1. 中央计算集群
架构设计与理念
设计理念：中央计算集群的核心设计思路是满足自动驾驶所需的超高性能计算需求，同时支持大量的传感器数据融合和算法处理。它需要处理来自多个高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达等不同传感器的数据，并实时执行包括深度学习、路径规划和控制决策等复杂任务。
集中式计算架构：将所有传感器数据集中到一个强大的计算平台进行处理，通过减少跨模块的数据传输延迟，实现更高的效率和稳定性。这种架构有效地支持多传感器融合与深度学习推理。
元器件选型与参数要求
处理器/SoC选型：高性能SoC芯片如NVIDIA Orin、华为MDC或高通8295。这些芯片支持并行计算并具备高TOPS（Tera Operations Per Second）算力，通常需要在150-300 TOPS之间，以满足L3-L4级别自动驾驶的计算需求。
接口设计：需要支持多种高速接口，包括GMSL（用于摄像头数据）、以太网（用于高带宽传感器）和CAN FD（用于低延时控制信号）。
关键技术：引入硬件虚拟化与安全隔离机制，满足车规功能安全要求（如ISO 26262中的ASIL-D），以确保计算集群在异常状态下不会失控。
应用与技术优势
高TOPS性能结合低延迟通信架构，使中央计算集群能够在毫秒级时间内完成复杂的环境感知和决策，大幅提升自动驾驶的实时性和安全性。
2. 摄像头模块
架构设计与理念
前/后视与360环视：各类摄像头布置的设计考虑视角覆盖与精度的平衡，通常前视摄像头要求更高的分辨率和夜视能力，而环视系统则注重低延迟、广角视野，以便构建实时全景视图。
GMSL接口选择：采用GMSL（Gigabit Multimedia Serial Link）接口，用于摄像头图像传输。这种接口在带宽、抗干扰和传输距离方面表现优异，是车载视觉系统的主流选择。
元器件选型与参数要求
分辨率与帧率：前视摄像头选用8MP、30fps，以满足高清目标检测需求，侧后摄像头在2-5MP范围内，确保图像流畅性。
动态范围（HDR）：必须具备高动态范围（100dB以上），特别是在强烈光照或夜晚条件下，HDR可有效避免图像过曝或欠曝问题。
传感器类型：CMOS传感器比CCD传感器具有更高的灵敏度和宽动态范围，是车载视觉的首选。
应用与技术优势
多摄像头构成的360环视系统提供了无缝的环境感知，并通过实时拼接算法减少视觉盲区，使驾驶员在泊车或低速行驶时获得更全面的视野。
3. 毫米波雷达与激光雷达模块
架构设计与理念
毫米波雷达（77GHz）：用于长距离（>200米）探测，优势在于全天候的目标探测能力，特别是在雨雾等恶劣天气条件下，弥补了摄像头的不足。
激光雷达（1550nm）：在近距离（<100米）提供更高精度的三维环境建模，有助于精确定位障碍物和行人等目标。
元器件选型与参数要求
发射功率与接收灵敏度：毫米波雷达的发射功率需满足80mW以上，接收灵敏度要求在-95dBm以下，确保远距离的探测精度。
分辨率与视场角：激光雷达需具备高角分辨率（通常在0.1°以内），并选择较宽的视场角（90°-120°）以覆盖车辆周边。
波段选择：1550nm波段激光雷达因其人眼安全特性和抗干扰能力成为自动驾驶领域的首选。
应用与技术优势
通过激光雷达和毫米波雷达的组合，形成多模传感器融合方案，能够在复杂环境下实现可靠的物体检测与距离测量，提高系统的稳定性与准确性。
4. 智能驾驶CAN和底盘CAN
架构设计与理念
