图中展示了一个典型的智能驾驶域控制器（ADAS域控制器）架构框图。以下将对此图片中的架构和相关技术要点进行详细的中文解析，包括各个模块的功能、技术细节、应用场景以及当前技术的瓶颈和发展趋势。
架构总览
这套基于多SoC的分布式计算架构设计充分体现了现代ADAS系统的复杂性和高效性。以下是对架构及主要模块的详细分析与扩展：
架构设计特点
多SoC协同计算：
采用多个J3系列SoC分担不同任务，利用其高算力、高效能处理特性实现复杂计算分布化。
通过以太网交换机（ETH Switch）构建统一、高效的数据传输网络，支持大数据量的高速交互。
车规级安全控制：
S32G MCU作为车规级处理器，专注于ADAS功能控制，确保系统安全性和实时性。
其支持丰富的CAN接口和多种传感器，形成强大的外设连接能力。
模块化设计：
各模块职责清晰，降低设计复杂度，便于模块的独立升级和调试。
支持多传感器输入及数据融合，实现感知、定位、决策、控制一体化。
模块功能详细扩展
1. SoC #1 (J3#1) - 前向感知与泊车规划
视觉感知：支持高分辨率8.3MP摄像头，处理前向障碍物检测、车道线识别等任务。
泊车路径规划：通过高级路径规划算法实现自主泊车功能，计算泊车路径并向控制器发送执行指令。
接口支持：
SerDes接口用于高速连接摄像头，确保低延迟、高带宽数据传输。
支持AI推理和深度学习模型加速。
2. SoC #2 (J3#2) - 环视与低速场景感知
环视感知：
处理4路环视摄像头（2.6MP×4）和后视摄像头的数据，实现全方位环境感知。
视觉定位与多目标跟踪：
执行泊车辅助功能，通过视觉定位算法提供精准的环境建模。
支持动态目标检测、轨迹预测和多目标跟踪，用于复杂低速场景（如停车场或城市拥堵区域）。
融合算法：将摄像头数据与其他传感器（如雷达）融合，提升感知精度和鲁棒性。
3. SoC #3 (J3#3) - 多传感器融合与分类
目标识别与分类：
融合来自环视摄像头、雷达等多传感器数据，实现对行人、车辆等目标的精确识别和分类。
目标跟踪：
提供实时动态跟踪，优化ADAS的反应速度。
数据处理性能：
J3系列SoC的高算力支持大规模神经网络模型运行，满足ADAS算法的高性能需求。
4. S32G - 高性能车规级控制
ADAS控制核心：
处理L0-L2级别高级驾驶辅助任务，结合多传感器数据进行路径决策。
