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

  日立制作所2008年10月8日宣布，开发成功了使用77GHz频带毫米波雷达的小型车速传感器（图1）。用毫米波雷达照射地面，利用多普勒效应产生的频率差测量对地速度（图2）。而现在的车辆是通过转数测量速度。使用此次开发的传感器，即使在打滑或ABS动作发生车轮抱死也可以测定车速，设想用于更精密的车辆控制用途。 图1 使用毫米波雷达的车速传感器 图2 利用多普勒效应通过频率差算出速度 开发的传感器将毫米波雷达的收发部分和天线mm。由于为近距离测量，因此无需采用远距离用毫米波雷达那样的专用模块结构，可采用与通常半导体相同的树脂封装。此外，为将照射的毫米

  据外媒报道，AEye提出了新的先进激光雷达系统性能评估扩展度量标准。目前用于评估激光雷达性能的传统帧速率、角度分辨率和探测范围标准，已不足以充分衡量传感器的有效性。为此，AEye提出了三个新的激光雷达评估度量标准：帧内对象重访率、瞬时增强分辨率和对象分类范围。 AEye联合发起人兼首席执行官Luis Dussan表示，“目前用于评估无人驾驶激光雷达系统的度量标准，往往无法充分说明该系统在现实环境中的性能。新的扩展扩展度量标准更适合测量先进的激光雷达性能，是评估系统的关键，能用于最具挑战性的应用场景。” 第一代激光雷达传感器被动搜索场景，并使用时间和空间固定的扫描模式检验测试对象，无法更快重访，也无法对路面或十字路口等兴趣区域提

  6月8日，禾赛科技宣布完成超过3亿美元的D轮融资，领投方包括高瓴创投、小米集团、美团和CPE。同时参与本轮融资的还有华泰美元基金，以及老股东光速中国、光速全球、启明创投等。 此次融资将用于支持面向前装量产的混合固态激光雷达的大规模量产交付（已获多个OEM定点），禾赛麦克斯韦智能制造中心的建设，以及车规级高性能激光雷达芯片的研发。 目前，禾赛科技已完成累计融资数亿美元，股东包括包括德国博世集团、百度、小米集团、美团、美国安森美半导体、光速、启明、CPE等。 禾赛科技是一家激光雷达制造商，于2014 年成立于上海，该公司Pandar系列激光雷达产品在Robotaxi和机器人市场获得了极高的市场占有率。 禾赛科技2017 年发布首款

  制造商禾赛超3亿美元D轮融资 /

  当研发人员对机器人搭载的激光雷达进行技术选型时，往往会发现同样是机械式单线雷达，不同厂家的不相同的型号在外观、性能参数和价格的范围上差别巨大，易产生疑惑，不确定哪种更对自己最合适的使用场景。 这主要是由于目前市场上机械式激光雷达使用了不同的测距原理，主要可分为三角测距和ToF测距两类，使得雷达整体设计在尺寸、性能和成本上有较大的差别。 接下来将为大家详细的介绍两类测距方式的技术原理，帮助研发人员加深理解，从而选择更适合自身场景的激光雷达方案。首先来看三角测距激光雷达。 这种测距方式的基础原理如图1所示。雷达测距模块向外发射红外激光，入射到被测物体上之后，部分散射光经接收透镜汇聚到线阵图像传感器（CCD/CMOS）上成像。 由图中的几何关系可知

  记得前段时间有给大家介绍过激光雷达，这只车顶上的“全家桶”，已经被吹成是无人驾驶时代的核心科技。下面就随汽车电子小编共同来了解一下相关联的内容吧。 激光雷达当然很赞，精度高，范围广，360°探测，不受杂波干扰，能够扫描得到汽车周围的3D环境模型，再配合实时得到的全局地图，导航定位的精度就能大幅度的提升。且不受光照的影响，大晚上遇到多放肆的远光狗都不怕。似乎有了激光雷达，无人驾驶就是分分钟的事。   相比激光雷达，毫米波雷达或成无人驾驶的“新宠”？ 但没什么是完美的，激光雷达容易受恶劣天气影响，遇上雨雪大雾天气就要跪。最关键的是，它贵啊!早期的机械式激光雷达，随随便便就要几万美元，即使有了新式的固态激光雷达，几千美元也是跑不掉。包括V

  10月14日消息，据国外新闻媒体报道，激光雷达研发公司Velodyne Lidar日前宣布，与百度签订了为期3年的Alpha Prime激光雷达传感器销售协议。 图片来源于Velodyne官方 Lidar为英文“light detection and ranging”的缩写，即通常所说的激光雷达技术。 Alpha Prime传感器将用于 无人驾驶 应用。Velodyne表示，百度和百度的“阿波罗”计划（开源无人驾驶软件平台）选中Alpha Prime的原因主要在于其量程、分辨率和视场全部能够很好的满足无人驾驶汽车的高性能要求。高质量3D激光雷达视觉是无人驾驶车辆准确感知环境的关键组成部分。 Velodyne介绍称，Alpha Pr

  研发公司Velodyne与百度签订为期3年销售协议 /

  关注电子产业的媒体DigiTimes引用的供应链消息称，预计苹果将在2021年将其LiDAR激光扫雷达描仪扩展到整个iPhone 13系列，而不单单是Pro和Pro Max型号。另外5G毫米波技术也将不仅在美版iPhone才有。 LiDAR是个好技术，但目前使用场景有限 LiDAR激光雷达扫描仪于2020年3月首次在iPad Pro上出现，之后扩展到iPhone 12 Pro和iPhone 12 Pro Max后，它是一种小型传感器，使用3D传感技术测量距周围大约五米远物体的距离，并将数据返回，以构建3D模型。该技术可让AR（增强现实）体验更好，并用于一些其他实用场景，例如

  扫描仪，深入普及毫米波 /

  激光雷达（LiDAR）作为智能驾驶系统的核心传感器，其三维环境重建能力为车辆提供了丰富而精确的环境信息，主动发光，不受黑夜光照条件影响的特性，有效地补充了摄像头和毫米波雷达的不足，使得智能驾驶系统更安全和可靠。激光雷达已经慢慢的变成为高阶智能驾驶系统的必备配置，慢慢的变多地被应用到汽车智能驾驶系统的硬件中。 1.你可能会问，激光雷达安全吗？ 然而，随着激光雷达技术的广泛应用，人们也开始对其是否安全产生一丝担忧。当我们提到“激光”这个词时，很多人可能会想到科幻电影中的高科技武器。而将“激光”与“雷达”结合在一起而形成“激光雷达”时，其产生的激光线束，会不会对我们的眼睛造成了严重的伤害呢？ 2.国际标准如何定义激光

  数据去噪与滤波算法

  量产应用

  技术与应用研究报告

  MPS电机研究院 让电机更听话的秘密！ 第一站：电机应用知识大考！第三期考题上线，跟帖赢好礼~

  有奖征文：邀一线汽车VCU/MCU开发工程师，分享开发经验、难题、成长之路等

  近日，龙芯中科在投资者互动平台回应用户提问时表示，龙芯第二代GPU核LG200将在2K3000中应用，2K3000计划在今年上半年交付流片。LG200支持 ...

  调用 GRAPH FB下图显示了GRAPH FB 的调用：① 顺控器和各个参数的状态信息以及各个步和转换条件的状态信息都存储在“GRAPH_Sequence_D ...

  一、概述在大家的殷切期盼下，西门子第三代伺服驱动系统SINAMICS S200 PROFINET 版本从2023年8月18日开始销售。SINAMICS S200 将与SIM ...

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