“自動駕駛”技術(shù)建立在特定的駕駛員輔助功能之上，例如自適應(yīng)巡航控制或防撞、臨時(shí)監(jiān)督自動駕駛儀，以及完全自動駕駛車輛，能夠在完全沒有人為干預(yù)的情況下從頭到尾完成旅程。

美國汽車工程師協(xié)會 （SAE） 定義的五個(gè)自動駕駛級別（圖 1）有助于將機(jī)器參與駕駛車輛的程度日益提高，更重要的是，也許是未來。

圖 1.美國 SAE 定義的 SAE 汽車自主級別。

通過這些不同的級別，顯然需要越來越準(zhǔn)確的態(tài)勢感知。物體識別、空間感知和定位等任務(wù)是人類的核心技能，由于摩爾定律在芯片處理能力與成本和功耗之間的關(guān)系，現(xiàn)在才開始克服在機(jī)器中復(fù)制這些任務(wù)的挑戰(zhàn)。

然而，得益于這一進(jìn)步，最高水平的全自動駕駛汽車觸手可及。事實(shí)上，一些備受矚目的自動駕駛汽車項(xiàng)目已經(jīng)完成了超過 100 萬英里的全自動駕駛，僅記錄了少數(shù)事故。

基于改善道路安全的理由，自動駕駛汽車有充分的理由。由于超過 80% 的道路交通事故是由人為錯(cuò)誤造成的，因此取消人為決策可能會降低事故率。挑戰(zhàn)在于消除人為錯(cuò)誤，而不會引入不可接受的機(jī)器錯(cuò)誤水平。在這個(gè)最神圣的人類活動中，對機(jī)器錯(cuò)誤的容忍度將是極低的。

必須在確保設(shè)計(jì)及其所有元素安全的框架內(nèi)開發(fā)更高 SAE 級別的自動駕駛系統(tǒng)。汽車安全標(biāo)準(zhǔn) ISO 26262 通過定義一組汽車安全完整性等級 （ASIL） 和相關(guān)的允許故障率，提供了任何自主系統(tǒng)開發(fā)必須遵守的框架。此外，未來車輛上的自動駕駛系統(tǒng)也將受到從熱帶高溫到北極寒冷等一系列惡劣環(huán)境的影響，包括發(fā)動機(jī)高溫、熱循環(huán)、高振動、沖擊、濕度、灰塵等，挑戰(zhàn)可操作性和可靠性。因此，除了極其強(qiáng)大、快速和節(jié)能之外，

多種傳感方式——系統(tǒng)的眼睛、耳朵等

就像人類駕駛員依靠視覺信息以及聲音、身體上的力甚至嗅覺來在各種環(huán)境中控制車輛并預(yù)測事件一樣，自主系統(tǒng)依靠多種傳感方式來提供原始數(shù)據(jù)用于決策。該機(jī)器比人類有一個(gè)優(yōu)勢，因?yàn)樗梢蕴峁└嗟母泄賮碓鰪?qiáng)在視覺光譜中工作的相機(jī)和類似于人類平衡、運(yùn)動和定位感覺的慣性傳感器。這些包括雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波、紅外線、GPS 以及無線 V2X 數(shù)據(jù)，可以提供對看不見的危險(xiǎn)的意識。

在所有這些傳感模式（系統(tǒng)的眼睛、耳朵等）的連接處，是一個(gè)中央處理模塊 （CPM），它必須根據(jù)來自各個(gè)通道的所有數(shù)據(jù)流連續(xù)做出實(shí)時(shí)決策。正是這個(gè)模塊的能力定義了系統(tǒng)能力的限制，就可以安全執(zhí)行的自動駕駛模式而言。

處理系統(tǒng)架構(gòu)

圖 2 說明了 CPM 將原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為安全且適當(dāng)?shù)淖詣玉{駛決策所需的功能。

圖 2. 自動駕駛和全自動駕駛汽車的集中處理模塊架構(gòu)。

在顯示的功能中，數(shù)據(jù)聚合、預(yù)處理和分發(fā) （DAPD） 塊與不同的傳感器模式接口，以在處理單元和處理單元內(nèi)的加速器之間執(zhí)行基本處理、路由和信息交換。

高性能串行處理根據(jù)其輸入執(zhí)行數(shù)據(jù)提取、傳感器融合和高級決策。在某些應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在高性能串行處理中實(shí)現(xiàn)。

安全處理根據(jù) DAPD 設(shè)備中的預(yù)處理提供的檢測環(huán)境以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速和高性能串行處理元件的結(jié)果執(zhí)行實(shí)時(shí)處理和車輛控制。

創(chuàng)建 CPM 給設(shè)計(jì)人員帶來了幾個(gè)接口、可擴(kuò)展性、合規(guī)性和性能挑戰(zhàn)。當(dāng)然，嚴(yán)格的 SWaP-C 限制（尺寸、重量和功率 - 成本）總是伴隨著汽車領(lǐng)域。此外，隨著更高級別的自動駕駛系統(tǒng)通過認(rèn)真的原型設(shè)計(jì)和早期部署，可預(yù)期適用的標(biāo)準(zhǔn)、最佳實(shí)踐和機(jī)器學(xué)習(xí)算法將迅速發(fā)展。

