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集中 or 分布?关于汽车电子架构应用的难题

发布日期:2020-08-05

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CEVA汽车市场部门总监 Jeff利用其在汽车行业的十五年经验,将CEVA的图像和视觉产品系列扩展到各种汽车应用中。他拥有在密歇根州立大学的电气工程学士和工商管理硕士学位。










关于汽车电子架构应采用集中式、分布式还是混合式的争论



 

文章作者|Jeff VanWashanova


从欧洲的会议回来后,在我看来,很明显,关于汽车中的电子架构究竟应采用集中、分布还是两者混合的形式的争论仍然非常激烈。今天,当我们不断增加汽车的安全功能时,我们往往采用“添加功能,添加盒子”的方法,而随着这些独立的安全功能成为一个自动驾驶系统的一部分,则需要转向更加自律的架构方法。

 

汽车传感器变得更具挑战性

 

在此情况下,对于这些自动化程度更高的系统,我们自然倾向于采用集中化方式,正如你将看到的奥迪、宝马和其他公司发布的端到端电子设备(E3)。所谓集中化是指将所有智能放在一个(或几个)中央处理器中,并使汽车周围的“笨”传感器和执行器连接该中枢。有些人还认为,将所有智能集中在一起并谨慎地管理这个智能中心,这样做有助简化安全和安全管理 。


但实际情况当然更为复杂。您甚至可能感觉这是云/前端争论的重复,尤其是考虑到机器学习(ML)、安全/安全和能耗因素。也许我们应该将更多的智能分布于汽车的“前端”节点—— 所有传感器。在某种程度上,这是因为考虑到了目前汽车中传感器的数量——12个摄像头、8-12个雷达和2个激光雷达,这些传感器产生了大量数据。集中式架构要求将所有原始数据推送到中心进行处理。但是这样的数据流量需要一个支持许多Gbps的网络,能够处理大于 500TOPs的集中式计算机,并且能耗高达一千瓦。


然后我们必须考虑安全性能。如此大的数据流量和运算量,我们能够在多大程度上保证紧急情况下的响应时间?我们该如何确保系统的冗余?复制中心和网络太昂贵。如果中央系统出现故障,还有什么退路?这种解决方案似乎不适合跛行模式,甚至可能也不适合关键的安全响应。


另一方面,将所有智能都放在传感器中也不是正确的解决方案 —— 这又回到了‘增加一个功能,增加一个盒子’的方式。但根据其他边缘设备的经验,我们也不希望传感器变笨。对于与视觉相关的传感器尤其如此。来自视觉传感器的原始数据流量可能很大。明智的做法是在每个传感器上尽可能地压缩数据;赋予相机基本的物体识别、边缘检测等功能,让处理中心在物体列表的基础上处理传感器融合。


一个显而易见的优点是,从传感器到处理中心的网络不需要支持原始数据流量速率。这意味着与通信相关的能耗将大大降低,并且处理中心不再需要那样大规模的处理能力,因为它现在可以处理物体列表而不是原始数据。还有安全方面的考虑。在智能分布的情况下,没有单一故障点。即使系统的某些部分坏掉,您仍然可以跛行回家。此外,每个智能传感器都可以更多地关注其自身功能的冗余,因此即使受损,它作为整个系统的一部分可能无伤大雅。


在这种方法中,集中的功能包括融合传感器发来的物体列表和更高级别的分析、路径规划(引导汽车行驶于车道中央或障碍物之间)和决策(汽车是否该猛踩刹车) 。

 

因此,赋予所有传感器一定的智能并建立一个带宽较低的网络,这样问题似乎就解决了,对吧?不要那么快下结论。首先,更智能的传感器使汽车造价更加昂贵,修理起来也更昂贵;现在,更换挡泥板的同时还要更换多个内置传感器。还有另一个问题。如果将所有智能放入传感器中,中心处理器无法访问原始数据则减少了创新的可能。一些相机可以执行多种功能—— 例如除了提供备用视图,但也用于(ML辅助)自动停车。换句话说,处理中心既需要原始数据也需要压缩数据。

 

重点是,这不是一个已经盖棺定论的问题。我认为大多数汽车制造商都希望找到一个折中的解决方案,但是中间位置到底在哪里仍然有待辩论。这意味着智能传感器的解决方案需要一定的智能,同时需要兼顾成本效益和功效。这些解决方案既需要适应偏集中化的端到端架构,也需要适应偏分布式的架构。而无论是在传感器还是在处理中心,它们都需要支持失效保护操作。

 


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