智能汽车软件关键技术解析

汽车安全 1个月前 admin
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智能汽车软件关键技术解析



汽车电子电气架构技术趋势


电子电气架构包含了车上所有的硬件、软件、传感器、执行机构、电子电气分配系统,电子电气架构是通过系统集成化的工具把这所有的内容整合到一起。其技术演进有四个关键趋势:计算集中化、软硬件解耦化、平台标准化以及功能开发生态化。智能化与网联化共同推动了汽车电子电气架构的变革,一方面是车内网络拓扑的优化和实时、高速网络的启用,另一方面是ECU(电子控制单元)的功能进一步集成到域控制器甚至中央计算单元。


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汽车电子电气架构转变趋势示意图


汽车电子底层硬件不再是由实现单一功能的单一芯片提供简单的逻辑计算,而是需要提供更为强大的算力支持;软件也不再是基于某一固定硬件开发,而是要具备可移植、可迭代和可拓展等特性。汽车原有以ECU为单元的研发组织将发生转变,形成通用硬件平台、基础软件平台以及各类应用软件的新型研发组织形态。


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 汽车电子电气架构开发方式转变趋势示意图


中国车载智能计算平台发展进程


新势力、部分自主车企已率先进入域集中架构阶段,合资、外资车企陆续跟进。“蔚小理”、上汽等头部企业开始尝试探索跨域融合 架构与中央计算架构。随着主机厂对于车载智能计算平台的发力,2023年将是主机厂量产下一代“整车集中+区域控制方案”的关键 时间节点。行泊一体功能的火爆使域控制器的重要性得到验证,目前国内已有多家企业发布了相关产品,并持续深耕更具有性价比的产品方案, 做到“脚踏实地”。2023年随着更高级别智能驾驶功能的量产以及更具智能化的座舱产品推出,跨域高性能计算平台(HPC)成为智 能电动汽车产业上下游接下来所关注的核心模块,开始“仰望星空”。  主机厂对于车载智能计算平台的关注度逐渐提高,使本土供应商在2023年有望凭借车载智能计算平台获得先发优势与弯道超车的最佳 机遇。整车E/E架构的终局——中央计算尚未实现。



车载智能计算平台分为软硬件架构


车载智能计算平台的功能实现需要丰富的硬件资源和复杂的软件支持。不同硬件资源的集成形成计算平台的硬件架构,将复杂的软件分层化处 理构成了计算平台的软件架构。计算平台硬件架构中的主控芯片集成了多个和多类计算单元,如CPU、GPU等,通常还包含了音频、多媒体、 显示、安全、通信、AI计算等子单元,不同种类的计算单元有各自的优势,分别负责不同任务。


软件架构包括系统软件、功能软件以及上层的应用软件。系统软件负责承上启下,实现应用软件与物理硬件分离;功能软件为智驾、座舱功能 提供共性功能模块;应用软件实现具体智驾、座舱功能,开发者可根据自身产品功能定义,利用功能软件层提供的基础库,设计具体应用功能。


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智能电动汽车车载智能计算平台架构 图源:亿欧智库


系统层软件


系统软件即操作系统,是管理和控制智能汽车硬件与软件资源的底层,提供运行环境、运行机制、通信机制和安全机制等。目前车载操作系统可分为四个层次:基础型操作系统、定制型操作系统、ROM型操作系统和中间件。


基础型操作系统包括系统内核、底层驱动等,提供操作系统最基本的功能,负责管理系统的进程、内存、设备驱动程序、文件和网络系统,决定着系统的性能和稳定性;目前底层操作系统为开源框架,暂不受版权和知识产权的影响,一般不属于企业考虑开发的技术范围。定制版操作系统则是在基础型操作系统之上进行深度定制化开发,如修改内核、硬件驱动、运行时环境、应用程序框架等,属于自主研发的独立操作系统。ROM则是基于发行版修改后的系统服务与系统 UI。ROM型汽车操作系统是基于Linux或安卓等基础型操作系统进行有限的定制化开发,不涉及系统内核更改,一般只修改更新操作系统自带的应用程序等。大部分的主机厂一般都选择开发ROM型操作系统,国外主机厂多选用Linux作为底层操作系统,国内主机厂则偏好Android应用生态。中间件是处于应用和操作系统之间的软件,实现异构网络环境下软件互联和互操作等共性和问题,提供标准接口、协议,并具有较高的移植性。目前国内厂商在中间件上的发展较为先进,致力于在E/E电子架构变革中提供可过渡的解决方案。


