yessunday的专栏

近年来，智能表面技术在汽车内饰领域的应用标志着智能座舱设计的重大进步。这种技术整合了功能性与智能化，使得座舱内部设计得以简化，减少了传统按钮和开关的数量。智能表面技术的应用，不仅提升了内饰的美观度，还增强了用户交互的直观性和便捷性。

冗余EPS已经成为当前L3+自动驾驶场景下的核心技术。相比传统的非冗余EPS，冗余EPS需要更加复杂的系统架构和更加复杂的功能来保证车辆的安全性、可靠性和驾驶体验

目前，城市NOA的定位普遍采用卫惯组合导航系统，即全球卫星导航系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的组合。全球卫星导航系统用于实现绝对定位，而惯性导航系统用于实现相对定位，两者相结合才可以实现稳定、可靠的高精度定位。两者之中，虽然GNSS“存在感”比较低，但在车辆定位中依然起着举足轻重的作用。

车道检测是自动驾驶和高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 的基本组成部分，在实际高阶驾驶辅助应用中，考虑车道保持、转向、限速等相关的控制问题，这种方式通常是通过受限的车辆计算资源为下游任务提供即时感知结果，车道检测算法通常会被大量、快速且高效的执行。此外，车道检测可区分和定位道路上的车道标记。

本文结合瑞萨RZ/G2L 多核处理器，给大家讲述一下多核异构设计及通信的原理。随着电子技术的不断发展，以及市场需求的日益增长，嵌入式系统不仅要求执行复杂的控制任务，还需要实时地采集和处理数据。

本文中，我们站在汽车行业的视角，着重从背景、理念、流程和架构这4个比较宏观的层面，对IPD的增量进行了对照阐释。

本文将针对大模型学习中可能遇见的问题进行分析梳理，以帮助开发者在利用大模型在自动驾驶场景处理中学习更好的策略，利用有关大模型性能评价的问题，制定一个科学的标准去判断大模型的长处和不足。

CP(Classic Platform)经过10多年发展已经是非常成熟的框架，经过了众多量产项目考验。模块的功能和API成熟度高。

众所周知，点云成像是目前实现汽车雷达感知最流行的方案，尤其是采用多级联实现的4D点云成像雷达，这是目前最有希望实现产品落地的技术方案之一。

毫米波雷达，是指工作在毫米波波段（一般为30～300GHz频域，波长1～10mm）探测的雷达。毫米波雷达体积小、质量轻、空间分辨率高，穿透“雾烟灰”的能力强，还具备全天候全天时工作的优势。在智能网联汽车体系中，毫米波雷达是系统感知层不可或缺的重要硬件，能让智能驾驶感知系统立体化。

基于演绎法的正向开发理念，能够让智能驾驶产品在充分满足用户需求，保证产品质量的同时，确保开发目标合理且得到落实。

本文档参考自动驾驶计算联盟(Autonomous Vehicle Computing Consortium)关于自动驾驶和辅助驾驶计算系统的概念系统架构。该架构旨在与SAE L1-L5级别的自动驾驶保持一致。本文主要介绍包括功能模块图，涵盖了底层计算单元、示例工作负载和行业标准。

本文档参考自动驾驶计算联盟(Autonomous Vehicle Computing Consortium)关于自动驾驶和辅助驾驶计算系统的概念系统架构。该架构旨在与SAE L1-L5级别的自动驾驶保持一致。本文主要介绍包括功能模块图，涵盖了底层计算单元、示例工作负载和行业标准。

DEM是以DTC为核心的AUTOSAR基础软件模块，实现了对DTC的监控上报，存储等功能，如果需要对AUTOSAR诊断进行进一步学习，还需要对DCM，Doip，Cantp等模块进行系统性学习。

悬架系统又称悬挂系统，是指由车身与轮胎间的整个支撑系统，悬架对一辆车的操控性至关重要。本文将详细地介绍最常见的几种悬架的特点和优缺点。

车辆转向系统是用于改变或保持汽车行驶方向的专门机构。其作用是使汽车在行驶过程中能按照驾驶员的操纵意图而适时地改变其行驶方向，并在受到路面传来的偶然冲击及车辆意外地偏离行驶方向时，能与行驶系统配合共同保持车辆继续稳定行驶。

