

    基于此平臺,公司在長安CS5上,通過接入Velodyne的4顆16線激光雷達(或單顆16線Velodyne+2顆禾賽科技40線激光雷達)+攝像頭+定位+毫米波雷達的多傳感器方案,實現了L3級別的自動駕駛,包括多車跟隨行駛,單車循跡行駛等。

    最新發布的第三代域控制器,使用了4塊TX2,運算力更強,集成度更高??梢灾С?2路Camera(同時運行6路深度學習視覺)、2路40線+4路16線激光雷達點云數據(數據量200萬點/秒)。

    采用InfineonAURIX系列MCU監控傳感器和計算單元的工作狀態,出現異常情況時,發出報警信號并根據情況駕駛降級。

    對電源狀態進行監測,當電壓信號不能滿足各模塊工作需求時,電源管理模塊發出報警信號,產品已完成7×24小時高低溫測試。

    針對不同的用戶,也推出了不同的版本,一種是面向開發者的IT版本,一種是面向主機廠的OEM版本(符合IS026262)。

    根據計劃,在2018年年底還會推出基于FPGA的硬核銀牌機構博航優質內容-粉絲459等級Lv2關注作者主頁

    (圖/文/攝:太平洋汽車網問答叫獸)

    在新能源汽車上ACU是什么?

    自動駕駛域控制器(ACU-Automated-driving Control Unit)旨在成為自動駕駛汽車或車?輛高級輔助駕駛的主控制器,它能夠將計算密集型傳感器數據處理和傳感器融合工作與控制策略開發集成到一個控制單元中,并有助于建立結構化和有組織的車輛控制器網絡。ACU是專為車輛自動智能駕駛系統而開發設計的??刂破髂軌驈亩鄠€傳感器接收數據,例如攝像頭,毫米波雷達,激光雷達以及云數據傳輸V2X等,并且通過車輛控制器VCU獲取車輛動態數據(例如車輛速度,踏板信號)。ACU支持基于所有輸入定制控制策略和執行決策,ACU控制器輸出被用于駕駛狀態反饋,車輛駕駛控制以及執行車輛上的各種自動駕駛控制或輔助駕駛功能。

    希望能幫到你!

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