汽车域控制器是伴随着整车电子电器架构的演变产生的。ECU 增多——数量多的ECU错综交错，不仅带来了十分复杂的线束设计，而且逻辑控制也十分混杂，针对这样的一个问题开始使用域的架构：1、能够将传感与处理分开，传感器与ECU不再是一对一的关系。管理起来非常容易。2. 另外能适当的集成化，减少ECU的数量。3. 平台的可扩展性也会更好。

  汽车域控制器是一种新型的汽车电子控制器，将汽车电子各部分功能划分成几个领域，如动力传动域、车身电子域、辅助驾驶域等等，然后利用解决能力强大的多核CPU/GPU芯片相对集中的控制域内原本归属各个ECU的大部分功能，解决整车车载电子日渐增长的发展需要。域控制器能够使车辆具备多传感器融合、定位、路径规划、决策控制的能力，常常要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等

  以博世经典的五域分类拆分整车为动力域（安全）、底盘域（车辆运动）、座舱域/智能信息域（娱乐信息）、无人驾驶域（辅助驾驶）和车身域（车身电子），这五大域控制模块较为完备的集成了L3及以上级别无人驾驶车辆的所有控制功能。

  目前汽车厂商的电子电气架构升级都仍处于域集中式架构阶段，以蔚来 ET7为例，集中式电子电气架构分为辅助驾驶域、底盘域、动力域、座舱域和车身域（也有划分增加了信息娱乐域）。少数领先的车厂已发展到了跨域融合阶段，比如大众的MEB 平台采用三大控制器来对全车来控制与功能实现。

  动力域控制器是一种智能化的动力总成管理单元，借助CAN/FLEXRAY 实现变速器管理、引擎管理、电池监控、交流发电机调节。其优点是为多种动力系统单元（内燃机、电动机发电机、电池、变速箱）计算和分配扭矩、通过预判驾驶策略实现 CO2 减排、通信网关等，大多数都用在动力总成的优化与控制，同时兼具电气智能故障诊断、智能节电、总线通信等功能。

  在动力域相关的功能模块中，最重要的包含动力域控制器、整车控制管理系统VCU、电池管理系统BMS、VBU等。

  底盘域是与汽车行驶相关，由传动系统、行驶系统、转向系统和制动系统共同构成。传动系统负责把发动机的动力传给驱动轮，可大致分为机械式、液力式和电力式等，其中机械式传动系统主要由离合器、变速器、万向传动装置和驱动桥组成、液力式传动系统主要由液力变矩器、自动变速器、万向传动装置和驱动桥组成；行驶系统把汽车每个部分连成一个整体并对全车起支承作用,如车架、悬架、车轮、车桥都是它的零件；转向系统保证汽车能按驾驶员的意愿进行直线或转向行驶；制动系统迫使路面在汽车车轮上施加一定的与汽车行驶方向相反的外力，对汽车进行某些特定的程度的强制制动，其功用是减速停车、驻车制动。

  座舱域控制器主要控制车辆的智能座 舱中的各种电子信息系统功能，这些功能包括中控系统、车载信息娱乐系统、抬头 显示、座椅系统、仪表系统、后视镜系统、驾驶行为监测系统、导航系统等。

  智能座舱域包括HUD、仪表盘（Cockpit）和车载娱乐信息系统（In-Vehicle Infotainment，简称IVI）三个最主要的组成部分。

  HUD是很实用的功能，将ADAS和部分导航功能投射到挡风玻璃上，诸如ACC、行人识别、LDW、路线提示、路口转弯提示、变道提示、剩余电量、可行驶里程等。HUD将很快会演变为AR HUD，在L3和L4时代成为标配。

  进入L3时代，驾驶员状态监测（Driver Status Monitor，DMS）将成为必备的功能，包括：面部识别、眼球追踪、眨眼次数跟踪等将引入机器视觉和深度学习算法。而L4时代则必备V2X（Vehicle to everything）。

