Avtonomna vožnja bo izzvala stroškovno razmerje redundance senzorjev za zagotavljanje splošne varnosti.Pogramsko podprta testna platforma bo ključna za sledenje razvoja procesorskih arhitektur.
Avtomobilska industrija in industrija polprevodnikov konvergirata, saj zahteve za avtonomno vožnjo vplivajo na mikroprocesorske arhitekture.
Po podatkih Svetovne zdravstvene organizacije vsako leto več kot 1,25 milijona ljudi umre v prometnih nesrečah, te nesreče pa vlade po vsem svetu stanejo približno 3 odstotke BDP. Čeprav se potencialen vpliv avtonomne vožnje ne širi samo v osebne, ekonomske in politične domene, predstavlja tudi veliko priložnost zmanjšanja števila žrtev prometnih nesreč, tako da utegne avtonomna vožnja predstavljati najbolj revolucionaren izum našega časa.
Napredni sistemi za pomoč voznikom (ADAS) so konvergenca senzorjev, procesorjev in programske opreme za izboljšanje varnosti in ne nazadnje zagotavljajo lastno vozno zmogljivost. Večina teh sistemov danes uporablja en sam senzor, kot je radar ali kamera, ki že ima merljiv vpliv. V skladu s študijo, ki jo je izvedel IIHS leta 2016, so avtomatski zavorni sistemi zmanjšali trčenja z zadnje strani za približno 40 odstotkov, opozorilni sistemi pred trčenjem pa so zmanjšali trčenja za 23 odstotkov. Kljub temu NHTSA poroča, da je 94 odstotkov hudih prometnih nesreč povzročila človeška napaka. Avtomobilska industrija se sooča z bistveno bolj zapletenimi izzivi, kot je zmanjšanje voznikove asistence do 4. ali 5. stopnje avtonomije. Na primer, fuzija senzorjev – kombiniranje merilnih podatkov različnih senzorjev za doseganje rezultatov – zahteva sinhronizacijo, visoko zmogljivo obdelavo in nadaljnji razvoj samih senzorjev. To pomeni, da proizvajalci avtomobilov iščejo ustrezno ravnovesje med tremi ključnimi dejavniki: stroški, tehnologijo in strategijo.
Standard za avtonomijo 3. stopnje pravi, da vozniku ni treba aktivno usmerjati pozornosti, če avto ostane v vnaprej določenih okoliščinah. Leta 2019 bo Audi A8 prvi avtomobil na svetu, ki bo ponujal avtonomijo 3. stopnje. Opremljen bo s šestimi kamerami, petimi radarskimi napravami, eno napravo LIDAR in 12 ultrazvočnimi senzorji. Zakaj toliko? Preprosto povedano, vsak ima edinstvene prednosti in slabosti. Na primer, radar prikazuje, kako hitro gre predmet, vendar ne kaže, kaj je predmet. Pri tem je potrebna fuzija senzorjev, saj sta oba podatka kritična pri predvidevanju obnašanja predmeta, prav tako je potrebna redundanca za premagovanje slabosti vsakega senzorja. Ne nazadnje je cilj obdelave podatkov senzorjev izdelati varnostno predstavitev okolja avtomobila na način, da je okolje mogoče vključiti v odločitev, ter izdelati algoritem, ki znižuje stroške, da je končni proizvod dobičkonosen. Eden izmed najpomembnejših izzivov pri doseganju tega je izbor prave programske opreme. Oglejmo si naslednje tri primere: dobro sinhronizacijo meritev, vzdrževanje sledljivosti podatkov in preizkušanje programske opreme glede na neskončno število scenarijev iz resničnega sveta. Vsak izmed teh primerov je edinstven izziv; avtonomna vožnja bo zahtevala vse tri, vendar za kakšno ceno?
Cena: redundantni ali dopolnjeni senzorji?
Tehnologija: porazdeljena ali centralizirana arhitektura?
Zmogljivosti obdelave ADAS temeljijo na več izoliranih enotah; toda fuzija senzorjev spodbuja priljubljenost enotnega centraliziranega procesorja. Če pogledamo Audi A8, model 2019, je proizvajalec združil potrebne senzorje, portfelj funkcij, elektronsko strojno opremo in arhitekturo programske opreme v en sam centralni sistem. Ta centralni krmilnik za podporo vozniku izračuna celoten model okolice vozila in aktivira vse sisteme pomoči. Centralni krmilnik ima več procesorske moči kot vsi sistemi v prejšnjem modelu Audi A8 skupaj.