双重CAN架构：智能驾驶CAN和底盘CAN分别传输与自动驾驶相关的高优先级数据和底盘控制数据，通过冗余设计提升系统的可靠性。
CAN FD协议支持：相比传统CAN，CAN FD具备更高的传输速率（可达5Mbps），更适合自动驾驶中的大数据量传输。
元器件选型与参数要求
通信速率：对于CAN FD，总线速率设定在2Mbps以上，以满足自动驾驶控制的低延迟需求。
抗噪声设计：车载环境复杂，CAN通信线需进行屏蔽处理并具备ESD保护以抗击瞬态电压冲击。
应用与技术优势
通过CAN总线的高带宽和可靠性，为各模块间的控制和数据共享提供了稳定的通信链路，确保自动驾驶功能的实时响应。
5. DMS/OMS监控系统
架构设计与理念
驾驶员监控系统（DMS）：实时监控驾驶员的状态，包括视线追踪、面部识别和疲劳检测，通过图像处理和深度学习算法识别驾驶员是否处于安全驾驶状态。
乘客监控系统（OMS）：OMS的设计目的是检测乘客的状态，特别是在自动驾驶车辆中，用于确保乘客的安全和舒适度。
元器件选型与参数要求
红外摄像头：DMS和OMS需要在不同光照条件下工作，因此通常使用带红外光源的摄像头，以在夜间获得清晰图像。
处理器选型：选用具有图像处理能力的SoC（如Ambarella或Qualcomm的DMS专用芯片），能够实时处理面部表情和姿态识别。
应用与技术优势
DMS和OMS可以及时检测驾驶员的状态，防止疲劳驾驶，同时提高乘客的舒适性和安全性，特别是在无人驾驶场景下对车内监控至关重要。
6. 超声波传感器与自动泊车ECU
架构设计与理念
超声波传感器：用于短距离（<5米）障碍物探测，主要用于自动泊车和低速行驶的近距离探测。
自动泊车ECU：专门用于自动泊车控制，通过接收超声波、摄像头和雷达的信号，实现自动泊车功能。
元器件选型与参数要求
探测精度：超声波传感器的探测精度要求在1cm以内，以确保泊车过程中的精确定位。
计算能力：自动泊车ECU需要具备中等算力（通常2-5 TOPS），能够实时处理多传感器数据和泊车路径规划。
应用与技术优势
自动泊车系统大大提升了用户的便捷性，特别在狭小空间泊车时，通过传感器融合确保泊车路径的精确性。
7. 柔性底盘控制器
架构设计与理念
模块化控制架构：柔性底盘控制器涵盖转向、制动、悬架控制等功能，能够在自动驾驶模式下根据行驶环境动态调整，提供更灵活的车辆操控体验。
响应速度与冗余设计：控制器要求毫秒级响应时间，并具备冗余电源设计选型原则：选择具备冗余设计的控制器，确保在主控失效时依然能接管控制。
关键参数：
响应速度：应达到毫秒级，保证控制实时性。
抗震性和温度适应性：确保在各种工况下保持稳定运行。
应用特点：配合自动驾驶算法，使车辆具备更灵活的动态响应能力。
整体架构思想
整个架构遵循“集中控制，分布感知”的理念，将传感器信号统一接入中央计算集群，通过多传感器融合实现更为精确的环境感知和车辆控制。设计注重数据传输的实时性和模块间的协同工作，以确保各系统的高效运作。通过CAN、以太网和GMSL等多种通信方式，保证数据的高速传输和抗干扰能力，适用于自动驾驶的复杂应用场景。
设计亮点与优势
集中式中央计算：提升了系统的处理效率和可扩展性，适应未来功能升级需求。
多传感器融合：实现对环境的多维感知，提升了自动驾驶的安全性和可靠性。
高速抗干扰通信：GMSL和CAN FD提供了强大的数据传输保障，适合复杂的车辆环境。
冗余设计：关键控制模块采用冗余设计，增强了系统的安全性和可靠性。
这种架构具备高度的集成化、强大的环境感知能力和稳定的通信能力，是实现L3及以上自动驾驶系统的理想方案。