在CAN总线应用中，一般建议使用屏蔽双绞线进行组网、布线，本文将详细讲解为什么CAN总线要采取双绞线的布局。

通过克服传统解决方案中的“重影”问题，这种方法在基准测试中一显巨大优势，不仅能像白天一样看清环境的纹理和深度，还能感知到RGB、热视觉以外的各种物理信息，可谓相当利好机器感知尤其是自动驾驶行业。

通过点云技术，激光雷达的成像能够更为清晰、精准，能够充分发挥高分辨率的优点。点云的应用不仅可以节省掉传统的建模时间，也增加了模型准确性，是激光雷达的技术优势之一。

本文主要针对ADCU从硬件设计到软件设计的开发流程进行详细阐述，主要包含了需求场景、关键硬件电路、电路可靠性、AUTOSAR架构、CAN通信简介、CAN通信软件设计等。最后基于以上硬件技术和软件技术开发出一款产品级智能驾驶域控制器。

激光雷达的优点显而易见，但如何结合算法发挥出激光雷达的优势，我想除了主机厂以外，激光雷达厂商也可以主动参与，主动探索先进的融合感知算法，向行业不断证明：我不是个“花瓶”。

随着自动驾驶技术的发展，在未知环境中智能汽车的定位技术成为该领域研究的核心。目前定位技术主要的解决方案是基于全球定位系统（GPS），但是在某些特殊的环境中如下车库，没有 GPS 信号如何解决定位问题就是本文研究的关键所在。

主动悬架是车辆上的一种汽车悬架。它使用车载系统来控制车轮相对于底盘或车身的垂直运动，而不是由大弹簧提供的被动悬架，后者的运动完全由路面决定。主动悬架分为两类：真正的主动悬架和自适应或半主动悬架。半自适应悬架仅改变减震器的硬度以适应不断变化的道路或动态条件，而主动悬架使用某种类型的执行器在每个车轮处独立升高和降低底盘。主动悬架系统提供更好的乘坐舒适性和车辆稳定性。但与半主动或被动悬架系统相比，它的成本太高。

提起汽车OTA，相信大家都不陌生。OTA就是Over The Air的缩写，就是指汽车可以通过无线网络升级软件。即使非汽车从业者，相信也会被铺天盖地的广告科普过：现在新车型发布，基本都会宣传该车可以全车OTA，会不断智能进化，用户买的不只是现在，还有未来。

汽车上可能会出现各种各样的故障，比如仪表出现了故障亮灯，汽车已经无法启动，车上出现了奇怪的异响等现象。这些故障绝大多数都是由汽车上的一个又一个的电子控制单元（ECU）负责诊断出来的，并通过仪表报警并提醒驾驶员。

自动驾驶系统是一个集环境感知、决策控制和动作执行等功能于一体的综合系统，是充分考虑车辆与交通环境协调规划的系统，也是未来智能交通系统的重要组成部分。本文着重分析自动驾驶决策控制的相关技术，探索未来的发展方向。

随着汽车电子、工业自动化的蓬勃发展，CAN总线上的设备数量、数据量都大大增加，给CAN总线带来了极大的挑战。为满足更高的带宽及数据吞吐量，CAN FD（CAN with Flexible Data-Rate）诞生了。那究竟CAN FD与传统CAN的区别是什么？在数据传输和实时性能方面又有什么不同？

本文重点阐述了记忆泊车的地图构建、资源需求和重定位的基础算法。

随着自动驾驶技术的不断演进，要求处理的复杂场景也越来越多，并且在驾驶功能安全下必须考虑的实时性约束下，人们强烈希望提高底层神经形态硬件的处理速度，同时降低其计算能耗。然而，即便是当前行业内最牛逼的芯片公司（如英伟达、高通这些）其目前的方案也主要是基于冯·诺依曼计算范式。

