智能驾驶控制装置及车辆 |
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| 申请号 | CN202321877542.8 | 申请日 | 2023-07-17 | 公开(公告)号 | CN220447861U | 公开(公告)日 | 2024-02-06 |
| 申请人 | 浙江吉利控股集团有限公司; 吉利汽车研究院(宁波)有限公司; | 发明人 | 刘凯; 李丹; | ||||
| 摘要 | 本 申请 提供一种智能驾驶控制装置及车辆，该智能驾驶控制装置包括：智能座舱域 控制器 ，多个摄像头，多个 传感器 ，多个毫米波雷达，动 力 控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器；其中，多个摄像头与智能座舱域控制器连接，多个毫米波雷达，动力控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器分别与智能座舱域控制器连接，多个传感器与智能座舱域控制器连接；智能座舱域控制器通过多个摄像头，传感器以及多个毫米波雷达采集到的数据进行辅助驾驶计算，生成控制指令用于控制不同的控制器做出动作。本申请的智能驾驶控制装置可以让原中低端车型无辅助驾驶功能的车辆也具备辅助驾驶相关功能，提高了驾驶的安全性。 | ||||||
| 权利要求 | 1.一种智能驾驶控制装置，其特征在于，包括： |
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| 说明书全文 | 智能驾驶控制装置及车辆技术领域[0001] 本申请涉及智能车辆领域，尤其涉及一种智能驾驶控制装置及车辆。 背景技术[0002] 智能车辆按照整车系统功能将整车域划分为五大域，分别为：动力域，底盘域，智能座舱域，自动驾驶域(辅助驾驶)及车身域，每个域推出了相应的域控制器，最后通过控制器局域网(Controller Area Network，CAN)等方式连接到主干线，从而实现整车信息数据的交互，随着智能车辆的不断发展，越来越多的车辆开始支持辅助驾驶相关功能。 [0005] 本申请提供一种智能驾驶控制装置及车辆，用以解决现有中低端车辆缺少辅助驾驶的功能。 [0007] 其中，所述多个摄像头与所述智能座舱域控制器连接，所述多个毫米波雷达，所述动力控制器，所述车辆控制器以及所述底盘车辆控制器分别与所述智能座舱域控制器连接，所述多个传感器与所述智能座舱域控制器连接。 [0008] 所述智能座舱域控制器通过所述多个摄像头，所述传感器以及所述多个毫米波雷达采集到的数据进行辅助驾驶控制，其中，所述智能座舱域控制器用于实现辅助驾驶功能。 [0009] 在一种可能的实施方式中，所述智能座舱域控制器包括MCU，SOC以及存储器； [0010] 所述存储器与所述SOC连接，所述SOC通过管脚与所述MCU连接； [0011] 所述MCU分别与所述多个毫米波雷达，所述动力控制器，所述车辆控制器以及所述底盘车辆控制器连接； [0012] 所述SOC分别与所述多个摄像头和所述多个传感器连接。 [0013] 在一种可能的实施方式中，所述多个摄像头通过LVDS线与所述SOC连接； [0014] 所述多个传感器通过以太网与所述SOC连接； [0015] 所述多个毫米波雷达，所述动力控制器，所述车辆控制器以及所述底盘车辆控制器分别CAN与所述MCU连接。 [0016] 在一种可能的实施方式中，所述存储器包括随机存储器以及内嵌式存储器。 [0017] 在一种可能的实施方式中，所述SOC具备CPU，GPU，NPU以及ASIL‑B的功能。 [0018] 在一种可能的实施方式中，所述MCU中包括两个相互隔离的处理器。 [0019] 在一种可能的实施方式中，所述多个毫米波雷达用于探测车辆的前、后、左和右每个方向的车辆或者障碍物之间的距离。 [0020] 在一种可能的实施方式中，所述多个摄像头用于对车辆的行驶环境进行视觉识别。 [0021] 在一种可能的实施方式中，所述SOC用于对所述多个传感器采集的数据，所述多个摄像头采集的数据，所述多个毫米波雷达采集的数据以及所述MCU上传的数据进行综合分析进行辅助驾驶计算。 [0022] 第二方面，本申请提供一种车辆，包括：车辆主体以及所述的智能驾驶控制装置。 [0023] 本申请提供的智能驾驶控制装置及车辆，在智能座舱域控制器中集成了辅助驾驶功能，将多颗摄像头采集的图像数据，多个传感器采集的车辆状态信息，以及经MCU传输而来的多颗雷达采集到的雷达数据，在SOC中进行综合分析计算，得出控制指令，再通过MCU将控制指令发送给通过CAN与MCU相连的所述动力控制器，所述车辆控制器以及所述底盘车辆控制器，由不同的控制器采取不同的动作完成辅助驾驶相关功能。一方面将所述动力控制器，所述车辆控制器以及所述底盘车辆控制器可以通过CAN的方式与MCU通信，所述多个摄像头中设有用于实现辅助驾驶功能专用的摄像头，向SOC发送数据。另一方面选择满足算力要求的SOC，MCU，DDR或LPDDR及UFS，通过在MCU中设置两个单独的处理器用于分别执行辅助驾驶功能和智能座舱功能，再利用SOC与MCU强大的算力，进行辅助驾驶计算，生成控制指令用于控制不同的控制器做出动作。实现在不大幅增加成本的情况下，让中低端车型也具备辅助驾驶相关功能，从而实现提高驾驶安全性的效果。附图说明 [0024] 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，并与说明书一起用于解释本申请的原理。 [0025] 图1为本申请实施例提供的智能驾驶控制装置结构示意图； [0026] 图2为本申请实施例提供的SOC功能架构图； [0027] 图3为本申请实施例提供的MCU功能架构图； [0029] 图5为本申请实施例提供的软件模块分层架构图。 [0030] 通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。 具体实施方式[0031] 为使本申请实施例的目的，技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。 [0032] 首先，本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本申请的技术原理，并非旨在限制本申请的保护范围。本领域技术人员可以根据需要对其做出调整，以便适应具体的应用场合。 [0033] 其次，需要说明的是，在本申请的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是有线连接，也可以是无线连接；还可以是两个构件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。 [0034] 在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。 [0035] 下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。 [0036] 现有技术中，辅助驾驶功能是由单独的域控制器实现，由于域控制器成本比较高，所以主要配置在高端车型中。中低端车型缺少一种在不大幅增加成本情况下，也可以配置辅助驾驶功能的方案。 [0037] 先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance System，ADAS)是一种能够提供辅助驾驶功能、提高安全性和舒适性的系统。通过利用传感器、处理器和通信技术等技术手段，能够自动监测、分析和反馈车辆周围的情况，为驾驶者提供辅助驾驶功能，可以减少交通事故、提高驾驶者的安全性、以及驾驶舒适性。ADAS系统可以包括多种功能和技术。例如，ADAS系统提供的功能可以如表1所示： [0038] 表1 [0039] [0040] [0041] 发明人发现，虽然中低端车型没有单独域控制器来实现辅助驾驶功能，但是，中低端车型中配有其他多种域控制器以及摄像头，传感器，毫米波雷达等车载设备，可以用来实现车辆其他功能，例如，通过智能座舱域控制器可以用来调节座椅位置，从而提高乘坐人员的舒适度。因此，发明人发现可以通过将辅助驾驶功能集成在智能座舱域控制器中，构成新的智能座舱域控制器，可以用来为中低端车型配置相关辅助驾驶功能，具体的实现中，可以在车辆行驶过程中，可以利用雷达、摄像头和传感器随时感应车辆的周围环境、收集数据，进行静态、动态物体的识别、侦测与追踪，以完成高精度的路况监测与识别；并且可以利用ADAS系统进行运算和分析，以生成控制命令，从而控制动力控制器、车辆控制器和底盘车辆控制器。 [0042] 图1为本申请实施例提供的智能驾驶控制装置结构示意图。