高性能自動運転ドメインコントローラ設計の主要要素

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次世代自動運転システムの設計における反復的な更新は、主に新機能の継続的な反復に反映され、大きな変化を示しています。たとえば、元のL2.5または準L3自動運転では、高速道路または高速道路でのハンズフリー運転のみを実現できました（一般に高速道路自動運転HWPまたは渋滞自動運転TJP機能と呼ばれます）。徐々に、より広い範囲に適用可能なハンズフリー運転（ここではポイントツーポイント自動運転NGPまたはナビゲーションベースのポイントツーポイント自動運転NOPと呼びます）へと変化し、後者はランプを通過する自動運転プロセスにより適用できます。

また、次世代の自動運転では、性能も質的に飛躍的に向上しています。例えば、L2.5や準L3では実現できない視線移動運転は、次世代の自動運転システムでは完璧に解決されます。さらに、次世代の自動運転では、緊急操舵による自動衝突回避、悪天候下での長時間自動運転、突発的な状況での緊急自動ブレーキなどの機能が実現されます。上記機能を実現するためには、自動運転用センサーに死角カバーセンサーユニットを追加すること（側方カメラ、後方カメラ、前方または側方ライダーなどの複数追加）に加え、上記センサーの増加によって生じる膨大なデータを処理するコントローラー側の性能要件を満たすドメインコントローラーユニットの追加も必要となります。

上記のデータ処理プロセスにはいくつかの主要な側面が含まれます。一般的に言えば、次世代の自動運転ドメイン コントローラーの設計は、主に次の基本要件に重点を置いています。

知覚データの入力と処理戦略

1. カメラのビデオ/画像データの入力と処理戦略

「車載カメラ」のハードウェア要件では、一般的に、高解像度のビデオ入力が求められるシナリオで MIPI カメラを使用します。500 万ピクセルを超える高解像度をサポートできます。次世代の自動運転では、カメラの解像度は少なくとも 200 万であることが求められることが多く、これは MIPI インターフェースに十分です。正式名称は「Mobile Industry Processor Interface」で、ビデオ表示規格とビデオ入力規格にそれぞれ対応する MIPIDSI と MIPICSI に分かれています。

「車載カメラ」のインターフェースプロトコル要件では、通常、FPDLink または GMSL が使用されます。その中で、FPDLink は LVDS に基づいて確立された通信規格であり、LVDS 仕様の最初のアプリケーションでもあります。FPD Link には、SERIALIZER エンドと DESERIALIZER エンドが含まれます。 FPDLink は高速デジタルビデオインターフェースに適しているため、次世代の自動運転ドメイン制御チップの周辺インターフェースで広く使用されています。

GMSL は、Maxim Corporation が導入した高速シリアル インターフェースです。ビデオ、オーディオ、制御信号の伝送に適しています。50Ω 同軸ケーブルまたは 100Ω シールド ツイスト ペア (STP) ケーブルを使用すると、距離は 15m 以上になります。実際のところ、ビデオ伝送において FPDLink と GMSL の間に明らかな違いはありません。重要なのは、固定小数点カメラのサプライヤがインターフェイス プロトコルをサポートしているかどうかです。

さらに、次世代の自動運転システム向けの画像処理技術も、以下の点において大幅な改善が求められます。

① 差別化されたアプリケーション：画像処理は、実際の対象物体の検出、走行可能領域の検出、シーンのセマンティックセグメンテーション、ドライバー監視、ビジュアルSLAMなど、さまざまなアプリケーションシナリオに直面します。

② 高い計算能力と高い計算性能：つまり、画像処理プロセス中に、システムは、元の酸の効能が最適なレベルに達することを保証しながら、何兆ものディープラーニングアルゴリズムデータを実行するのに十分な計算能力を備えている必要があります。

③ニューラルネットワークアクセラレーション機能：ネットワークアクセラレーションには、関連する処理ユニット（CPU、GPU、TPU、FPGA、DSPなど）の最大パフォーマンス、柔軟性、消費電力、組み込みコストの問題に対する実際の処理能力が含まれます。

