【導讀】自1939年通用汽車公司麵向全球展示世界上第一輛自動駕駛概念車
，此後的八十多年裏，全球各大科技公司和車企陸續將傳感器、攝像頭
、計算芯片、存儲芯片等塞進車子裏，並不斷在軌道、shamodengtedingchangjingxiaquchangshizidongjiashi。shizhijinri
，changshangyijingzaiyidiandianrangzidongjiashishentoudaojiayongcheshichang，bingzhiliyuzaizhegelingyushixiangenggaojibiedezidongjiashi。

然而

，我們也能看到，在技術和方案推進的過程中，自動駕駛的實現方式出來了明顯的“派係之爭”。一派認為應該走視覺與雷達的融合路線；另ling一yi派pai則ze認ren為wei純chun視shi覺jiao實shi現xian就jiu足zu夠gou了le。派pai係xi之zhi爭zheng的de根gen源yuan是shi當dang前qian每mei個ge廠chang商shang對dui自zi動dong駕jia駛shi都dou有you自zi己ji的de理li解jie
，且qie都dou取qu得de了le一yi定ding的de效xiao果guo。當dang然ran，通tong過guo貿mao澤ze電dian子zi網wang站zhan上shang在zai售shou的de、各ge種zhong應ying用yong於yu自zi動dong駕jia駛shi的de元yuan器qi件jian，我wo們men也ye發fa現xian了le兩liang個ge派pai係xi之zhi間jian的de一yi些xie共gong同tong點dian，比bi如ru靈ling活huo設she計ji和he性xing能neng冗rong餘yu等deng。那na麼me
，接jie下xia來lai就jiu讓rang我wo們men展zhan開kai聊liao一yi聊liao。

純視覺 VS 多傳感器融合

對於自動駕駛，還有很多其他的叫法，比如無人駕駛、電腦駕駛汽車或者輪式機器人等等。這些名稱的核心要義是通過計算機與人工智能技術的融合
，代替人類駕駛員，讓車子自行完成完整
、安全、有(you)效(xiao)的(de)駕(jia)駛(shi)行(xing)為(wei)。無(wu)疑(yi)，這(zhe)種(zhong)智(zhi)能(neng)化(hua)的(de)駕(jia)乘(cheng)體(ti)驗(yan)將(jiang)會(hui)成(cheng)為(wei)新(xin)時(shi)代(dai)汽(qi)車(che)一(yi)個(ge)重(zhong)要(yao)的(de)賣(mai)點(dian)，吸(xi)引(yin)全(quan)球(qiu)科(ke)技(ji)巨(ju)頭(tou)和(he)車(che)企(qi)紛(fen)紛(fen)投(tou)資(zi)布(bu)局(ju)。根(gen)據(ju)市(shi)場(chang)調(tiao)研(yan)機(ji)構(gou)IHS Markit的預測數據
，2022年全球自動駕駛汽車市場規模將達到1,629億美元，同比增長14%左右
，預計2030年全球自動駕駛汽車市場規模將達到32,197億美元，年複合增長率高達45.21％。

圖1：全球自動駕駛汽車市場規模

（數據源自：IHS Markit）

zaizidongjiashideshexiangxia
，dangxuandingmudedihou，qichehuiliyongdaohangxitongguihuazuijialuxian

，daodamudedi
，qijianrenleijiachengrenyuanbuxuyaoweicifenxin，keyijinqingxiangshoukejidailaidebianjieheshushi。raner，dangrenleijiashiqicheshi
，womendouhuiyong“眼觀六路耳聽八方”來描述駕駛員的狀態，因此自動駕駛汽車需要具備比這更強的感知性能。環境感知與精準定位、路徑規劃
、線控執行一起並稱自動駕駛四大核心技術。當汽車被置於社會應用場景下時安全可靠的感知是不可或缺的。

在zai環huan境jing感gan知zhi上shang，純chun視shi覺jiao方fang案an僅jin依yi靠kao攝she像xiang頭tou搜sou集ji環huan境jing信xin息xi
，然ran後hou將jiang圖tu片pian傳chuan輸shu到dao計ji算suan芯xin片pian進jin行xing分fen析xi