Glavna skrb pri centralizirani arhitekturi je strošek visoko zmogljive obdelave, ki se še poveča zaradi potrebe po sekundarnem krmilniku senzorjev drugje v avtomobilu kot kritična varnostna kopija. Preference se bodo verjetno izmenjavale med porazdeljeno in centralizirano arhitekturno zasnovo skozi čas, ko se bodo razvijali krmilnik in njegove zmožnosti obdelave, kar pomeni, da bo programsko oblikovan tester ključnega pomena pri sledenju razvoja.
Strategija: lastna razvita ali obstoječa tehnologija?
Da bi dosegli avtonomijo 5. stopnje, mikroprocesor za avtonomna vozila potrebuje 2000-krat več procesnih zmogljivosti kot trenutni mikroprocesorji na krmilnikih; zato hitro postaja dražji od RF komponent v mmVave radarskih senzorskih sistemih.
Zgodovina je pokazala, da vse dražja zmogljivost, ki jo zahteva povpraševanje, opozarja vodilna podjetja na sosednjih trgih ter spodbuja konkurenco med prvotnimi proizvajalci na trgu.
UBS ocenjuje, da je v Chevrolet Boltu, ki ima električni pogon, 6- do 10-krat več polprevodnikov kot v enakovrednem avtomobilu z notranjim izgorevanjem. Uporaba polprevodnikov bo še naprej naraščala, tržne navade pa bodo zagotovile izboljšave razpoložljive tehnologije. Na primer, NVIDIA je prilagodila svojo platformo Tegra, ki je bila prvotno razvita za potrošniško elektroniko, z namenom, da bi vstopila v aplikacije ADAS v avtomobilskih sistemih. Po drugi strani je DENSO začel s projektiranjem in izdelavo lastnega mikroprocesorja za umetno inteligenco, da bi zmanjšal stroške ter porabo energije, in NSITEXE Inc., hčerinska družba podjetja DENSO, načrtuje izdajo procesorja pretoka podatkov, IP-procesorja naslednje generacije, imenovanega DFP leta 2022. Dirka se je začela.
Odločitve o teh kompromisih bodo imele velik vpliv na časovno dogajanje na trgu in razlikovanje zmogljivosti po vsej dobavni verigi. Zmožnost hitrega preoblikovanja testerjev bo ključnega pomena pri zmanjševanju stroškov in časa validacije ter testiranj v proizvodnji, zato bo ključna fleksibilnost s programsko opremo. V intervjuju, objavljenem 4. marca 2018 na bloomberg.com, je dr. James Kuffner, izvršni direktor Raziskovalnega inštituta Toyota, dejal: »Ne gre samo za dvakratno zmanjšanje, temveč za štirikratno zmanjšanje proračuna. Vložili bomo skoraj 4 milijarde ameriških dolarjev, da bo Toyota postala nova družba za mobilnost – programska oprema bo v svetovnem razredu.« Ta občutek v avtomobilski industriji ni nenavaden. Trenutno še ni jasnega odgovora za vse kompromise, vendar bo povečanje učinkovitosti v razvoj programske opreme, tako kot pretekle industrijske revolucije, ki so ljudem omogočile, da z novo tehnologijo zagotovijo večjo produktivnost, sestavni del revolucije avtonomne vožnje.
»[Helmut Matschi, član izvršnega odbora, Divizija za notranje zadeve, pri podjetju Continental] je mnenja, da se vse vrne v inženirsko programiranje … Z razširjeno uporabo visoko zmogljivih računalnikov v avtomobilih v začetku prihodnjega desetletja se lahko razvojni projekti usmerijo v programsko opremo do 80 odstotkov svojih proračunov.«
Avtomobilske novice, »Continental Bracing for a World of Bugs«, 2018
ADD ProS d.o.o.
Opekarniška cesta 15a
3000 Celje
Slovenija
Tel.: +386 3 425 08 00
info@add-pros.com
www.add-pros.com
www.ni.com