ここでは、ネットワーク アレイの最適化プロセス機能に焦点を当てる必要があります。このプロセスは主に、変換テンソルを 3D スライスに分割することによって実現されます。従来の CPU は、数百、あるいは数十億のパラメータを持つディープ ネットワークには無力です。高い計算能力を持つ GPU だけが、比較的迅速にネットワークをトレーニングできます。

自動運転の認識データを処理する過程では、より多くの層とノードを持つ大規模なニューラルネットワークのストレージとコンピューティングのコストを削減することが重要になります。ディープラーニングのもう一方の端、つまりモバイル車両側では、ディープモデルをドメインコントローラー上で効果的に実行する方法も、モデル圧縮の高速化の重要な目標です。ネットワーク モデルの圧縮と高速化を究極的に実現するには、多分野にわたる共同ソリューションが必要です。圧縮アルゴリズムに加えて、データ構造、コンピューター アーキテクチャ、ハードウェア設計も大きな役割を果たします。

上記のビデオデータ情報処理戦略に加えて、ビデオインターフェースの入出力時に、自動運転ビデオ画像のシリアル/パラレルデータ変換端子も考慮する必要があります。一般的なシナリオでは、自動運転システムの設計者は、従来のパラレルバスアーキテクチャの代わりに、シリアライザ/デシリアライザ（SERDES）テクノロジに基づく高速シリアルインターフェースを使用します。

シリアル/パラレル データ変換インターフェースでは、通常、SERializer/DESerializer を使用して、入力 (信号) のシリアルからパラレル (デシリアライゼーション) への変換を実行します。 SERDES ベースの設計により、帯域幅が拡大し、信号数が削減されるとともに、ルーティング競合の削減、スイッチング ノイズの低減、消費電力とパッケージング コストの削減など、多くの利点がもたらされます。 SERDES テクノロジーの主な欠点は、高データ レートのシリアル信号を制御するために必要な基準クロックを提供するために、非常に正確で超低ジッタのコンポーネントが必要になることです。コンポーネントの配置を厳密に制御し、信号長を短くし、信号ルーティングの制限を順守しても、これらのインターフェースのジッター マージンは非常に小さくなります。

2. レーダーデータの入力と処理戦略

自動運転ドメイン コントローラの設計中、そのレーダー データの接続ポートには通常、CANFD または Ethernet モードでアクセスします。

ミリ波レーダーの場合、次世代の自動運転システムは集中制御ソリューションであっても検出結果に応じてデータを処理するため、データへのアクセスには引き続き CANFD が使用されます。 LiDAR の場合、元の点群データが直接処理され、データアクセスには通常イーサネットが使用されます。ここでは、いくつかの重要な設計戦略に注意する必要があります。その 1 つは、実際の機能要件に応じて CAN ウェイクアップの数を決定する必要があることです。第二に、CANインターフェースの割り当て要件では、MCUの計算能力の収容能力を十分に考慮し、センサーデータ融合アルゴリズムの組み込みを保証できるかどうかを検討する必要があります。この部分のアルゴリズムに統合されるデータの量は、MCUの従来の車両制御計算能力に比べて比較的大きく、一般的なMCUはこの計算能力の要件に耐えることができません。

そのため、多くの場合、センサー データ融合アルゴリズムは通常、SOC の中央に配置されます。 LiDAR 伝送にイーサネットを使用する場合、元のデータ ソースからのデータ量を十分に考慮する必要があります。現在、主流の 100M LiDAR が伝送できるデータ量は比較的少ないですが、ハイビーム LiDAR ではデータ入力にギガビット イーサネットが必要です。イーサネット インターフェイスは通常、自動車規格を満たすために Broad-R-Reach を使用し、RJ45 インターフェイスは量産開発におけるデバッグ インターフェイスとして予約することもできます。

