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汽車產(chǎn)業(yè)現(xiàn)況及自動駕駛的挑戰(zhàn)

NJ90_gh_bee81f8 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-22 10:47 ? 次閱讀
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汽車業(yè)正來到一個轉(zhuǎn)折點,即將從先進駕駛輔助進入到真正的自動駕駛車階段。要提升自動能力,直到不久前的做法仍然都是透過分散但聯(lián)機的電子控制單元(ECU)來新增額外的功能,但這在未來似乎不是可行的解決方案,因此,采用截然不同的思維方式確實是必要的。

我們將在本文中探討自動駕駛領(lǐng)域的挑戰(zhàn),包括可靠度方面的關(guān)鍵要素,接著也將討論有關(guān)開放式平臺系統(tǒng)策略的概念,以及此概念如何實現(xiàn)符合SAE第3至5級汽車標準的聯(lián)機、服務、安全與防護。

汽車產(chǎn)業(yè)現(xiàn)況

全世界現(xiàn)在都在努力朝完全自動駕駛的方向前進,盡管在時間進程上仍有不少爭論,但普遍共識已經(jīng)達成,實現(xiàn)目標只是遲早的問題。美國汽車工程師協(xié)會(SAE)早已提出未來藍圖,為道路車輛自動化訂出六個等級,每個階段都為汽車自動操作駕駛賦予更多任務。

有人把這個進程比擬成爬圣母峰(Mount Everest),因為它需要完成多次技術(shù)演進,才能走完SAE定義的六個階段。其中幾個必須考慮的要素包括:感測技術(shù)與人工智能(AI)將如何演進,才能取代手握駕駛盤的駕駛?cè)耍约叭绾卧谄嚶?lián)機率日益提高的狀況下提供足夠的安全性。除此之外,客戶期望與安全考慮是每個階段都需要克服的重大難關(guān)。

部份汽車制造商采取“汽車為先,運算其次”(vehicle first, computing second)策略,但其他剛投入這個市場的廠商,包括各大計算機公司,則有不同的看法。自動駕駛(AD)主要的挑戰(zhàn)來自軟件,因此廠商現(xiàn)在正在推行一種策略,也就是先開發(fā)運算系統(tǒng),接著再依系統(tǒng)打造車輛,徹底顛覆傳統(tǒng)思維。

盡管多數(shù)汽車均搭載硬件,但只有少數(shù)具備SAE L4或以上的功能(來源:Strategy Analytics)

自動駕駛的挑戰(zhàn)

今日的現(xiàn)代化汽車已是由大量子系統(tǒng)或ECU組成的復雜系統(tǒng),分別由數(shù)百或數(shù)千個電子與電機組件構(gòu)成。根據(jù)估計,每一輛高階車輛內(nèi)平均有超過100個微控制器(MCU)/微處理器,用來作為這些ECU的“中樞”。在這些系統(tǒng)中運作的軟件數(shù)量甚至比最新的尖端F-35戰(zhàn)斗機還要多。

事實上,為了達到第3級(Level 3)自動駕駛車的自動化等級,所需的運算效能也必須比目前的汽車高出許多。除此之外,市場的期待是,自動駕駛車必須先具備高可靠度,讓消費者感到安心自在,之后才能完全將駕駛工作托付給計算機。換句話說,自動駕駛車需要具備容錯操作能力,要能辨識錯誤并加以解決,讓旅程得以繼續(xù),就算功能會受到限制也一樣。

可靠度五大方面必須一次滿足

為了實現(xiàn)容錯操作的系統(tǒng),汽車制造商必須從汽車的整體架構(gòu)著手,確保將備援機制等安全措施部署在以下三個功能區(qū)塊:感測、運算、致動。還有,這些區(qū)塊之間以及與其他汽車、基礎(chǔ)設(shè)施或云端等車外世界之間的所有互動(亦即聯(lián)機)必須及時且可靠。聯(lián)機是自動駕駛的關(guān)鍵,能實現(xiàn)重要的加值服務,包括遠程診斷、軟件更新、交通信息、過路費控管及付款等多種服務。但是,這些功能也導致汽車暴露于更大的攻擊面,因此,車內(nèi)必須執(zhí)行更多的安全功能。