，比bi較jiao像xiang人ren類lei駕jia駛shi車che輛liang，通tong過guo眼yan睛jing來lai捕bu捉zhuo周zhou圍wei的de信xin息xi，然ran後hou傳chuan輸shu給gei大da腦nao做zuo決jue策ce。當dang然ran，純chun視shi覺jiao+AI的方案比人眼的視角更廣
，通過大量的圖片信息讓汽車內部的計算係統擁有以車子為中心的“上帝視角”。純視覺方案的優點主要是，實現成本相對更低，更接近人類駕駛，通過高分辨率、高幀率的成像技術獲取的環境信息更加豐富；缺點主要是，攝像頭捕捉環境信息容易受到環境光的幹擾，且純視覺方案對於圖像的處理更依賴訓練，難免出現環境認知的“死角”。目前，采用純視覺方案實現自動駕駛的企業主要有特斯拉、百度和極氪等。

“多傳感器融合”方案則是通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等設備一起收集車輛的周邊信息。激光雷達的加入能夠獲取更深度的空間信息
，對於物體的位置
、距離和大小感知更準確
，且由於激光雷達是自發光並不受環境光影響。不過，“多傳感器融合”方案也有自己的局限性，激光雷達容易受到雨雪霧天氣的影響。由於激光雷達本身數千美元的硬成本，加上“多傳感器融合”往往對計算芯片有更高的算力要求，因此成本沒有優勢。目前，采用“多傳感器融合”方案實現自動駕駛的企業主要有小鵬、蔚來、極狐等。

兩大派係在技術實現上
，都是基於硬件來幫助汽車構架自身周圍的3D信息，然後讓計算芯片提取關鍵信息來做出駕駛決定。未來
，“純視覺”要解決的是光致盲和認知錯誤等問題
，“多傳感器融合”本ben身shen的de融rong合he就jiu是shi一yi大da技ji術shu挑tiao戰zhan，且qie算suan法fa本ben身shen還hai得de優you化hua，也ye需xu要yao更geng低di成cheng本ben的de激ji光guang雷lei達da產chan品pin。目mu前qian來lai看kan，兩liang大da技ji術shu路lu線xian都dou還hai有you很hen多duo潛qian能neng值zhi得de挖wa掘jue。

當dang然ran，高gao級ji別bie自zi動dong駕jia駛shi尚shang未wei打da開kai家jia用yong這zhe個ge大da市shi場chang
，路lu線xian之zhi爭zheng不bu僅jin是shi環huan境jing感gan知zhi層ceng麵mian
，還hai有you單dan車che智zhi能neng和he路lu車che協xie同tong之zhi間jian的de爭zheng議yi。但dan正zheng如ru上shang文wen所suo述shu，元yuan器qi件jian廠chang商shang對dui於yu自zi動dong駕jia駛shi的de支zhi持chi都dou選xuan擇ze了le高gao靈ling活huo性xing和he性xing能neng冗rong餘yu等deng方fang式shi，給gei每mei一yi種zhong實shi現xian方fang案an都dou提ti供gong盡jin可ke能neng的de支zhi持chi。下xia麵mian我wo們men就jiu著zhe重zhong為wei大da家jia介jie紹shao幾ji款kuan貿mao澤ze電dian子zi網wang站zhan上shang在zai售shou的de可ke應ying用yong於yu自zi動dong駕jia駛shi的de元yuan器qi件jian產chan品pin，幫bang助zhu大da家jia完wan成cheng各ge種zhong不bu同tong的de自zi動dong駕jia駛shi實shi現xian方fang案an。

為下一代ADAS助力的FPGA

無論是傾向於怎樣的技術流派
，對於實現自動駕駛而言，攝像頭都是必要的
，它們充當著汽車的“眼睛”。那麼，我們第一款要推薦的方案就是可應用於下一代ADAS開發的FPGA評估套件——UltraScale+™ MPSoC ZCU102開發工具，它在視覺處理上非常出色，來自製造商AMD Xilinx
，貿澤電子網站上的製造商編號為EK-U1-ZCU102-G-J。