如图1所示，该智能驾驶控制装置可以包括：智能座舱域控制器，多个摄像头，多个传感器，多个毫米波雷达，动力控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器，多个摄像头、多个传感器以及多个毫米波雷达组成智能驾驶控制装置的感知层，相互配合提高识别精度，用以检测，拍摄车辆行驶周围环境；智能座舱域控制器可以组成智能驾驶控制装置的决策层，用于综合感知层发送的数据、图像等信息；动力控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器组成智能驾驶控制装置的执行层，用于执行所属决策层发送的指令。 [0043] 通过在智能座舱域控制器中集成辅助驾驶功能，可以对多个摄像头，多个传感器及多个雷达发送来的图像，距离等数据进行综合分析计算，生成用于控制动力控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器进行动作的指令。通过将辅助驾驶功能集成在智能座舱域控制器的方案，使得中低端车型在不大幅增加成本的情况下，也可以配置辅助驾驶功能，从而提高驾驶的安全性。 [0044] 可选的，还可以在智能座舱域控制器中可以设置一个新的辅助驾驶控制器，该辅助驾驶控制器用于实现辅助驾驶功能。 [0045] 在该方案的具体实现中，感知层可以包括多个摄像头，设置数量可以为3颗，4颗或者5颗以及更多，本方案对摄像头的实际数量不做限制，可以根据具体需求进行选择。以5颗为例，其中，摄像头1可以为前视摄像头，可以设置在前挡风玻璃上，视觉45°左右；另外4颗可以为环视摄像头，摄像头2可以位于在车辆前车标(或附近)，摄像头3可以位于车辆后车标(或附近)，摄像头4和摄像头5可以位于车辆左后视镜及右后视镜处。 [0046] 多个摄像头可以通过低电压差分信号(Low Voltage Differential Signaling，LVDS)线连接解串器(De_Serializer)。该多个摄像头可以对车辆的行驶环境进行视觉识别，采集得到图像数据，并且可以通过LVDS线向解串器发送图像数据。解串器接收到图像数据之后，可以将图像数据通过以太网传输至系统级芯片(System On Chip，SOC)。 [0047] 可选的，图像数据可以包括至少一个摄像头采集到的图像数据。例如，图像数据可以包括5个摄像头采集到的5个图像数据，该5个图像数据可以分别为：摄像头1拍摄到的车辆前方的交通标志图像，假设交通标志图像为限速指示牌，指示前方路段限速80km/h；摄像头2采集到的前方路况图像；摄像头3采集到的后方路况图像；摄像头4采集到的左侧路况图像、以及摄像头5采集到的右侧路况图像。 [0048] 具体的，图像数据可以包括前、后、左和右的路况信息。路况信息可以包括车辆行驶轨迹、行人图像信息、交通标志图像信息、以及交通信号图像信息等。可选地，图像数据还可以包括驾驶员的状态信息、发生事故时的图像信息等。 [0049] LVDS线可以包括印制电路板(Printed Circuit Board，PCB)连接线，也可以包括平衡电缆。LVDS线具有低电压、低功耗、以及利于高速传输等特点，可以用于向解串器发送图像数据。 [0050] 解串器是指一种将接收的串行图像数据转换成并行数据的器件。解串器可以减少所需的传输信道和器件的引脚数目，提升信号的传输速度，从而大大降低通信成本。 [0051] 可选的，感知层可以包括多个传感器(Inertial Measurement Unit，IMU)。传感器的数量可以为3个、4个或者5个以及更多，本方案对传感器的实际数量不做限制，可以根据具体需求进行选择。以4个为例，传感器1可以为电池温度传感器，可以设置在电池盒外底部；传感器2可以为车速传感器，可以设置在变速器输出轴上；传感器3可以为加速度计传感器，可以设置在车辆发动机机盖下方；传感器4可以为角速度计(陀螺仪)传感器，可以设置在车辆左前轮轮毂处。 [0052] 多个IMU可以采集车辆状态信息，并且可以通过以太网向SOC发送该车辆状态信息。 [0053] 可选的，车辆状态信息可以包括至少一个IMU采集到的信息。例如，车辆状态信息可以包括：传感器1采集到的车辆电池温度30℃，传感器2采集到的车辆速度80km/h，传感器2 3采集到的车辆加速度0.3m/s，传感器4采集到的空间坐标系中陀螺转子的垂直轴与物体之间的夹角1°。 [0054] 可选的，车辆状态信息不仅可以包括温度信息、速度信息、加速度信息及夹角信息，还可以包括传感器采集的其他车辆状态信息。