眾所周知，隨著自動駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的汽車開放系統(tǒng)架構(gòu)CP Autosar已經(jīng)無法滿足日益復(fù)雜的汽車電子系統(tǒng)的功能需求。尤其底層軟件中，針對面向服務(wù)架構(gòu)SOA開發(fā)需要使用高性能的處理器，自適應(yīng)汽車開放系統(tǒng)架構(gòu)AP Autosar有著不可比擬的優(yōu)勢。

而應(yīng)用軟件中，自動駕駛整體架構(gòu)主要涉及感知、規(guī)劃、決策、控制等節(jié)點(diǎn)。通過數(shù)據(jù)或信息的存儲、傳遞及有效及時處理，可以完成感知算法、決策算法、控制算法的整體遞進(jìn)式集成。數(shù)據(jù)在采集單元與算法單元之間、每兩個算法節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行傳遞時，都需要經(jīng)過“數(shù)據(jù)緩存”和“數(shù)據(jù)發(fā)布”兩個步驟。這一過程就涉及多項自動駕駛底層軟件技術(shù)，如內(nèi)存動態(tài)分配、芯片運(yùn)算能力、芯片實(shí)時監(jiān)控策略。本文將針對這三方面內(nèi)容進(jìn)行詳細(xì)說明。

1.功能安全攔路虎：內(nèi)存分配與訪問

在汽車電子系統(tǒng)的軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)中，強(qiáng)調(diào)需要保證軟件架構(gòu)要素之間的獨(dú)立性，相互之間不能存在干擾。而這類干擾軟件要素的可能原因分為三部分：運(yùn)算、內(nèi)存、通信。其中，運(yùn)算能力涉及運(yùn)算時序和執(zhí)行策略。這對開發(fā)符合功能安全要求的軟件提出了具體的要求，而這一分析過程無論從難度系數(shù)還是工作量上都很大，而“內(nèi)存分配”和“內(nèi)存訪問”是非常重要的一個原因。

1）內(nèi)存分配

內(nèi)存分配主要存在于自動駕駛底層軟件領(lǐng)域。通常的做法是，數(shù)據(jù)發(fā)布單元向底層操作系統(tǒng)申請適當(dāng)?shù)膬?nèi)存，數(shù)據(jù)發(fā)布之后釋放內(nèi)存。在申請內(nèi)存和釋放內(nèi)存的過程中，主要有如下三種內(nèi)存分配方式存在：

如上圖所示，“靜態(tài)內(nèi)存分配”和“堆上內(nèi)存分配”兩種方式中，其相關(guān)技術(shù)需要在分配內(nèi)存空間時，都需要搜索連續(xù)且空閑的最小內(nèi)存分配單元，導(dǎo)致存在時間開銷大、內(nèi)存碎片化嚴(yán)重等問題。這對于在靈活且受限的內(nèi)存資源（SRAM、LDDR、FLash）中，將可能由于頻繁的進(jìn)行動態(tài)內(nèi)存分配產(chǎn)生的內(nèi)存碎片，可能影響自動駕駛系統(tǒng)運(yùn)行性能。

從對于系統(tǒng)功能安全設(shè)計上講這類內(nèi)存分配所帶來的影響將是不能被容忍的。所以在不同的自動駕駛底層軟件系統(tǒng)中，對于當(dāng)前先進(jìn)的自動駕駛系統(tǒng)程序不管是應(yīng)用程序，還是平臺模塊，都是直接調(diào)用可移植操作系統(tǒng)接口或編程語言c++的接口進(jìn)行內(nèi)存的動態(tài)申請/釋放。然而，汽車電子系統(tǒng)的軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)ISO26262要求盡可能不要動態(tài)申請/釋放內(nèi)存，甚至在某些高等級的自動駕駛安全等級，如ASIL D中考慮到動態(tài)申請/釋放內(nèi)存，頻繁的動態(tài)申請/釋放，會產(chǎn)生大量的內(nèi)存碎片，不但會增加申請結(jié)果和時間的不確定性，甚至還會影響性能，通常又是禁止動態(tài)申請/釋放內(nèi)存的，實(shí)際上這兩類需求卻又是相互矛盾的。