圖2：MPSoC ZCU102評估套件

（圖源：AMD Xilinx）

MPSoC ZCU102開發工具采用Zynq UltraScale+ MPSoC器件，作為係統核心，該器件在核心配置、工藝架構、器件尺寸
、係統功耗
、軟件支持和圖形處理等方麵具有行業領先的產品特性。

圖3：Zynq UltraScale+ MPSoC器件係統框圖

（圖源：AMD Xilinx）

通過上方的係統框圖能夠看到

，Zynq UltraScale+ MPSoC器件基於四核ARM® Cortex-A53和雙核Cortex-R5shishichuliqidazao
，bingdapeilinghuoyingbiandeneicuncengji。yigouchulidechanpinshejijiashangqijianbenshendekebianchengtexing
，zaitigonggenghaoxingnengdetongshi，yunxugongchengshipengyouduojiaoduyouhuazijideyingyong。

16nm FinFET配合超小型化封裝讓Zynq UltraScale+ MPSoC器件擁有無與倫比的計算密度
，不受應用條件限製
，並提供更好的信號完整性。

支持AI/ML的深度學習處理單元以及Mali-400 MP2圖形處理單元的存在
，讓Zynq UltraScale+ MPSoC器件可以勝任下一代ADAS係統對於視覺係統和相關算法的高要求

，H.264/H.265視頻編解碼器則進一步提升了這方麵的性能。同時，豐富的外設接口讓Zynq UltraScale+ MPSoC器件對支持“多傳感器融合”也是毫無壓力。

可以說
，異構、高性能、超小型
、高算力的Zynq UltraScale+ MPSoC器件是一顆用於打造下一代ADAS應用的理想器件，該器件所提供的64位處理器可擴展性更是為方案設計帶來了無限可能。想要體現該器件非凡的魅力，MPSoC ZCU102評估套件無疑提供了出色的平台。

圖4：MPSoC ZCU102評估套件係統框圖

（圖源：AMD Xilinx）

MPSoC ZCU102評估套件針對采用Zynq Ultrascale+ MPSoC的應用原型設計進行了優化，包括下一代ADAS。如上圖所示，該評估套件支持Zynq Ultrascale+ MPSoC的全部主要外設和接口，比如PCIe根端口Gen2x4、USB3、顯示端口和SATA等，支持各種方案的設計實現。

可用於ADAS原型設計的FPGA

在zai自zi動dong駕jia駛shi推tui進jin的de過guo程cheng中zhong，我wo們men看kan到dao，目mu前qian基ji本ben是shi廠chang商shang在zai主zhu導dao技ji術shu路lu線xian之zhi爭zheng。而er更geng進jin一yi步bu來lai講jiang，即ji便bian是shi相xiang同tong的de路lu線xian下xia，由you於yu廠chang商shang對dui於yu各ge個geECU功(gong)能(neng)單(dan)元(yuan)的(de)界(jie)定(ding)不(bu)同(tong)，係(xi)統(tong)架(jia)構(gou)和(he)核(he)心(xin)芯(xin)片(pian)的(de)功(gong)能(neng)也(ye)會(hui)有(you)差(cha)異(yi)。從(cong)元(yuan)器(qi)件(jian)角(jiao)度(du)分(fen)析(xi)，由(you)於(yu)每(mei)個(ge)公(gong)司(si)對(dui)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)的(de)理(li)解(jie)不(bu)同(tong)，產(chan)品(pin)設(she)計(ji)理(li)念(nian)也(ye)有(you)很(hen)大(da)差(cha)異(yi)。那(na)麼(me)，如(ru)何(he)才(cai)能(neng)高(gao)效(xiao)找(zhao)到(dao)更(geng)有(you)市(shi)場(chang)競(jing)爭(zheng)力(li)的(de)設(she)計(ji)方(fang)案(an)呢(ne)？接(jie)下(xia)來(lai)這(zhe)款(kuan)產(chan)品(pin)能(neng)夠(gou)幫(bang)到(dao)你(ni)。

