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Tier1紛紛布局域控制器,打造自動駕駛時代的EEA

高工智能汽車 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-05-08 10:23 ? 次閱讀

奧迪已經上市的全新款A8,最引人矚目的亮點是其搭載了L3級限定條件下自動駕駛的功能。當車在有隔離帶的高速公路上以最高60公里/小時(37.3 英里/小時)的速度緩慢行駛時,按一下中控臺上的「AI 按鈕」,奧迪「AI 擁堵自動駕駛系統」將操控駕駛。

作為全球唯一一款量產的有限情況下L3級自動駕駛汽車,其對于行業的影響不言而喻。而在這全球領先背后,其中央駕駛員輔助控制器(zFAS)功不可沒。

zFAS,是德語zentrales Fahrerassistenz-Steuergeraet的縮寫(英文全稱central driver assistance controller),其構造包括前方圖像處理單元(front image processing)、全景圖像處理單元(surround image processing)、傳感器融合主控單元(sensorfusion host)和應用主控單元(application host)四部分。

zFAS由奧迪和德爾福、英偉達、TTTech、Mobileye合作而來,搭載有英偉達的GPU、Mobileye的EyeQ系列視覺芯片。德爾福提供硬件,TTTech提供軟件,Mobileye提供圖像處理方案。其主要的作用是,進行數據融合、決策控制、協調各個執行機構,是一個MDC(Multi Domain Controller)多域控制器。

MDC是通過一塊ECU,接入不同傳感器的信號并進行對信號進行分析和處理,最終發出控制命令。MDC這個概念提出不久,跟DCU(Domain Control Unit)域控制器類似,它最早出現于10年前,本質上是為了解決汽車ECU增多之后,汽車控制系統變得復雜,且能力達到上限的問題。

ECU的誕生

1993年,奧迪A8上使用了5個ECU,到了2010年,奧迪A8上使用的ECU數量超過了100個。ECU(Electronic Control Unit)是電子控制單元,也稱“行車電腦”,是汽車專用微機控制器。一般ECU由CPU、存儲器(ROMRAM)、輸入/輸出接口(I/O)、模數轉換器(A/D)以及整形、驅動等大規模集成電路組成。

ECU一般采用通用且功能集成,開發容易的CPU;軟件一般用C語言來編寫,并且提供了豐富的驅動程序庫和函數庫,有編程器,仿真器仿真軟件,還有用于calibration的軟件。

博世,德爾福,電裝,大陸的VDO等都是汽車ECU行業的領導者。

最開始ECU是用于控制發動機工作,后來隨著車輛的電子化發展,ECU逐漸占領了整個汽車,從防抱死制動系統、4輪驅動系統、電控自動變速器、主動懸架系統、安全氣囊系統,到現在逐漸延伸到了車身各類安全、網絡、娛樂、傳感控制系統等。

隨著車子電子化程度越來越高,尤其是自動駕駛、主動安全等功能的增加,車子的 ECU 會急速增加,有預測說,在未來五年里,車子里的 ECU 平均會達到 50-70 個,而現在一些電子結構復雜的車子,ECU 數量早就超過了一百。

ECU由少到多,少不了BBA的作用。BBA是全球知名的三大汽車品牌(奔馳、寶馬、奧迪),全球汽車產業鏈的發展,大都為這三家馬首是瞻。絕大部分車企,在進行新車型的研發,新功能的增加時,都會看BBA的動向。

奧迪A8是奧迪車系中的最高檔車型,因此,看A8的技術演變,基本也就可以看到行業的趨勢。

在奧迪官網上,是如此解釋的:奧迪正通過運用協同效應和節省空間,在汽車輔助駕駛方面尋求變革。

今后,奧迪將放棄目前所有駕駛輔助系統(如停車輔助系統、夜視輔助系統或車道偏離預警系統)使用的相互分離控制單元,轉而將一切輔助系統集中于同一地方:中央駕駛輔助控制單元(簡稱“zFAS”)。奧迪是首家將各類功能都集中到中央域架構(又稱域控制單元)的OEM。

域控制器因為有強大的硬件計算能力與豐富的軟件接口支持,使得更多核心功能模塊集中于域控制器內,系統功能集成度大大提高,這樣對于功能的感知與執行的硬件要求降低。

加之數據交互的接口標準化/網絡化,會讓這些零部件變成標準零件,從而降低這部分零部件開發/制造成本。簡而言之,外圍零件只關注本身基本功能,而中央(域)控制器關注系統級功能實現。

DCU是什么?