さらに、自動運転では、関連する認識データに介入するために、通常、マルチチャンネルミリ波レーダーが使用されます。通常、センシング入力には少なくとも 5 セットのミリ波レーダーが使用され、通常の状況では少なくとも 5 つの CANFD 接続端子が必要です。一般的な SOC チップ設計では、これほど多数の CAN チャネルは設定されません。通常は、4 つの CANFD チャネルを設定するのが一般的です。そのため、ミリ波レーダーが量産されると、CAN ID番号によってレーダーの異なる位置を区別できるようになります。そのため、帯域幅が十分であれば、複数のレーダーを同時に1つのCANバスに接続することができ、多くのCANインターフェースを節約できます。

3. 高精度測位入力と処理戦略

高精度測位入力インターフェースの設計では、次世代自動運転システムの入力インターフェースは通常、現状を踏襲し、入力にイーサネットを使用します。ただし、元の地図クラウドソーシングやポイントクラウドデータは通常、データ量が多いため、中断のないリアルタイムのデータ伝送を保証するために、イーサネットを少なくとも1000M/sイーサネットにアップグレードする必要があります。同時に、IMU、RTK、さらには車輪速度情報を含む高精度測位ソースが周辺認識測位データ端末にリアルタイムで接続されるため、設計プロセス中にさらに多くのイーサネットインターフェイスを確保する必要があります。

高精度測位処理戦略では、従来の分散データ処理方式を集中データ処理方式に変更します。つまり、元のマップ測位側はマップクラウドソーシングデータのみを提供し、上位レベルのADSドメインコントローラによって処理される情報には、IMU、ホイール速度、RTKなどのデータ情報のさらなる統合が必要です。これにより、測位融合アルゴリズム全体が MCU チップの計算能力をより多く占有することになります。通常、このデータ融合は SOC に配置されて実行されるため、測位情報に漏れがないことを確認しながら、MCU の計算能力の負担を大幅に軽減できます。

オンボードSOCチップデータストレージ

まず、SOC のデータ保存と交換の問題について説明する必要があります。上記の質問は、AI チップの周辺インターフェースまたは外部メモリがどのようなタスクを実行できるかに関するものです。一般的に、周辺メモリには、計算データ用の一時記憶装置、アルゴリズム プログラム用の一時記憶装置、および大容量の一時記憶装置などの機能項目が必要です。

一般的に、主流の SOC ストレージおよび交換ユニットには、主に LDDR、フラッシュ、eMMC が含まれます。メモリは SOC 内のデータと CPU 間の通信のブリッジであり、SOC 内のすべてのプログラムはメモリ内で実行されるため、メモリのパフォーマンスはコンピューターに大きな影響を与えます。 LPDDR は、低消費電力を目的に設計された通信規格です。低消費電力と小型サイズで知られており、特に移動車両チップ制御端末に使用できます。自動車用モバイル プラットフォーム向けの LPDDR4 は、消費電力を抑えながら同等のパフォーマンス (速度) を提供できます。したがって、成熟度と幅広い応用の観点から、LPDDR4は現在主流のSOCチップの主なメモリプラットフォームとなっています。ただし、LPDDR5の台頭により、LPDDR4が徐々に置き換えられるという全体的な傾向もあります。

LDDR メモリ形式に加えて、一定量のフラッシュ メモリを追加することで、動作中に関連データを複数回消去または書き込みできるほか、SOC と他のデータ入出力端子との間で一時的な送信データを交換することもできます。 NAND フラッシュは消去と書き込みの時間が速く、各ストレージ ユニットの面積が小さいため、NAND フラッシュは NOR フラッシュよりもストレージ密度が高く、コストが低くなります。同時に、消去回数は NOR フラッシュの 10 倍です。そのため、NAND フラッシュメモリは一般的に SOC チップの周辺に使用されます。

さらに、SOC チップは通常、周辺インターフェイス メモリ eMMC (組み込みマルチメディア カード) を使用して設計され、NAND フラッシュ チップ (フラッシュ メモリ アレイ) とデバイス コントローラ チップを 1 つのピースにパッケージ化します。フラッシュ コントローラはメモリの管理を担当し、標準インターフェイスを提供するため、eMMC はホストとスレーブの動作モードを自動的に調整できます。ビット制限はなく、その他の複雑な NAND フラッシュの互換性や管理の問題に対処する必要もありません。これにより、複数のチップの占有スペースと配線の難しさが大幅に軽減されます。自動運転チップの場合、処理プログラムを格納するためにeMMCを使用するのは非常に一般的な方法です。

