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汽車數據連接趨勢與挑戰(zhàn)

Robot Vision ? 來源:電子發(fā)燒友網 ? 作者:Sisyphus ? 2022-11-23 01:02 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網報道(文/李寧遠)汽車智能化、網聯化趨勢下,整車性能不斷提升。這些改進后的智能水平,其核心是車輛能對內部外部產生和收集到的數據做出各種簡單或復雜的決策??梢哉f新時代的驅動汽車的新燃料就是電力和數據。

移動出行趨勢中的共同點

現在的三大汽車發(fā)展趨勢,電動化、網聯化以及智能化大家肯定聽到過太多次,還有一個趨勢是共享化。共享交通是進一步升級現在的打車租車服務,隨時可用的移動性應用以及來自云端的數據都使共享交通成為可能。

智能化不必多說,每過一段時間我們就能看到自動駕駛或輔助駕駛上的新進展。自動駕駛或輔助駕駛趨勢涉及駕駛員與其汽車在決策和控制權方面的分配,這依賴于車輛數據可用性和處理能力的不斷提高。

網聯化則是萬物互聯,駕駛者、車輛和其他人/物之間隨時隨地能夠進行通訊這也依賴于數據的流通。電氣化趨勢下汽車的主要驅動來源從內燃機轉向驅動電機。傳感器套件和復雜的控制算法用于優(yōu)化電動機性能、降低維護成本、安全地為電池充電并最大限度地延長每次充電后行駛的距離,這些環(huán)節(jié)也非常依賴電力和數據。

這些移動出行趨勢有一個共同點,那就是都非常依賴數據作為成功執(zhí)行的關鍵因素。為了使這些趨勢實現并充分發(fā)揮作用,汽車必須在幾秒鐘內對內部外部產生的大量信息進行決策處理和執(zhí)行。有時候這些決策很簡單,比如簡單的語音播報,有時候這些決策很復雜,比如復雜路況時做出自動規(guī)避。這些或簡單或復雜的決策都離不開車輛與內部外部彼此之間的通信,而數據體量相比過去呈指數級增長,并且汽車需要數據從任何源位置快速、無縫地傳輸到其他目的地。而且隨著這些趨勢不斷發(fā)展,對于數據傳輸的要求只會越來越高。

汽車中的數據連接

汽車中的數據連接分為很多類,車輛與外部的連接、車輛內部連接、車輛與駕駛人的連接。車輛與外部的連接最早是無線廣播的單向輸入的無線通信,現在已經發(fā)展成安全、可靠的雙向通信,更加便捷,更加高效。比如LTE/5G、GPS/GNSS以及V2X。V2X以前我們也提到過,是正在蓬勃發(fā)展的車聯網技術。智能車聯系統(tǒng)利用C-V2X或者DSRC進行無線通信,車輛具有足夠的無線電覆蓋范圍是前提,然后車輛從各個方向接收信息并向各個方向發(fā)送信息?;贚TE上行鏈路的C-V2X能讓不同網絡參與者之間實現可靠、實時、低延遲通信。而且這還不是極限,隨著5G蜂窩網絡的應用覆蓋面擴大,數據傳輸的速度和質量會進一步提高。

車輛內部連接也就是常說的車載網絡,一直是整車架構中的核心部分。車輛中常見的有線網絡包括我們熟知的CAN、LIN、MOST、攝像機視頻、汽車以太網等等。隨著先進的駕駛員輔助安全系統(tǒng)的發(fā)展以及車輛內更多的自動駕駛功能,車輛中的高速數據傳輸通道特性在車輛安全中的比重越來越大。車輛內部連接必須在定義體系結構和選擇通信協議時考慮物理信道特性的限制。

車輛與駕駛人員的連接表現為越來越豐富的人機交互。無論是向駕駛員提供信息,還是向乘客提供娛樂,還是與個人設備無縫集成,駕駛人員和車輛之間的連接。這里用到的是隨處可見的WLAN、藍牙、USB、WiFi。

汽車數據連接器挑戰(zhàn)

不斷升級的趨勢也給汽車數據連接帶來了諸多挑戰(zhàn),首先不僅在車輛制造商之間,而且在單輛車內,都有各種各樣的數據消息傳遞策略(功能層)和傳輸協議(物理層)。各式各樣的無線連接取決于接口的頻率和協議,有線連接同樣多種多樣,差分雙絞線/同軸、屏蔽/非屏蔽等,甚至可以是光纖連接。

快速通信則是必需的,車載通信架構正朝著每秒12 GB的速度發(fā)展。需求不斷增長的關鍵決策計算速度對高帶寬、高容量和低延遲的通信通道提出了更高的要求。同時這些數據連接必須足夠穩(wěn)定可能,即便在全電大功率環(huán)境中,數據鏈路必須滿足嚴格的電磁兼容性要求,確保鏈路不會產生無用輻射,也不會受到電磁影響。

還有一點挑戰(zhàn)來自連接器與通信體系結構的適配,這一適配過程大部分是向小型化和輕量化發(fā)展。隨著汽車電子器件尺寸不斷縮小,連接器不能也不應該限制電子產品的封裝尺寸。無論是分布式還是集中式架構,連接器方案需要因地制宜來適配小型化輕量化的趨勢。比如用于汽車以太網系統(tǒng)的連接器MATEnet就會采用模塊化和可拓展設計集成進現有的汽車連接接口;用于人機交互高速數據傳輸的HSD、HSL連接器也會提供拓展到PCB板端的組合。

小結

根據鏈路要求計算通道性能,并根據連接類型進行連接器的小型化、模塊化設計,是將數據連接集成到下一代汽車架構中的最佳辦法。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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