纯正华为味,阿维塔11电子架构与ADAS系统分析

发布时间:2023-11-08  

阿维塔于2023年8月完成B轮融资,增资完成后,长安汽车仍为阿维塔的最大股东,持股比例40.99%;宁德时代持股第二,增资后持股比例从17.1%降至14.1%;重庆承安持股第三,增资后持股比例从13.55%降至11.17%。华为不参股,但提供全套智能汽车解决方案。


阿维塔类似于极狐,华为提供全套解决方案,包括机械部分、高压电气系统、智能汽车和电子架构。但阿维塔不如问界那般,华为几乎算是直接下场卖车,因此阿维塔被人误认为华为含量不高,销售业绩不佳,而问界卖得十分火爆,华为加持是主要原因。实际上,阿维塔华为含量丝毫不低,甚至高过问界。


阿维塔11的ADAS系统由华为一手操办,与极狐又有很大不同。


立体双目是华为的核心技术,只要看一眼前面的摄像头,必须是两个摄像头,且摄像头之间有至少3厘米以上的距离,就可以判别是不是华为技术。使用华为技术的前视通常是4颗摄像头,只有1颗前向摄像头,95%的概率不是华为技术。极狐应该是一对800万像素的立体双目配置,中间是540万像素的单目摄像头,负责长距离和近距离。


阿维塔11与极狐类似,根据https://www.yiche.com/zhaiyao/detail-8029-2357-6375b5bceb459f000a72cbdf.html,华为的摄像头图像传感器尺寸为3*3微米,推测应该是索尼的IMX490,像素为540万像素。因为超过600万像素的车载摄像头图像传感器尺寸都低于3*3微米。

阿维塔11共9个ADAS用摄像头,除了前视4个,还有5个,这5个摄像头是4个360环视短距离摄像头加1个后置中部中距离摄像头,华为对后向视觉非常重视。


毫米波雷达方面,阿维塔11是6颗毫米波雷达,通常毫米波雷达是3颗,车头1颗,车尾两颗,多的在车前左右再加一个是5颗,阿维塔是在车前左右和车后中间都加了1颗摄像头,可能都是博世的MRR毫米波雷达,MRR分前向和后向两种。


阿维塔用了3颗激光雷达,1颗位于保险杠,另外2颗位于车翼子板的位置,位置都比较低,因为车顶的激光雷达在车周围会有明显的盲区,所以阿维塔将激光雷达放置在较低的位置。据说阿维塔用的是华为MDC810做域控制器,这是华为最顶级产品。


阿维塔11智能驾驶域控制器架构

MDC系统内部应该是一片昇腾处理器,一片以太网交换机加一片安全MCU。雷达的CAN总线系统都在安全MCU上,以太网部分自然是在以太网交换机上。


从HBE的名称可以判断阿维塔没有用主流的博世iBooster或博世的IPB,而是用了大陆汽车的MKC2+HBE,极狐也是如此。大陆集团推出的由集成式线控制动系统MKCx与HBE模块组成的MKCxHAD线控冗余制动解决方案,充分满足L4级汽车自动驾驶的安全需求。主流的iBooster对应L2级自动驾驶。

MKCx通过将踏板模拟器、制动主缸、助力器和液压调节控制系统(ABS、ESC)等集成为一个结构紧凑、体积小的制动模块,减轻了约30%的自身重量,可满足新能源车在轻量化和空间优化等方面的需求。得益于独特的全解耦踏板模拟器设计,MKCx还能满足不同类型、不同级别车型的技术需求,提供更多样化、稳定和舒适的踏板感受。


集成式线控制动系统MKCx能以比传统液压制动系统快3倍的速度产生足够高的制动压力,可以实现150毫秒内的建压。除了在更短的时间内可以更好地缩短制动距离,经过TÜV测试认证MKCx还可以实现100%的制动能量回收,帮助新能源车可平均多回收160瓦时(Wh)的电能,比对标制动系统高出约32%的制动能量回收效率,相当于为续航里程500公里的纯电动车增加了约20公里的续航里程。


针对高度自动驾驶场景下的制动安全需求,MKCxHAD线控冗余制动解决方案拥有冗余降级备选功能,即使是面临发生概率极低的故障情况也能够有效应对。一种情况是当主制动系统完全失效时,HBE模块将通过两个前轮对汽车实施制动,起到制动防抱死系统的作用。另一种则如果仅是主制动系统中部分模块发生故障,MKCx将激活大陆集团自行研发的协同制动模式,让HBE模块加入协同工作来驱动后轮制动系统保持工作。这种创新的协同模式,用灵活分离功能确保在自动驾驶下,即使某个系统部件发生故障,也能通过在双轴上控制滑移率进行减速,让制动功能正常发挥作用。


