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探討ECU以及車載網絡的現況

ml8z_IV_Technol ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-07-31 09:25 ? 次閱讀
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汽車產業(yè)正從過往仰賴機械元件運作,如火如荼的轉向智慧連線的目標前進,進而達成自動駕駛最終目標。欲實現自動駕駛,車載網絡及電子控制單元(ECU)勢將有全新發(fā)展,本文主要從半導體技術的觀點,審視當今的ECU,接著再根據車載網絡日后發(fā)展之可能性,說明未來ECU以及日后半導體技術之限制與機會。

起初,汽車主要仰賴機械元件運作,而如今汽車產業(yè)正面臨轉型的過渡期。隨著科技進步,汽車中的部分機械元件逐漸由電子裝置取代(此稱電子化)。目前汽車產業(yè)正朝智慧連線車輛的目標邁進,逐步實現車輛間與車輛和基礎建設間的連線,進而達到全面自動駕駛的最終目標。此目標初衷在于減少車禍事故及死亡率。90%以上的車禍都是人為因素造成,而自動駕駛車輛將在實現汽車產業(yè)的「零事故」愿景中,扮演關鍵角色。

然而,自動駕駛車輛并非一蹴可幾;而是須依照美國汽車工程師學會(SAE)定義的六個等級循序漸進導入。這些等級從無自動駕駛開始,升至有條件式自動駕駛,到最后的全自動駕駛(然而即使達到最高等級的自動駕駛,也需就法律層面加以說明)。

自動駕駛車輛的等級越高,駕駛人在行車期間的作用就越低,例如車速控制與轉向控制,甚至于全面自動操控;此外,隨著自動化等級提高,車輛也將需要更強的處理能力與感測器以及相關的網絡頻寬,如此也將勢必為車載網絡及相關的ECU帶來全新發(fā)展。

本文將探討未來的兩種車載網絡,一種是以網域運算為基礎,另一種則是以中央運算平臺為基礎;此外也將特別說明未來可能出現的ECU。

ECU與車載網絡現況

現代車輛的車載網絡是由許多ECU所組成,中/低階車款所含的ECU約有三十個,高階車款則可能高達一百個。一般的ECU如圖1所示。

圖1 ECU的主要區(qū)塊。

ECU的分區(qū)(Partitioning)也是由半導體技術驅動。微控制器一般包含非揮發(fā)性記憶體(NVM),以便在除錯或功能升級時,可直接于現場更新軟體。(深)次微米CMOS是經濟實惠的技術解決方案,可將微控制器介面訊號傳輸的額定電壓降至5V或3.3V,核心供應甚至可以更低(如1.5V或1.2V)。

基于此原因,微控制器無法直接連接車用電瓶,兩者間必須加裝穩(wěn)壓器。然而,穩(wěn)壓器也必須能夠承受電瓶線路的大幅電壓波動與瞬變電流。此外,電瓶線路也可能出現靜電放電(ESD)和電磁干擾(EMI)。

在圖1中,其他含外部連接的區(qū)塊,如車載網絡(IVN)及感測器與致動器介面區(qū)塊,也需要能夠承受此類瞬變電流。簡而言之,微控制器外圍的所有區(qū)塊構成了一道屏障,保護微控制器免于電壓偏移,并避免可能導致微控制器損壞的情況,而此則須仰賴高電壓技術。

基于這個原因,當今的ECU至少必須配備兩項半導體技術。除此之外,感測器以及若干高功率致動器驅動器,也須要采用更先進的技術。由于圖1僅顯示兩種主要技術,我們尚須評估以單一技術與裝置涵蓋所有功能的可行性。

即使還有最高可以達90V的車用等級NVM等高電壓技術,但與微控制器所使用的深次微米車用技術相較下,這些技術仍落后幾個節(jié)點(特征尺寸)。

然而,數位內容與SRMM和NVM記憶體不具價格優(yōu)勢,尤其是NVM,與多芯片實作相較下,此類單芯片或系統(tǒng)單芯片(SoC)的解決方案價格顯得過高。

因此,SoC在當今ECU中尚未廣泛應用,而是主要用于以LIN為基礎的從屬節(jié)點,因為在此類節(jié)點中,NVM的需求偏低,也不需要強大處理能力。

一般認知的可行做法,就是在所謂的系統(tǒng)基礎芯片(SBC)中,結合穩(wěn)壓器與IVN,或者甚至結合穩(wěn)壓器、IVN和感測器介面,或定義為特殊應用標準產品(ASSP)的致動器驅動器。

上述類型產品的目的在于降低系統(tǒng)成本,而且由于整合式功能也須要使用高電壓技術,因此在技術上完全可行。

車載網絡應用多ECU各司其職

在當今的車載網絡中,ECU通常僅支援一種應用,如引擎控制、車窗升降機或電動輔助轉向系統(tǒng);例外的情況非常之少,如結合煞車與安全氣囊ECU。因此,最重要的是了解每一個專用ECU都要自行處理感測器資料和演算法。

以當今的煞車ECU為例,維持車輛穩(wěn)定性和防止輪胎鎖死所使用的演算法,都是由煞車ECU自行運行,就當今的汽車架構而言,幾乎無一例外,這點將于本文其他部分進一步探討。

以網域為基礎之車載網絡

圖2說明了以多個網域為基礎的車載網絡。車用等級以太網絡實體層(PHY)技術與交換器是此架構的要素。如圖2所示,以太網絡科技是作為通訊骨干之用,由此可知網絡包含數個網域控制器。