例如：车辆运行过程中的电流信号、电压信号、脉冲信号、输入输出信号、电阻变化信号，以及功率、压力、位移、角度、振动、噪声等信号。 [0055] 以太网(EtherNet，Eth)是一种局域网。多个传感器可以分别通过Eth向SOC发送采集到的多个车辆状态信息。 [0056] 可选的，感知层可以包括多个毫米波雷达。多个毫米波雷达可以用于探测车辆与其他车辆或者障碍物之间的距离。毫米波雷达的数量可以为3个，4个或者5个以及更多，本方案对毫米波雷达的实际数量不做限制，可以根据具体需求进行选择。以4个为例，毫米波雷达1可以为车身前方的毫米波雷达，可以设置在车身保险杠内中心靠近前车牌的位置；毫米波雷达2可以为车身左侧的毫米波雷达，可以设置车辆左前门内；毫米波雷达3可以为车身右侧的毫米波雷达，可以设置车辆右前门内；毫米波雷达4可以为车身后方的毫米波雷达，可以设置在后方车牌正中位置的车身内。 [0057] 多个毫米波雷可以通过总线通信向微控制器(Micro Controller Unit，MCU)发送雷达数据，MCU可以通过以太网向SOC发送雷达数据。 [0058] 总线通信可以为CAN总线通信、CAN FD(CAN Flexible Data，CAN FD)总线通信、CAN FR(CAN Flex Ray，CAN FR)总线通信以及其他总线通信。本实施例可选的一种可能的实施方式为CAN总线通信，多个毫米波雷达可以通过CAN总线通信向MCU发送雷达数据。 [0059] 可选的，雷达数据可以包括多个毫米波雷达采集的距离数据。例如，雷达数据可以包括：毫米波雷达1采集到的前方车辆距离50m，毫米波雷达2采集到的后方车辆距离30m，毫米波雷达3采集到的左侧车辆距离2m，毫米波雷达4采集到的右侧车辆距离3m。 [0060] 可选的，雷达数据还可以包括多个毫米波雷达采集的速度数据。例如，雷达数据可以包括：毫米波雷达1采集到的前方车辆速度60km/h，毫米波雷达2采集到的后方车辆速度65km/h，毫米波雷达3采集到的左侧车辆速度70km/h，毫米波雷达4采集到的右侧车辆速度 80km/h。 [0061] 可选的，雷达数据还可以包括多个毫米波雷达采集的方位数据。例如，雷达数据可以包括：毫米波雷达1采集到的前方车辆方位，例如前方车辆中轴线与自己车辆中轴线夹角为10°；毫米波雷达2采集到的后方车辆方位，例如后方车辆中轴线与自己车辆中轴线夹角为20°；毫米波雷达3采集到的左侧车辆方位，例如左侧车辆中轴线与自己车辆中轴线夹角为30°；毫米波雷达4采集到的右侧车辆方位，例如右侧车辆中轴线与自己车辆中轴线夹角为40°。 [0062] 可选的，雷达数据还可以包括多个毫米波雷达采集的高度数据。例如，雷达数据可以包括：毫米波雷达1采集到的前方车辆高度2m，毫米波雷达2采集到的后方车辆高度3m，毫米波雷达3采集到的左侧车辆高度4m，毫米波雷达4采集到的右侧车辆高度5m。 [0063] 雷达数据不仅可以包括距离数据、车辆速度数据、方位数据、高度数据、还可以包括距离变化率、速度变化率等通过毫米波雷达可以采集的数据。 [0064] 存储器与SOC可以通过以太网连接，SOC可以设有至少一个管脚。管脚可以通过串行外设接口(Serial Peripheral Interface，SPI)和以太网与MCU连接，从而实现数据与指令的交互。 [0065] 可选的，可以包括至少2个存储器。该2个存储器可以用于存储SOC经以太网发送的数据。存储器可以包括低功耗双倍数据速率存储器(Low Power Dual Data Rate，LPDDR)或双倍速率同步动态随机存储器(Double Data Rate，DDR)，还可以包括内嵌式存储器(Universal Flash Storage，UFS)。 [0066] SPI是一种同步串行通信协议，可以在MCU及其外设之间提供简单且低成本的接口。 [0067] 执行层可以包括动力控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器。 [0068] 在一种可能实施方式中，MCU可以通过CAN总线通信分别与动力控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器连接。MCU用于发送SOC计算得出的指令。 [0069] 动力控制器可以控制车辆进行启动、行驶、制动，还可以控制车辆的行驶速度、加速度、爬坡力度等行驶参数。 [0071] 底盘车辆控制器可以控制车辆的行驶行为和行驶姿态，其功能包括但不限于制动、传动、行驶、转向系统管理等。 [0072] 在本申请实施例中，智能驾驶控制装置可以包括智能座舱域控制器、多个摄像头、多个传感器、多个毫米波雷达、动力控制器、车辆控制器以及底盘车辆控制器。SOC可以对多个摄像头采集的图像数据、多个传感器采集的车辆状态信息，以及经MCU传输而来的多颗雷达采集到的雷达数据，进行综合分析计算，得出控制指令，并通过MCU将控制指令发送至动力控制器、车辆控制器以及底盘车辆控制器，由不同的控制器采取不同的动作完成辅助驾驶相关功能。由于可以将动力控制器，车辆控制器以及底盘车辆控制器通过CAN与MCU通信，设有多个用于实现辅助驾驶功能专用的摄像头，向SOC发送数据；且可以选择满足要求的SOC，MCU，LPDDR及UFS，以实现在不大幅增加成本的情况下，使得中低端车型也可以具备辅助驾驶相关功能，从而提高了驾驶的安全性。 [0073] 图2为本申请实施例提供的SOC功能架构图。如图2所示，SOC是采用一种集成电路技术，集成计算机系统的所有功能部件，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，图形处理器(Graphic Processing Unit，GPU)，神经网络处理器(Neural Processing Unit，NPU)等功能器件的芯片。 [0074] 其中，CPU作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元；GPU是一种专门用于处理图形和图像的处理器，主要作用是加速图形和图像的处理，以便更快地呈现高质量的图像和视频；NPU是一种专门用于加速深度学习应用的硬件，可以在训练和推理过程中提供高效的计算能力，在较短的时间内完成大量的计算任务。 [0075] SOC具有多个管脚、以及用于连接摄像头外设的接口Camera Serial Interface，CSI)。SOC可以通过管脚与MCU连接，并通过CSI接收由解串器接通过以太网发送的数据。 [0077] ASIL‑B功能可以用于避免因电气或电子系统的故障行为而导致的危害。ASIL‑B功能根据损害的可能性和可接受性，确定安全要求。 [0078] 图3为本申请实施例提供的MCU功能架构图。如图3所示，MCU可以包括两个相互隔离的处理器，可以支持2路SPI协议通信。 [0079] 处理器是指一种计算、接受存储命令、处理数据的装置。 [0080] 例如，两个相互隔离的处理器可以包括处理器0和处理器1，该两个处理器单独封装，分别用于智能座舱功能和辅助驾驶功能，运行时互不干扰。 [0081] 在2路SPI协议通信中，其中一路可以用于将智能座舱功能的处理器与SOC的管脚连接，另一路可以用于将辅助驾驶功能的处理器与SOC的管脚连接。 [0082] MCU还可以具备ASIL‑B功能。 [0083] 例如，多个摄像头可以采集得到一组图像数据，包括：限速80km/h图像，前方、后方、左侧、右侧路况图像；多个传感器可以采集得到一组车辆状态信息，包括：电池温度302 ℃，车辆速度80km/h，车辆加速度0.3m/s ，夹角1°；多个摄像头、多个传感器可以分别通过LVDT线及Eth网络向SOC发送采集到的数据。多个毫米波雷达可以采集得到一组雷达数据，包括：前方车辆距离50m，后方车辆距离30m，左侧车辆距离2m，右侧车辆距离3m。该多个毫米波雷达可以分别通过CAN总线通信向MCU的处理器0发送采集到的多个雷达数据，处理器0可以对该多个雷达数据进行处理，并通过以太网向SOC发送处理后的数据。 [0084] SOC接收到多个摄像头发送的图像信息、多个传感器发送的车辆状态信息、多个毫米波雷达发送的雷达数据之后，可以对图像信息、车辆状态信息、以及雷达数据进行综合分析，并利用在SOC上运行的ADAS辅助驾驶算法进行辅助驾驶计算，生成控制指令；并且可以通过SPI协议向MCU发送控制指令，MCU可以通过辅助驾驶相关的软件对该控制指令进行处理，并且可以通过CAN总线通信向动力控制器、车辆控制器及底盘车辆控制器中的至少一个发送处理后的控制指令，以执行辅助驾驶功能。 [0085] 本申请实施例提供一种车辆，设有智能驾驶控制装置，可以利用在智能座舱域控制器上运行的ADAS辅助驾驶算法进行辅助驾驶计算，实现辅助驾驶功能。 [0087] 算力是指计算机的处理速度和处理能力。衡量算力大小的处理器可以为CPU、GPU和NPU。 [0088] 衡量CPU计算能力的指标可以为测整数计算能力(Dhrystone Million Instructions executed Per Second，DMIPS)，用于计算一秒内系统的处理能力，即每秒执行百万条指令，CPU算力可以为220KDMIPS，表示表示CPU在一秒内执行了(220*1000*100万)个指令。 [0089] 衡量GPU计算能力的指标可以为每秒浮点运算次数(Tera Floating Point Operations Per Second，TFLOPS)。例如，GPU算力可以为3.1TFLOPS，表示GPU在一秒内进行了3.1万亿次的浮点运算。 [0090] 衡量NPU计算能力的指标可以每秒浮点运算次数(Tera Operations Per Second，TOPS)，例如，NPU算力可以为30TOPS，表示NPU在一秒内进行了30万亿次的浮点运算。 [0091] SOC应是具有合适算力的芯片。例如，该芯片可以提供的算力包括：CPU算力220KDMIPS，GPU算力3.1TFLOPS，NPU算力30TOPS。 [0092] QNX是一种分布式、嵌入式、可扩展规模的硬实时操作系统，该操作系统可以运行ADAS算法。 [0093] 智能座舱域控制器中的MCU可以设置有辅助驾驶相关的软件，软件的主要功能是传递雷达数据，向其它控制器发送控制指令，需要选择有合适算力的MCU芯片。另外，MCU可以采用全球性的汽车开放式系统(Automotive Open System Architecture，AUTOSAR)架构。 [0094] MCU可以为双核MCU，四核MCU以及多核MCU。可选的，MCU可以为双核MCU，该MCU可以提供的算力包括：CPU算力200KDMIPS、GPU算力3.2TFLOPS。 [0095] AUTOSAR架构是一种分层式架构，可以用于支持完整的软件和硬件模块的独立。 [0097] 可选的，一种存储器，其中DDR或LPDDR存储能力为16GiB，UFS存储能力为128GiB。 [0098] 例如，SOC和MCU运行ADAS时占用的算法资源可以如表2所示： [0099] 表2 [0100] [0101] [0102] 该表包括了SOC侧与MCU侧需要的算法资源，SOC侧算法资源可以包括：任务配置为感知模型，融合定位，规划控制(Planning and Control，PNC)时需要的CPU资源、NPU资源、内存资源以及存储资源(Read Only Memory，ROM)。MCU侧算法资源可以包括：任务配置为底盘数据透传与解析，自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking，AEB)融合跟踪，决策算法，规划算法以及其他算法时需要的CPU资源、NPU资源、内存资源以及ROM。 [0103] 为进一步理解智能驾驶控制装置中各器件的连接关系以及数据交换的过程，对涉及到的软件模块进行进一步分析。图4为本申请实施例提供的智能驾驶控制装置软件结构示意图。如图4所示，智能座舱域控制器运行的ADAS软件包括SOC上的运行软件以及MCU上的运行软件。 [0104] SOC中可以包括ADAS架构、系统升级服务模块、诊断代理模块、整车通信服务模块、跨芯片通信模块、IMU、自动识别系统(Automatic Identification System，AIS)服务模块、ADAS软件、ADAS软件开发包，ADAS人机交互界面(Human Machine Interface，HMI)模块以及用户推荐(Net Promoter Score，NPS)模块等。 [0105] 其中，AIS服务模块可以为摄像头服务模块，可以包括内存管理单元(System Memory Manage Unit，SMMU)，图像处理模块(Image Front End，IFE)以及片选ID寄存器(called subscriber ID，CSID)，该3个功能模块可以与外部设备前视摄像头连接。 [0106] SOC外接有前视摄像头，前视摄像头可以集成有图像处理器和感光器。 [0107] MCU中可以包括ADAS软件模块，跨芯片通信模块，Eth通信组件，CAN通信组件，诊断服务模块以及电源监控模块。 [0108] MCU接有外部控制单元，外部控制单元可以包括：毫米波雷达，动力控制器，车辆控制器，及底盘车辆控制器。MCU可以采用CAN通信组件驱动的连接方式与外部控制单元连接。 [0109] SOC中的跨芯片通信模块可以与MCU中的跨芯片通信模块采用SPI总线方式进行通信，SOC中的ADAS框架与MCU中的Eth通信组件可以采用Eth方式进行通信，SOC中的I/O接口(General Purpose IO Ports，GPIO)可以与MCU中的电源监控模块连接，SOC中的内存管理单元(Session Manager Subsystem，SMSS)可以与MCU中的电源监控模块通过SPI协议进行通信。 [0110] 为更好地理解软件架构层次，下面结合图5对软件的架构层次进行介绍。图5为本申请实施例提供的软件模块分层架构图。请参见图5，例如，以AUTOSAR为例，自上而下可以分为应用软件层，运行时环境和基础软件层。 [0111] 应用软件层(Basic Software，BSW)可以包括若干个软件组件，软件组件之间可以通过端口进行交互。BSW可以用于软件组件(Software Control，SWC)和微控制器抽象层(Microcontroller Abstraction Layer，MCAL)之间进行通信。每个软件组件可以包括一个或者多个运行实体，运行实体可以为辅助驾驶模块(ADAS‑SWC)、拓展模块、诊断服务模块、系统设计服务模块(Original Equipment Manufacturer‑SWC，OEM‑SWC)、诊断模块、软件组件设计服务模块(tier1‑SWC)。运行实体中封装了相关控制算法，可由运行时环境(Run Time Environment，RTE)事件触发。 [0112] RTE可以作为应用层与基础软件层交互的桥梁，可以实现软件组件之间，基础软件间以及应用软件组件与基础软件之间的通信。 [0113] 基础软件层(Basic Software，BSW)可以为应用层提供基础服务。 [0114] ADAS组件中可以包括状态机组件、功能算法组件、其它算法组件、ADAS结构组件、以及用于数据交互的通信组件。 [0115] 通信组件可以包括：IPCL、时钟同步模块、Eth组件、以及安全接口组件。 [0116] IPCL可以通过SPI协议与BSW进行数据交互，BSW上的IPCL可以与ADAS‑SWC进行数据交互，IMU采集的数据可以通过时钟同步模块与BSW进行数据信息交互；安全接口组件可以通过SPI与拓展模块进行数据交互。 [0117] 在BSW层上，雷达可以与tier1‑SWC实现数据信息交互，同时雷达可以通过Eth组件与ADAS组件实现数据信息交互。 [0118] 软件模块分层架构图还可以包括虚拟化软件(Hypervisor)，虚拟化软件是运行在操作系统和硬件之间的中间软件层，可以用于同步支持QNX系统(QNX Software Systems，QNX)驱动模块与安卓系统驱动模块，用于虚拟化多个操作系统。 [0120] 安卓系统驱动模块可以通过FDBus用于进程间通信。 [0121] 一种可能的实施方式中，可以依靠底层虚拟化软件完成ADAS设置及OEM HMI。 [0122] ADAS设置与OEM HMI的实现可以依赖于功能服务模块。功能服务模块的底层可以包括车辆服务模块、OEM服务模块、运行环境、以及安卓服务模块。 [0123] 车辆服务模块、OEM服务模块、运行环境、以及安卓服务模块的实现可以依赖于车辆硬件抽象层以及安卓其他硬件抽象层。 [0124] 一种可能的实施方式中，可以依靠底层虚拟化软件实现OEM HMI及ADAS HMI。 [0125] OEM HMI与ADAS HMI的实现依赖于功能服务模块。功能服务模块的底层可以包括特性模块、整车通信服务模块、电源模块、IPCL、以及诊断服务模块。 [0126] 特性模块、整车通信服务模块、电源模块、IPCL、以及诊断服务模块功能的实现依赖于中间件抽象层。 [0127] 其中，功能服务模块可以向OEM HMI与整车通信服务模块发送数据，整车通信服务模块与车辆硬件抽象层之间可以进行数据交互。 [0128] BSW可以利用IPCL实现OEM模块与功能服务模块之间的数据交互。 [0129] 本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施例后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。 [0130] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型各实施例技术方案的范围。 |
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