汽车域控制器是伴随着整车电子电器架构的演变产生的。ECU 增多——数量多的ECU错综交错，不仅带来了十分复杂的线束设计，而且逻辑控制也十分混杂，针对这样的一个问题开始使用域的架构：1、能够将传感与处理分开，传感器与ECU不再是一对一的关系。管理起来非常容易。2. 另外能适当的集成化，减少ECU的数量。3. 平台的可扩展性也会更好。

  汽车域控制器是一种新型的汽车电子控制器，将汽车电子各部分功能划分成几个领域，如动力传动域、车身电子域、辅助驾驶域等等，然后利用解决能力强大的多核CPU/GPU芯片相对集中的控制域内原本归属各个ECU的大部分功能，解决整车车载电子日渐增长的发展需要。域控制器能够使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，常常要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等

  以博世经典的五域分类拆分整车为动力域（安全）、底盘域（车辆运动）、座舱域/智能信息域（娱乐信息）、无人驾驶域（辅助驾驶）和车身域（车身电子），这五大域控制模块较为完备的集成了L3及以上级别无人驾驶车辆的所有控制功能。

  目前汽车厂商的电子电气架构升级都仍处于域集中式架构阶段，以蔚来 ET7为例，集中式电子电气架构分为辅助驾驶域、底盘域、动力域、座舱域和车身域（也有划分增加了信息娱乐域）。少数领先的车厂已发展到了跨域融合阶段，比如大众的MEB 平台采用三大控制器来对全车来控制与功能实现。

  动力域控制器是一种智能化的动力总成管理单元，借助CAN/FLEXRAY 实现变速器管理、引擎管理、电池监控、交流发电机调节。其优点是为多种动力系统单元（内燃机、电动机发电机、电池、变速箱）计算和分配扭矩、通过预判驾驶策略实现 CO2 减排、通信网关等，大多数都用在动力总成的优化与控制，同时兼具电气智能故障诊断、智能节电、总线通信等功能。

  在动力域相关的功能模块中，最重要的包含动力域控制器、整车控制管理系统VCU、电池管理系统BMS、VBU等。

  底盘域是与汽车行驶相关，由传动系统、行驶系统、转向系统和制动系统共同构成。传动系统负责把发动机的动力传给驱动轮，可大致分为机械式、液力式和电力式等，其中机械式传动系统主要由离合器、变速器、万向传动装置和驱动桥组成、液力式传动系统主要由液力变矩器、自动变速器、万向传动装置和驱动桥组成；行驶系统把汽车每个部分连成一个整体并对全车起支承作用,如车架、悬架、车轮、车桥都是它的零件；转向系统保证汽车能按驾驶员的意愿进行直线或转向行驶；制动系统迫使路面在汽车车轮上施加一定的与汽车行驶方向相反的外力，对汽车进行某些特定的程度的强制制动，其功用是减速停车、驻车制动。

  座舱域控制器主要控制车辆的智能座 舱中的各种电子信息系统功能，这些功能包括中控系统、车载信息娱乐系统、抬头 显示、座椅系统、仪表系统、后视镜系统、驾驶行为监测系统、导航系统等。

  智能座舱域包括HUD、仪表盘（Cockpit）和车载娱乐信息系统（In-Vehicle Infotainment，简称IVI）三个最主要的组成部分。

  HUD是很实用的功能，将ADAS和部分导航功能投射到挡风玻璃上，诸如ACC、行人识别、LDW、路线提示、路口转弯提示、变道提示、剩余电量、可行驶里程等。HUD将很快会演变为AR HUD，在L3和L4时代成为标配。

  进入L3时代，驾驶员状态监测（Driver Status Monitor，DMS）将成为必备的功能，包括：面部识别、眼球追踪、眨眼次数跟踪等将引入机器视觉和深度学习算法。而L4时代则必备V2X（Vehicle to everything）。

  智能驾驶辅助系统的构成最重要的包含感知层、决策层和执行层三大核心部分。感知层主要传感器包括车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、智能照明系统等，车辆自身运动信息主要是通过车身上的速度传感器、角度传感器、惯性导航系统等部件获取。而通过座舱域控制器，能轻松实现“独立感知”和“交互方式升级”。

