研发自动驾驶，离不开安全的软硬件架构

簡簡單單

做一个帅气的卡友很累，这点我真的深有体会。

自动驾驶的软硬件架构，该如何兼顾功能安全和可扩展性？

7月13日，在由车云、武汉经开投资有限公司、武汉现代制造业创业服务中心联合主办的“智商业·驭未来”第三届中国智能汽车创新发展论坛上，NXP ADAS和自动驾驶技术市场经理武钰发表了名为《符合功能安全的自动驾驶软硬件架构》的演讲。

智能汽车的车身电子架构正在发生变化。传统汽车采用了分布式架构，每个电子单元各自承担计算任务，需要集中处理的数据很少。这种架构可扩展性较强，如果想增加一个新的传感器也非常方便。

但是传统的分布式架构已经无法满足自动驾驶汽车的计算需求。随着自动驾驶需要的传感器越来越多，传感器之间的信息需要更加深度的融合计算，这是就要有一个强大的计算机来完成所有的数据运算。

因此，很多自动驾驶原型车采用了中央式架构——终端电子单元不对数据做修改处理，而是由中央处理器承担所有的计算任务。但是这种架构的缺点在于，假如新功能开发需要增加新传感器，中央处理器的软件就要重新刷写，因此可扩展性非常差。

NXP推荐的是一种混合性拓扑结构的车身电子电气架构，通过在中央处理器和终端电子单元之间设置一个域控制器的方式，把从传感器拿过来的数据放到域控制器里先行处理，再把处理后的有效信息传给中央处理器。这样一方面可以减少数据的传输压力，另一方面也平衡了整个计算平台的计算量。

这种混合性拓扑结构与中央式结构相比，更加便于扩展。例如主机厂已经完成了自动泊车功能，想在此基础上扩展为车辆自己寻找车位的代客泊车。工程师可以不必更改中央处理器的软件，只需要连接上新的传感器，更新域控制器上面的软件就可以实现。

通过增加中间节点的方式，混合性拓扑结构不仅可以根据功能要求灵活的改善硬件结构，而且可以容易地进行软件升级。同时在系统架构上，NXP将硬件配合软件分割成不同的域，来灵活配置不同的安全等级，从而使不同等级的自动驾驶系统整体满足功能安全的要求。

NXP ADAS和自动驾驶技术市场经理 武钰NXP ADAS和自动驾驶技术市场经理
武钰

以下为演讲速记，车云菌在保持原意的基础上做了删减：

大家下午好，我叫武钰，来自NXP技术市场部，主要负责ADAS和自动驾驶。说到自动驾驶安全性是第一位的，现在很多信息向我们铺面而来，但是我们反思一下真正开始做自动驾驶的初衷是什么？是为了安全，保证道路参与者的生命安全。作为车载芯片供应商，NXP一直把功能安全放在第一位。同时我们看到了ADAS自动驾驶软件发展方向，开始做一些硬件上的考量。我们现在要根据自动驾驶的软件结构，来重塑我们的硬件方案。

这张图在座各位都不会太陌生，是SAE自动驾驶6类分级中的后5类。从L1开始，我们的车辆变得智能化，会从纵向的车身控制中选一样来帮助驾驶员。NXP会重视从L2-L5的自动驾驶，因为L1到L2有个重大的变革，我们汽车可以同时做横纵向的控制，把车身的控制权已经从驾驶员分出一部分给汽车本身。一旦涉及到车身控制，我们功能安全考量一下子就要升级了。

从L2开始，我们提供自动泊车，这种自动泊车是指车已经开到停车位，让车通过操控方向盘和油门、刹车来停车，感知方面仍然由驾驶员来做，车辆只是起到横纵向控制。还有自动刹车时同时包括方向盘转动有规避障碍物的行为。从L2-L3，感知模块也会移到汽车上。对泊车来说，车开到一个位置后要自己去寻找可供停车的位置，然后自己操作方向盘来停在这个位置。至于L4和L5，车身开始有自己的大脑，自己会做行为决策，也会做复杂性场景，自己有思维去寻找解决方案。比如说碰到很复杂的交通情况，会用大脑想出解决方案。