マルチチップデータ交換

次世代の自動運転システムのアーキテクチャ設計では、1つまたは2つのSOCチップだけではデータ相互作用の問題を解決できないことがよくあります。AIデータ処理には2〜4つのSOCチップを使用するのが一般的です。デュアルチップ設計の場合、情報は接続媒体を介して直接交換できます。設計に 2 つ以上のチップがある場合、これらのチップを介して送信されるデータ情報には、少なくとも数十の情報交換が必要です。したがって、データ相互作用のために、データ交換ユニット スイッチにマルチチップ相互作用情報を追加する必要があります。一般的に、大容量データ転送には PCIe が使用され、一般的なデータ転送にはイーサネットと GPIO が使用されます。したがって、データ交換ユニットスイッチの場合、データ転送ユニットには、データ交換とデータ管理の仲介として、主にイーサネットスイッチと PCIe スイッチが含まれます。

イーサネット スイッチの動作の基盤は、イーサネット パケット構造です。イーサネット パケットは形式は固定ですが長さは可変であり、パケット ヘッダーには宛先 MAC アドレス、送信元 MAC アドレス、情報長、およびその他のコンテンツが含まれます。イーサネット スイッチは、イーサネット パケット内の送信元 MAC アドレスに基づいて、「MAC アドレス - ポート番号テーブル」を更新します。各コンピューターの電源がオンになると、そのコンピューターの NIC はアイドル パケットまたは信号を定期的に送信し、イーサネット スイッチはこれを使用してコンピューターの存在と MAC アドレスを認識します。一定時間内に MAC アドレスからパケットが送信されない場合、その MAC アドレスは「MAC ポート番号テーブル」から消去され、再度表示されたときに新しいアドレスとして扱われます。

一般的に PCI-E を使用する SOC の周辺ストレージ コントローラー間ではさまざまなデータ交換と同期が必要であり、これにより接続時のチャネル数の消費が増加します。一般的な車載ドメイン コントローラでは、マルチチャネル ストレージ構成が一般的に使用されています。管理用および内部組み込み PCI-E デバイス用に使用される一部のチャネルを除いた後、必要な PCIe チャネルの数もかなり多くなります。そのため、複数の独立したコントローラ チップを同じスイッチに接続することで、効果的な情報交換が可能になります。そして、ほぼすべてのアプリケーションシナリオをカバーできます。もちろん、データ相互作用の有効性を確保するには、対応するデータ パケットをアドレス マッピングして、PCI-E スイッチ内でパーティション分割するように変換する必要があります。

上記 2 つのデータ接続スイッチには、3 つの主な機能があります。1 つ目は、自動運転システム アーキテクチャがデュアル冗長制御を効果的に実装することを保証することです。2 つ目は、上記 2 つの回線スイッチがクロック同期をより適切に実現できることです。3 つ目は、回線によってデータ伝送の帯域幅が自動運転データ全体の伝送をサポートするのに十分であることを保証できることです。

要約する

自動運転用ハイエンドドメインコントローラの設計プロセスには、チップ、周辺メモリ、MCU車両側ロジック制御、データ伝送制御仲介などのハードウェア部分を含む多くの側面が関係します。

ソフトウェア部分は、期待される機能設定を達成しながらソフトウェアのパフォーマンス要件を向上させるために、各チップ内に異なるソフトウェア アルゴリズム モジュールをどのように配置するかについてです (この部分は主にソフトウェアの機能安全要件を指します)。

設計のこれら 2 つの側面では、システム エンジニア、ソフトウェア エンジニア、ハードウェア エンジニアが協力して、設計の開始時にできるだけ多くの後続の開発要件を満たすようにする必要があります。