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简介在引入SOA架构之后,汽车软件工程师不得不面临的一个问题是,基于以太网的服务(service)的域控制器,区域控制器等,如何能和只有基于信号(signal)工作的ECU相互兼容并工作。这个问题之前并没有被AUTOSAR规范所定义,所以也没有类似于其他BSW模块的基础模块,或者参考解决方案以使用,基本上OEM或者Tier1需要新建一个SWCAPP来做这个转换,至于是部署在CP端还是AP端,这个不同的团队都会根据实际硬件性能或者软件架构进行思...
2023-02-03 15:48:02 2516浏览 0点赞 0回复 0收藏
01新赛道将涌现哪些机会1.1软件定义汽车趋势下产业价值链盘点以智能网联汽车为例,在软件驱动下,其产业链价值发生了哪些变化。自上而下,可以分为纯软件层、基础软件层、工具软件、以及电子硬件堆栈。从价值链角度看,两端的应用及算法软件、软件密集型的电子硬件目前占据着较高的产业附加值,也是主机厂、零部件企业、科技公司争相布局的焦点。中间的基础软件是汽车走向软件驱动转型的重要前提,而且随着主机厂争取更多话语权...
2023-02-03 15:44:35 1345浏览 0点赞 0回复 0收藏
导读:目前车辆的功能越来越多,包括驾驶辅助功能:如360度全景环视、自动泊车、车道偏离预警、车道保持、ACC(自适应巡航)、前碰撞预警、倒车侧向警告、盲点辅助等;舒适性功能:如空气悬架、座椅后视镜调节记忆等,这些功能的实现都是依靠增加相应的控制器来实现,另外目前的控制器设计基本都要考虑功能安全,其控制策略更加完善,同时也更加复杂,相应控制器之间的信号交互的数量也是极具增加,这些数量巨大的信号必须借助于...
2023-02-03 15:36:27 857浏览 0点赞 0回复 0收藏
Chiplet最初的概念原型出自GordonMoore1965年的论文《Crammingmorecomponentsontointegratedcircuits》;GordonMoore在本文中不仅提出了著名的摩尔定律,同时也指出“用较小的功能构建大型系统更为经济,这些功能是单独封装和相互连接的”。2015年,Marvell周秀文博士在ISSCC会议上提出MoChi(ModularChip,模块化芯片)概念,为Chiplet的出现埋下伏笔。现代信息技术产业的发展不是探索未知的过程,而是需求驱动技术升级,Chipl...
2022-12-23 15:20:54 1662浏览 0点赞 0回复 0收藏
随着自动驾驶的发展和越来越多的自动驾驶功能,车辆中的高速数据传输通道与车辆安全的相关性越来越大。这意味着车辆零部件需要全新的设计特征,并且OEM必须在架构定义和通信协议选择期间考虑物理通道属性的限制。​新一代汽车架构A.分散与融合的架构方法现代豪华车可以包含多达100个基于多个专有操作系统的电子控制单元(ECU)。这涵盖了简单的控制程序、复杂的实时多功能操作系统,或支持日益复杂的信息娱乐和驾驶员辅助系统等的...
2022-12-23 14:56:08 876浏览 0点赞 0回复 0收藏
概述A.ADAS的定义高级驾驶辅助系统(ADAS)是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单/双目摄像头以及卫星导航),在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航地图数据,进行系统的运算与分析,从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。ADAS技术的初级阶段—般称为辅助驾驶(DAS),—般在自动驾驶L1L2级别。传统的辅...
2022-12-23 14:52:20 2150浏览 0点赞 0回复 0收藏
众所周知,可靠地环境状态感知的能力,尤其是潜在对象的存在及其运动行为,对于自动驾驶至关重要。在自动驾驶系统运行过程中比较重要的是对其行驶的周边环境进行态势评估。这需要通过多个车载摄像机图像、激光点云、毫米波雷达点云协助一定的算法模型实现。原理是对于车身周围的整个环境的探测描述,以获得校正后的360度鸟瞰图BEV(BirdsEyeViews)图像。校正的BEV图像可被分割出语义类别,以语义分割图像作为输入,可以减少模...
2022-11-14 16:19:30 1367浏览 0点赞 0回复 0收藏
众所周知,从分布式架构向集中式域控制器架构演进已经成为下一代自动驾驶系统不可逆转的趋势。对于下一代集中式域控架构下到的自动驾驶系统来说,域控制器因为有强大的硬件计算能力与丰富的软件接口支持,使得更多核心功能模块集中于域控制器内,系统功能集成度大大提高,这样对于功能的感知与执行的硬件要求降低。但是,域控制器的出现并不代表底层硬件ECU的大规模消失,很多ECU的功能会被弱化(软件和处理功能降级,执行层面...
2022-11-14 16:07:14 1570浏览 0点赞 0回复 0收藏
当前,智能驾驶AI识别领域高速发展,人工智能商业化在算力、算法和技术方面,基本达到阶段性成熟,应用控制能力落地不断加速。通过算法和应用的落地来真正解决行业具体痛点,需要采集大量人工智能相关的原始数据,并经过标注处理后做算法训练支撑。落地场景对AI数据的需求更加多样化和定制化,也对AI数据服务的专业性和质量提出了更高的要求。以车载摄像头识别的机视觉图像处理为例,一个新场景的开发支持需要上万张甚至数十万...
2022-11-14 16:05:08 3200浏览 0点赞 0回复 0收藏
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