為了克服這些挑戰(zhàn)，我們可以設(shè)想一個(gè)集成的可編程解決方案，它不僅可以處理 DAPD 的接口、預(yù)處理和路由功能，而且還可以在同一設(shè)備中集成某些安全處理功能和潛在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)功能。硅或作為獨(dú)立的硬件加速器設(shè)備。這一機(jī)會正在推動新型汽車級可編程多處理器片上系統(tǒng) （MPSoC） IC 的出現(xiàn)，該 IC 不僅利用摩爾技術(shù)將多個(gè)應(yīng)用處理器內(nèi)核和實(shí)時(shí)處理器內(nèi)核與高度并行化的可編程邏輯集成在一起， 和高帶寬行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)接口，都在同一個(gè)芯片上。

借助兩個(gè)鎖步內(nèi)核，實(shí)時(shí)處理單元 （RPU） 能夠處理高達(dá) ASIL-C 的安全關(guān)鍵功能。為了提供必要的功能安全，這樣的 RPU 還需要能夠減少、檢測和緩解單個(gè)隨機(jī)故障，包括硬件和單事件引發(fā)的故障。

安全處理器需要直接與車輛控制進(jìn)行交互，例如轉(zhuǎn)向、加速和制動。顯然，在這個(gè)子系統(tǒng)中避免處理錯(cuò)誤是至關(guān)重要的。除了內(nèi)核的鎖步功能外，其他重要的緩解措施包括支持緩存和內(nèi)存上的糾錯(cuò)碼 （ECC），以確保實(shí)現(xiàn)自動駕駛車輛控制所需的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的完整性。開機(jī)期間的內(nèi)置自檢 （BIST） 對于確保底層硬件在運(yùn)行前沒有故障以及在發(fā)現(xiàn)有缺陷時(shí)在設(shè)備內(nèi)功能隔離內(nèi)存和外圍設(shè)備的能力也很重要。

就與整個(gè)車輛的傳感器模式的接口而言，典型的高速接口將包括 MIPI、JESD204B、LVDS 和千兆以太網(wǎng) （GigE），用于相機(jī)、雷達(dá)和激光雷達(dá)等高帶寬接口。MPSoC IC 通常包含靈活的 I/O，可配置為直接與 MIPI、LVDS 和千兆位串行鏈路連接，從而使更高級別的協(xié)議在可編程邏輯架構(gòu)中實(shí)現(xiàn)，通常使用 IP 內(nèi)核。CAN、SPI、I2C 和 UART 等接口已經(jīng)在汽車應(yīng)用領(lǐng)域建立起來，并作為設(shè)備處理系統(tǒng)中的即用型功能提供。

在 MPSoC 器件的可編程邏輯結(jié)構(gòu)中實(shí)施適用協(xié)議還可以輕松整合標(biāo)準(zhǔn)的任何修訂或更新，同時(shí)為解決方案中支持的特定傳感器接口的數(shù)量提供靈活性。

機(jī)器學(xué)習(xí)駕駛

人類每次駕駛都會獲得知識和經(jīng)驗(yàn)，我們訓(xùn)練的自動駕駛機(jī)器也將如此，以駕駛未來幾代車輛。機(jī)器學(xué)習(xí)將在自動駕駛中發(fā)揮重要作用，以幫助在與以前遇到的任何情況相似（盡管很少，如果有的話）相同的情況下做出決策。

圖像識別是目前機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛中最重要的用途之一，可幫助車輛識別重要物體，如其他車輛、行人、易受傷害的道路使用者（如騎自行車的人）、路口、十字路口、路標(biāo)、障礙物等物體在路上，和其他危險(xiǎn)。在車輛行駛時(shí)，獲得這些分析的結(jié)果是時(shí)間緊迫的，并將推動對低功耗嵌入式實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的需求。

幀/秒/瓦是嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵品質(zhì)因數(shù)。輕量級的板載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使用 C、C++ 和 OpenCL 等高級語言在 FPGA 中實(shí)現(xiàn)，從而可以將功能從處理器系統(tǒng)無縫轉(zhuǎn)移到可編程邏輯。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建者已經(jīng)發(fā)現(xiàn)可編程邏輯中 FPGA 處理的高度并行特性，再加上沒有外部內(nèi)存瓶頸，與圖形處理器單元 （GPU） 等替代架構(gòu)相比，具有更高的確定性和響應(yīng)能力。

增加幀/秒/瓦的其他工作表明，與卷積 CNN 等更傳統(tǒng)的模型相比，像脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （SNN） 這樣的下一代模型可以提高吞吐量并降低功耗。多個(gè) SNN 內(nèi)核已在 FPGA 中成功實(shí)例化，以處理大量視頻通道、每秒高幀數(shù)和僅幾瓦的低功耗。

結(jié)論

完全自動駕駛汽車的路線圖已經(jīng)成熟，并且已經(jīng)經(jīng)歷了從基本駕駛輔助系統(tǒng)開始的多個(gè)自動駕駛級別。顯然，安全性至關(guān)重要，但可行的計(jì)算平臺還必須應(yīng)對極端的 SWaP-C 挑戰(zhàn)。多處理器片上系統(tǒng) IC 中的高度并行和可重新編程處理可以滿足下一代自動駕駛和完全自動駕駛系統(tǒng)的需求。這些設(shè)備還集成了合適的安全處理器，能夠滿足 ISO 26262 等行業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)，能夠滿足最高級別自動駕駛的關(guān)鍵系統(tǒng)要求。

審核編輯：郭婷