悬架系统是车辆的重要系统之一，直接影响汽车在行驶过程中的平顺性、操纵稳定性、舒适性等性能，对车辆的行驶平顺性和操纵稳定性有着至关重要的作用。车辆行驶工况复杂多变，对悬架系统的要求越来越高，传统被动悬架已经难以实现满意的车辆性能，为提高车辆平顺性与舒适性，人们不断对悬架结构进行研究，各类新型悬架得到了飞快的发展。从早前的非独立悬架到后来的独立悬架，从整体式悬架到主动悬架的出现，让汽车的行驶稳定性发生了质的飞越。相比不可控的被动/ 半主动悬架难以适应各类路面的状况及驾驶环境的变化，主动悬架根据汽车的运动状态和路

最近可以明显看到或者感受到第一梯队的城市自动驾驶量产已经进入快车道，他们背后所依靠的正是当下最热的大模型和端到端的技术。

主动悬架是车辆上的一种汽车悬架。它使用车载系统来控制车轮相对于底盘或车身的垂直运动，而不是由大弹簧提供的被动悬架，后者的运动完全由路面决定。主动悬架分为两类：真正的主动悬架和自适应或半主动悬架。半自适应悬架仅改变减震器的硬度以适应不断变化的道路或动态条件，而主动悬架使用某种类型的执行器在每个车轮处独立升高和降低底盘。主动悬架系统提供更好的乘坐舒适性和车辆稳定性。但与半主动或被动悬架系统相比，它的成本太高。

随着科学技术的发展及汽车工业的发展，尤其是军用车辆及军用技术的发展，车辆制动有了新的突破，液压制动是继机械制动后的又一重大革新。于此同时随着车辆越来越重，制动助力器开始被广泛使用，配合传统发动机工作的真空助力器(Vacuum Booster)一度成为乘用车的标配。

自汽车诞生以来，车辆制动系统就始终在实现汽车流畅操控、保障汽车安全等功能中起着决定性的作用。而制动系统本身也随着工业技术的变革和汽车行业的发展持续进化。

自汽车诞生一百余年以来，底盘发展就和汽车发展深度绑定。这也难怪，底盘系统决定了汽车纵向、横向和垂向六个自由度的动态行为，是汽车能够跑起来的必要条件。

所谓滑板式底盘，即将电池、电动传动系统、悬架、刹车等部件提前整合在底盘上，实现车身和底盘的分离,设计解耦。基于这类平台，车企可以大幅降低前期研发和测试成本，同时快速响应市场需求打造不同的车型。尤其是无人驾驶时代，车内的布局不再是以驾驶为中心，而是会注重空间属性，有了滑板式底盘，可以为上部车舱的开发提供更多的可能。

氢能的发展可有效地解决经济发展和生态环境间日益增长的矛盾。氢燃料汽车将处于氢能产业体系中核心地位，加快对氢燃料电池车的技术研发，大范围提高氢能源利用率，对于全世界形成以低碳排放为特征的工业体系具有重要意义。在氢能产业链中，储氢技术是氢能发展中不可或缺的一个环节，各种储氢技术已应用于车载储氢系统。

随着电子电气架构技术的不断升级，整车越来越多的系统和组件对功能安全产生影响，为此，功能安全也从部分关键系统开发，向整车各系统全面开发拓展。同时，由于域集中式、中央集中式等新架构形态的出现，对功能安全提出了新的技术挑战，功能安全必须建立针对这些复杂系统及软件的开发和测评手段。

汽车产业链、供应链安全问题近两年已经引起全行业前所未有的关注。进入智能汽车时代，“车用芯片”、“汽车软件”这些核心技术中的一“硬”一“软”，一个进口率90%，大疫三年给汽车产业“狠狠上了一课”；一个85%的国内市场被外资软件供应商占据，已经引起全行业的高度重视。

自动泊车过程中，运动预测至关重要，因为它决定了规划模块的安全约束，从而决定了运动规划的可行性和平滑性。这其中的规划过程包括了短期规划和长期规划两个方面。特别是，准确的短期运动预测使智驾车辆能够对障碍物做出安全的计划和反应；短期预测的一个主要挑战是估计障碍物的转向角。通常可以使用扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 来重建障碍物的 速度，然后求助于自适应观测器进行转向估计。而长期计划/模式预测可以确保智驾车辆在运行过程中更有效、更顺利地进行规划处合理的行驶路径。