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拆解奥迪A8,从中学到教训

放大字体 缩小字体 发布日期:2020-05-06 10:00:50   浏览次数:89
核心提示:2020年05月06日关于拆解奥迪A8,从中学到教训的最新消息:奥迪制造了世界上第一辆L3级自动驾驶汽车A8,尽管A8因为各种原因不再配置该系统,但其中的经验教育值得深度拆解。奥迪A8的最新拆解恰恰说明了从技术和经济角度来看,实现更高水平的汽车


奥迪制造了世界上第一辆L3级自动驾驶汽车A8,尽管A8因为各种原因不再配置该系统,但其中的经验教育值得深度拆解。

奥迪A8的最新拆解恰恰说明了从技术和经济角度来看,实现更高水平的汽车自主性比任何人最初的预期都难。因此,奥迪在A8上的经验至今仍然很重要。

当奥迪于2017年底推出重新设计的A8轿车时,该公司吹捧它是汽车行业的首款L3级汽车。整个汽车行业仍在面对当时奥迪面临的技术问题和陌生的成本结构。

System Plus进行的拆卸提供了对以下几个问题的宝贵见解:制造出L3级汽车需要什么?A8传感器套件包含什么?三级车需要多少处理能力?是GPU,SoC,CPU还是FPGA驱动着奥迪的称为zFAS的中央驾驶员辅助控制器吗?zFAS的价格是多少?这对奥迪如何使用市场上已有的芯片实现了Level 3功能具有启发性,并且已经在其他应用中进行了测试和测试,特别是与特斯拉相比,特斯拉在两年后(2019年)推出了“ 全自动驾驶计算机 ”主板主要依靠两个自产的自动驾驶芯片。

System Plus拆解包括的分析不仅仅包括逆向工程和确定硬件元素。该公司还执行“反向成本计算”,即估算公司采购特定组件和制造其产品所必须付出的成本。System Plus的A8反向成本计算表明,zFAS成本的60%(估计为290美元)是由半导体成本驱动的。这几乎令人吃惊,因为现代汽车中80%至85%的内容是电子产品。但是,这并不是令人惊讶的成本。

System Plus的拆解/成本估算不包括自动驾驶汽车软件开发的成本。但是,在zFAS中使用FPGA(Altera Cyclone)表明,奥迪试图保留自己已经开发的软件资产。

在过去的18个月中,一些领先的OEM厂商开始暗示他们希望设计自己的自动驾驶汽车芯片(特斯拉)。这种方法使他们能够在硬件和软件开发方面控制自己的命运。然而,鉴于芯片设计的高昂成本,目前尚不清楚汽车原始设备制造商是否会更好地独自解决。

在A8投放市场时,车内技术被称为“自动驾驶突破”,其特色是名为Traffic Jam Pilot的系统。启用该功能后,Traffic Jam Pilot可以缓解驾驶员在停停走走交通谈判中的麻烦。
但是,这些规划最完善的计划与“交接问题”(当计算机停滞时提醒并吸引分心的人)相冲突,自一开始就困扰着Level-3车辆的概念。

如今,A8出现在大街上,但没有一个在现实世界中激活并运行其3级自治功能。A8向视听行业表明了它所面临的挑战。行业领导者必须弄清各种监管,技术,安全,行为,法律和与业务相关的复杂性,然后才能吹嘘无人驾驶机器人的未来。这部分解释了汽车原始设备制造商,一级供应商,芯片供应商以及技术和服务公司(即Waymo,Uber)之间制定安全标准的势头越来越大。

引擎盖下的A8

汽车制造商所面临的挑战将不再是提供从零到100 km / h的最快速度或最佳加速,而是要确保日益先进的自动驾驶和辅助系统。这是奥迪A8具有第3级自驾功能的目标,这是第一个使用激光雷达技术的汽车。

A8的传感器套件还包括摄像头,雷达和超声波传感器。奥迪A8将自动在最拥挤的道路上进行驾驶管理,而无需驾驶员干预。奥迪(Audi)规定,驾驶员可以始终保持双手不离开方向盘,并且可以根据当地法律法规进行其他活动,例如在车上看电视。车辆可以执行大多数驾驶任务,但仍然需要人工控制(图1)。

图1:奥迪A8的关键要素

弗劳克斯(Fraux)在奥迪A8内的创新技术名列榜首:“奥迪是首款具有3级自主性的汽车。安装在奥迪A8上的Traffic Jam Pilot系统使用传感器融合技术和世界上第一台激光扫描仪,负责在高速公路和高速公路上以60 km / h的速度缓慢行驶的交通。(注意:但是,此级别3功能迄今为止尚未激活)

L3级自治和计算平台

数字技术可以承担驾驶员应执行的相同任务,同时提供更高的安全性和舒适性。长期目标是拥有完全联网的道路-汽车智能电网。减少交通拥堵和环境污染,安全性显着提高。
无人驾驶是汽车界越来越重要的话题。有关该部门的进展和新颖性的新闻  已提上日程。奥迪A8所使用的级别3被定义为高度自动驾驶。该系统能够使驾驶员无需对车辆的纵向和横向运动进行连续控制。

弗劳克斯说:“奥迪A8由Aptiv与四个处理器芯片组合在一起的各种传感器和一个zFAS控制器组成。” zFAS(图2)是第一个集中式计算平台。一台计算机作为中央枢纽,用于处理超声传感器(前,后和侧面),360度摄像头(前,后和侧面镜),中程雷达(各个角度)以及远程雷达和激光扫描仪实时位于车辆前部。

图2:Aptiv zFAS控制器

zFAS中的大量处理器构成该平台的处理器是Nvidia Tegra K1,用于交通信号识别,行人检测,碰撞警告,光检测和车道识别。具有八层PCB的Tegra K1集成了192个Cuda内核,与Nvidia集成到目前市场上的开普勒GPU(图3)中支持DirectX 11和OpenGL 4.4的单个SMX模块中的数量相同。

图3:Nvidia Tegra K1

考虑到集成在其中的传感器的数量,在汽车中拥有非常强大的处理器至关重要。英特尔/ Mobileye的EyeQ3负责图像处理。为了满足功耗和性能目标,EyeQ SoC通过使用更精细的几何体进行设计。在Eye3中,Mobileye使用40 nm CMOS,而该公司将在第五代SoC EyeQ5中使用7nm FinFET。每个EyeQ芯片均具有异构的完全可编程的加速器。每个加速器类型都针对其自己的算法系列进行了优化。

奇怪的是,Nvidia Tegra K1和Mobileye EyeQ 3不足以处理3级车辆的所有ADAS任务。在zFAS内部是用于数据预处理的Altera Cyclone和用于监视安全操作的Infineon Aurix Tricore。Altera Cyclone系列FPGA器件基于1.5V,0.13?m的全层铜SRAM工艺,具有高达20,060个逻辑单元(LE)的密度和高达288 kbit的RAM。

英飞凌Aurix架构实现了汽车行业动力总成和安全应用中的性能优化。TriCore是第一个为实时嵌入式系统优化的统一的单核32位微控制器-DSP架构。

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关键词: 奥迪 特斯拉 雷达

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