自动驾驶方案包含哪些硬件

自动驾驶方案包含哪些硬件

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一个完整的自动驾驶系统大体可以分为：
（1）硬件：算力平台（域控制器），感知传感器、通信模块（CAN卡）、惯性测量单元、车本体等。

（2）软件：车载系统（如ROS，Autoware, Linux），感知、规划、和控制算法，底层驱动软件，通信，功能安全等；

本文主要讲述硬件中的算力平台，从工控机到嵌入式AI：

1. 工控机：

在前期算法预研阶段，推荐使用工控机（Industrial PC，IPC）作为最直接的控制器解决方案。因为工控机相比于嵌入式设备更稳定、可靠，社区支持及配套的软件也更丰富。百度开源的 Apollo 推荐了一款包含 GPU 的工控机，型号为 Nuvo-5095GC（2016年推出，只支持 75W nVidia® GPU 及后续PASCAL GPU），工控机具备特定硬件接口（比如旧式接口）、具备较强抗压、抗震、防尘性能的计算机。当算法研究得较为成熟时，就可以将嵌入式系统作为控制器。

生产工控机的这家公司叫Neousys宸曜科技，推出 Nuvo-8108GC系列–支持高达 250W NVIDIA GPU的边缘计算智能工控机。支持在 FP32中高达 14 TFLOPS（万亿次Floating-point operations per second）的 250W NVIDIA® Turing 图形卡，并支持英特尔®至强® E或第九/第八代 酷睿™处理器。

2. Tesla HW3.0

制程方面，特斯拉的自研 SoC 为 14nm，比 HW 2.5 时代英伟达的 16nm 要先进一些.

3. NVIDIA Driver AGX Xavier

提供每秒 30 万亿次运算 (TOPS)。其核心是 NVIDIA 首次生产的车规级 Xavier 系统级芯片，该芯片采用了六种不同类型的处理器，包括 CPU、GPU、深度学习加速器(DLA)、可编程视觉加速器 (PVA)、图像信号处理器(ISP) 和立体/光流加速器

AGX Pegasus™ 使用两块 Xavier 系统级芯片和两台NVIDIA Turing™GPU 的强大功能，实现了比以往更高的 320 TOPS 的超级计算能力。该平台专为 L4 级和 L5 级自主系统（包括机器人出租车）而设计和打造。

4. NVIDIA Jetson Xavier

非车规级 Xavier 系统级芯片，可以用来前期开发。芯片集成了90亿颗晶体管， CPU采用NVIDIA自研8核ARM64架构（代号Carmel），GPU采用512颗CUDA的Volta，支持FP32/FP16/INT8，20W功耗下单精度浮点性能1.3TFLOPS，Tensor核心性能20TOPs，解锁到30W后可达30TOPs。Xavier内有六种不同的处理器：ValtaTensorCore GPU，八核ARM64 CPU，双NVDLA深度学习加速器，图像处理器，视觉处理器和视频处理器。

5. 华为MDC

作为一个开放的平台，华为MDC具备组件服务化、接口标准化、开发工具化的特性，软件方面除了华为自有的鸿蒙平台之外，还兼容Adaptive AUTOSAR和ROS，并且搭配配套的工具链，基于此平台，用户可快速开发、调试、运行自动驾驶算法与功能，适配不同级别的智能驾驶应用。

华为MDC300由华为昇腾310芯片、华为鲲鹏芯片和Infineon的TC397三部分构成，算力在64Tops 左右，满足L3级自动驾驶算力需求。MDC600基于8颗昇腾310 AI芯片，同时还整合了CPU和相应的ISP模块，算力高达352TOPS。