自动驾驶域控制器需要哪些能力?

2018年3月13日，上汽集团与奥地利TTTech Computertechnik AG（以下简称TTTech）签署合资经营合同。上汽集团和TTTech将以50.1：49.9股比成立合资公司，携手加快推进智能驾驶中央决策控制器（iECU）集成开发。

这次合作备受关注，一方面是因为上汽的背景，另一方面是因为TTTech是奥迪量产车中zFAS域控制器的核心操盘手。域控制器作为汽车电子结构下一代的趋势，可以用更少的器件完成更多的功能，同时价格更低，在汽车电子化特性加强的情况下，也能方便管理各个子系统，被OEM和Tier1普遍接受。

而随着自动驾驶的来临，其所涉及的感知、控制、决策系统复杂性更高，与车身其它系统的信息交互、控制也越来越多，各方都希望其能变成一个模块化的、可移植性的、便于管理的汽车子系统。此时，专门定位于自动驾驶的域控制器系统就应运而生了。

自动驾驶域控制器需要哪些能力

自动驾驶的域控制器，要具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制、无线通讯、高速通讯的能力。通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达，以及IMU等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。

由于要完成大量运算，域控制器一般都要匹配一个核心运算力强的处理器，能够提供自动驾驶不同级别算力的支持，业内有NVIDIA、英飞凌、瑞萨、TI、NXP、Mobileye等多个方案。

不同的公司，会因为不同的客户以及需求，选择不同的方案。但中间也会有一些共性。比如在自动驾驶系统中，算力需求最高的当属图像识别部分，其次是多传感器的数据处理，以及融合决策。

以典型的zFAS为例, 这款基于德尔福提供的域控制器设计的产品，内部集成了英伟达 Tegra K1 处理器、 Mobileye 的 EyeQ3 芯片以及 Altera 的 Cyclone 5 FPGA 芯片，各个部分分处理不同的模块。Tegra K1用于做4路环视图像处理，Cyclone 5 FPGA负责障碍物、地图的融合及各种传感器的预处理工作，EyeQ3负责前向识别处理。

域控制具有实现模块化的优势，将功能划分为单独的域优势众多。这有助于强调各个子系统的功能安全性和网络安全需求，简化自动化算法的开发和部署，方便在各个子系统中扩展功能。因此，在自动驾驶背景下，国内外越来越多的Tier1，以及供应商都开始涉足这个领域。

2017年8月底在麦格纳德国首次公布了最新研发的MAX4自动驾驶平台。整个解决方案融合了摄像头、高清雷达、激光雷达和超声波雷达等在内的传感器系统，以及域控制器处理系统、软件系统。

作为一个高度集成的自动驾驶传感器和计算平台，MAX4具有定制化和高扩展性的特点，可实现L4级别的自动驾驶，同时适用于城市道路和高速公路路况。

采埃孚的ProAI控制器会对图像及雷达数据进行处理，该控制器是具有8核CPU架构的Xavier芯片，拥有70亿个晶体管以及相应的数据处理能力。该处理芯片每秒可管理高达30万亿次操作(TOPS)，且功耗仅为30瓦。

凭借其开放的架构，采埃孚ProAI具有扩展性——硬件部件、互联化的传感器、评估软件和功能模块可以根据所需的用途和自动驾驶等级进行调整

大陆也推出了类似的域控制器——辅助及自动驾驶控制单元-ADCU。ADCU提供了一个多用途的处理计算平台，非常适合实现高度自动驾驶HAD中的各种应用 。通过集成精选的硬件和软件，ADCU可以实时监控车辆运动轨迹并规划路径。

而且，ADCU还可以执行基于车载环境传感器和其它信号输入的环境模型EM。该环境模型涵盖了从路径规划算法到决定最佳路径（从安全，便利，环保的角度）最后到协调多执行器（如，刹车，悬架控制等）协同工作等一系列方面。

其接口涵盖底盘，动力总成，驾驶辅助、多种通讯方式（FlexRay， LIN，等），并且是AUTOSAR架构。是一个模块化分级式处理平台，支持中央域模式的车辆拓扑结构。主机厂可以针对环境识别或驾驶功能进行模块化选择和部署，扩展软件还可以根据每台车不同的基础设施和计算功能进行优化调配。

