Ethernet - ключ к автономному транспортному средству

Революция в автомобильной промышленности приближается. Пятнадцать лет назад сама мысль о рекламе беспилотного автомобиля была научной фантастикой. В то время как такие компании, как Waymo, провели широкомасштабные эксперименты с сотнями автомобилей в полевых испытаниях, доказав, что автономные транспортные средства возможны, предполагалось, что для того, чтобы стать зрелой технологией, потребуется от 15 до 20 лет. Со временем люди начинают понимать, что эта революция произойдет раньше, чем позже. Инвестиции компаний в беспилотные автомобили огромны. Также разрабатывается законодательство для создания нормативно-правовой базы для автономного вождения.

Тем не менее, самым большим препятствием для коммерчески доступных автономных транспортных средств является доверие или, точнее, недоверие людей к транспортным средствам с механическим приводом. По данным Национального совета безопасности (NSC), в США ежедневно происходит более 100 несчастных случаев со смертельным исходом. Это почти никогда не попадает в заголовки. Однако единственная авария Tesla или Uber попадает на первую полосу, и все нервничают. Люди игнорируют мелкий шрифт в отчете об авариях Национального управления безопасности дорожного движения (NHTSA) на Tesla, в котором говорится, что в первый год, когда был введен Tesla AutoPilot (автоматическое рулевое управление), количество аварий с автомобилями Tesla упало на 40%! Это было еще до дополнительных улучшений, которые Tesla внесла в эту систему, после того, как эта функция стала коммерчески доступной.

По оценкам Министерства транспорта США, автономные транспортные средства могут снизить количество погибших в ДТП на 94% за счет исключения несчастных случаев из-за человеческой ошибки.

Чтобы по-настоящему завоевать доверие людей к автомобилям с механическим приводом, автономные автомобильные системы должны быть чрезвычайно надежными. Все начинается с мозга системы, который представляет собой SoC / GPU, запускающий программы искусственного интеллекта (AI) для точного анализа 360-градусного обзора вокруг автомобиля и определения правильной политики вождения. Он распространяется на глаза и уши автомобиля, в которых находятся камеры и другие датчики. Эти камеры и датчики должны надежно работать в любых экстремальных условиях, будь то ночью, в плохую погоду или при очень высоких температурах.

Следующая большая задача - построить нервную систему, которая все связывает. Это автомобильная сеть (IVN), которая надежно передает данные между различными узлами сети и обеспечивает избыточность, которая обеспечивает бесперебойную работу системы.

Кроме того, с переходом Уровня автономного вождения с Уровня 1-2 на Уровень 3-4 - с Уровнем 5 на горизонте - скорость IVN и его сложность растут параллельно, как показано на Рисунке 1.

Рис. 1. Путь к полной автономии

В то время как автомобили уровня 1-2 с расширенными системами помощи водителю (ADAS) включают от одной до трех камер с низким разрешением вместе с базовым контроллером, который принимает минимальные решения, в основном для торможения и скорости, система для транспортных средств уровня 4-5 больше как дата-центр на колесах. Системы уровня 4–5 будут иметь от 10 до более 20 камер и датчиков, а также несколько централизованных вычислительных систем, которые будут отвечать за все, включая аналитику зрения, политику вождения, телематику с высокой пропускной способностью, передовые системы хранения. Все эти узлы должны быть связаны с надежной сетью, которая может обеспечить скорость, качество обслуживания (QoS) и уровни безопасности, которые ожидаются от автономных транспортных средств.

За последние 30 лет для IVN было разработано множество протоколов и решений, основанных на требованиях автомобилей 1-2 уровня. Несколько новых протоколов, в основном проприетарных, были введены в последние несколько лет с целью предоставления решения для будущих автомобилей уровня 3-4-5. Как только рынок определил требования и сложность сети для будущих автомобилей, многие OEM-производители и производители первого уровня признали, что Ethernet имеет наибольший потенциал для удовлетворения всех потребностей этих сетей.