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系统层软件架构示意图


自动驾驶软件


自动驾驶的基本过程分为三部分:感知、决策、控制。其关键技术为自动驾驶的软件算法与模型,通过融合各个传感器的数据,不同的算法和支撑软件计算得到所需的自动驾驶方案。自动驾驶中的环境感知指对于环境的场景理解能力,例如障碍物的类型、道路标志及标线、行车车辆的检测、交通信息等数据的分类。定位是对感知结果的后处理,通过定位功能帮助车辆了解其相对于所处环境的位置。环境感知需要通过多传感器获取大量的周围环境信息,确保对车辆周围环境的正确理解,并基于此做出相应的规划和决策。目前自动驾驶技术路线分为两种一种即以激光雷达等多传感器融合为代表的路线另一种是以特斯拉为代表的纯视觉路线纯视觉路线以摄像头为主导成本较低但由于摄像头精确度较低对算法和计算能力的要求更高。其他传感器为辅助的技术方案。决策是依据驾驶场景认知态势图,根据驾驶需求进行任务决策,接着能够在避开存在的障碍物前提之下,通过一些特定的约束条件,规划出两点之间多条可以选择的安全路径,并在这些路径当中选择一条最优的路径,决策出车辆行驶轨迹。执行系统则为执行驾驶指令、控制车辆状态,如车辆的纵向控制及车辆的驱动和制动控制,横向控制是方向盘角度的调整以及轮胎力的控制,实现了纵向和横向自动控制,就可以按给定目标和约束自动控制车运行。 


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自动驾驶关键技术架构


智能座舱软件


分析智能座舱主要涵盖座舱内饰和座舱电子领域的创新与联动,从消费者应用场景角度出发而构建的人机交互(HMI)体系。智能座舱通过对数据的采集,上传到云端进行处理和计算,从而对资源进行最有效的适配,增加座舱内的安全性、娱乐性和实用性。当前智能座舱主要满足座舱功能需求,在原有的基础上,对现有的功能或是分散信息进行整合,提升座舱性能,改善人机交互方式,提供数字化服务。智能座舱的未来形态是“智能移动空间”。在5G和车联网高度普及的前提下,智能座舱与高级别的自动驾驶相融合,逐渐进化成集“家居、娱乐、工作、社交”为一体的智能空间。


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智能座舱关键技术分析


车联网软件


车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约定的通信协议和数据交互标准,在“人-车-路-云”之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络,是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络,是物联网技术在交通系统领域的典型应用。在网联化层面,按照网联通信内容的不同将其划分为网联辅助信息交互、网联协同感知、网联协同决策与控制三个等级。目前行业内处于网联辅助信息交互阶段,即基于车-路、车-后台通信,实现导航等辅助信息的获取以及车辆行驶与驾驶人操作等数据的上传。因此现阶段车联网主要指基于网联辅助信息交互技术衍生的信息服务等,如导航、娱乐、救援等,但广义车联网除信息服务外,还包含用于实现网联协同感知和控制等功能的V2X相关技术和服务等。


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车联网总体视图


图中展示了车联网业务主要的参与端,包括汽车上的通讯终端T-Box、相关控制器以及车机,也包括后台TSP(车联网服务整合商)、手机APP、网页端、内容提供商和服务提供商,还包括与路端通信的OBU、RSU和基站。其中,T-Box是汽车上唯一与外界通讯的桥梁,既实现了车内联网,也实现了车外通信;TSP是后端的整合部分,通常它既要提供基础能力的管理(如账号和鉴权),又要与各面向个端对接,实现服务的整合以及信息的传递;手机APP、网页端以及车机都是直接用户的触点,承担着与用户交互的任务,是各个服务的体现点;内容和服务提供商是大部分数据的提供来源,他们是互联网细分领域专业的提供者。


车载通讯模块T-BOX架构中通常含有双路高速CAN收发器,4G/5G/V2X模组以及可实时处理的高性能微处理器芯片,主要负责车内外通信服务,其中车联网C-V2X技术应用展开场景应用类型与协同服务业务逐渐丰富,技术和应用的演进路线也从节点处理至更高级别复杂的应用方向发展。 


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东软车载通讯模块T-Box架构示意


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东软车联网C-V2X技术应用展开场景


高精度地图


高精度地图(high-precision map),又称高精地图、自动驾驶地图,是指具有高精度、地图元素更加详细、属性更加丰富、面向机器人(智能车)使用的地图。与传统车载电子地图相比,高精地图精细程度更高。动态要素更为丰富。传统的电子地图误差可达10 m,一般不含三维信息;而高精度地图数据误差通常在0.2 m以内且包含三维信息,不仅能够辅助智能车完成匹配定位,还为自动驾驶系统的规划层提供了车道级别的信息,进而帮助智能车实现厘米级的路径规划。


目前,自动驾驶用高精度地图(厘米级),存储密度非常高,整体容量已远远超出目前主流控制器方案的存储容量,所以需要借助云储存及云分发的形式才能得以实现。除此之外,传统导航电子地图的更新频率为静态数据(通常更新频率为季度更新或月更新),准静态数据(频率为日更新)。而高精度地图对数据的实时性要求较高,更新频率通常为准动态数据(频率为分钟更新),实时动态数据(频率为秒或毫秒更新)。


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城市场景高精度地图基本形态示意图


源:希骥智能网联汽车





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原文始发于微信公众号(谈思实验室):智能汽车软件关键技术解析

版权声明:admin 发表于 2023年8月12日 下午7:02。
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