安全性、可靠性和稳健性是自动驾驶汽车开发平台的基础

发布者:Serendipity66最新更新时间:2022-07-11 来源: elecfans关键字:安全性  可靠性  自动驾驶汽车  开发平台 手机看文章 扫描二维码
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构建安全可靠的高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶系统非常复杂,没有制造商可以单独开发所有必要的技术。


相反,有一个广泛的合作伙伴生态系统,每个合作伙伴都致力于所需技术的不同方面。


毫无疑问,这些子系统的集成对于自动驾驶汽车市场的成功至关重要。借助正确的开发和测试平台,开发人员可以迭代地设计、构建和测试他们的想法,从而更快、更可靠地将其从概念转变为经过验证且可投入生产的设计。


一家开发 ADAS 和自动驾驶开发工具的公司最近向Vecow寻求帮助,为其开发和测试平台创建硬件。Vecow 是设计和生产用于汽车和工业 AI 等应用的工业级计算机的领导者。


首先,该平台需要为 OEM 和一级供应商设计。它还需要为开发和验证系统功能和性能提供集成的软件和硬件。该平台还需要能够收集、同步和分析来自各种相机和其他传感器的数据。


由于要使用的摄像头和传感器种类繁多,平台将变得至关重要,而且系统能够支持全方位的接口也很重要。范围从串行端口到 CAN、CAN FD、FlexRay、LIN、以太网(即,用于 LiDAR)和 USB 等。还需要具有足够 I/O 的灵活硬件来提供足够数量的每个接口。随着可用传感器和摄像头的列表不断增加,所需的硬件接口和软件驱动程序必须易于集成,以便快速轻松地支持每个新设备。


OEM 在最初的努力中遇到的一个问题是很难找到一个能够满足其大多数汽车客户需求的单一工业计算平台。每个汽车制造商都必须满足针对不同应用和目标市场的不同规格。必须为每个客户构建特定的计算平台将大大延迟公司交付系统的能力。这也会使支持该领域的每个开发平台变得更加困难。创建定制系统会推高它们的价格并限制它们的竞争能力。


制造商也不希望使用定制平台。将系统集成在一起时,可能很难确定每个独特系统的要求,尤其是当每个车辆应用程序都不同时。使用定制方法,制造商必须根据具体情况确定必须执行哪些适当的计算系统。这会导致开发延迟,因为工程团队必须评估可用技术,定义自定义系统,然后花时间集成自定义系统,然后才能对其进行测试和评估。定制设计的进一步复杂性可能会导致挫折,尤其是当 ADAS 和自动驾驶技术以惊人的速度发展时,导致应用和市场需求不断变化。


为了解决这个问题,平台公司求助于 Vecow 来帮助定义和构建一个工业计算平台,以满足客户不同的硬件、软件、电源和预算要求。


ADAS 和自动驾驶系统要求

ADAS 和自动驾驶功能的复杂性意味着该平台必须提供强大的计算和处理资源。更复杂的处理是,车辆需要实时处理大量数据,以满足车辆高速行驶的严格响应要求。


为满足接口需求,硬件需要丰富灵活的I/O。具体来说,该平台需要多个用于相机的 USB 2.0 和 3.0 端口,多个用于扩展卡的 PCIe 插槽,以及用于连接其他硬件的多个 Mini PCIe 插槽。


跨平台解决方案也是必须的。虽然该系统主要基于 Windows 和 Linux 操作系统 (OS),但它需要支持制造商跨不同平台、应用程序和操作系统使用的所有内部和第三方软件。


汽车动力

特别值得关注的是车载功耗和电源保护。开发和测试平台需要在车辆中运行以收集真实数据。这些系统还依赖于通常具有高功耗的 GPU。汽车应用面临的一个挑战是更高功率的子系统会影响安全性。具体来说,如果 ADAS 和自动驾驶平台耗电量过多,可能会导致系统崩溃或关机,从而使驾驶员处于危险之中。因此,平台需要能够利用车辆的可用电源可靠且稳健地运行。


系统架构还需要考虑物理鲁棒性。考虑到车辆在道路测试和实际使用过程中可能遇到的各种环境条件,该系统必须支持较宽的工作温度。硬件还必须能够承受使用过程中可能出现的振动和冲击水平,例如激活紧急制动器时。


优化一致且灵活的平台

Vecow 与合作伙伴公司合作,为其客户定义了三个硬件和软件解决方案平台,称为 Autoware 平台。入门级平台基于Vecow 的 SPC-4020A 嵌入式 PC,基于 Intel Atom CPU。它专为需要收集相对少量数据的应用而设计,具有紧凑的尺寸、优化的车载操作电源以及灵活的接口范围(CAN、USB 和 Mini PCIe)。


对于需要更多数据收集和处理并具有实时响应能力的应用,RCX-1440R Advanced Autoware 平台提供基于英特尔酷睿 i7-97001 处理器和英特尔 C246 芯片组的工作站级功能。通过定制背板,RCX-1440R 可以支持更广泛的接口,最大功率预算为 300 W。


对于计算最密集的应用程序,Vecow 提供了GPC-1000 Professional 平台,能够将实时 AI 计算带到边缘。凭借配备 Intel C246 芯片组的 Intel Xeon E-2278GE 处理器,GPC-100 可提供 1500 W 的最大功率预算。这足以支持多个 GPU,并使开发人员可以轻松连接和利用 GPU 资源进行视频和 AI处理应用程序。


所有这些系统都针对车载操作进行了优化,支持广泛的输入功率、浪涌保护和点火功率控制功能。每个系统都支持在工业温度范围内无风扇运行,并通过 EN50155 认证,具有抗冲击和抗振动保护功能。


这些系统还设计有灵活的界面。开发人员无需构建自定义平台,而是可以配置这些优化系统以使用他们选择的传感器和扩展卡。这也有助于面向未来的系统,因此当这些设备可用时,它们可以支持新的传感器、相机和其他子系统。


ADAS 和自动驾驶的构建模块

这三个系统为构建 ADAS 和自动驾驶系统提供了坚实的基础。这三个选项之间的选择简化了制造商在确定使用哪个平台时的评估过程。由于这些平台将大量软件与硬件集成在一起,进一步加快了评估速度。此外,三个平台的可用性意味着制造商可以选择迁移到功能更强大的平台,因为他们的自动驾驶汽车应用程序的功能和复杂性都在增加。


通常,ADAS 和自动驾驶开发在本地完成,但需要交付到全球市场。各个地区(美国、英国、西班牙、瑞典、日本、中国等)有不同的法规,因此自动驾驶汽车开发和测试平台必须能够反映这些地区差异。使用一致的工业计算平台简化了跨区域、市场和应用程序调整解决方案的过程。例如,平台的灵活性使开发人员能够针对目标区域使用适当的传感器和摄像头,并适应新的传感器和摄像头。


为了成功开发安全且坚固的自动驾驶汽车,制造商必须颠覆他们设计汽车的方式。设计硬件需要高水平的专业知识,以提供足够的处理能力,同时安全可靠地满足车辆的尺寸和功率限制。许多计算机平台公司专注于更通用的市场,为了满足汽车市场的要求,他们必须为每个应用定制通用平台。


Vecow 能够创建一个针对 ADAS 和自动驾驶行业进行了优化的工业计算平台,因为它在汽车领域的广泛工作以及认真倾听客户的意见。例如,通过花费大量时间研究 GPU 的内部电源要求以及如何可靠、稳健地满足这些电源需求,Vecow 了解这些系统需要支持的功能范围以及如何安全地为其供电。


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