  智能驾驶辅助系统的构成最重要的包含感知层、决策层和执行层三大核心部分。感知层主要传感器包括车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、智能照明系统等，车辆自身运动信息主要是通过车身上的速度传感器、角度传感器、惯性导航系统等部件获取。而通过座舱域控制器，能轻松实现“独立感知”和“交互方式升级”。

  无人驾驶域控制器负责实现和控制汽车的无人驾驶功能，其需要具备对于图像信息的接 收能力、对于图像信息的处理和判断能力、对于数据的处理和计算能力、导航与路 线规划能力、对于实时情况的快速判断和决策能力，需要处理感知、决策、控制三 个层面的算法，对于域控制器的软硬件要求都最高。

  无人驾驶与高级辅助系统密不可分。ADAS域控制器，即承担了无人驾驶所需要的数据处理运算力，包括但不限于毫米波雷达、摄像头、激光雷达、GPS、惯导等设备的数据处理，也承担了自动驾驶下，底层核心数据、联网数据的安全。作为一个中枢，自动驾驶域控制器承上启下，很好的服务了汽车的智能化。

  车身域控制器，BCM(Body Control Module)/BDU (Body Domain Unit)，是最重要的车身部件之一，平时大家开车最常见的解锁汽车，灯光控制，雨刮控制灯都是它负责。

  一个功能强大的车身控制模块能够明显提高汽车的舒适性和便捷性，让驾驶员操作更流畅，因此BCM也衍生出不同功能，不同类别

  关于 无人驾驶 要不要 激光雷达 的争论，一直以来就没有平息过。一方面由于纯视觉感知的检测效果远远达不到预期，因此不少厂家还是坚定地走着激光视觉融合的路线；另一方面，也由于激光的成本迟迟降不下来，车企也无法快速量产配套的自动驾驶方案。而到了今年，随着各家OEM开始发力城区的辅助驾驶，开放的城市慢慢的变多，我们惊讶地发现搭载激光雷达的车型慢慢的变多。那么当激光雷达成为辅助驾驶标配的今天，它能为智驾系统带来什么？车企们真的发挥了激光雷达的全部实力吗？ 为什么必须有激光雷达？ 在讨论激光雷达的强弱之前，我们第一步需要达成一个共识，高阶辅助驾驶为什么需要激光雷达，或者说它能够在哪些场景发挥作用？ 现阶段几乎所有车型的辅助驾驶均基于

  BSD（盲点监测）、LCA（车道保持辅助）、ACC（自适应巡航）、AEB（自动紧急制动），这些ADAS功能都已经陆续在车上量产。毫米波雷达可以在一定程度上完成上述ADAS功能，并且被大家公认为是未来无人驾驶车上必不可少的传感器。 国内做车载毫米波雷达的勇于探索商业模式的公司压力很大。因为毫米波雷达技术已相对成熟，主要由博世、德尔福、大陆、Autoliv这些国外零部件供应商提供，无论在成本、性能还是批量制造方面，他们都经验比较丰富，最后可以直接给到主机厂一个超高的性价比的产品。国内公司要想在毫米波雷达领域获得前装订单，不是一件容易的事。 苏州豪米波技术有限公司（以下简称“苏州豪米波”）是一家2016年4月成立的初创公司，主营业务就是车载毫米波雷达与智能驾驶辅助

  谈到车载激光雷达，要分清哪些是真实的，哪些仅仅是炒作概念。对车厂来说，关键是为ADAS和AV应用选择正真适合的传感器，并确定他们能够依靠哪些供应商来提供服务。 在热闹的车载激光雷达市场，许多初创公司都在高调宣传新技术，并宣称自己获得了哪些新订单。然而，事实上却是法雷奥成为了全球最主要的激光雷达供应商，这多少会让人感到意外。法雷奥是一家拥有近一百年历史的传统Tier 1，这听起来似乎没那么让人兴奋。 法雷奥量产的激光雷达已被奥迪采用，从2010年奥迪A8开始，之后还有本田和奔驰的车型。根据Yole Développement的数据，目前所有搭载激光雷达的量产车型都在使用法雷奥的Scala 1或Scala 2。 在车厂