域控制器(DCU,Domain Control Unit)的概念最早是由以博世,大陸,德爾福為首的Tier1提出,它是為了解決信息安全,以及ECU瓶頸的問題。

根據汽車電子部件功能將整車劃分為動力總成,車輛安全,車身電子,智能座艙和智能駕駛等幾個域,利用處理能力更強的多核CPU/GPU芯片相對集中的去控制每個域,以取代目前的分布式汽車電子電氣架構(EEA)。

域控制器的核心發展,還是芯片的計算能力的快速提升,部分TIe1和OEM希望屬于公用信息的系統組件,能在軟件中分配和執行,這樣以足夠的資源快速的完成客戶需求的功能,也就是讓軟件和硬件的設計分離。

雖然這樣的設計簡化了汽車電子網絡拓撲結構,但由于各種數據的相互融合也帶來了安全隱患。

例如,智能座艙系統ECU將原有的車載信息娛樂系統與V2X,HMI,儀表等數據融合在一起處理,但根據功能安全ISO26262標準定義,儀表的某些關鍵數據和代碼與HMI的代碼屬于不同等級要求(ASIL),從安全角度應該進行物理上的隔絕。因而這樣的設計又與汽車電子功能安全標準背道而馳。

目前整個汽車電子系統通常由3~5個網絡構成,它們通常由動力總成網絡(高速網絡)、舒適系統網絡(中低速網絡)和信息娛樂系統網絡(多媒體網絡)構成。它們由網關實現互連,構成一體化整車網絡。

在高端技術方面,以Flexray總線為代表的時間觸發總線技術的發展成熟將促進與安全相關的轉向控制等功能的發展。

未來對于域控制器內部的硬件必定要根據功能安全等級劃分為不同類型的功能,根據不同類型的功能分配進入不同功能安全支持的芯片內。

從現有控制器硬件架構看多顆/多核芯片以及冗余架構是域控制器設計主流設計, 雖然MEB還沒有提供官方硬件控制器信息,但是借鑒Audi zFAS自動駕駛控制器ZFAS,未來域控制器只會在此基礎上增加更多高性能、可靠性的設計。

《高工智能汽車》采訪了博世的相關人士,了解到域控制器一般會根據汽車的功能、安全、區域來劃分,將汽車的控制部分分為幾大部分。域控制器會接管轄區內各個ECU的控制處理部分,用有強大運算力的處理器統一處理,原有ECU部分只需要按照命令執行即可。

下一代EEA

在自動駕駛時代,原有的一個功能對應一個ECU的分布式計算架構已經無法適應需求——比如攝像頭、毫米波雷達、激光雷達乃至GPS和輪速傳感器的數據都要在一個計算中心內進行處理以保證輸出結果的對整車自動駕駛最優。

博世針對這一點在打造一個統一的域控制器,將自動駕駛車輛的各種數據聚集、融合處理,從而為自動駕駛的路徑規劃和駕駛決策提供支持。

在規劃、決策方面,博世底盤控制系統已經在2017年新成立團隊專門研發域控制器。博世預計在2019年底向市場上推出量產的域控制器,它搭載了自動駕駛L2、L3需用的中央行車大腦。

博世首先向市場推出支持L2級別的高速公路輔助,包含五個雷達和一個單目攝像頭的域控制器基礎版,提供控制的核心芯片是支持到ASIL-D的微控制器

下一個版本,即支持L3級別的交通擁堵引導,通過域控制器提高運算能力,為了增加系統的冗余度,額外增加了一塊英特爾提供的微處理器,使駕駛員解放雙手。

在高速公路引導的高速段(L3)以及未來的L4城市引導上,提供超強能力的域控制器,引入在基礎底層、特征層面運算所需要的硬件加速,不排除像GPU硬件加速的芯片,提高域控制器的運算能力。

在2018年CES展上,偉世通推出了下一代SmartCore?座艙域控制器將采用高通驍龍820A汽車級計算平臺的解決方案。可以通過一套用戶交互界面,在一塊SoC芯片上運行并控制多個座艙域。它將會成為首款采用高通驍龍820A汽車級計算平臺的座艙域控制器平臺。

偉世通總裁兼首席執行官Sachin Lawande表示:SmartCore是一項能夠控制車載電子不斷增加的成本與復雜性的可行解決方案。SmartCore為汽車制造商提供了一種優化成本、節省空間、充分可擴并且可以空中升級的座艙電子解決方案。

奧迪與德爾福共同開發的zFAS,即是通過一塊ECU,能夠接入不同傳感器的信號并進行對信號進行分析和處理,最終發出控制命令。這可以理解為德爾福那個多域控制器的“奧迪定制版”。

以二代為例,上面集成的芯片包括:Altera’s Cyclone V SoC FPGAs、32 位 TriCore Tm based mulTIcore uController、Mobileye EyeQ3、NVIDIA Tegra K1 處理器,可以實現完整的數據、規劃、決策處理,從傳感器到這個“主板”,使用的是以太網傳輸數據。而且,除了自動駕駛功能,它還集成進了很多和車輛控制有關的功能。

MDC的這種設計方式,優勢有兩方面:

一是能夠將傳感與處理分開,傳感器與ECU不再是一一對應的關系,尤其對于OEM來說,有MDC之后,可以隨意更換傳感器的供貨商;

二是MDC平臺本身的可擴展性,MDC所能夠對接的傳感器類型與數目并不固定,可以根據OEM的需求對應開發。

業內人士透露,域控制器未來會成為一個趨勢,各個Tier1也在紛紛布局,但究竟內部會以何種數據傳輸方式傳輸,以及各個域的劃分標準會是什么樣?目前還未定,現在還是發展早期。

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原文標題:「ABCD」紛紛發力域控制器,重塑自動駕駛時代的EEA | GGAI深度

文章出處:【微信號:ilove-ev,微信公眾號:高工智能汽車】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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