盘点汽车电子领域的黑科技

汽车应用领域已经出现了一系列新技术，包括电力系统的改进、非常复杂的远程信息处理，还有自动驾驶。今天的汽车有更多的电子产品。然而，随着诸如高级驾驶辅助系统(ADAS)等功能成为标准配置，而不是昂贵的选项，更多的先进功能模块将会进入寻常百姓家的汽车当中。

通过改进传感器、处理器和内存、软件，甚至是需要实时集成的人机接口，使得一些变化正在悄然实现(见图1)。下面介绍一些最新技术，以及他们与其它技术的关系如何使其在汽车应用环境中更为重要。

图1. 需要多个重叠的传感器来提供系统建立情境意识的信息，以实施安全的ADAS支持

1、车用传感器的进展

汽车应用受益于可以流式传输4K视频的相机，与人工智能(AI)中的机器学习(ML)软件一起，高清晰度摄像机正用于先进ADAS应用的障碍物和物体识别。这里，更高的分辨率是至关重要的，它也对备份相机有用。

多个摄像机组合使用可以用来提供汽车周围的鸟瞰图瑞萨电子的，例如R-Car开发套件将来自4个摄像机的视频流编组成360度视图(见图2)。当在狭窄的地方停车或导航时，这是非常有用的。更先进的ADAS系统突出了可能遇到的冲突的区域。

图2.瑞萨的R-Car SoC能够通过将来自4台摄像机的视频流编织在一起，在车辆周围产生360度的鸟瞰图

最近，有两种量程传感器呈现出显显著的改进，他们是LiDAR和相控阵雷达。这些都不是什么新技术，但小型化和成本降低的重大进步将影响这些系统的使用时间和地点。

例如，Innoviz (见图3)，LeddarTech，Quanergy和Velodyne是提供3D固态LiDAR系统的公司。这些系统适用于机器人等领域，这些系统越来越小，将有多个单元被隐藏在汽车周围。

图3. Innoviz只是提供3D LiDAR技术的许多厂商之一

InnovizOne具有200米的深度精度优于2厘米的范围。它保持100度~25度的视场，0.1~0.1度的空间分辨率。该设备以超过6 Mpixels/s的3D分辨率提供25帧/秒。

相控阵雷达克服了LiDAR的许多局限性，允许它在雨雪中操作，否则可能会误导光学系统。雷达可用于补偿LiDAR和图像系统。一些公司正在努力在这一领域提供技术。例如，德州仪器(TI)单芯片毫米波传感器mmWave可处理传感器和ADAS应用的76~81 GHz传感器阵列。

所有这些技术都在多个领域得到了应用，从制造到安全，甚至是3D扫描和打印。

2、软件进展

目前，AI和ML正在引起兴起，因为它们能为ADAS带来高效的图像识别，这对于安全的自驾驾驶或增强的驾驶体验至关重要。AI和ML的基础技术基于深层神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)。

即使在汽车应用环境中，神经网络也不会取代常规的软件应用，而只是解决一些较为困难的问题。结合新的硬件，他们也可以实现实时执行，这在对安全性要求较高的应用程序(如自动驾驶)中是必需的。在这种情况下，多核处理器会发挥重要作用，但GPU能实现更好的工作效果(见图4)。定制硬件最好，如专门的数字信号处理器(DSP)可以处理机器学习任务。

图4. 来自Nvidia的Drive PX2是针对汽车应用的最新多核CPU/GPU解决方案

这些解决方案的并行处理性能在设计中的多核和晶体管数增长方面表现良好，即使上级时钟频率达到峰值。与更传统的处理器解决方案相比，定制的解决方案具有较低的功耗。

车载信息娱乐(IVI)系统的进步正在改变司机和乘客的可视化方式，以及如何将智能设备和基于云的应用程序连接到他们的车上。所有汽车制造商均提供基于蜂窝的Wi-Fi汽车热点。更多的选择需要更强大和开放的方法。在这方面，GENIVI联盟促进了与操作系统无关的开放标准。

例如，Linux基金会的汽车级Linux(AGL)是已经得到了广泛厂商支持的IVI系统。丰田的2018款凯美瑞(见图5)以及未来的丰田汽车将使用AGL 。

图5. 丰田的2018款凯美瑞将为其车载信息娱乐(IVI)系统运行汽车级Linux(AGL)

考虑到大量传感器产生的信息量，以及由AI系统处理和生成的数据和车载网络中流动的视频流时，汽车系统上运行的应用程序和任务的数量可能会令人吃惊。在关键的安全领域，管理数据分发可以得益于像对象管理组(OMG)数据分发服务(DDS)这样的标准，可以在整个系统中提供安全、实时的管理数据交换能力。这种方法比在应用程序之间需要较少连接的设计中的点对点解决方案更好。