下麵我們為大家介紹的是來自製造商AMD Xilinx的另一款解決方案——Versal™ AI Core係列VCK190評估套件，貿澤電子上
，該產品的製造商編號為EK-VCK190-G-ED。

圖5：Versal™ AI Core係列VCK190評估套件

（圖源：AMD Xilinx）

根據Xilinx Wiki的介紹，VCK190評估套件是第一個 Versal™ AI Core係列評估套件，可幫助設計者使用AI和DSP引擎開發解決方案。相較於服務器級CPU，這款評估套件的係統核心VC1902器件能夠提供超過100倍的計算力。

VCK190評估套件是一個“多麵手”，工程師朋友既可以借助其廣泛的連接選項進行快速應用開發，包括數據中心計算、5G無線電與波束成形（DFE）、無線測試設備等。同時，也可以應用於ADAS的原型開發。

針對ADAS的原型開發，AMD Xilinx提供專門的目標參考設計，幫助實現汽車應用的多傳感器視頻分析。在參考設計中，VCK190評估板上的圖像傳感器模塊能夠實時接收信息傳遞並加速和攝像頭掛鉤的圖像傳感器信息，同時該評估板還支持其他汽車應用中常見的AI/ML工作負載。

S32G2處理器幫助打造下一代網關

如上文所述
，環境感知與精準定位、路徑規劃、線控執行並稱自動駕駛四大核心技術。在具體實現時，“純視覺”是多組ECU對應多組攝像頭
，提取有用信息之後彙總到計算芯片上做決策；“多傳感器融合”則是不同的傳感器對應不同的ECU模mo塊kuai單dan元yuan，最zui終zhong依yi然ran需xu要yao將jiang提ti取qu之zhi後hou的de信xin息xi發fa送song到dao計ji算suan芯xin片pian上shang進jin行xing運yun算suan。在zai車che輛liang外wai部bu，車che聯lian網wang的de概gai念nian讓rang部bu分fen信xin息xi需xu要yao上shang傳chuan到dao雲yun端duan

，實shi現xian汽qi車che作zuo為wei邊bian端duan的de邊bian雲yun通tong信xin。那na麼me，在zai此ci過guo程cheng中zhong
，網wang關guan配pei置zhi就jiu顯xian得de尤you為wei重zhong要yao
，用yong來lai幫bang助zhu提ti高gao實shi時shi性xing處chu理li和he安an全quan性xing。

接下來，我們要重點介紹的這款元器件便是可用於實現下一代汽車網關和架構的S32G2汽車網絡微處理器，來自製造商NXP Semiconductors，大家可以通過搜索製造商編號S32G274AABK0VUCT在貿澤電子網站上精準找到它。

S32G2微處理器是NXP在汽車網關設備係列中的升級產品，基於四核Arm® Cortex®-A53應用處理器打造
，性能和網絡加速能力是該公司此前產品的10倍以上。能夠實現如此大的性能跨越，得益於該器件先進的設計理念。S32G2處理器帶可選的兩兩鎖步功能，用於處理高算力的應用和服務，其中3個Arm Cortex-M7全鎖步內核，用於處理實時應用。以太網數據包轉發引擎（PFE）、低延遲通信引擎（LLCE）以及硬件安全引擎（HSE）三大硬件加速器的存在，讓汽車網絡傳輸更快、更安全。

圖6：S32G2汽車網絡微處理器係統框圖

（圖源：NXP）

安全是S32G2處理器的一大產品特色
，除了所提到的硬件加速器

，還提供支持實現ASIL D功能安全的片上硬件模塊和軟件庫。在可選的高級軟件方案中，還提供可用於功能安全實現的S32安全軟件框架和用於Cortex-A53內核的結構內核自測（SCST），帶來更高級的信息安全和功能安全體驗。