  无人驾驶域控制器负责实现和控制汽车的无人驾驶功能，其需要具备对于图像信息的接 收能力、对于图像信息的处理和判断能力、对于数据的处理和计算能力、导航与路 线规划能力、对于实时情况的快速判断和决策能力，需要处理感知、决策、控制三 个层面的算法，对于域控制器的软硬件要求都最高。

  无人驾驶与高级辅助系统密不可分。ADAS域控制器，即承担了无人驾驶所需要的数据处理运算力，包括但不限于毫米波雷达、摄像头、激光雷达、GPS、惯导等设备的数据处理，也承担了自动驾驶下，底层核心数据、联网数据的安全。作为一个中枢，自动驾驶域控制器承上启下，很好的服务了汽车的智能化。

  车身域控制器，BCM(Body Control Module)/BDU (Body Domain Unit)，是最重要的车身部件之一，平时大家开车最常见的解锁汽车，灯光控制，雨刮控制灯都是它负责。

  一个功能强大的车身控制模块能够明显提高汽车的舒适性和便捷性，让驾驶员操作更流畅，因此BCM也衍生出不同功能，不同类别

  SoC设计与应用技术领导厂商 Socionext Inc.（以下“公司”）宣布推出一套全新毫米波雷达传感器“SC1230系列”产品，该系列新产品能为各类智能家居和IoT设备提供如检测人的位置和动作等高灵敏度、低功耗的传感技术。产品现已提供样品，并预计将于2020 年第1季度实现量产上市。 图：SC1230系列外观 过去开发毫米波雷达传感器时，往往需要在高频无线通信技术方面拥有很强的专业相关知识，此外还因传感器耗电量大，外观尺寸大等原因难以将其应用至家用电器设备中。 Socionext开发的SC1230系列新产品无需通过影像拍摄或声音采集便能灵敏地检测出人的位置和动作。该产品有望为开发基于“人类行为”的新服务和功能设计提供

  传感器产品 低功耗高灵敏 /

  在智能互联的未来，汽车不再只是一个交通工具。随着搭载华为HI（Huawei inside）解决方案的极狐阿尔法S正式对外发布与预售的形式，标志着无人驾驶的比拼从技术到小时偶模式都将迎来更新。 搭载华为HI解决方案的智能汽车正式对外发布 4月17日极狐阿尔法S正式对外发布，搭载华为HI（Huawei inside）解决方案，包括计算与通讯架构，智能座舱、智能驾驶、智能网联、智能电动、智能车云服务，以及激光雷达、AR HUD在内的30个以上智能化部件。 首款车型阿尔法S华为HI版搭载3颗96线个超声波雷达，同时搭载算力可达352Tops的华为芯片。 4月19日的车展上，赛力斯华为

  激光雷达与无人驾驶的供需关系日渐明朗。   根据法国市场调查与研究机构Yole Developpement的预测，全球激光雷达市场应用规模将在2023年达到63亿美元，而其中，包括ADAS及无人驾驶在内的市场规模将达到52亿，成为激光雷达的核心目标市场。   在自动驾驶场景里，激光雷达提供商面向的主要是宝马、戴姆勒等整车厂，德尔福、大陆等Tier-1，众多的自动驾驶公司，百度、京东、Uber等互联网科技公司以及其他产业链下游厂商的产品需求，而这些潜在客户的共性需求决定了激光雷达行业未来几年内将呈现出来的五个趋势：   一、车规适应成基本条件   普华永道在2017年底时曾预测到2030年，L3以上级别无人驾驶汽车将达到8000万辆规模。

  自动驾驶肯定是我们对汽车的终极希望，这个功能目前我们只可以停留在科幻电影中，或者新闻上偶尔可见的测试汇报。而无人驾驶涉及到的一个核心部件激光雷达，传统激光雷达普及的最大难度之一就是高昂的售价。 以谷歌为例，谷歌无人驾驶汽车的定位导航技术，基于64级激光技术(光探测及测距)，能够收集超过100万个数据点的信息，提供关键位置及导航功能。这款性能优良的产品缺点在于过于昂贵，成本就高达85000美元(约合人民币52万元)，显然不是普通人能享有的高端产品。 不过在今年CES展会上，福特展台的一家科技公司Velodyne给激光雷达的普及带来了希望。Velodyne公司发布的小型激光雷达系统，成本仅为7999美元(约合人民

