百度无人驾驶样车采用 IPC(工控机)方案,但工控机的体积和功耗难以满足量产化要求,因而百度也推出了适合于量产的域控制器嵌入式方案。将各个传感器的原始数据接入到Sensor Box中,在Sensor Box中完成数据的融合,再将融合后的数据传输到计算平台上进行自动驾驶算法处理。
百度自动驾驶专用计算平台ACU(Apollo Computing Unit)定义了三个系列产品:MLOC(高精定位,MCU)、MLOP(高精定位+环境感知,MCU+FPGA)、MLOP2(高精定位+环境感知+决策规划,MCU+GPU)。
百度Apollo的工控机计算平台架构
百度Apollo的域控制器计算平台架构
特斯拉:从Mobileye ASIC到英伟达GPU。2014 年特斯拉发布Autopilot 1.0,搭载1个前置摄像头、1个后置倒车摄像头(不参与辅助驾驶)、1个前置雷达、12个超声波传感器,视觉芯片采用MobileyeEyeQ3,主控芯片采用NVIDIA Tegra 3。
2016年底特斯拉发布Autopilot 2.0,搭载3个前置摄像头(不同视角广角、长焦、中等)、4个侧边摄像头(左前、右前、左后、右后)、1个后置摄像头、1个前置雷达(增强版)、12个超声波传感器(传感距离增加一倍),主控芯片采用NVIDIADrive PX 2,处理速度为Autopilot 1.0的40倍。
Mobileye EyeQ3芯片架构
英伟达Drive PX2芯片架构
奥迪:Mobileye ASIC英伟达GPU+Altera FPGA+英飞凌MCU的多芯片集成方案。全新奥迪A8公开了自己的zFAS控制器方案。zFAS共有四块高性能的处理器:1)Mobileye的EyeQ3负责视觉信息处理,包括交通标志识别、行人识别、碰撞提醒、车道线检测等;2)英伟达的Tegra K1 SoC负责360°环视影像;3)Altera的Cyclone5 FPGA负责传感器融合、地图融合、辅助泊车等;4)英飞凌的Aurix系列MCU用于交通拥堵控制、辅助驾驶等。
奥迪A8的计算平台架构
在汽车主控芯片领域,GPU仍将保持通用汽车主控芯片的主流地位,FPGA作为有效补充,ASIC将成终极方向。
当前人工智能及智能驾驶算法尚未定型,GPU作为通用加速器,预