ADAS/AD全面分析（五），ECU分布到集中，传感器更需收敛
本文为ADAS/AD全面分析的第五篇文章（L0到L2称为ADAS辅助驾驶，L3及以上称为AD自动驾驶，中间为L2+），主要探讨行车技术方案，并以此演化出的分布式和集中式两条路，之后会探讨域控制器，请关注汽车人参考后续更新。
L0-L2，以传感器为主体的分布式架构
实现从L0预警到L2横向和纵向控制功能，主要是通过前向毫米波雷达和前视摄像头实现。
既可以单独采用前向毫米波雷达1R，实现ACC和AEB功能；也可以单独采用前视摄像头1V，实现LKA的横向控制；更主流的是1V1R的组合，最终可实现L2的单车道驾驶辅助。
由于雷达只能对距离进行感知，只有摄像头才能识别车道线，因此，如果把算法做得更好，前视摄像头也可以取代前向雷达，还能进一步降低系统成本，也就是前向ADAS系统1V1R，有向单前视摄像头1V的发展趋势，能够实现L2如ICC的功能。
1V1R背后的核心思想是以传感器为主体，采用的是感知、融合、规控分布式架构，好处是成本低，对AI算力要求并不高，以一体机的形态出来。
但是，不支持OTA升级是其最大的缺点，随着C-NCAP/E-NCAP法规不断演进，未来对软件算法进行升级会成为刚需。
L2+以域控制器为主的集中式架构
从L2+开始，大多数都是采用的是集中式架构，引入了域控制器，将1V1R一体机控制器ECU剥离出来，并进行融合。
架构不变，算力倍增，解决了传感器OTA升级痛点，域控制器是为了实现更多功能引入，会接入更多的传感器。
在1V1R基础上，通过加入4颗角雷达，变成1V5R，实现360°环境感知，可在封闭高速公路或城市快速路上，按照驾驶员指令，实现自动变道ALC功能；在高速公路上，引入路径规划后，可允许一段时间内脱手驾驶，实现高速公路辅助HWA功能。
在1V5R基础上，如果加入高精度地图和三目前视摄像头（主摄像头基础上增加广角和窄角），形成3V5R的方案，可在HWA基础上自动上下匝道，实现高速公路领航HWP功能；在TJA基础上，自动变道，实现交通拥堵领航TJP功能。
在3V5R基础上，再增加4颗侧视摄像头和1颗后视摄像头，形成8V5R方案，可从TJP进一步拓展为城市场景领航CP功能，需要指出的是，特斯拉采用的是8V1R方案，且进一步简化为8V的方案。
无论是高速的HWP，或者城区的TJP，都可以统称为NOA，只是面对的场景不同。
在8V5R基础上，再增加用于泊车的4颗鱼眼摄像头，即形成了L2+最大化的传感器架构方案5R12V，如果前视摄像头分辨率由200万升级为800万后，可以去掉Wide Camera，形成5R11V。
汽车人参考小结
从传感器方案维度对自动驾驶行车功能演进进行梳理，在L2之前，是在非常成熟的分布式架构基础上，是以传感器为主体进行增减，逐渐在收敛。
从L2+之后，以域控制器为主体的集中式路线，尽管ECU开始融合，但传感器却越来越多，却什么补什么，也没有算上昂贵的激光雷达，当前还朝着堆料的方向发展。
5R12V看似高级，但并不是最优的解，众多传感器优势并没有最大化地发挥出来，一句话，太复杂，成本太高，不适合汽车这个行业。
什么才是真正的终局，汽车人参考认为，最终收敛到1V或者像人眼一样的2V，这或许是梦想，或许也是第一性原理。
最后，汽车人参考新书《一本书读懂无人驾驶》化学工业出版社已经出版，欢迎关注和购买。
结合当前专业履历，汽车人参考在探讨有关AI时代组织和个人成长的战略方法和行业实践，也是个人的又一次职业转型，欢迎有兴趣的朋友沟通和交流。
本文为汽车人参考第396篇原创文章，如果您觉得文章不错，“推荐和关注”是对我最大的支持。
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