  1、无人驾驶分级 不同组织对无人驾驶的分级标准各有不同：美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）把无人驾驶分为五个级别，而国际自动机械工程师学会（SAE）的标准分为L0~L5共六个级别，两者的L0、L1、L2的分类都是相同的，不同之处在于NHTSA的L4被 SAE 细分为L4和L5。国内采用SAE标准较多。 L0：完全人类驾驶。 L1：辅助驾驶，增加了预警提示类的ADAS功能，包括车道偏离预警（LDW），前撞预警（FCW），盲点检测（BSD）等。 L2：部分无人驾驶，具备了干预辅助类的ADAS功能，包括自适应巡航（ACC），紧急自动刹车（AEB），车道保持辅助（LKA）等。 L3：有条件无人驾驶，具备了综合干预辅助

  近日，特斯拉官方博客宣布，Autopilot 正在过渡到基于摄像头的 Tesla Vision 系统。 从 2021 年 5 月起，北美制造的 Model 3 和 Model Y 将不再配备毫米波雷达，这些车型将通过特斯拉的摄像头视觉和深度神经网络来支撑 Autopilot、FSD 完全自动驾驶和某些主动安全功能。 单价约 300 人民币的前向雷达，超 45 万辆/年（2020 年数据）的销量规模，对于特斯拉的毫米波雷达供应商、顶级 Tier 1 供应商大陆集团而言，中途丢掉一年过亿的订单实在不是个令人愉悦的消息。 去掉毫米波雷达 尽管特斯拉明确说明，计算机视觉和深度神经网络处理将实现主动安全/ Autopi

  完全自主的明天的承诺似乎不再是白日梦。今天，围绕自治的问题集中在基础技术和使自治成为现实所需的进步上。光探测和测距 （LIDAR） 已成为支持向自主应用转变的讨论最多的技术之一，但任旧存在许多问题。范围大于 100 m 和 0.1° 角分辨率的激光雷达系统继续主导无人驾驶技术的头条新闻。 但是，并非所有自治应用程序都需要这种级别的性能。代客泊车辅助和街道清扫等应用就是两个这样的例子。有许多深度传感技术上的支持这些应用，例如无线电探测和测距（雷达）、立体视觉、超声波探测和测距以及激光雷达。然而，这些传感器中的每一个都在性能、外观尺寸和成本之间进行了独特的权衡。超声波设备是最实惠的，但在范围、分辨率和可靠性方面受到限制。雷达的范围和可

  无人驾驶 的研究起步于20世纪70年代，其研发初衷是辅助或替代人类驾驶、构建更为安全的城市交通系统、降低交通事故的发生率，这在某种程度上预示着，安全与稳定将是 无人驾驶 最基本也是最重要的评价指标。 因此 无人驾驶 汽车对外界环境的感知能力受到格外关注。 激光雷达 作为无人驾驶汽车的核心传感器件，其作用等同于视觉之于人体，但不同之处在于视场角的大小和可分辨的距离及精度等指标。现阶段，无人驾驶场景下所用的多为机械式 激光雷达 ，但是由于该技术方案本身就具有的一些特性，使得机械式 激光雷达 的应用已趋瓶颈，大范围应用至无人驾驶汽车领域已不太现实。 MEMS被看好，车规级激光雷达技术方案日渐明朗 机械旋转式激光雷达通过36

  环境感知 (甄先通)

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  近年来，随着电动汽车充放电技术的持续不断的发展，特别是以迪龙新能源为代表的企业在车载充放电技术上不断研发创新，电动汽车双向车载充放电越来 ...

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  将软件刷写到硬件里，直接交付硬件。这是汽车电子软件行业一直以来更普遍的黑盒交付模式。同时，ECU开发流程主线基本都是围绕交样进行的。 ...

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