对应不同的驾驶等级，传感器选择和数量都会有所不同。随着自动驾驶等级的升级，传感器的数量会越来越多。这样会带来一个问题，传感器是不是越多越好呢？答案是不一定。因为传感器越多，数据量会越大，对于海量数据，车身具体怎么从海量数据进行分析提取有效信息，并且根据这些有效信息形成符合安全驾驶原则的行为，这点也是我们需要考虑的。

比如激光雷达给到的是点云数据，一秒可以达到几个G的数量级。大家想一下，如果一秒是几个G，整个车一天可以达到多大的数据。还有摄像头是几十到几百兆每秒数据，这些海量数据放在面前，车上的芯片怎么办，这样就会带来新的问题。

NXP在分析车上的拓扑结构的时候，结合了行业的发展趋势。

传统分散式结构中，每个传感器的数据都在终端处理，好处在于对车上通信带宽要求不高，真正有效的目标数据才放到车上处理。但是问题在于每个传感器需要同步，无论激光雷达或者毫米波雷达或者摄像头，一旦涉及到同步性，分散式的拓扑结构就没有办法做得很好。

现在自动驾驶的原型车更多是采用右边中心式的结构，它的数据全部是从传感器部分传到中央处理器，中央处理器面对高频海量的数据来进行计算，现在中央处理器一般选用的是IPC或者GPU。但劣势很明显，第一是中央处理器运算量特别大，而且带宽要求很高，第二功耗也是汽车行业需要考量的。

NXP提出来的方案是中间的混合性拓扑结构，我们会在一部分的节点上设置一个域控制器，这个域控制器会把从传感器拿过来的数据作为先行处理，再把有效信息传给中央处理器。一方面平衡了数据传输的要求，另一方面平衡了整个计算平台，在终端处理器和中央处理器中间加了预处理器，这样可以实现更好更平衡。

我们现在要反过来想自动驾驶软件模块，软件层面是怎么搭建的。我列了行业比较标准的结构，从传感器部分拿到原始数据（Raw Data），到感知模块做特征提取和信息提取，再加上车身周围信息建模，再根据高精地图定位，加上高精度地图和GPS信息做自定位，然后生成本地路径。从本地的路径中，我们通过车辆的分析和决策模块，真正达到车辆控制。

作为NXP，我们想的是既然软件可以分成不同模块，那么硬件也应该可以配合软件的要求进行区别对待。

上图是我们硬件的考量，从头开始看的话，从感知到建模的部分，对计算的算力要求特别高，因为要做矩阵运算，而且涉及到计算机视觉。在一个车上传感器不会只有一种，所以激光雷达、毫米波雷达和摄像头其实是互为补充的形态，在这方面我们认为安全等级可以稍微牺牲一点，更多是满足算力要求。

而后面因为涉及到车身控制，我们认为安全等级的要求就完全不能降低，一定要达到ASIL-D的水平。从上面这张图上可以看到，对于前区的感知模块，更多是从人工智能到数据流，以及软件安全的发展方向。在后面的行为决策部分，我们更多想的是软件层面优化，再到底盘的控制，以及硬件安全考量。这两方面，我们要根据软件应用特性来做不同的发展方向规划。

回到芯片上面的框架，我们认为一般来说如果车载芯片很重要的是要做冗余设计，如果出现失效或者错误的时候切换到安全模式，能够有最安全的退出。

针对自动驾驶系统，感知和行为决策部分是分开的话，NXP把感知放在S32V或S32R上面，这边更多是传感器处理器芯片，安全等级会稍微低一点。但是等到涉及到车身控制，会放在S32A，这个是专门的中央计算处理芯片，我们会加上冗余设计和备份。

正常运行的时候，这ECU Primary和ECU Backup都是同时接收各种信号。一旦出现失效或者错误，车身控制连接会完全放弃从Primary拿数据，直接从Backup的芯片拿数据运算，保证了安全退出的模式。

