車廠都在奮力轉(zhuǎn)型。隨著越來越多的傳感、計算和網(wǎng)聯(lián)滲透到ADAS車輛中，TIer 1和車廠必須弄清楚在哪里處理原始感知數(shù)據(jù)，以及確定傳感器融合應(yīng)該使用原始數(shù)據(jù)還是預(yù)處理數(shù)據(jù)，是在邊緣還是中央計算？顯然，Ambarella和NXP采用了不同的方法。 Ambarella的雷達技術(shù)總經(jīng)理Steven Hong建議，“你看攝像頭模組。人們過去常常在每個攝像頭旁邊布置一個ISP或ASIC，這樣他們就可以在攝像頭模組中處理成像數(shù)據(jù)。但這種方法已經(jīng)變化了。如今，大多數(shù)攝像頭只是將數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)街醒胩幚砥鳌！?Hong引用了車廠的一個普遍趨勢。越來越多的感知處理在中央計算中完成。
Ambarella去年收購了Oculii及其雷達感知算法套件。通過將Oculii的成像雷達算法與Ambarella自己的CV3處理器相結(jié)合，Ambarella提出了用于多傳感器感知的集中式單芯片處理。CV3處理原始的高分辨率雷達、攝像頭、超聲波和LiDAR數(shù)據(jù)，然后提供深度低層級融合和AV路徑規(guī)劃。 Hong說：“你只需要一個‘雷達頭’。不需要級聯(lián)雷達或復(fù)雜的雷達處理ASIC或DSP在模組內(nèi)處理大量原始雷達數(shù)據(jù)。”實際上就是相對于傳統(tǒng)智能雷達的那種啞雷達。
Ambarella的這種方法可以繞過4D成像雷達的成本問題。如果做得好，可能會帶來一個更好的、低成本的ADAS平臺。
Ambarella的CV3通過集中雷達和視覺處理提升了新的高度。如果你可以通過軟件來提高傳感性能的質(zhì)量，你就應(yīng)該一直使用軟件，為什么不呢？在ADAS上投入更多硬件的時代正在讓位于軟件定義。
Ambarella解決方案的關(guān)鍵是Oculii的“自適應(yīng)雷達軟件”，該軟件運行在Ambarella CV3處理器上。該軟件使用AI算法，向周圍環(huán)境發(fā)送相位調(diào)制波形。Ambarella聲稱，角分辨率可達0.5°，每幀可達數(shù)萬個點的點云，探測距離可達500多米。 為了使雷達頭正常工作，Oculii的雷達軟件必須與Ambarella的CV3兼容。
取代NXP？
Ambarella的Hong提到了大陸的雷達模組，該模組采用了NXP的雷達處理器。 Hong說：“處理器本身的價格是50多美元，8-12W的功率，整個模組通常會消耗20多W的功率。這就是目前雷達的設(shè)計方式。” Hong解釋說，如果Ambarella與大陸合作，TIer1的模組中就不再需要NXP處理器了。Hong說：“所有原始雷達數(shù)據(jù)都將在我們的CV3處理器中處理。如果沒有雷達處理的開銷，雷達模組的功耗就不到5W。” 考慮到NXP在汽車雷達領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，Ambarella以上的說法是非常大膽的。但它也說明了ADAS/AV車輛架構(gòu)正在發(fā)生的轉(zhuǎn)變。芯片供應(yīng)商和系統(tǒng)設(shè)計者正在邊緣和zonal/中央處理器引擎之間劃分傳感器處理。
但NXP的ADAS高級總監(jiān)Matthias Feulner在提及Ambarella時并沒有讓步。“談到未來的架構(gòu)，中央處理是一條路。另外一方面，經(jīng)典邊緣處理雷達傳感器將繼續(xù)占據(jù)很大一部分市場。” Feulner表示，基于過去6個月與OEM和TIer1的深入討論，客戶們達成的共識是，到2030年，約70%的車輛仍將主要使用邊緣處理傳感器，通過低速接口（通常通過CAN總線）提供“物體識別級或檢測級輸出”。 如果Feulner是對的，這是一個很好的提醒，咱們不要盲目樂觀，不能低估車廠采用新技術(shù)的龜速。如果你已經(jīng)有了一個經(jīng)過認證和驗證的模組，為什么還要折騰呢？
網(wǎng)絡(luò)瓶頸