此前，另一家知名Tier1伟世通也推出了自己的自动驾驶域控制器——DriveCore™是一款专门针对自动驾驶研发的、安全可靠的域控制器。

该平台的亮点在于灵活、模块化、可定制。DriveCore™可以整合一系列来自不同厂家的软、硬件平台，如摄像头、激光雷达等传感器的数据等，全数字仪表、先进车载显示屏技术、驾驶员监测、抬头显示，以及伟世通先进的软件开发工具，以满足OEM不同的自动驾驶技术研发需求，特别是L3及L3+自动驾驶技术的开发。

DriveCore™与伟世通此前推出的座舱域控制器SmartCore™类似。DriveCore™能够支持来自不同厂商的软、硬件技术，并允许汽车制造商自由选择不同的硬件与软件、算法等，如同“玩乐高”一样，快速开发出自动驾驶解决方案及产品，加快新技术或产品上市速度。

环宇智行CEO李明告诉《高工智能汽车》，域控制器不光解决计算的事，还需要管理整个自动驾驶的系统，因此接口非常多，同时要有很强的交换能力，并且需要保证车辆的运行安全，是整个自动驾驶系统的核心。需要协调好感知，规划，决策，控制整个的过程，实现功能安全的难度很大。

主控算力的方案之争

要做自动驾驶的域控制器，必定绕不开一座大山——提供算力支持的芯片级解决方案商。

恩智浦BlueBox是一款开发平台，能够为开发自动驾驶汽车的工程师提供必要的性能、功能安全和汽车可靠性。运行在其上的是Automated Drive Kit软件平台。作为BLBX2-xx系列的新成员，该器件集成了S32V234汽车视觉和传感器融合处理器、S2084A嵌入式计算处理器和S32R27雷达微控制器。

其配置有高性能计算能力，带有16 GB DDR4和256 GB SSD，ASIL-B计算, 汽车接口，带有视觉加速功能，ASIL-D子系统，带有专用接口，汽车I/O，有多个接口，以太网100M/1G/10Gbps, SFP+, 8 x 100BASE-T1, CAN-FD, FlexRay™, 8 x摄像头。

瑞萨于2017年推出了Autonomy平台，服务于ADAS和自动驾驶。与其相对应的是R-Car联盟（R-Car联盟目前已经有230多家合作伙伴与瑞萨电子一起基于R-Car产品来开发不同的应用，每年联盟会定期开会展示合作伙伴基于R-Car产品做出的最新解决方案），R-Car芯片主要来做传感器的采集分析、还有融合做判断。

英飞凌AURIX™ 微控制器家族系列旨在满足最高的安全标准，可为安全关键型的自动驾驶应用提供强大的性能。AURIX™ 可作为安全中心，支持战略性决策并与汽车内的执行器系统进行通信。

系统实现多个环境传感器（如，雷达、摄像头、超声波和激光雷达）的传感器数据融合，增强型 ADAS 的 功能，如，十字路口交通辅助和自主避障，需要来自多个传感器和相应传感器融合的数据，由于系统可以做出关键的自主决策，英飞凌高性能 AURIX™ 微控制器能够保障汽车和数据安全，AURIX™ 与 TLF35584 安全电源和专用处理器结合，可支持全新和增强的 ADAS 功能。

高通也发布了专门针对智能汽车的骁龙820A处理器，“A”字母则代表了“Automotive”的意思，14nm FinFET工艺，64位Kryo四核CPU和Adreno 530 GPU，并且支持600Mbps的高速LTE移动上网速率。可以支持接入更多数据，比如摄像头数据、传感器数据等，可以提供随时响应诸如3D导航、人脸识别、语音识别、娱乐系统、ADAS、环视泊车辅助等功能。

软件上Qualcomm与松下共同合作发布了基于骁龙820A的车载信息娱乐系统，运行最新的Android for Car，是Google专门为汽车打造的一个OS，Google和Qualcomm有许多深度的定制，是把骁龙820A上作为一个标准的平台在上面进行实现的。

820A支持车载嵌入式软件平台QNX，以及苹果和谷歌连接智能手机和汽车平台的桥接工具CarPlay和Android Auto，车厂可以通过远程向车主发送最新固件。

业内人士表示，相对而言，TI、Freescale比较开放，不仅会提供一些功能接口，同时也会开放部分代码，教会使用者学习应用。这样的做法，比较受Tier1的欢迎。

而ST、英飞凌、瑞萨等公司，则更多的时候做的只是一些交钥匙工程，上层应用开发商自由度低，扩展和替代性较差。OEM在选择方案时，会优先考率成本、规模体量、灵活性等因素。对于Tier1而言，可选择性还较多，但对于小的初创公司，迫于巨额的授权费等因素，选择性往往较少。

