自动驾驶技术的量产化挑战及应对

目前谈到汽车电子主动安全系统，最火热的概念莫过于自动驾驶技术。虽然自动驾驶技术当前仍然停留在概念阶段，但是随着年初在美国拉斯维加斯举办的CES消费电子展和前几个月刚刚结束的上海车展以及亚洲CES消费电子展的举行，多款自动驾驶概念车的发布让人们看到了自动驾驶技术量产的希望。

　　然而自动驾驶技术的量产化还需要面对两大挑战--激光传感器的小型化以及互联通讯中的网络信息安全Cyber Security。本文将详细介绍应对这两大挑战的解决方案。针对激光传感器的小型化，一种紧凑且高性能的多核微处理器被用来在紧凑的产品尺寸中基于回波传输时间Time-Of-Flight（TOF）原理实现高功能安全要求的激光扫描仪。针对互联通讯中的网络信息安全Cyber Security，一种基于具有硬件信息安全模块的微处理器和一种基于公钥和密钥的加密专用芯片被分别用于在现有的车身网络中以很小的数据开销保护信号的完整性、安全认证和时效性以及对车车通讯(C2C)和车设施通讯(C2I)的无线通讯进行高强度数据加密。

　　激光传感器的小型化

　　为了实现自动驾驶的安全性和可靠性，目前的自动驾驶测试车辆普遍使用了大量的传感器来探测周围的环境，并且可靠的传输给自动驾驶控制模块。这些传感器包括激光扫描仪、毫米波雷达、立体摄像头、超声波探头、GPS卫星信号接收器等等。而这些传感器使得自动驾驶测试车辆的成本较普通车辆大大提升。其中最大的成本开销就来自于高性能的激光扫描仪。几乎占到传感器总成本的大半。为了使自动驾驶技术走向量产，传感器的小型化和降成本成为一种必然方向，其中的重点就是激光传感器的小型化。

　　激光扫描仪是一种光学传感器，它基于红外激光束对周围的环境产生一个光束扫描空间。它的功能是基于回波传输延时时间Time-Of-Flight（TOF）来测量传感器与目标之间的距离。类似仿生学中，蝙蝠使用超声波发出和听到的延时时间来在黑暗的环境中对周围的障碍物做判断的原理。

　　激光扫描仪进行精确传感的最大挑战为红外激光束以光速传播导致回波传输延时时间非常短。举个例子，如果需要探测10米处的一个目标，则以光速30万公里每秒按照如下公式计算得到回波传输延时为66.66纳秒。

　　t_D=2·D／c=2×(10 m)／(300,000,000 m／s )=0.000,000,066,66 s=66.66 ns

　　如果系统的分辨率为0.1米的话，则相应的时间测量分辨率也需要做到接近1纳秒。因此为了降低激光扫描仪的成本，避免使用昂贵的精密时间测量系统，主要采取的方法是使用间接模拟计时的方法。该方法发出的激光光束为一个固定长度t0的光脉冲。而接收部分如图1下所示，反射光通过光敏二极管Photo Diode转化成电流。而电流由开关S1和S2控制分别向电容充电。S1和S2开启相同的时长t0，S2比S1延时t0打开。

　　图1：采用间接模拟计时的测量方法。

　　举个例子，当光脉冲宽度t0被设定成200纳秒时，如图2反射信号和发射信号之间的延时为光回波传输延时tD。由于这个时间延时tD使得S1和S2开关对应的电容充电时间长度不同。通过计算两个电容电压的关系就可计算出需求出的目标距离。

　　图2：反射信号与发射信号之间的延时造成充电时间不同。

　　以图2为例，具体的计算过程如下：

　　D= 1／2·c·t0·S2／(S1+S2)=1／2×300,000,000 m／s×0.000,000,2 s×0.33／(0.33+0.66)=10 m

　　同时为了实现小型化激光扫描仪的功能安全要求，需要使用两颗微处理器进行相互校验。并且两颗微处理器分别通过两个输出信号开关Output Signal Switch Device（OSSD）对激光模拟计时电路进行控制，并且对来自OSSD的反馈信号进行交叉校验，从而实现了足够高的系统功能安全等级。系统框图如图3。

　　图3：使用两颗微处理器进行相互校验的系统。

为了满足激光扫描仪严苛的功能安全需求，对应的处理器必须满足如下要求。

　　·良好的实时性能

　　·中断触发行为

　　·高效的编码（指令集、编译器）

　　·DSP数字信号处理性能

　　·丰富的外围设备

　　·足够的存储器容量（Flash）

　　·自主的外围设备控制（解除CPU负担）

　　·有足够的工具和对应接口

　　·具备在片调试功能

　　·合理的功耗

　　·合理的系统成本（包括芯片本身和开发成本）

使用一种紧凑且高性能的多核微处理器，比如英飞凌的AURIX微处理器，可以大大节省PCB的布板面积。将原来系统所需的两颗微处理器减小到一颗微处理器的体积。在AURIX微处理器中加入了多个具有校