汽车智能域控制器设计和开发需要熟悉哪些知识
自动驾驶域控制器的开发难点
自动驾驶目前进入量产周期，摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等一系列传感器融合应用已经成为了必然趋势。智能驾驶域控制器会接入不同类型的传感器，不止是车辆自身需要安装布置的传感器，还需要接入车外的“传感器”，如通过车到车、车到路、车到云端等的互联模块接入的信息，此外为了控制车辆的行进，还需要接入车辆线控单元，兼具多传感器融合、定位、路径规划、决策控制、通信等能力，对于海量数据的处理、通信传输和车辆控制的实时性、可靠性、安全性等要求非常高。
一方面，在多传感器融合的过程中，不断增加的传感器数量将带来不同结构数据的爆发式增长，这些海量数据的计算和融合分析十分考验厂商的软件能力。
不同类型的传感器拥有不同的算法、芯片平台以及不同的结构，这些都放在一个“盒子”里面，其内部结构的复杂性可想而知。秦晨表示，“传感器数据融合的输出结果是自动驾驶系统预测和路径规划的基石。如果输出了错误信息，将导致车辆做出错误的动作而影响安全。”
另一方面，随着自动驾驶级别的提升，算力需求将呈指数级提升，一个域控制器常常需要匹配多个处理器芯片，这对于域控制器的散热、安全性等要求将大幅提高。
比如一个L2级别的智能驾驶域控制器，其内部架构一般包含感知单元、AI引擎、处理场景的融合和理解等，这些都需要达到ASIL-B的功能安全要求。
而对于L3级及以上自动驾驶系统，域控制器内部架构除了感知单元、AI引擎等之外，还需要增加数据处理单元、功能冗余单元等。“不同单元之间进行大量的数据交换，这个数据吞吐量非常大。”秦晨提到，在拓展算力的同时，应对成本、系统功耗以及可靠性等方面还有非常严格的限制与需求。
此前，大多数汽车厂商开发一款新车基本上需要3-5年，如今域控制器的出现，减少了布线，新车的开发周期大幅缩短。
但是，这对于域控制器厂商来说却面临着巨大的压力和挑战。秦晨表示，自动驾驶的等级越高，域控制器的开发难度和技术门槛就越高，域控制器厂商却面临着开发周期不断缩短、开发成本不断提升等窘境。
因此，如何对域控制器架构进行合理的布局与平台化设计，对于域控制器厂商来说同样很重要。
2023年2月18日至19日（周末），由盖世大学堂主办的“智能汽车域控制器设计的课程”将于上海举办。
一、新能源智能网联汽车5G协同云端域控制器架构
1. 新能源智能网联汽车EE架构
1.1域控制器发展阶段及特点
1.2域控制器功能安全ISO26262、预期功能安全ISO21448设计思路及开发案例分析
1.3域控制器信息安全、网络安全ISO21434设计思路及开发案例分析
1.4域控制器DEVSECOPS设计架构及开发案例分析
1.5域间跨域调度、冗余安全设计的域控制器开发案例分析
2. 5G通信技术
2.1 5G通信网络虚拟化、云化及域控制器开发案例分析
2.2 5G通信及MEC边缘计算的架构及域控制器开发案例分析
2.3 5G通信及D2D计算的通信架构及域控制器开发案例分析
3. 大数据库架构分析
3.1 HADOOP生态及域控制器开发案例分析
3.2 KAFAKA介绍及域控制器开发案例分析
二、面向服务的SOA架构
1. 典型EE架构案例分析
1.1 ID.4\TESLA\北汽极狐等
2.面向服务的AUTOSAR AP 的SOA架构分析
2.1 MBD开发流程、UML建模及AUTOSAR实现、自动代码生成案例分析
2.2 基于HYPERVISOR的虚拟化技术
2.3 AUTOSAR架构AP的通信架构、KUBERNETES组件案例分析
2.4 面向服务的AUTOSAR AP 的SOA自动驾驶域控制器中间件
2.5 面向服务的AUTOSAR AP 的SOA信息安全设计案例分析
三、域控制器硬件设计
1. 域控制器计算力硬件GPU原理及案例分析
1.1 GPU常用架及剖析、PO元七送视举例及说域控制器计鼻力硬件GPU选型案例分析
1.2 域控制器A| 算法硬件部署平台、部署步骤、部署文件架构、部署优化、性能调试评价参数、可视化操作及案例分析
1.3 典型域控制器硬件设计案例分析、及智能功能设计、底盘域控制器制动能量回收集成案例分析
2. 域控制器软件AI算法
2.1 域控制器智能算法软件CNN结构、设计平台TENSORFLOW2.0
2.2 域控制器智能算法软件CNN卷积核特征提取、设计要点优化
2.3 域控制器智能算法软件CNN过程、可视化及案例分析、基于大数据的智能驾驶域控制器案例分析、智能座舱域控制器人脸识别、手势识别等案例
掌握以上内容您将系统理解域控制器在整车开发各环节的顶层设计作用和地位、重构汽车架构具体落地方案、Al算法、域控制器硬件软件安全设计等。
