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普华基础软件:AUTOSAR框架下的自动驾驶

2024-04-02 12:17:55     来源:盖世汽车    阅读量:3124   阅读量:17311   

2017年,AUTOSAR发布了面向自动驾驶的AP标准,支撑自动驾驶相关技术问题。

2024年3月14日,在2024第五届软件定义汽车论坛暨AUTOSAR中国日上,普华基础软件股份有限公司研发中心产品部总监董自强表示,感知、决策、控三方面的算法是自动驾驶技术的基本逻辑,但当前不再是三段式的问题解决方案,自动驾驶向着整体融合性方案持续演进。

董自强提出,基础软件面向自动驾驶技术有三大层面的挑战:首先在操作系统层面临着高性能、高实时性、高可靠性、高安全性的要求,面临着多操作系统的融合问题,其次在中间件层面临着需求多样化、算法差异化、中间件兼容性等问题,最后在工具链层面临着进入、流通协作、平台化等挑战。

AP AUTOSAR面向高级别自动驾驶具备优秀的特性,包括兼容性、SOA、功能安全和信息安全。但2024作为自动驾驶的关键年,AP AUTOSAR也面临着新的需求。对此,董自强分享了关于“AP AUTOSAR 对算法、算力支持的发展思考”。

普华基础软件股份有限公司研发中心产品部总监

以下为演讲内容整理:

自动驾驶技术所需要的基础软件

AUTOSAR自2005年发布第一版标准以来,始终致力于解决汽车电子的基础支撑问题。自2017年起,随着Adaptive Platform AP的推出,其关注点转向了自动驾驶和更复杂的智能化汽车场景。

图源:演讲嘉宾素材

通过联盟成员的智慧贡献,AUTOSAR精准预判了自动驾驶的发展轨迹。2022至2023年间,L3级别自动驾驶已初露端倪,许多车辆获得路测牌照,正式上路测试。

现有的自动驾驶和高级辅助驾驶技术,主要基于感知、决策、控制三大算法执行,而AUTOSAR在车辆控制方面已有良好支撑。然而,自动驾驶领域的发展远不止于此。感知与决策正在深度融合,智能化传感器和域处理技术不断涌现。

特斯拉发布的FSD V12版本采用端到端神经网络,大幅降低了人为干预的需求,显示出技术变化之迅速。这要求我们对过去的技术逻辑进行大量调整,甚至改变研究方向。目前,量产汽车中应用的自动驾驶或辅助驾驶技术多处于L2等级,包括泊车和行车两大领域,对功能安全和传感器要求各不相同。然而,即使技术不断组合优化,达到L3级别仍是一个挑战。端到端技术的发布和特斯拉的测试版本推出,为我们提供了新的方向。

基于当前技术现状,辅助驾驶与自动驾驶主要基于AUTOSAR等基础软件框架实现。在普华的基础软件工作中,我们专注于中间层与操作系统层,以支持自动驾驶和辅助驾驶应用。无论是行车还是泊车,基础软件层都致力于统一解决这些问题。

图源:演讲嘉宾素材

在基础软件层,我们梳理了三个现状:

当前,在操作系统层,传统的OSEK等已不足以支撑现代汽车复杂应用所需的大量计算逻辑,性能要求日益提升。同时,汽车对安全性的要求极高,操作系统在满足高性能计算的同时,还需确保实时性、可靠性,满足功能安全需求,这无疑是巨大的挑战。此外,自动驾驶系统的复杂性可能导致多套操作系统的融合问题,需解决不同系统间的互通、融合与协作。

其次,在中间件层,随着技术变革,传统中间件的边界已不足以支撑自动驾驶场景的应用。新的需求不断涌现,而中间件在算法集成、兼容性等方面仍有待完善。算法选型和应用差异大,为OEM在选择和集成技术时带来挑战。中间件应发挥更大作用,解决这些问题。

普华基础软件作为中间件和基础软件公司,致力于简化应用,通过场景化预配置和自动化技术实现这一目标。然而,仅在中间件层面努力是不够的,整车研发亦需相应对策,这对我们而言是一大挑战。在开发过程中,我们会使用多种工具,它们之间的协作与流通至关重要。尤其在自动驾驶领域,我们整合Simulink建模工具等非AUTOSAR工具,实现无缝融合。

团队协作亦是一大关键。过去,汽车电子开发团队规模较小,而自动驾驶领域则需要面对数百乃至上千人的团队。因此,我们需要通过平台化的权限管理、决策管理、用户管理等方式来平衡协作,同时融入持续集成、持续迭代的功能。

AP AUTOSAR 对高级别自动驾驶的意义

AUTOSAR AP在解决上述问题方面表现出色,其创立的初衷便聚焦于自动驾驶所需的三大特质。首先,自适应性是基础,自动驾驶需要处理复杂且多变的逻辑,我们的基础软件必须具备自适应能力,以构建适应这一需求的平台。其次,SOA框架为汽车电子开发提供了更大的灵活性,激活了通信协议的潜力。最后,功能安全和信息安全是AUTOSAR的核心优势,对于实现车规级自动驾驶至关重要。

图源:演讲嘉宾素材

因此,无论是企业还是团队,若想开发车规级的自动驾驶技术,AUTOSAR AP都是不可或缺的一环。即使只是将其作为参考,也是实现这一目标的关键步骤。

AP在应对自动驾驶在基础软件层面的问题时,尝试了一系列经典的解决方案。首先,它采用了POSIX OS标准,这一标准,以其成熟性、稳定性及模块化、标准化的应用开发特性,减少了重复开发的问题。其次,POSIX OS的可靠性、稳定性经受住了时间的考验,且随着计算机硬件的发展,其资源管理不断优化,为行业发展提供了强大的支撑。再者,该标准的生态和兼容性广泛,使得开发和维护变得更为简单灵活。

AUTOSAR R23-11发布以来,其功能集群和结构的调整与行业发展规律高度契合,涵盖了智能汽车和自动驾驶技术的各个方面。在开发方法论上,AUTOSAR为车规级应用开发提供了标准化的流程,与微模型匹配度高,从架构设计到集成部署都有对应的方法。

AP AUTOSAR 对算法、算力支持的发展思考

尽管AUTOSAR AP对自动驾驶具有重要意义。特别是在算法层面,自动驾驶高度依赖算法技术,而AP对此涉及较少。因此,需要构建一个算法的框架层来支撑未来自动驾驶算法的发展。此外,AUTOSAR AP在算力支撑、硬件加速以及大数据处理能力等方面尚需加强,以更好地支撑高级别自动驾驶的开发和应用。

总体来看,面对高级别自动驾驶的挑战,我们需要在中间件层扩展数据抽象、硬件加速、算法支撑及任务编排处理能力,以更好地支撑未来技术的发展。虽然基础软件层面的问题处理成本较高、难度较大,但借鉴AUTOSAR过去的经验,我们有信心解决现有问题,并着眼于未来,推动自动驾驶技术的持续发展!

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