連網(wǎng)車輛暴露出更大的攻擊面,容易遭受外部世界攻擊

為了解決這個安全難題,我們需要采用多層式策略。在應用層執(zhí)行SSL、TLS等安全通訊,加上應用訪問控制,并確保流動數(shù)據(jù)的可信度,這對無線軟件(OTA)更新或服務等功能來說尤其重要。其次,軟件平臺的安全性需要包含分隔化、入侵預防和ECU驗證。最后在硬件層方面,CPU安全性、針對整合硬件安全模塊(HSM)的支持以及ECU自身的防火墻,這些都有助于為汽車建立高效率的安全平臺。

開放式平臺策略

產(chǎn)業(yè)目前正快速朝向網(wǎng)域型的分布式計算架構(gòu)前進,此架構(gòu)以汽車最重要的功能為主,包括駕駛、先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)/自動駕駛(AD)、車身與舒適度以及信息娛樂。此架構(gòu)將為快速演化且日益復雜的未來自動駕駛車帶來更加簡化的策略。

不對稱的策略能節(jié)省功耗與成本,但功能性也較低

典型的自動駕駛控制架構(gòu)

網(wǎng)域型分布式計算是未來的關(guān)鍵

SAE第4級(Level 4)以上的自動化需要從汽車的感測、運算和致動等功能區(qū)塊大幅強化處理能力,子系統(tǒng)的數(shù)量和復雜度將呈指數(shù)級增加,目標是達到這些自動車需要的功能性與可靠度等級。相較于以目前E/E架構(gòu)為基礎(chǔ)的“分布式控制”(Distributed Control),這些需求更偏向“分布式計算”(Distributed Computing)的概念。在現(xiàn)有的E/E架構(gòu)內(nèi)加入其他的傳感器模塊,從硬件的觀點來看或許簡單,但對軟件整合來說則是一大挑戰(zhàn),特別是缺少抽象層時,會導致平臺更不容易實作。

在過去這一兩年里,許多汽車制造商和系統(tǒng)供應商不斷擴大功能,就是為了克服這些挑戰(zhàn)。有些廠商與技術(shù)或服務供應商成為合作伙伴;有些則并購整間公司,將必要的技術(shù)和專業(yè)知識引進到內(nèi)部,特別是軟件方面的知識。這清楚代表著業(yè)界正視對于新技術(shù)和方法的需求,也因而帶來了擴大合作的機會。從目前這個轉(zhuǎn)折點來看,采用開放式平臺/開放式系統(tǒng)策略有助于加快整個流程,加速實現(xiàn)創(chuàng)新,促進開發(fā)可互通、模塊化且可擴充的自動駕駛系統(tǒng)。

顯然,未來的模塊化且可擴充軟件始終會建立于異質(zhì)網(wǎng)絡架構(gòu)之上,此架構(gòu)包括了所有的低階驅(qū)動程序、操作系統(tǒng)、中間件和應用架構(gòu)等。為了實現(xiàn)擴充能力,在汽車基礎(chǔ)架構(gòu)中,這個領(lǐng)域未來將會高度標準化,而建立在此堆棧上的應用將成為各家汽車制造商突顯自家優(yōu)勢的兵家必爭之地。

標準化與API帶來的其中一項有趣的結(jié)果,就是讓新的商機和商業(yè)模式開始萌芽。隨著汽車連網(wǎng)程度提高,新創(chuàng)公司和現(xiàn)有公司都有機會為駕駛提供標準化的新型服務和加值服務,確??绠a(chǎn)業(yè)之間能兼容與互通。

結(jié)語

雖然距離自動駕駛車完全實現(xiàn)還有一段路要走,但目標顯然在不遠的將來就會實現(xiàn)。要管理這些復雜系統(tǒng)的整合,同時達到汽車業(yè)史上最高的可靠度,是目前最需要解決的挑戰(zhàn),但更重要的是,在真正的自動駕駛實現(xiàn)以前,業(yè)界需要先開發(fā)出標準化且可擴充的架構(gòu),并了解前方多數(shù)的挑戰(zhàn)都可運用創(chuàng)新的軟件開發(fā)加以克服。

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原文標題:自動駕駛車的最大挑戰(zhàn)在于軟件革命

文章出處:【微信號:gh_bee81f890fc1,微信公眾號:面包板社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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