阿维塔11非常罕见地独立外置INS,即惯性导航系统,在阿维塔电路图上直接将INS所在的模块称之为高精度地图控制模块,加上输出PPS信号,PPS应该是PPS+GPRMC构成的时间同步信号,毫无疑问阿维塔具备高精度定位能力,且使用高精度地图。没有高精度地图和高精度定位,永远都只是L2级辅助驾驶。


最后再讲下双目系统。

公认深度学习大牛吴恩达,图像识别与探测一体无法分割


由于硬件厂家的误导,让普通大众以为算力和安全性成正比,与技术先进度成正比。实际毫无任何直接关联,其原因在于通常说的算力都是AI算力,即深度学习算力,更准确地说是卷积部分乘和累加的运算。基于单目或三目的机器视觉,有着天然的无法改变的缺陷,这个缺陷表现为识别或者说分类与探测是一体的,无法分割,特别是基于深度学习的机器视觉。也就是说,如果无法将目标分类(Classification,也可通俗地说是识别Recognition)就无法探测,即便特斯拉的占用网格也无法避免这个缺陷,因为它用的语义分割的骨架部分仍是最传统的CNN。换句话说,如果无法识别目标就认为目标不存在,车辆会认为前方无障碍物,会不减速直接撞上去。什么状况下无法识别?有两种情况:


第一种是训练数据集无法完全覆盖真实世界的全部目标,能覆盖10%都已经很强了,更何况真实世界每时每刻都在产生着新的不规则目标。特斯拉多次事故都是如此,比如在中国两次在高速公路上追尾扫地车(第一次致人死亡),在美国多次追尾消防车。


第二种是图像缺乏纹理特征,就像摄像头面前放一张白纸,自然识别不出来是什么物体。某些底盘高的大货车的侧面在某一时刻或者一堵白墙,就如同白纸一样,基于深度学习的机器视觉此时如同盲人一般,不减速直接撞上去。


此外,静止目标对深度学习也是麻烦,为了提高识别效率,机器视觉尤其是基于深度学习的机器视觉需要先框选出运动目标,同时也为了防止误判,也必须将运动目标和静止目标分开,如有些道路两侧停满车辆,运动目标的优先级自然高于静止目标,然后再去识别,通常是背景减除、三帧法或光流法,有时需要1-2秒时间,然而事故可能就发生了。
从本质上讲,深度学习是一种高度通用且极为强大的曲线拟合技术,能够识别出以往无法被发现的模式,推断趋势并针对各类问题给出预测性结果。当然,曲线拟合在表示给定数据集时也存在一定风险,这就是过度拟合。具体而言,算法可能无法识别数据的正常波动,最终为了拟合度而将噪音视为有效信息。并且深度学习是个黑盒子或灰盒子,调参更像是艺术而非科学。


那为何特斯拉不用立体双目?宝马用了立体双目后来又退出了?很简单,太难用了。奔驰和丰田在这个领域花费了大量时间来研发,奔驰早在1999年就投入双目的研发,2013年才在S级上应用,丰田大约也是1999年开始,直到2019年才开始在雷克萨斯上量产。宝马照搬德国大陆汽车的全套立体双目解决方案,效果不理想,但没有大改款的宝马7系还是用的立体双目。特斯拉这种短平快的公司自然不愿意多做技术累积。深度学习的免费资源很多,研发周期是双目的1/10,甚至1/15。从事深度学习的人至少是双目的上万倍,双目人才奇缺,并且一切都要从头做起,几乎没有免费资源。国内除华为外,只有中科慧眼能帮助整车厂量产立体双目系统。


电装最早的立体双目用于自动驾驶的研究论文发表在2001年(https://www.denso-ten.com/business/technicaljournal/pdf/17-4.pdf),奔驰则是1996年(https://ieeexplore.ieee.org/document/566403/authors#authors,论文作者Uwe Franke是现奔驰图像理解小组负责人,实际他最早的双目研究论文可以追溯到1987年,Uwe Franke是当今立体双目界的权威),没有20年技术累积,很难用好立体双目。


华为在立体双目道路也有困难,最早的立体双目传感器的基线长远比量产车上要长,基线越长,有效距离就越远,但标定难度就越高,尺寸一致性难度也越高。目前起步最早的奔驰和斯巴鲁基线长度最长,接近30厘米,博世和华为大约是12厘米。


MDC810、三激光雷达、独立INS加立体双目,前后6毫米波雷达,即使面对一系列L4级的Robotaxi,这也是国产最强的智能驾驶系统。


文章来源于:电子工程世界    原文链接
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