因此，對于動態(tài)內(nèi)存管理，需要開發(fā)許多不同種類的算法。不同的操作系統(tǒng)有不同的實(shí)現(xiàn)方式，為了程序的可移植性，一般在開發(fā)語言的庫中都提供了統(tǒng)一接口。在系統(tǒng)真正需要內(nèi)存時，才通過操作系統(tǒng)調(diào)用接口API來獲取實(shí)際的物理內(nèi)存。

此外，很多適配底軟開發(fā)的供應(yīng)商當(dāng)前在進(jìn)行自適應(yīng)汽車開放系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計中，還重點(diǎn)傾注更多精力用于內(nèi)存保護(hù)和提高內(nèi)存利用率。例如，設(shè)置可用內(nèi)存池，在有需求時獲取內(nèi)存大小需求，從目標(biāo)交換模塊對應(yīng)的內(nèi)存集合中確定目標(biāo)內(nèi)存，在有需要時，申請合適大小的目標(biāo)尺寸，通過以上方法，可以有效減小運(yùn)行時的資源瓶頸，減少內(nèi)存碎片化。

2）內(nèi)存訪問

隨著汽車電子系統(tǒng)復(fù)雜性的不斷提高、越來越多的軟件和機(jī)電設(shè)備的應(yīng)用，來自電子系統(tǒng)失效和隨機(jī)硬件失效的風(fēng)險日益增加。在功能安全中，相關(guān)失效分析是一項非常重要的工作。在ISO26262中要求，如果嵌入式軟件包含不同ASIL等級的軟件組件設(shè)計SWC，要么整個軟件工程都需要基于最高安全等級的要求進(jìn)行開發(fā)，這就需要保證擁有更高安全等級的SWC的操作不會受到其他SWC的干擾。

總結(jié)起來，SWC相關(guān)的內(nèi)存故障主要包含如下幾方面：

在基于面向服務(wù)的架構(gòu)中需要基于更低安全等級要求開發(fā)的SWC，可能會出現(xiàn)錯誤地訪問到更高安全等級SWC的內(nèi)存區(qū)域，產(chǎn)生干擾。為此，SWC需要運(yùn)行在不同的內(nèi)存區(qū)域，或者不同的內(nèi)存分區(qū)，來防止類似的內(nèi)存訪問違例。

由于每個可編程核心(總線主機(jī))都有一個內(nèi)存保護(hù)單元MPU（如果沒有MPU，則可以通過DMA守衛(wèi)來控制總線主設(shè)備的訪問），它定義了軟件訪問保護(hù)措施，當(dāng)MPU嵌入很多異構(gòu)芯中時也同時具有內(nèi)存保護(hù)功能，可以保護(hù)當(dāng)前執(zhí)行的代碼不被一些“無關(guān)聯(lián)”的數(shù)據(jù)所侵害，防止對內(nèi)存數(shù)據(jù)的錯誤訪問，并控制外圍模塊的寄存器。這類保護(hù)措施主要是限制相關(guān)內(nèi)存地址權(quán)限，這類權(quán)限限制將確保其程序訪問內(nèi)存地址的范圍與其無關(guān)，組織關(guān)鍵數(shù)據(jù)不被破壞，整個系統(tǒng)更加健壯、安全。

2.自動駕駛異構(gòu)計算能力提升：

超異構(gòu)計算芯片集成

高階自動駕駛系統(tǒng)需要在AI單元的選型上采用了并行計算架構(gòu)的AI芯片進(jìn)行硬件加速、資源分配、調(diào)度、圖像識別、深度學(xué)習(xí)等。使用多核車規(guī)級CPU配置進(jìn)行任務(wù)調(diào)度、執(zhí)行自動駕駛相關(guān)的大部分核心算法，同時整合多源數(shù)據(jù)完成路徑規(guī)劃、決策控制等邏輯運(yùn)算處理。

AI芯片處理功能包含如下：

a)圖像感知：對攝像頭輸出的數(shù)字圖像進(jìn)行包含ISP處理、編解碼、視頻圖像分割、目標(biāo)識別、跟蹤處理等，同時，生成BEV鳥瞰圖、視覺定位建圖等；