總體而言，在域控製器、汽車網絡和安全處理器等方麵，多功能的S32G2處理器都是絕佳選擇。

滿足多種汽車應用的圖像傳感器

在zai技ji術shu路lu線xian的de解jie讀du中zhong我wo們men看kan到dao，無wu論lun走zou怎zen樣yang的de發fa展zhan路lu線xian，攝she像xiang頭tou都dou是shi自zi動dong駕jia駛shi係xi統tong中zhong必bi須xu要yao有you的de一yi部bu分fen，統tong稱cheng為wei視shi覺jiao係xi統tong。接jie下xia來lai，我wo們men為wei大da家jia介jie紹shao的de這zhe款kuan器qi件jian是shi可ke用yong於yuADAS、自動駕駛
、環視、倒車攝像頭
、車艙內監測等諸多汽車應用的圖像傳感器
，來自製造商安森美(onsemi)，貿澤電子上的製造商編號為ASX340AT2C00XPED0-DPBR2。

ASX340AT圖像傳感器是安森美圖像傳感器解決方案中的一個係列，主要麵向汽車應用市場，適用於後視攝像頭、盲點監控和環視等應用。

ASX340AT係列是VGA格式的單芯片CMOS有源像素數字圖像傳感器，具有優質圖像傳感器的內在優點，比如低噪聲、低功耗和集成優勢等
，提供了多種攝像頭功能
，包括自動聚焦、自動白平衡和自動曝光。值得注意的是，ASX340AT係列是一款完整的片上攝像係統，在片上集成了複雜的攝像頭功能，讓集成商能夠在無需額外處理芯片的情況下設計後視攝像頭係統。

圖7：ASX340AT係列內部框圖

（圖源：安森美）

除了ASX340AT係列
，整個安森美圖像傳感器解決方案是全麵的圖像檢測產品組合

，支持VGA至超過50MP的分辨率以及CMOS和CCD技術，可覆蓋汽車、工業

、消費領域的各種應用。目前，該組合中新款5個係列圖像傳感器都在貿澤電子分銷，幫助工程師朋友實現前沿應用創新。

路線之爭持續，但目標隻有一個

無(wu)疑(yi)，在(zai)未(wei)來(lai)很(hen)長(chang)的(de)一(yi)段(duan)時(shi)間(jian)內(nei)，關(guan)於(yu)如(ru)何(he)實(shi)現(xian)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)
，依(yi)然(ran)會(hui)存(cun)在(zai)派(pai)係(xi)之(zhi)爭(zheng)，無(wu)論(lun)是(shi)環(huan)境(jing)感(gan)知(zhi)，還(hai)是(shi)整(zheng)體(ti)方(fang)案(an)的(de)實(shi)現(xian)。不(bu)過(guo)，純(chun)視(shi)覺(jiao)方(fang)案(an)在(zai)未(wei)來(lai)將(jiang)逐(zhu)漸(jian)丟(diu)失(shi)先(xian)發(fa)優(you)勢(shi)，且(qie)由(you)於(yu)方(fang)案(an)的(de)局(ju)限(xian)性(xing)較(jiao)為(wei)明(ming)顯(xian)，預(yu)計(ji)會(hui)有(you)越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)廠(chang)商(shang)擁(yong)抱(bao)“多傳感器融合”方案

，尤其是在更高階的自動駕駛領域。當然
，無論如何實現，最終目標隻有一個——讓(rang)汽(qi)車(che)駕(jia)駛(shi)更(geng)安(an)全(quan)。為(wei)實(shi)現(xian)這(zhe)個(ge)目(mu)標(biao)，廠(chang)商(shang)需(xu)要(yao)用(yong)更(geng)好(hao)的(de)硬(ying)件(jian)方(fang)案(an)去(qu)適(shi)配(pei)更(geng)智(zhi)能(neng)的(de)軟(ruan)件(jian)算(suan)法(fa)

，而(er)這(zhe)正(zheng)是(shi)貿(mao)澤(ze)電(dian)子(zi)能(neng)夠(gou)幫(bang)到(dao)廣(guang)大(da)工(gong)程(cheng)師(shi)朋(peng)友(you)的(de)地(di)方(fang)，通(tong)過(guo)海(hai)量(liang)的(de)原(yuan)廠(chang)授(shou)權(quan)器(qi)件(jian)，讓(rang)大(da)家(jia)高(gao)效(xiao)、優質地實現自動駕駛或輔助駕駛的硬件部分。

來源：貿澤電子

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