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为实现安全自动驾驶的迫切权衡
 

【作者: Jeff Phillips】2018年12月18日 星期二

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「[德国马牌集团内装部门执行委员会成员,Helmut Matschi] 表示,一切都会回归到软体工程。...根据他的预测,未来 10 年内,车辆在初期即会广泛采用高效能电脑,而开发专案可能会将多达 80% 的预算投资在软体上。」


《Automotive News》, 〈Continental Bracing for a World of Bugs〉 (德国马牌迎战充满错误的环境),2018 年


根据世界卫生组织表示,车祸每年夺走了超过 125 万条人命,政府也因此耗费约 GDP 3% 的支 出。 虽然自动驾驶可能带来深入个人、经济与政治领域的广泛影响,不过单就可拯救的生命而言,自动驾驶可能是这个时代最具革命性的发明。 先进驾驶辅助系统 (ADAS) 集结了感测器、处理器与软体以改善安全性,最终将可提供自动驾驶功能。


现在这类系统大多使用雷达或摄影机等单一感测器,光是如此就已带来可观影响。 根据 IIHS 在 2016 年的研究指出,自动煞车系统让後方碰撞情况减少了约 40%,而碰撞警告系统则让此情况减少了约 23%。 不过,NHTSA 的报告仍指出,在严重车祸中,有 94% 的肇因是人为错误。


为了让驾驶辅助功能达到Level 4 或 5 自动化,并让汽车不再需要驾驶人,汽车产业现正面临高度复杂的挑战。 例如,必须采用汇聚众多感测器的量测资料以导出结果的感测器整合技术 (Sensor fusion), 而这需要感测器本身能同步化、具有高功率处理能力,且需能持续改良。因此汽车制造商须在三项重要权衡中取得适当的平衡,那就是:成本、技术与策略。


成本:冗馀感测器与互补感测器

Level 3 自动化的标准是,当汽车处於预先定义的情况下时,驾驶人无须主动注意。 2019 年的 Audi A8 会是全球首款提供Level 3 自动化的量产汽车。 此车款配备 6 台摄影机、5 个雷达装置、1 个光达装置与 12 个超音波感测器。


为什麽需要这麽多装置呢? 简而言之,这些装置各有其优势与不足之处。 例如,雷达可显示物体移动的速度有多快,但是无法显示物体为何。 这时候就需要感测器整合技术,因为预测物体行为时,前述两项都是至关重要的资料点;而为了克服各感测器的弱点,就需要冗馀感测器个别发挥效用。


处理感测器资料的最终目标,是对汽车周围环境建立故障保险(fail-safe) 的表现方式;这项方式必须可??送至决策演算法并压低成本,最终产品才能带来利润。 为了达成此目标,其中一项最重大的挑战,就是挑选正确的软体。 请试想三个例子:紧密同步的量测作业、维持资料的可追踪性,以及针对无数个现实情境进行软体测试。 前述每个例子各有其独特的挑战性,而自动驾驶需要能实现前述这三项要求,但要付出多少成本才能做到?


技术:分散式架构与集中式架构

ADAS 处理功能以多个隔离式控制单元为基础;然而,感测器整合技术让单一集中式处理器变得更加普及。 以 Audi A8 为例。 Audi在 2019 年车款中将所需的感测器、功能组合、电子软硬体架构结合为单一中央系统。 这款中央驾驶辅助控制器可运算出车辆周围的完整模型,并启动所有辅助系统。 此车款具备的运算能力,高於前款 Audi A8 所有系统加总後的表现。集中式架构的主要顾虑,在於高功率处理所带来的成本;而由於需在车中设置次要整合控制器做为安全性备用措施,成本还会进一步提高。


随着控制器与其处理能力持续演进,对分散式与集中式架构设计的偏好,也可能会随时间经过而在两者之间来回摆荡;这代表,为了因应控制器演进的速度,软体定义测试设备的设计至关重要。


策略:内部技术与现成技术

要达到 Level 5 自动驾驶,自动驾驶汽车微处理器的处理能力需要比现有处理器高出 2000 倍;也因此,其价格很快就会变得比毫米波雷达感测器系统的 RF 元件更昂贵。 过去的经验告诉我们,具有高需求且价格渐增的功能,会引起相关产业的市场领导者注意,进而促进现有的市场业者互相竞争。


就资料点而言,UBS 预估, 纯电动力的Chevrolet Bolt,其车体中半导体组件比重是同型内燃引擎汽车的 6 倍到 10 倍。 未来,半导体组件比重只会持续增加,而相关产业市场将对现成技术提供宝贵的技术改良。 例如,NVIDIA 针对汽车系统的 ADAS 应用调整其 Tegra 平台;这个平台最初是为了消费性电子产品而开发的平台。 此外,Denso 已着手设计与建构自有的人工智慧微处理器,藉此降低成本与耗电量;而 Denso 的子公司 NSITEXE Inc. 则规划在 2022 年推出一款资料处理器,也就是名为「DFP」的新一代处理器 IP。 竞争已然开始。


在权衡中获得最隹平衡

对这些权衡做出的决策,会大幅影响上市时间与在供应链内的差异化能力。 若要将验证与产品测试的成本与时间降至最低,可快速重新设定测试设备的能力至关重要,因此软体所带来的灵活度会是关键所在。


Toyota Research Institute 的执行长总裁 James Kuffner 博士在访谈中表示:「我们不只要将预算提高到 2 倍,而是要提高到 4 倍。 我们用了近 40 亿美元,让 Toyota 成为拥有世界级软体的全新移动 (mobility) 公司。」 这项观点在汽车业界并不少见。


虽然目前对前述权衡的选择尚无明确答案,但是就像过去的工业革命一样,当时人们因为生产力提升而能够负担新技术;对自动驾驶革命来说,提升软体开发效率也将会是不可或缺的一环。


(本文作者Jeff Phillips为NI汽车市场行销总监)


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