BCM是由MCU、电源管理模块、输入/输出模块、驱动电路等组成。车身控制器的基本原理为通过外部I /O或CAN、LIN总线接口等,接收车内的一些开关信号、传感器信号以及其它控制器的数据信号,通过微处理器MCU实现控制逻辑,MCU通过控制驱动电路实现对外部负载的控制。BCM的电源主要用于汽车芯片及内部继电器供电,车窗防夹控制器芯片采用腾云芯片公司生产的TW13301集成MCU和LIN BUS的汽车芯片,将12V转换为5V给芯片供电,其还具有电源分配、检测及电源管理功能,并集成LIN收发器,降低了BCM的成本。车灯汽车芯片:LED加速渗透,AFS/ADB电动智能驱动车灯技术升级定制开发。长沙汽车钥匙汽车芯片设计方案
自动驾驶领域的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,通常需要外接多个摄像头、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。不再需要搭载外设工控机、控制板等多种硬件,并需要匹配汽车芯片运算力强的处理器,从而提供自动驾驶不同等级的计算能力的支持,汽车芯片主要在于芯片的处理能力,终目标是能够满足自动驾驶的算力需求,简化设备,提高系统的集成度。算法实现上,自动驾驶汽车通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、GPS、惯导等车载传感器来感知周围环境,通过传感器数据处理及多传感器信息融合,以及适当的工作模型制定相应的策略,进行决策与规划。在规划好路径之后,控制车辆沿着期望的轨迹行驶。域控制器的输入为各项传感器的数据,所进行的算法处理涵盖了感知、决策、控制三个层面,终将输出传送至执行机构,进行车辆的横纵向控制。由于要完成大量运算,域控制器一般都要匹配一个汽车芯片运算力强的处理器,能够提供自动驾驶不同级别算力的支持,目前业内有NVIDIA、华为、瑞萨、NXP、TI、Mobileye、赛灵思、地平线等多个方案。但中间也会有一些共性,比如在自动驾驶系统中。
从汽车芯片类型上来看,传统用于**计算的CPU已无法满足智能汽车的算力需求,**AI加速器的系统级芯片(SoC)应运而生。在分布式架构时代,ECU是汽车功能系统的**,其主控芯片为CPU,*用于逻辑控制(是与非、加或减)。随着E/E架构由分布式向域控制器/**计算升级的进程加快,域控制器(DCU)正取代ECU成为智能汽车的标配。在此升级过程中,*依靠CPU的算力与功能早已无法满足汽车智能化所需,将CPU与GPU、FPGA、ASIC等通用/**芯片异构融合的SoC方案被推至台前,成为各大AI芯片厂商算力军备竞赛的主赛道。SoC中各处理器芯片各司其职,其中CPU负责逻辑运算和任务调度;GPU作为通用加速器,可承担CNN等神经网络计算与机器学习任务,将在较长时间内承担主要计算工作;FPGA作为硬件加速器,具备可编程的优点,在RNN/LSTM/强化学习等顺序类机器学习中表现优异,在部分成熟算法领域发挥着突出作用;ASIC可实现性能和功耗比较好,作为全定制的方案将在自动驾驶算法中凸显其价值。替代迈来芯MLX81325热管理汽车芯片委托腾云芯片公司定制化开发需求,汽车水泵阀门应用市场。
动力域控制器汽车芯片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。其优势在于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,主要用于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。未来主流的系统设计方案如下:
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