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自动驾驶域控制器需求陡升,初创公司跑步加入赛道

导读: 而随着自动驾驶的来临,其所涉及的感知、控制、决策系统复杂性更高,与车身其它系统的信息交互、控制也越来越多,各方都希望其能变成一个模块化的、可移植性的、便于管理的汽车子系统。此时,专门定位于自动驾驶的域控制器系统就应运而生了。

2018年3月13日,上汽集团与奥地利TTTech Computertechnik AG(以下简称TTTech)签署合资经营合同。上汽集团和TTTech将以50.1:49.9股比成立合资公司,携手加快推进智能驾驶中央决策控制器(iECU)集成开发。

这次合作备受关注,一方面是因为上汽的背景,另一方面是因为TTTech是奥迪量产车中zFAS域控制器的核心操盘手。域控制器作为汽车电子结构下一代的趋势,可以用更少的器件完成更多的功能,同时价格更低,在汽车电子化特性加强的情况下,也能方便管理各个子系统,被OEM和Tier1普遍接受。

而随着自动驾驶的来临,其所涉及的感知、控制、决策系统复杂性更高,与车身其它系统的信息交互、控制也越来越多,各方都希望其能变成一个模块化的、可移植性的、便于管理的汽车子系统。此时,专门定位于自动驾驶的域控制器系统就应运而生了。

自动驾驶域控制器需要哪些能力

自动驾驶的域控制器,要具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制、无线通讯、高速通讯的能力。通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达,以及IMU等设备,完成的功能包含图像识别、数据处理等。

由于要完成大量运算,域控制器一般都要匹配一个核心运算力强的处理器,能够提供自动驾驶不同级别算力的支持,业内有NVIDIA、英飞凌、瑞萨、TI、NXP、Mobileye等多个方案。

不同的公司,会因为不同的客户以及需求,选择不同的方案。但中间也会有一些共性。比如在自动驾驶系统中,算力需求最高的当属图像识别部分,其次是多传感器的数据处理,以及融合决策。

以典型的zFAS为例, 这款基于德尔福提供的域控制器设计的产品,内部集成了英伟达 Tegra K1 处理器、 Mobileye 的 EyeQ3 芯片以及 Altera 的 Cyclone 5 FPGA 芯片,各个部分分处理不同的模块。Tegra K1用于做4路环视图像处理,Cyclone 5 FPGA负责障碍物、地图的融合及各种传感器的预处理工作,EyeQ3负责前向识别处理。

域控制具有实现模块化的优势,将功能划分为单独的域优势众多。这有助于强调各个子系统的功能安全性和网络安全需求,简化自动化算法的开发和部署,方便在各个子系统中扩展功能。因此,在自动驾驶背景下,国内外越来越多的Tier1,以及供应商都开始涉足这个领域。

2017年8月底在麦格纳德国首次公布了最新研发的MAX4自动驾驶平台。整个解决方案融合了摄像头、高清雷达、激光雷达和超声波雷达等在内的传感器系统,以及域控制器处理系统、软件系统。

作为一个高度集成的自动驾驶传感器和计算平台,MAX4具有定制化和高扩展性的特点,可实现L4级别的自动驾驶,同时适用于城市道路和高速公路路况。

采埃孚的ProAI控制器会对图像及雷达数据进行处理,该控制器是具有8核CPU架构的Xavier芯片,拥有70亿个晶体管以及相应的数据处理能力。该处理芯片每秒可管理高达30万亿次操作(TOPS),且功耗仅为30瓦。

凭借其开放的架构,采埃孚ProAI具有扩展性——硬件部件、互联化的传感器、评估软件和功能模块可以根据所需的用途和自动驾驶等级进行调整

大陆也推出了类似的域控制器——辅助及自动驾驶控制单元-ADCU。ADCU提供了一个多用途的处理计算平台,非常适合实现高度自动驾驶HAD中的各种应用 。通过集成精选的硬件和软件,ADCU可以实时监控车辆运动轨迹并规划路径。

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