Pony.ai 硬件系统架构介绍

汽车电子与软件 2021-05-11 00:00

详解状态监控系统的数据采集技术 超越传统分流器：探索新型电流传感解决方案

自动驾驶是软硬件结合的系统工程，本文将为您解读Pony.ai 自动驾驶车辆的硬件架构、自研的计算系统，以及深度讲解自动驾驶行业所需的硬件技术。

01

产汽车电子电气架构回顾

传统汽车由Electronic Control Unit（电子控制单元，ECU）和低速主干网构成整车的电子电气架构，每一个ECU可以认为都有自己的处理器、数据通路、供电、通信、线束等等，使得传统汽车极其复杂和昂贵。传统汽车电子电气架构的局限性业界已经有很多分析，例如（引用1）：

计算资源受限
ECU间通信代价大
线束复杂
部署和维护成本高
难以支持更复杂的跨域应用

传统架构无法支持未来“新四化”比如无人驾驶这样复杂度的应用和系统，因此汽车行业在积极推动例如向中央集中式的新电子电气架构演进（图1），以及“软件定义汽车”的概念（引用2 ）。

Pony最新一代无人驾驶软硬件系统作为L4量产方案，与整车电子电气架构共同演进，提出了自己的无人驾驶硬件架构，以实现高性能、安全、高效的设计理念。

02

Pony.ai 无人驾驶硬件架构

如之前提到，汽车工业界提出了中央集中式的电子电气架构的演进路线，我们先来分析中央集中式是否适合现阶段无人驾驶开发和部署的需求，之后介绍Pony.ai无人驾驶硬件架构的理念、实行和对未来硬件架构的展望。

2.1 中央集中式架构的分析

Pony.ai无人车硬件架构从第一版开始，便一步到位基于中央集中式架构进行设计，将传感器原始数据全部交由高性能车载电脑进行融合和运算，最终将输出交由执行器操纵汽车。随着系统迭代，我们发现单一的中央集中架构并不是完美的，主要原因如下：

2.1.1 计算效率

将所有计算任务交由中央车载电脑并不是最高效的方式，业界有多种通用和专用处理器，通过合理的异构计算和预处理，对无人车海量数据和计算任务合理分流，可以达到更高的计算效率，从而降低中央车载电脑算力需求、降低整体功耗、提高可靠性。

2.1.2 带宽和线束

相比于传统ECU挂载在低速总线上，中央集中式架构倾向于将传感器直连车载电脑统一进行运算，这对系统通信带宽要求很高。虽然汽车界已经有千兆车规以太网作为主干网的实现，但对于无人驾驶大量高分辨率传感器而言，仍然压力很大。同时，无人驾驶的传感器遍布车身多个位置，将数据甚至电源接回中央车载电脑并没有达到预期的优化线束的目的。

2.1.3 灵活性

无人驾驶硬件设备仍处在快速迭代的阶段，为了评估不同种类和数量的硬件设备，特别是传感器，中央车载电脑必须预留大量的接口和算力才能适应目前无人驾驶开发的灵活性，但这可能使得中央车载电脑过度设计和臃肿。

2.2 Pony.ai 无人驾驶硬件架构理念

2.2.1 硬件与软件开发解耦

硬件开发速度天然慢于软件，Pony.ai无人驾驶硬件架构希望通过解耦软件和硬件的开发，一方面可以释放软件的迭代速度，通过远程部署快速提供功能服务的更新，并由软件收集数据和远程管理整体硬件的生命周期；另一方面硬件模块可升级，不断支持软件新的需求。

我们把硬件系统抽象模块化为三部分:

1）传感器和车辆接口，作为系统的外围设备；

2）电源分配和通信网络，同时提供必要的预处理；

3）中央车载电脑。

整体硬件系统作为一种服务，向上与软件架构交互。

Pony.ai硬件系统抽象化 (软件架构已省略)

2.2.2 高性能且高效

Pony.ai无人驾驶硬件将提供整套异构计算系统，进行高效pre-processing和offloading，最终将软件算法定义的数据模式以低延时、高带宽地传递到高性能的中央车载计算平台。

2.2.3 安全和可靠

我们的硬件架构足够的简单和可靠，以支持车规的应用。更重要的是，这样的架构可以支持先进的安全系统的设计，例如实时系统健康状态监控、冗余系统部署、失效安全等。

2.2.4 可拓展和升级

通过硬件系统的可拓展和模块可升级，Pony.ai硬件方案可以在其产品生命周期里不断迭代更新。

2.2.5 易部署和维护

我们目标是提供可量产和可运营的方案，硬件架构会非常低成本和便捷的进行部署安装后后期维护。

2.3 PonyAlpha X 硬件架构实施

基于汽车行业电子电气架构的背景，以及Pony.ai无人驾驶硬件架构理念，我们提出了中央车载电脑配合远端Zone controller的混合模式。在PonyAlpha X开发中，我们从系统需求和设计入手，搭建硬件系统框架，并遵循V模型进行开发和验证。

PonyAlpha X 硬件系统抽象图

（橙色为ZCU_roof，绿色为ZCU_trunk，蓝色为PDU，红色为中央车载电脑）

2.3.1 车顶位置的Zone Controller

车顶的第一个Zone Controller，集成了定位所需的GNSS和IMU数据，以及Lidar高带宽数据，并提供对外通信服务。除了作为Gateway数据介入，车顶的Zone Controller还承担了时间同步、硬件监控和部分数据预处理。车顶Zone Controller的存在，极大简化线束，使得车顶和后备箱完全独立，大幅加快车辆改装和部署速度。

2.3.2 后备箱位置的Zone Controller

后备箱的第二个Zone Controller，集成了高吞吐量的高清相机数据，毫米波雷达数据以及提供可靠的车辆控制接口。类似的，后备箱的Zone Controller也承担了时间同步、数据预处理、硬件监控，与此同时作为距离中央车载电脑最近的ZCU，还承担了必要的计算预处理和分流，使得整体计算硬件更加高效。

2.3.3 集中的电源和散热系统

后备箱的PDU集成了电力分配和监控，以及散热控制和温湿监控，以提供可靠的电源方案和热管理，使得整体Pony.ai无人驾驶硬件系统工作在最适宜的环境状态。

PonyAlpha X 电源网络

2.4 Pony.ai 未来硬件架构展望

PonyAlpha X是Pony无人驾驶硬件架构迭代的重要里程碑，未来演进还将重点开发：

继续提升模块集成度、可拓展升级和易安装维护性
增强故障监控和失效隔离能力
提升系统稳健性，以支持更多的冗余设计
将数据接入和电源分配抽象入更强大的ZCU，以实现更高效的硬件架构

—END—