最新のアーキテクチャ：現在の状況

自動運転車のセンサ アーキテクチャは、車両の自律性レベルの機能によって異なります。自律動作を実現するには、大量のセンサ データをリアルタイムで収集および処理する必要があります。センサが同期されている場合、特殊ソフトウェアはセンサのデータを使用して、車両の前に広がる世界の仮想イメージを構築できます。その後、ADAS マイコン はこの仮想イメージを使用して、正しいパスを計算したり、障害物を回避したりできます。

レーダーは、自らの経路上にある物体が反射する電波を放射する方法で、物体を検出します。次にレーダーは、電波が放射されてからセンサが電波を検出するまでの経過時間を測定し、物体の距離を計算します。レベル 2 以上の車両の代表的なアプリケーションで使用される複数のレーダー センサの組み合わせは、最大 150m の距離に対応する 3 ～ 5 個の中距離レーダー センサと、最大 250m の距離に対応する単一の長距離フロント レーダーで構成されています。

これらの各レーダーは、フレームという形式で常時レーダー電子制御ユニット宛にデータを送信しています。この場合、OEM とティア 1 メーカーによって開発されたソフトウェアスタックの役割は、さまざまなフレームを中央クロックに同期させることであり、高い処理オーバーヘッドが要求されます。データ需要の増加に伴い、集中型プロセッサの性能、消費電力、サイズ、価格に関する要件も高まっています。

TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol) プロトコル スタックの物理層 (PHY) でフレームをハードウェア レベルで同期すると、集中型 ADAS マイコンの後処理要件を大幅に低減できます。テキサス・インスツルメンツの DP83TC817S-Q1 イーサネット PHY トランシーバは、2 つ以上のレーダーにまたがる時間領域と周波数領域の両方で、ハードウェア レベルでレーダー フレームをナノ秒以内に同期できます。図 2 に、この概念を示します。

ADAS の自律動作にハードウェア同期を使用する利点

OEM 各社は、ゾーン、ドメイン、およびハイブリッド アーキテクチャの大規模システムのデジタル バックボーンとしてイーサネットを採用してきました。既存の ADAS アーキテクチャでは、イーサネットはレーダーと中央コンピューティング システム間の通信リンクとして機能します。レーダー サブシステム内に配置すると、イーサネット PHY はフレーム データを集中型 ADAS コンピュータに送信します。

テキサス・インスツルメンツの DP83TC817S-Q1 の高度な機能を使用すると、高精度時間プロトコル (PTP) を使用して入力された中央クロックを回復できます。このデバイスの統合型の入出力はレーダー フレームをトリガし、複数のレーダーにまたがる同期型のレーダー フレームを時間内に生成します。この同期されたフレームは、レーダーの電子制御ユニットに送り返されます。その後、DP83TC817S-Q1 は受信したレーダー フレームの周波数オフセットを測定し、次のフレーム サイクルでレーダーの周波数オフセットを補正して、周波数ドメインの後続フレームを同期します。時間領域と周波数領域の両方で同期を行うと、集中型 ADAS マイコンはセンサから抽出したデータをわずかな後処理で使用でき、ソフトウェア レベルの同期よりも高い精度を実現できます。

まとめ

イーサネット PHY トランシーバは、既存の ADAS アーキテクチャを簡素化し、ソフトウェア ・スタック処理を削減することで、OEM とティア 1 メーカーのニーズを満たすために、既存のレーダー システムの車載アーキテクチャの精度、効率、範囲を向上させます。DP83TC817S-Q1 は、ADAS マイコンの処理を削減するだけでなく、開発サイクルを短縮し、完全なレーダー システムの性能を向上させることができるため、従来はコストが制限されていたアーキテクチャに対応できます。これらの機能を組み合わせることで、次世代のレベル 2 および高度な自動運転車のサイクル時間を短縮できます。

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