雷锋网按:本文作者朱玉龙,汽车行业从业工程师,主做汽车电子。
简单来说,现在是德国车企,拉着美国&全球的科技企业来一起打造一个数字化的计算平台,配合德国的底盘电子和ee总线来革新和进化。
最近宝马、英特尔和mobileye开了个小会,组团征战自动驾驶战争。我们也应该正视这一场未来100年汽车行业的战争。
三方将基于宝马 i vision future interaction 概念车合作开发自动驾驶汽车
量产版将在 2021 年推出
三方打造出一个更好的自驾平台,也是一个拉人入伙的联盟
我们简单的来考虑,特别是拿audi来pk一下bmw
1)adas领域
其实我们认真的比一下,两家的adas在l0~l1上其实体验差距不大。
传感器配置找bosch、conti和kostal等
77g radar除了价格都会趋同(可以选一样的)
me 摄像头模组的都一样
2)自动驾驶领域
按照他们两家的概念,bmw和audi找传感器的能力是一样的
ibeo的lidar两家都会给
我们考虑下什么不一样?什么是值得去拉拢的?
bmw的这个组团
1)bmw牵头协调车
1.1 搞定radar&lidar&camera 应该有的传感器
1.2 搞定执行机构
1.3 添置v2x&telematics
2)intel提供计算平台
2014年5月,英特尔向该zmp出资1亿刀,zmp的“izac(intel zmp autonomous computer)”,配备有实时linux的箱形装置。处理器配备的是英特尔的“core i7”。将连接了lidar、摄像头、毫米波雷达及gps等传感器的izac与车辆的can总线连接,在linux上运行自动驾驶应用软件。
3)me 提供环视图像的深度学习
这里其实还是amnon shashu里面一个观点我比较赞同:支撑自动驾驶的三大支柱
1. 环境感知技术(sensing):这块me公司提供视觉提取技术,而bmw则建立完备的冗余体系。
传感器组合感知道路环境得到环境数据,通过计算单元,建立环境模型
2. 驾驶策略(driving policy):
自动驾驶系统需要学习如何遵守交通规则=>训练(dnn)和规定(rule based)
何时该走
何时该停,等等,均需要
系统需要将这些整理成系统遵守的规则
3. 地图绘制(mapping)
自动驾驶系统需要建立非常精确的地图,方便应对路况
同时确定自己在哪里
这里bmw建立的冗余体系
感知冗余:传感器融合
地图&定位冗余=>路径
高精度地图&rem冗余
gps imu定位冗余
对比下audi,这个格局往前走了一个身位。
辅助:altera’s cyclone v soc fpgas:处理逻辑
冗余
32位tricore fail safe用的
核心处理部分
nvidia tegra k1处理器:进行大量运算
外围
camera=》mobileye eyeq3 :处理前面的摄像头,这里是配角。
超声
77g雷达
24g雷达
超声
某种意义上,决定成败的还是对视觉系统的充分利用,这决定了整个系统的成本和效率
两家对比,相信audi也需要拉更多的帮手一起来战斗。简单来说,现在是德国车企,拉着美国&全球的科技企业来一起打造一个数字化的计算平台,配合德国的底盘电子和ee总线来革新和进化。
1)tesla的事故,更多的是前进道路上的一些波澜,后面大的联盟战争开启了,自动驾驶完全不是一家公司的事,现在是召集盟友期
2)这比的是投入,比的是号召力,比的也是长期的战斗力
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