  的领先地位 /

  作为一家致力于无人驾驶汽车、机器人和测绘等领域的高分辨率激光雷达领先提供商，Ouster推出全球具成本优势的32通道激光雷达传感器OS1-32。OS1-32激光雷达传感器通过广为接受的成本价格，为研究人员、机器人专家和其它商业应用提供Ouster高分辨率数字激光雷达技术，从而加速感知系统的开发和部署。 Ouster的坚固耐用、结构紧密相连的高分辨率激光雷达传感器产品家族又添一员大将——OS1-32传感器，专为实际商业部署而设计，其测距范围可达120米。与目前市场在售的任何一款高分辨率激光雷达传感器相比，OS1-32传感器的尺寸与重量更小，这使其能够独占鳌头。 Ouster首席执行官兼联合创始人Angus Pacala表示

  传感器加速感知系统的开发 /

  日前，我们从官方了解到，RoboSense推出的车规级MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1（以下统称“M1”）计划于今年第二季度启动。定点项目量产交付。该设备已于2021CES展中向我们展示了SOP阶段样貌。 『SOP版本RS-LiDAR-M1』 官方表示，从Demo到各个Sample阶段，SOP前不同的产品节点对激光雷达结构、硬件、软件与测试验证和可靠性均提出了不同阶段的需求；对于车载激光雷达而言，任何新的平台设计均需要几年的时间才能从概念走向真正稳定量产阶段。通过五年的投入，经历五个大版本与数十个小版本的迭代，M1终于推进到项目交付阶段。 同时，体积越小，激光雷达越便于嵌入车身设计。作为一款嵌入前装量产车的激

  将交付 /

  据外媒报道，仿真专家dSPACE与无人驾驶传感技术开发商LeddarTech达成合作，一同推动无人驾驶激光雷达技术的发展。此次合作将使dSPACE和LeddarTech能够为激光雷达传感器提供高精度仿真模型和接口，使OEM和供应商能够更快速地将激光雷达创新技术集成到解决方案中。 （图片来自：LeddarTech） 此次合作将支持在仿真解决方案的早期开发阶段，对新型LeddarTech激光传感器进行仿真。此外，dSPACE将在整个开发过程中提供用于测试和验证的仿真模型，以及用于验证摄像头、激光雷达传感器和雷达传感器的仿真环境。 dSPACE仿真解决方案可实时生成点云来模拟物体，而且其仿真模型还能帮助确定传感器的探测极限

  技术发展 /

  据外媒报道，密歇根大学（University of Michigan）开发了新的实时3D运动追踪系统，可取代激光雷达和无人驾驶应用中的摄像头等成像系统技术。 （图片来自：University of Michigan） 该项技术将透明光探测器与高级神经网络相结合，有望用于自动化制造、生物医学成像和无人驾驶领域。密歇根大学电子与计算机工程副教授Zhaohui Zhong及其团队开发了透明、纳米级、高灵敏度的石墨烯光电探测器，该成像系统利用了这一探测器的优势。 电子与计算机工程专业博士生Dehui Zhang表示，“石墨烯纳米设备和机器学习算法的深入结合，可以在科技领域带来机遇。与其他几种解决方案相比，我们的系统具有计算效

  和自动驾驶摄像头 /

  “车路协同”是创建新一代智能交通系统的核心，一方面能够为自动驾驶车辆提供超视距感知，弥补单车智能感知系统得局限，另一方面可以在一定程度上完成交通环境数据的全量汇聚，支撑构建精细化、实时性的交通监测系统。 目前针对固定式车路协同系统，镭神智能已经在北京、上海、广州、深圳、郑州、西安等等70多个城市完成100多个示范应用。 此外，对于灵活部署的交通管控系统任旧存在较大的市场需求，例如： 1、在尚未安装车路协同系统的路口，需要紧急布控的场景； 2、在测试园区需要布控车路协同系统，但是希望节省搭建和拆除成本的情况。 针对需要灵活部署交通管控系统的市场需求，镭神智能同样推出了可应用的新产品！ 镭神智能 多功能5G激光雷达多源融合智能红绿

  多源融合智能红绿灯，更灵活高效的交通管控系统 /

  环境感知 (甄先通)

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