圖2 以網域為基礎的網絡。

其中一個就是實現(半)自動駕駛車輛關鍵的先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)網域控制器。汽車電子元件供應商針對此控制器,推出BlueBox開發(fā)平臺,可處理來自攝影機和雷達或光達(LiDAR)的多個感測器資料串流,支援感測器融合對于自動駕駛車輛而言,是非常關鍵的重要功能。

BlueBox總計具備90,000 DMIPS(Dhrystone每秒百萬條指令)的運算能力,處理器的總耗電量則不到40瓦。

圖2架構得變更個別ECU,可以在網域控制器上,執(zhí)行感測器資料處理及/或執(zhí)行演算法。由于所需的NVM較少,因此相應的ECU可以使用功能性較低的微控制器。在此一情況之下,感測器是位在ECU內部,因此不需要外部感測器連接,便能夠省去使用高電壓技術的耗電問題。

此外,在雷達感測器ECU中,可透過深次微米CMOS技術實現感測器介面。這也可用于實作微控制器,在結合感測器介面與微控制器的ASSP旁,還有一個實作IVN和穩(wěn)壓器的SBC,用于為ASSP配電。

透過以太網絡供電后,甚至可以省去連接電瓶及相關高電壓技術的需求。如此一來可實現完全采用深次微米技術的SoC解決方案。

運用中央運算平臺提升可擴充性

在極端情況下,還可考慮將多個或所有網域控制器合并至中央運算平臺的做法,這是在2016年德國路德維希堡舉行的汽車會議中,由多家OEM所提出的方案。此一做法的優(yōu)點在于具備各種不同的車輛平臺的可擴充性,并且可透過備用記憶體進行日后更新,但這些功能也可以在其他架構上實現。

散熱絕對是這些平臺的重要考量,因此可能須要使用風扇或水冷裝置,雖然電動車幾乎均已配備水冷裝置,但仍會提高模組成本。在這些模組中,采用最先進深次微米CMOS技術的微控制器是最理想的選擇,但這些技術一般均未符合車用資格。

此外,為了顧及重要的行車安全,模組也必須符合需在開發(fā)過程和裝置架構設計上采取特殊預防措施的ISO 26262標準。最后還須符合「零ppm」的品質等級。在以上所有層面中,比起欲搶攻汽車市場的新半導體供應商,傳統(tǒng)汽車半導體供應商占較大優(yōu)勢。探討過中央運算平臺后,接著將評估這些車載網絡對個別ECU的影響。

在此情況中,處理作業(yè)同樣不是在ECU上執(zhí)行,代表不需要龐大的處理能力,所需的NVM也很小。此外,微控制器越小,就越省電,因此可縮小穩(wěn)壓器的規(guī)格,進而提升成本效益。

因此,所有必要功能性均可在符合成本效益的情況下,透過一個高電壓半導體技術實現(包括車用等級NVM),進而打造出以SoC為基礎的ECU。事實上,與當今的車輛相較下,許多ECU均已可達成此一實作。

SoC將結合微控制器與穩(wěn)壓器、IVN及致動器驅動器和感測器介面,進而降低系統(tǒng)成本。由于模組的功率消耗及實體尺寸均能縮減,因此可進一步降低整體模組成本。另外,相較于傳統(tǒng)架構,現在需要更多頻寬來支援中央網域處理模組的通訊傳輸。

此外,傳送的資料可能攸關行車安全(如剎車或安全氣囊的致動)。因此,當處理程序不是在ECU上執(zhí)行時,便必須考量到感測器與致動器之間可能會產生額外的延遲,進而影響整個控制回路的穩(wěn)定性。如此一來,便需要有(最大)延遲確保機制,這將提高IVN成本,但前述的系統(tǒng)成本降低或許可抵銷提高的成本。

ECU運算移至云端仍須克服多種挑戰(zhàn)

我們已經討論過將運算從ECU轉移到網域控制器或中央運算平臺的做法,但在未來的車輛架構中,也可以將部分運算功能性轉移至云端。在此以由AUDI、BMW和Daimler共同持有的HERE公司為例說明。

這項做法可提供當今導航系統(tǒng)所需的地圖與服務,當然也可滿足未來自動駕駛車輛的導航系統(tǒng)需求。問題在于,是否能將各類車輛所需的各種運算能力,通通轉移至云端?這很快就會導致需要快速反應時間的應用程式出現問題,部分原因出在應用程式與云端通訊往返所造成的延遲時間。此外,此做法也會產生大量難以管理的資料。當然,不論是云端之間的相互連線通訊或者云端儲存,資料安全性都是一大關鍵考量。

總而言之,未來的半自動駕駛和自動駕駛車輛,乃至于概念車(X Vehicle),均須要仰賴比當今車輛更強大的處理能力與感測器。本文說明ECU的現況以及此類ECU所使用的半導體技術。文中也根據未來可能出現的車輛架構(例如以網域為基礎的解決方案以及中央運算平臺),介紹新型的ECU。即便以上兩種解決方案均各有利弊,在中短期內合理預計將會導入以網域為基礎的架構,而就中央運算平臺而言,安全、可靠度以及成本等因素仍有待解決,中央模組的部分尤其如此。

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原文標題:智能駕駛時代,ECU的角色變了

文章出處:【微信號:IV_Technology,微信公眾號:智車科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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