Inżynierowie – a także naukowcy – zajmują się złożonością, dzieląc ją na mniejsze, łatwiejsze w zarządzaniu części. To pozornie proste ćwiczenie, jeśli zostanie wykonane prawidłowo i z dbałością o szczegóły integracji, znacznie przyczyni się do sukcesu produktu końcowego. W przypadku pojazdów autonomicznych ten podział złożoności na możliwe do zarządzania bity musi w pewien sposób obejmować następujące podsystemy funkcjonalne:
Zobacz: angel od death
1. Czujniki: konstrukcja i niezawodne działanie
Samochody nie staną się autonomiczne bez szerokiej gamy czujników. Obecnie pojedynczy pojazd ma od 60 do 100 czujników na pokładzie i liczba ta wzrośnie tylko w miarę, jak samochody będą “inteligentniejsze”. Spośród wszystkich tych czujników trzy typy wyróżniają się jako niezbędne do samodzielnej jazdy – mianowicie LIDAR, radar i kamery z obrazem. Dane z nich będą wykorzystane w dużej mierze do określenia prędkości obiektów i odległości między nimi. Dane te są niezbędne, aby inteligentny pojazd mógł zdecydować się na najbardziej energooszczędną i najbezpieczniejszą drogę do miejsca przeznaczenia, co prowadzi do rozważań dotyczących przetwarzania danych.
2. Połączenie czujnika
Obecnie wiele pojazdów z zaawansowanymi systemami wspomagania kierowcy (ADAS) wykorzystuje stosunkowo proste komputery pracujące z małymi prędkościami zegara z ograniczoną pamięcią, aby uruchomić dość prosty kod. Większość modułów czujników zawiera procesory 8-16-bitowe, które wykonują obliczenia na surowych danych przed przekazaniem niektórych przetworzonych danych do systemów klasy wyższej, takich jak kontrola kolizji, tempomat i tak dalej. Ten rodzaj rozproszonej architektury obliczeniowej, w której przetwarzanie danych odbywa się w każdym węźle czujnika, jest problematyczny, ponieważ wprowadza opóźnienie podczas przesyłania informacji o znaczeniu krytycznym dla bezpieczeństwa, zwiększa koszty i zużycie energii. Lepsze podejście opiera się na scentralizowanej syntezie danych nieprzetworzonych, która jest zarówno optymalną architekturą do wdrażania autonomicznych pojazdów SAE Level 5, jak i tą, która zmniejsza się i umożliwia producentom samochodów i dostawcom tworzenie opłacalnych systemów samojezdnych poziomu 2-4. Dodatkową korzyścią jest scentralizowany system – mianowicie ulepszona emulacja dla producentów OEM na etapie rozwoju prototypów i jednostek produkcyjnych. Zaawansowane konstrukcje elektroniki samochodowej, takie jak czujnikowa synteza, stawiają wiele wyzwań tradycyjnemu procesowi projektowania układów PCB. Podłączenie wszystkich autonomicznych czujników samochodowych, płytek drukowanych i systemów mechanicznych jest zadaniem systemu okablowania, który należy teraz rozważyć.
3. Architektura elektryczna E / E
Dane i informacje stale przepływają przez autonomiczny pojazd. Najważniejsze strumienie danych obejmują surowe dane z czujników ze środowiska, dane sterujące ze sprzężeniem zwrotnym do siłowników i silnika, dane łączności komunikacyjnej i systemy informacyjno-rozrywkowe o wysokiej przepustowości. Te stale rosnące źródła danych – z których wiele generuje przepływy o dużej przepustowości, na przykład z kamer wysokiej rozdzielczości – bezpośrednio wpływają na architekturę autonomicznego okablowania pojazdu, sieci i interfejsów urządzeń. Dlatego przewiduje się, że wielkość rynku upustów okablowania dla motoryzacji wzrośnie w CAGR o 7,5% w okresie od 2016 do 2021 r., Zgodnie z informacjami przekazanymi przez Markets-to-Markets.
4. Elektryzacja układu napędowego
Elektryfikacja układu napędowego (hybrydowa lub pełna elektryfikacja) jest niezbędna w pojazdach autonomicznych. Jednak integracja autonomii pojazdu z elektryfikacją nie będzie prostym ćwiczeniem dodatkowym dla zespołów projektowych i produkcyjnych głównych producentów OEM. Istnieją poważne wyzwania inżynieryjne związane z projektowaniem elektrycznego układu napędowego, niezawodnością i wydajnością. Autonomia pojazdu stanowi dodatkowe wyzwanie dla elektryfikacji układów napędowych, ale oferuje również wyjątkowe możliwości optymalizacji wielkości zespołów napędowych elektrycznych i zarządzania energią. Ruch w kierunku elektryfikacji przemysłu motoryzacyjnego oznacza, że systemy elektryczne i elektroniczne będą pod ścisłą kontrolą, aby zapewnić niezawodność podsystemów sprzętowych i programowych. To prowadzi nas do następnej analizy projektu.
5. Bezpieczeństwo pojazdu i doświadczenie w kabinie
W przypadku pojazdów autonomicznych istotne dla bezpieczeństwa funkcje sterowania i hamowania będą zależały od elektronicznych jednostek sterujących (ECU). Jednym z największych wyzwań dla konstruktorów ECU jest zarządzanie mocą (a więc i termicznie) obciążenia elektroniki, szczególnie w trudnych warunkach pracy motoryzacyjnej. Dodatkowo, często pomijane w tych działaniach związanych z projektowaniem termicznym i niezawodnościowym na poziomie komponentu są wydajność i optymalizacja większego systemu. Z perspektywy systemów, integracja różnych funkcji ECU w jedną jednostkę wymaga kompleksowego zarządzania wymaganiami, symulacji przeprojektowania i zintegrowanych testów. Nie można zapomnieć o systemie informacyjno-rozrywkowym, który przekształca pojazd w salon na kółkach lub mobilne urządzenie Internetu rzeczy. Będzie to wymagało technologii łączności obsługujących LTE 4G lub 5G, aby konsumenci mogli bez problemu podłączyć swoje urządzenia mobilne do pojazdu.
6. Łączność pojazdu
Sieci okablowania samochodowego i systemy informacyjno-rozrywkowe w pojeździe (IVI) to tylko część wyzwania związanego z łącznością. Cotygodniowe, a nawet codzienne aktualizacje oprogramowania dla samochodowych systemów operacyjnych, sterowników interfejsu i tym podobnych stają się istotną częścią bezpieczeństwa i ochrony w branży motoryzacyjnej. Co więcej, bieżące mandaty Departamentu Transportu USA (DOT) wymagają od projektantów zajmowania się systemami komunikacji pojazd-pojazd (V2V). Automotive klasy open-source będą bezpiecznie i niezawodnie zarządzać ogromnymi ilościami danych płynących z systemów informacyjno-rozrywkowych w pojazdach (IVI), dostarczać aktualizacje OTA (over-the-air) i komunikację V2V / X.