S32是NXP研发的汽车计算平台，也是全球首个可扩展的计算机平台，简而言之做到了四个字——求同存异。这套系统计算平台会有各种各样的芯片，根据车身不同应用会有对应的不同芯片，但整个内核设计部分是一样的，保证我们的软件开发是同一个平台，但是根据芯片具体在车身哪个位置起作用，我们会加上不同的硬件加速器。比如对于S32V专门对视觉做的，我们会加上视觉的硬件处理器，S32R是针对毫米波雷达的，我们会根据毫米波雷达应用做不同的改变。S32A的特色是算力和安全性非常高，所以作为中央处理器的运算。

我们采用这个设计，一方面在感知和规划方面的错误都可以跟踪到，但同时降低了系统功耗和成本，整个系统可以降低100美元。其他芯片和S32相比，如果想做功能安全冗余设计，需要把整个芯片做备份。NXP在车载芯片设计方面有很多年的经验，而且有自己专属的自动驾驶考量，所以基于这个原则我们设计出来的芯片，一方面平衡了高性能低功耗，同时达到了安全等级ASIL-D的水平。

上图是我们给出的低于L2自动驾驶模块的整车模型，跟现在市面上大多数ADAS系统比较相似。在传感器部分，我们采用终端处理器，比如现在的S32R或者S32V，直接在本地做传感器数据处理，处理后通过CAN传给网关，然后网关会发信号到底盘不同区域做控制。

如果升级到L3和L4，就像我刚才说的，我们需要一个域控制器的概念，除了在传感器的终端加上S32R、S32V这种终端处理器，还会有S32A专门做行为决策。

但除了这个，如果你想整个系统达到ASIL-D水平，最后希望的是S32A做冗余设计，对自动驾驶系统起到功能安全的考量。大家想一下，把芯片放在自动驾驶系统里面，本身这个系统很复杂，而且车在自动驾驶模式的话，周围环境也是多元化的，各个方面都会对芯片的功能安全要求变高。我们非常注重这方面，但是也会给客户提供功耗低和低成本的方案。

除了S32A做冗余设计，我们还有一个关注点，即便你拿到了车身控制信息，但是传到底盘的EPS的时候，是通过网关传输的。如果网关不能保证安全的话，对系统来说风险是很大的。所以我们也会在Gateway做冗余设计，出了任何问题也会有预备方案，起码可以保证车身控制是在我们可接受范围内。

这是NXP提供整套安全系统解决方案，绿色模块是硬件功能安全特征，除了MCU硬件方面会加入很多新硬件的功能安全特性。同时，我们还有SVC，这本来是做时钟的东西，但是我们也加入了功能安全的模块。

除了硬件方面，大家可以往上看蓝色的部分，这是NXP给客户提供软件层面的解决方案。如果你的软件设计需要用到自检或者安全退出或者复原的特性，我们会有现成的方案供客户使用。

目前，NXP在ADAS和自动驾驶方面，在上海和重庆有一百多人工程师团队，专门负责软件层面给客户的支持。所以可以看出来，我们芯片业务技术支持在中国本地投入量最大，有任何困难或者软件上需要什么帮助，我们都可以提供。

NXP的硬件系统可以支持多个操作系统，可以根据软件应用的方向，可以自己选择想跑实时的操作系统还是跑Linux系统，Linux系统可能会更加适合计算量比较大的软件硬件，实时操作系统比较适合功能安全的软件应用，可以跑QNX和Autosar，所有传统汽车行业需要的一连串的软件设计，NXP已经有非常成熟的方案了。这两个操作系统跟硬件中间有一个Hypervisor，就是抽象层面，会根据运行系统的设置做调度，然后在硬件上面达到一致。NXP提供功能安全方案，我们是从硬件上面做升级，同时在软件的支持上也做了很多的东西，我们可以根据客户的需求来灵活调用软件和硬件。

S32推出以后，欧洲比较大的整车厂都会偏向S32计算平台，因为非常节省软件开发成本。根据一些调查，整车上面采用统一S32计算平台，软件工作量可以减少80%，跨应用软件研发也会减少40%以上。国内的话，NXP跟百度合作，百度已经把NXP的芯片用到了他们的车上。还有欧洲的大巴公司，他们的L3自动驾驶系统可以放到我们的板上做测试。

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