盡管如此，30%的車廠正在考慮集中式處理的ADAS架構(gòu)。Feulner說：“他們希望利用較低層級的傳感器數(shù)據(jù)來進行更好的融合。” 不過，一個重大的權(quán)衡涉及到車輛網(wǎng)絡(luò)。“如果要將原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒胩幚砥鳎托枰獙囕v網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進行大幅升級。你需要在傳感器和ADAS（域）控制器之間實現(xiàn)千兆級的連接。對于OEM來說，這不僅是不實用的，他們不愿意承擔(dān)千兆級連接的開銷。” Ambarella也對此表示同意。在傳感器中，雷達尤其會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。Hong表示，一個典型的帶有三發(fā)四收的角雷達大約會產(chǎn)生2-3G的原始數(shù)據(jù)。這只是一個角雷達的原始數(shù)據(jù)。高性能的成像雷達（通常由多個芯片級聯(lián)到前端）將產(chǎn)生數(shù)十Gb原始數(shù)據(jù)。此外，新的高端雷達架構(gòu)使用數(shù)千個天線將生成以Tb為單位的原始數(shù)據(jù)！ 雷達分辨率傳統(tǒng)上是由天線大小和數(shù)量決定的。高分辨率成像雷達通常使用數(shù)百個天線，會成倍地增加雷達芯片的成本、尺寸和功率。因此，我們最近也常能看到那些身形巨大的雷達模組。
Hong說，這種趨勢吸引了Ambarella。“我們的軟件大大減少了天線的數(shù)量，并且仍然可以通過處理實現(xiàn)非常高的分辨率。我們使用的是一種智能自適應(yīng)波形，它會隨時間推移變化。這種變化使我們能夠極大地分散實際傳感器的物理天線數(shù)量。” 當然更多的天線仍然有益，因為硬件必須與軟件一起擴展。Ambarella計劃在下月的CES上發(fā)布三款CV3系列產(chǎn)品。低端的CV3處理器適合幾十個天線的雷達，較高端的適合數(shù)百個天線的雷達。 雖然Ambarella的雷達也可以處理數(shù)千個天線，但Hong說這些數(shù)量沒什么意義。現(xiàn)階段不可能將Tb級的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到中央處理器。
對雷達友好的處理器
NXP認為30%的車廠開始將更多的處理從傳感器轉(zhuǎn)移到中央控制器或域控制器，這將對其ADAS產(chǎn)品組合和路線圖產(chǎn)生影響。
NXP已經(jīng)發(fā)布了一系列汽車SoC，包括S32G（網(wǎng)關(guān)）、S32R（雷達）和S32K（實時）微控制器。每個都是域控制器。奇怪的是，NXP并沒有ADAS SoC的具體計劃。
這并不意味著它沒有準備好。Feulner暗示NXP正在利用S32R及其衍生品開發(fā)“不斷發(fā)展的ADAS架構(gòu)”。
他補充說：“我們認為，最初為邊緣雷達處理開發(fā)的S32R架構(gòu)將會擴展，適用于未來的汽車架構(gòu)。”
他指出，將S32R算法的一部分轉(zhuǎn)移到處理多個傳感器的中央位置將產(chǎn)生“潛在的額外好處”。Feulner表示，“這種轉(zhuǎn)變可以利用與多傳感器更好的協(xié)調(diào)，或者查看同時來自多個雷達的數(shù)據(jù)。你甚至可以應(yīng)用后處理和AI來改善基于雷達的感知。”
NXP強調(diào)，沒有最完美的雷達。例如，角雷達和AEB雷達在探測距離和分辨率方面有很大的不同要求。OEM應(yīng)該自由地混合和匹配解決方案，以適應(yīng)汽車架構(gòu)。Feulner說：“你可能有一個ADAS SoC，或者可能有一個S32G。不管怎樣，未來ADAS域控制器應(yīng)該有特定于雷達的處理資源。”
共享資源 Ambarella的Hong還強調(diào)了同一車輛上安裝的不同型號雷達對分辨率或探測距離的不同要求。這就是CV3處理器上的軟件定義雷達算法的優(yōu)勢。Hong說：“如果你為這個前置傳感器分配更多的資源，我們可以通過軟件將距離、密度和靈敏度提高兩倍，因為我們的架構(gòu)允許轉(zhuǎn)移和共享處理資源。結(jié)果可能是以更低的價格獲得更高的性能，因為你已經(jīng)集中了資源，并將它們分配到整個車輛上。”
分化
汽車行業(yè)正處于ADAS平臺的分化之中。一方面，Nvidia、Qualcomm和地平線正在推出集中式通用計算引擎，這種方法為車廠在統(tǒng)一平臺上實現(xiàn)不同的自動駕駛水平奠定了基礎(chǔ)。 另一方面，Mobileye和Ambarella正在推動為ADAS定制的域控制器架構(gòu)。Mobileye和Ambarella都有計算機視覺背景。他們知道如何為ADAS創(chuàng)建優(yōu)化的解決方案。
Ambarella擁有創(chuàng)新的ADAS策略，一個用于多傳感器感知的集中式單芯片處理器。NXP則更傾向于一種實用、靈活和分層的方法，更符合大多數(shù)OEM和TIer1的要求。看樣子集中式和分布式架構(gòu)的爭論還遠未結(jié)束。但集中式解決方案似乎勢頭正猛。上周，Bosch宣布將Ambarella的CV3域控制器SoC系列加入其“用于實現(xiàn)下一代ADAS功能的高效SoC組合”。
更多信息可以來這里獲取==>>電子技術(shù)應(yīng)用-AET<<