b)激光點(diǎn)云處理：對激光雷達(dá)輸出的點(diǎn)云進(jìn)行聚類、目標(biāo)識別、跟蹤處理等；

c)融合處理：包括基于圖像識別得前融合，圖像、毫米波/激光雷達(dá)、高精定位目標(biāo)后融合等；

d)軌跡規(guī)劃：利用檢測到的圖像目標(biāo)信息，規(guī)劃自車行駛軌跡。

對于諸如如上各種功能的整體融合，當(dāng)前的架構(gòu)策略通常是采用多芯片融合技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的分片分模塊處理。但是，從整體執(zhí)行效率、執(zhí)行效果、開發(fā)周期上看，這種多芯片異構(gòu)方式都不見得是最佳選擇。首先，為了集中達(dá)到對不同運(yùn)算能力的需求，通常需要從不同芯片廠家拿貨進(jìn)行接口及軟件適配，這將是一個比較長期且大量的開發(fā)工作。另外，各芯片適配過程中是否能夠完全兼容也并非能夠在開發(fā)初期能夠完全解釋清楚。因此，如果能夠搭建一種“超異構(gòu)計算芯片”融合包含xPU的所有功能子項，那將是智駕系統(tǒng)架構(gòu)的福音。

這里我們將對這類新型芯片進(jìn)行詳細(xì)介紹。

“超異構(gòu)處理器”，顧名思義可以認(rèn)為是由CPU、GPU、各類DSA以及其他各類處理器引擎共同組成的，CPU、GPU和DPU整合重構(gòu)的一種全系統(tǒng)功能融合的單芯片解決方案。

那么這類超異構(gòu)處理器到底能對自動駕駛系統(tǒng)底層軟件帶來哪些好處呢？

首先，超異構(gòu)處理器的融合策略有利于計算資源的充分整合，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)計算效率。因為相比于需要三芯片實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計算的方案，這種超異構(gòu)融合系統(tǒng)，將內(nèi)部功能劃分和交互統(tǒng)一構(gòu)建，可以顯著降低彼此功能和交互的各種掣肘。

其次，對于自動駕駛系統(tǒng)來說，其計算過程中的大部分場景（80%-90%）都是相對輕量級場景，通過超異構(gòu)實(shí)現(xiàn)的單個芯片計算策略通過Chiplet加持以及多DIE單芯片的方式，實(shí)現(xiàn)重量級場景的覆蓋，完全可以cover住幾乎全部的通用場景。因此，在其復(fù)雜度和系統(tǒng)規(guī)模中均實(shí)現(xiàn)較好的反饋。

最后，超異構(gòu)計算單元實(shí)際是一個整合多類芯片的大的芯片集合，同時在電路設(shè)計中最大程度的簡化其外圍邊緣件設(shè)計，實(shí)際是最大程度的減少了BOM表的數(shù)量。因此，對于芯片成本可以得到大幅降低。

實(shí)際上，當(dāng)前已有部分芯片供應(yīng)商已經(jīng)在這類芯片設(shè)計中，實(shí)現(xiàn)了類超異構(gòu)芯片的設(shè)計能力。這家供應(yīng)商就是TI的TDA4 系列芯片。

如下圖所示表示了當(dāng)前被各家自動駕駛玩家鐘愛的TDA4 VM芯片，實(shí)際的內(nèi)部架構(gòu)可以看出，其設(shè)計上，已經(jīng)將包含CPU（A72、R5F）、DPU（C7x）、GPU、主MCU等。這種雜糅式集成實(shí)際可看成簡單的超異構(gòu)芯片。里面既能實(shí)現(xiàn)高實(shí)時性運(yùn)算的R核（外置接攝像頭I/O連接模塊，直接控制攝像頭的開閉及數(shù)據(jù)實(shí)時傳輸），也有可提升運(yùn)算量的A核（實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)、卷及計算、MAC計算等大量感知端需要的運(yùn)算能力）。最后還有為了滿足功能安全要求，設(shè)置了雙核MCU實(shí)現(xiàn)功能安全島需要的鎖步校驗功能。這樣一個高集成度低成本的芯片怎能不受各玩家的鐘愛呢？

3.自動車輛有效執(zhí)行的重中之重：實(shí)時性設(shè)計

在自動駕駛技術(shù)中，對功能模塊的實(shí)時性要求非常高，尤其是自動駕駛算法的復(fù)雜性造成數(shù)據(jù)分發(fā)節(jié)點(diǎn)非常多，內(nèi)存操作的時間開銷更大，影響到在突發(fā)事件的場景下(例如，有行人突然闖入)自動駕駛系統(tǒng)對實(shí)時響應(yīng)性的要求，很可能會影響自動駕駛系統(tǒng)的安全。