虚拟机管理程序是另一种常用工具，但不在车辆控制设置中。然而，由于多核解决方案的数量和复杂性，以及将安全和安全关键组件与IVI及非关键系统相结合的需求，这种变化也在明显改变着。面向汽车的虚拟机管理程序可从诸如Blackberry QNX Hypervisor，Wind River VxWorks，Green Hills Software INTEGRITY MulTIvisor (见图6)和Mentor Graphics的嵌入式管理程序等供应商获得。

图6. Green Hills Software的MulTIvisor提供了1型虚拟机管理程序的虚拟机隔离，在与IVI子系统相同的硬件上承载安全和关键子系统的汽车环境中，该虚拟机正在变得越来越普遍

虚拟机管理程序允许对虚拟机(VM)进行分区，从而可以对安全和安全认证进行划分。这意味着非关键组件也不需要相同级别的认证，这需要时间并且非常昂贵。同样，随着时间的推移，第三方添加有限的安全和安全相关组件在IVI中变得越来越普遍。

像Blackberry的QNX Hypervisor 2.0，这样的1型虚拟机管理程序设计的很小巧，具有低内存和性能开销，但功能对于性能和安全性至关重要(见图7)。QNX提供具有可配置调度策略的、基于优先级的虚拟CPU(vCPU)。管理程序基于QNX SDP 7.0 RTOS，从而提供细粒度的管理和安全性。QNX Neutrino RTOS是需要安全认证的VM备选方案。QNX OS for Safety已通过ASILD和IEC 61508 SIL3的ISO 26262认证，并已被用于SIL 4认证的EN 50128系统。

图7. 安全性渗透到汽车环境的各个方面，从制造到安全的空中更新协调和支持这种基础设施可能是一个挑战，黑莓公司正在尽力提供一个完整的解决方案

3、车内通信的进展

目前，CAN和LIN仍然是汽车采用的主流控制总线，但CAN-FD、FlexRay、MOST和以太网也在混合使用，其中一些是IVI系统的一部分，ADAS传感器连接也被添加到这些应用组合中。

RJ-45插孔和CAT5和CAT6在在引擎盖下，很难被发现，而OPEN Alliance SIG的100BASE-T1和1000BASE-T1采用了更简单的接线方式。IEEE 802.3标准在IEEE 802.3bw-2015条款96中包含100BASE-T1，其允许具有以太网连接的常规微处理器接线。

目前，时间敏感网络(TSN)正在汽车中使用，至少在音频和多媒体同步的IVI方面是这样。TSN实际上开启了专为汽车应用的音视频桥接(AVB)支持。

然而，并不是所有的汽车通信都需要接线。Wi-Fi接入点，以及蜂窝链路等无线通信功能已经可以在这里设置了，而且还将会有更多通信方式被采用。车对车(V2V)和车对基础设施(V2I)是V2x组合的一部分，旨在改进ADAS，并为自动驾驶提供更多的环境信息。

关于V2X的讨论很热，全球各地的很多城市也正在进行测试部署，这种测试通常是智慧城市建设的一部分，它提供从交叉路口检测和智能停车位到寻找停车位或提供车辆跟踪的诸多信息。

4、用户界面的进展

如果拥有更好的显示效果，则IVI和ADAS系统就能更好的工作。许多已被证明，而且在其他应用领域流行的技术，如OLED，正在进入概念车当中，以提供曲面显示功能，以及更好的观看体验。

头戴式显示器(HUD)正变得越来越普遍，也越来越复杂，其能在更大的空间中提供更多的信息。

图8. 德州仪器的DLP3000-Q1数字微镜器件(DMD)和芯片组已获得汽车认证，可提供12度视角

TI将其DLP技术应用到了HUD(见图8)。其DLP3000-Q1数字微镜器件(DMD)和芯片组已获得汽车认证。可提供12度视野的平台无需光源，不需要偏光源，这意味着系统不会与具有偏光镜片的眼镜发生冲突。

我们一直在谈论所有的高科技进入汽车，然而，低端技术与一些高科技支持相结合，可以为用户提供一个有趣的解决方案，如Mpow Universal HUD(见图9)。它使用智能手机显示信息，使用与其他HUD相同的实现方法。应用程序可以基于智能手机中的传感器显示速度。这与车载HUD不同，30美元的成本是一道很难逾越的门槛。

图9. Mpow Universal HUD使用智能手机驱动HUD

5、结语

汽车正在成为最复杂的消费类设备，在具有4个轮子和一个发动机的底盘上操控方向盘并不太容易，未来，一些汽车将会失去方向盘，那时，我们会体验到一种全新的驾驶乐趣。