中国厂商加入赛道

文首提到的上汽与TTTech的合作，目标也是直指智能驾驶中央决策控制器(iECU)。当然除了上汽，国内其它的厂商也不甘落后。

面向L3、L4级别的高级别自动驾驶技术，东软睿驰推出了自动驾驶中央域控制器，完全可以满足当前对于自动驾驶的需求。

在硬件方面，该控制器的安全性极高，可以支持多路高清摄像头、多路激光雷达、毫米波雷达、超神波雷达的同时接入。在软件方面，该控制器定制性强，便于后期车企个性化定制。该控制器提供开发的开发结构，不仅提供基础软件，还完整呈现了环境感知、传感器融合、决策控制套件，并提供传感器接口、支持主机厂等第三方嵌入其自己的应用，可实现典型场景下的自动驾驶。

东软睿驰的是基于NXP最新自动驾驶芯片S32V打造的自动驾驶中央域控制器。该控制器能够集成多路激光雷达，毫米波雷达和8路高清摄像头，支持前方160m车辆检测，100米行人、摩托车、自行车检测及车道线检测，移动障碍物检测，能够识别美国、欧洲、日本、中国等多个国家和地区的限速标识。具体可参考当时东软睿驰团队在拉斯维加斯当地的测试效果：

新悦智行也曾发布过一款基于nVidia的GPU设计开发自主的低成本WiseADCU，对标nVdia Drive PX2而设计，集成12路GSML视频输入接口、12路CAN-FD通信接口、2路AVB车载以太网通信接口，2+2路USB 2.0/3.0，搭载2颗Tegra Parker SoC、2颗Pascal GPU、2颗Cortex-R5 MCU。

除了与整车接口外，还可以实现与HD摄像头、激光雷达、毫米波雷达、RTK/IMU定位系统、LTE通信模块的无缝对接。该ADCU完成后将面向中国客户进行销售，同时提供本地化的工程应用支持服务。

武汉环宇智行也在今年推了名为TITAN-III自动驾驶车辆控制器，它是基于英伟达公司的Jetson TX2设计，运行UBUNTU操作系统。支持FPDLINKIII接口摄像头接入，支持USB、CAN、RS485/232、Ethernet、IO等多种硬件接口接入，支持SATA硬盘存储，内置4G通信模块、高精度定位模块、V2X模块。

计算性能和端口配置能基本满足现阶段车辆自动驾驶的传感器接入、感知融合、规划决策等功能需要。具有体积小，功耗低，易布署等特点。

李明表示，TITAN-III内部集成了L4自动驾驶所需要的所有计算、交换、存储和定位芯片，保证不需要外接任何其他设备，只需要连接相机，激光雷达、毫米波雷达就可以实现完整的L4级别自动驾驶。同时接口都符合车规要求、支持26262功能安全标准，在国内尚属首次推出。

TITAN-III支持同时接入12路摄像头，六路激光雷达，和5个毫米波雷达这样的计算量，整机功耗在60W左右。之前用工控机的方案。最少需要三到四个i7级别的工控机才能满足实时计算的需要。而且之间需要用千兆交换机来交换，整体会把车辆的后备箱全部装满，计算功耗会在1500瓦以上。

TITAN-III软件分为教育版，OEM版，和运营版。分别对应一般研发用户（爱好者，免费提供），车厂需求(车厂和互联网造车企业，算法速度和性能进行优化，需要收取一年的软件服务费)，和运营单位(滴滴和巴士公司，增加云端和调度管理部分。提供定制开发。)

三个不同层次的要求，可以大大加快各个单位L4级别自动驾驶的部署进度，从工控机的功能样机阶段直接进入设备研发和小批量测试这个阶段。

公司的下一代产品准备使用赛灵思的新一代FPGA做的控制器版本，在计算能力相同的情况下，功耗只有英伟达的一半。目前支持到L4级别自动驾驶的芯片，英伟达的优势大些，计算能力强，配套开发软件丰富。

另外包括一些初创公司，也在纷纷布局自动驾驶域控制器，比如苏州知行汽车科技，也在研发自动驾驶不同等级的域控制器，方案包括Mobileye、NVIDIA等等。

知行科技CEO宋阳表示，其自动驾驶域控制器更注重的是灵活可用，满足B端客户需求，因此在具体的实现方案上，会有多种选择。域控制器在业内已经形成共识，无论主机厂还是Tier1，都在发力。在下一代的车型中，或多或少都会加入一部分域控制器的概念。