由于高階自動駕駛系統(tǒng)一般都采用異構(gòu)芯片進(jìn)行不同數(shù)據(jù)信息源信息處理。需要嚴(yán)格限定硬件ECU在規(guī)定的時間內(nèi)完成任務(wù)，否則就可能導(dǎo)致系統(tǒng)功能的失效。例如對于線控轉(zhuǎn)向，如果駕駛員發(fā)出轉(zhuǎn)向操作后100ms內(nèi)車輪沒有執(zhí)行轉(zhuǎn)向，則可能導(dǎo)致碰撞事故，嚴(yán)重的甚至造成車毀人亡。橫縱向執(zhí)行域的系統(tǒng)（ESP、EPS）往往屬于這一領(lǐng)域。當(dāng)然，如果硬件達(dá)標(biāo)而軟件執(zhí)行期間出現(xiàn)一定的時間偏差，在設(shè)定的線性范圍之內(nèi)也是被允許的，例如有的應(yīng)用要求系統(tǒng)在90%的情況下能夠確保在規(guī)定時間內(nèi)完成任務(wù)即可。車輛信息娛樂域（IVI）或動力域（VCU）的系統(tǒng)大多都屬于這類系統(tǒng)。

那么這種實(shí)時性到底指的是哪塊呢？這方面實(shí)時性又需要重點(diǎn)關(guān)注哪些要素呢？

總體而言，影響系統(tǒng)實(shí)時性的因素從軟件架構(gòu)上可以分為通信、調(diào)度和代碼三個層面。從系統(tǒng)架構(gòu)上，實(shí)時性實(shí)際又需要從整個傳感端、控制端到執(zhí)行端進(jìn)行區(qū)分。

1、系統(tǒng)架構(gòu)實(shí)時性解讀

1）傳感端：

對于集中式方案來說，傳感端的實(shí)時性處理有兩種情況需要區(qū)分。其一，如果傳感器能夠作為單獨(dú)小的ECU，那么整個環(huán)境數(shù)據(jù)采集工作則可以認(rèn)為是由傳感自身自行控制和執(zhí)行的。如攝像頭曝光時間、雷達(dá)微波發(fā)生頻率、激光掃描頻率等。對于輸入域控的數(shù)據(jù)而言，域控只需要給出傳感器對應(yīng)的同步時間戳即可。其二，如果傳感器不存在單獨(dú)控制的ECU端，那么整個傳感采集過程都將受制于域控制器。這個過程可以看成域控制器需要通過一定的控制線（如攝像頭的IIC線）對傳感器的采集速率、采集頻率、控制電壓、采集輸入時間點(diǎn)都要進(jìn)行控制。那么整個實(shí)時性控制將完全交由域控來進(jìn)行控制。

當(dāng)前很多情況下，域控對傳感數(shù)據(jù)的控制只是部分實(shí)時性控制。如只對攝像頭數(shù)據(jù)采集的實(shí)時性進(jìn)行直接控制，如控制曝光、傳輸速率等。而對于毫米波、激光雷達(dá)等則是分布式方式，其實(shí)時性控制只是簡單地全局時間注入及打時間戳等方式。

另外，如果是域控底層驅(qū)動傳感器I/O口的方式，還包括域控能夠?qū)崟r的將傳感器原始數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時性處理，如底層ISP/白平衡、中間層AI深度學(xué)習(xí)感知聚類、頂層與其他傳感器數(shù)據(jù)的后融合等。

2）控制端：

對于控制端來講，其實(shí)時性則是相對復(fù)雜些，他包括底層軟件驅(qū)動的實(shí)時性，中間件資源整合調(diào)用的實(shí)時性以及頂層應(yīng)用軟件的實(shí)時性。實(shí)際應(yīng)用中，不同系統(tǒng)對于實(shí)時性的滿足程度并不相同。比如AEB這一對系統(tǒng)處理實(shí)時性要求極高的功能就需要系統(tǒng)能夠在異常場景中能夠?qū)?shù)據(jù)及時的采集到，并在內(nèi)部進(jìn)行有效處理。這一處理過程實(shí)際是要求系統(tǒng)是一種處理實(shí)時性極高的系統(tǒng)。

以實(shí)時性滿足的不同需求可以分為實(shí)時性計算任務(wù)和實(shí)時性監(jiān)控任務(wù)。實(shí)時性計算任務(wù)主要是指規(guī)定時間內(nèi)完成的不同敏感性任務(wù)，如“硬實(shí)時系統(tǒng)”和“軟實(shí)時系統(tǒng)”。實(shí)時監(jiān)控任務(wù)則是針對運(yùn)行的軟硬實(shí)時系統(tǒng)實(shí)施包含運(yùn)行效率、運(yùn)行安全度、執(zhí)行結(jié)果反饋等方面的信息監(jiān)控。以AUTOSAR標(biāo)準(zhǔn)為例，CP通常用于硬實(shí)時系統(tǒng)中，而AP多用于對實(shí)時性要求較低、但又比用于車機(jī)的Android實(shí)時性要求高的系統(tǒng)。

總之，自動駕駛車內(nèi)的各種系統(tǒng)對實(shí)時性有不同的要求。實(shí)時性是一個相對的概念，針對不同功能安全、信息安全，需要設(shè)計不同等級的實(shí)時運(yùn)算和監(jiān)控系統(tǒng)，以滿足系統(tǒng)的功能要求，綜合平衡系統(tǒng)升級的靈活性、成本等不同因素，設(shè)計滿足需求的實(shí)時性系統(tǒng)。

3）執(zhí)行端：

執(zhí)行端的實(shí)時性很容易理解，即是域控發(fā)送的執(zhí)行信息能夠得到執(zhí)行器的及時處理和反饋。這塊在當(dāng)前也是簡單地通過對執(zhí)行器的接口需求進(jìn)行規(guī)范。比如縱向執(zhí)行加速度會規(guī)范加速響應(yīng)延遲、加速穩(wěn)態(tài)時間、穩(wěn)態(tài)波動最大最小值等。橫向執(zhí)行轉(zhuǎn)向角會規(guī)范轉(zhuǎn)角響應(yīng)延遲、最大最小響應(yīng)轉(zhuǎn)角、最大最小手力矩等。

從整車功能域角度出發(fā)，自動駕駛是收集外部傳感器數(shù)據(jù)量最大的模塊，為了持續(xù)探測到車身四周各種復(fù)雜環(huán)境信息，需要毫米波、攝像頭和激光雷達(dá)配合以達(dá)到360度無死角感知。并且為了保證安全，所有數(shù)據(jù)都需要接近實(shí)時的速度處理，為了保證大量數(shù)據(jù)的實(shí)時處理，較低的數(shù)據(jù)延遲需要由高性能的計算單元和高帶寬的網(wǎng)絡(luò)通信，數(shù)據(jù)可輕易在不同內(nèi)核中共享。

2、軟件架構(gòu)實(shí)時性解讀

這里主要是指運(yùn)行于硬件SOC、MCU上的軟件架構(gòu)平臺。從底之上主要包括底層驅(qū)動軟件實(shí)時性（I/O代碼驅(qū)動層面），涉及I/O函數(shù)層級、基本代碼塊、機(jī)器指令碼、操作狀態(tài)碼等。中間層軟件實(shí)時性（中間件調(diào)度）包括SOC層級、CPU層級、GPU層級、MCU層級的系統(tǒng)管理、算法接口、AI處理等。頂層通信層面則是針對環(huán)域控的整個車內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)、云端服務(wù)等。

除開如上運(yùn)算單元外，配置軟件實(shí)時性監(jiān)控、檢測和刪除錯誤的互連事務(wù)也是必不可少的環(huán)節(jié)。如總線監(jiān)控器、內(nèi)存訪問結(jié)果監(jiān)控、虛擬控制臺實(shí)時性監(jiān)測、系統(tǒng)CPU入侵檢測等。

5.總結(jié)

本文對自動駕駛系統(tǒng)中的內(nèi)存分配、多異構(gòu)芯片、實(shí)時性進(jìn)行全面較準(zhǔn)確地分析，這將有助于大家更準(zhǔn)確地理解車輛控制系統(tǒng)中的各項性能指標(biāo)進(jìn)行完整的解讀，并能夠?qū)隙鞔嬖趩栴}進(jìn)行系統(tǒng)、全面的分析。其目的是使得開發(fā)出的智能駕駛產(chǎn)品功能更可靠，性能表現(xiàn)更優(yōu)，真正降低交通事故的概率和產(chǎn)生的危害。

審核編輯 ：李倩