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拆解和改造:让特斯拉 Model 3通过硬件升级到完全自动驾驶

时间:2020-11-16 作者:Junko Yoshida 阅读:
特斯拉Model 3已发布三年,但是借助软件更新和硬件升级,Model 3有望为全面的自动驾驶做好准备。本文通过拆解分析,看看特斯拉如何升级...
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特斯拉Model 3发布已有3年历史。然而,通过软件更新和硬件升级(从HW 2.5到HW3.0),特斯拉承诺将保持特斯拉Model 3的相关性,并为完全自动驾驶的未来做好准备。至少,这是他们的承诺。

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硅谷一群精通技术的消费者迷上了特斯拉,但买不到。他们热爱汽车,喜欢电动助推器,并虔诚地关注着埃隆·马斯克(Elon Musk)的推文。

最重要的是,他们欣赏特斯拉全新设计的整洁,优雅的车辆架构。特斯拉可以通过空中(OTA)软件更新来添加新功能,甚至几乎神奇地提升车辆性能。其他汽车制造商(他们的车辆基于传统平台)没有一个达到这样的精心设计,能够像特斯拉那样通过软件更新来升级车辆。

特斯拉车迷们对特斯拉备受争议的“自动驾驶”功能的担忧程度降低了。他们不太关心它能够做什么,而宁愿相信特斯拉的承诺,只关注自动驾驶的发展。除了一系列软件更新外,特斯拉还通过去年推出的硬件交换(从特斯拉的HW2.5到HW3.0)提高了车迷们的关注度。

埃隆·马斯克(Elon Musk)在发布HW3.0时,在一条推文中表示:“所有生产的汽车都具有进行自动驾驶所需的所有必要硬件、计算和其他硬件。” 我们将看到马斯克所谓的“完全自动驾驶”到底意味着什么。

特斯拉宣称的向HW3.0的过渡令我们着迷。如今,Model 3将如何转变?

Model 3是一款更小,更实惠的EV,于2017年中期首次生产。由于去年推出了自己的SoC,特斯拉向Model 3买家承诺,如果他们购买完整的自动驾驶(FSD)软件包,他们将通过一个简单的服务中心进行HW 2.5至HW 3.0的改装约定。

不过,需要明确的是,当今的FSD软件包尚未使特斯拉能够在没有人为干预的情况下驾驶。目前,这是一系列增量自动驾驶仪升级。此外,根据马斯克5月发布的推文,目前的7,000美元FSD套餐计划在7月1日上涨约1,000美元

在System Plus Consulting最新发布的“引擎盖下(Under the Hood)”系列中,我们对Tesla Model 3进行了更深入的研究,重点关注Model 3中部署的汽车传感器和Autopilot ECU Tesla。

来源:System Plus Consulting

算力至上

车内计算能力已成为越来越重要的功能。为了实现最佳的驾驶员辅助和自动驾驶并激活安全功能,需要大量的计算能力。

为了优化自动驾驶,许多汽车OEM和Tier One都采用了各种传感器,例如摄像头,雷达,激光雷达和超声波传感器,以便车辆可以在周围环境中进行检测。所有从传感器获得的数据都必须组合在一起,这就是控制单元起作用的地方。

鉴于特斯拉保持着“最先进”的形象,如果公众相信Model 3内的所有硬件在技术上都是市场上最先进的,那是可以理解的。

不过,一窥幕后的秘密发现,特斯拉Model 3的主要设计目标是降低ADAS的成本,使该模型“价格合理”,System Plus首席执行官Romain Fraux解释说。

对于Model 3的汽车传感器,特斯拉使用了8个摄像头,1个雷达和12个超声传感器。Model 3不使用激光雷达,这与马斯克(Musk)著名的激光雷达是“傻瓜的事”的说法是正确的。

在接下来的页面中,System Plus分享了引擎盖下Model 3的传感器和计算单元的重点内容。

适用于ADAS应用的传感器

来源:System Plus

特斯拉Model 3设计的传感器套件包括:八个摄像头,可在250米半径内在汽车周围提供360度可视性;完善此视觉系统的12个超声波传感器。它们一起可以在远距离检测硬和软物体,其精度几乎是以前系统的两倍。该软件包还集成了具有改进处理能力的前向雷达系统。它以冗余波长提供有关周围环境的其他数据,这些数据可以穿透大雨,雾气,灰尘甚至超越以前的汽车。

在摄像机正面,有四个面向正面的摄像机,它们支撑雷达并具有不同的特性。最主要的是覆盖250米,但视角非常狭窄,还有一些覆盖的距离较短(150、80和60米),但可以看到汽车周围环境的广角,并且那些用来阅读路标的东西。其他四个摄像头面向汽车的侧面和后部,可以看到100米远的距离。

另一方面,声纳使用超声波检测汽车周围8米半径范围内的障碍物。它可以以任何速度工作,也可以控制盲点。声纳收集的数据也被自动驾驶仪用来管理超车期间的自动车道变更。最后,GPS用于检测汽车在道路上的位置。

前视摄像头

为了实现前视,特斯拉开发了带有三个On Semiconductor图像传感器的三摄像头模块。Model 3还使用了两个前视摄像头,两个后视摄像头和一个后视摄像头。

来源:System Plus

Model 3总共设计了8部相机,都是基于安森美半导体在2015年发布的相同的1.2兆像素图像传感器。它们既不是新的也不是高分辨率,” Fraux说道。

采购来自同一供应商的所有八个图像传感器意味着“特斯拉必须设法获得更好的购买价格,”弗劳克斯指出。

三镜头比较

来源:System Plus

Tesla Model 3的三重前进相机具有三个ON Semi AR0136A的CMOS图像传感器,像素尺寸为3.75 um,分辨率为1280×960 1.2Mp。它提供了一个长达250米的前置图像捕获系统,供Tesla Model 3驾驶员辅助自动驾驶仪控制模块单元使用。

为了给特斯拉的三镜头模块增加背景,System Plus将其与最大的一级汽车供应商之一的采埃孚设计的三镜头模块进行了比较。采埃孚(ZF)的S-Cam4提供两种解决方案,一种采用单镜头相机,另一种采用三相机。

S-Cam4是ZF模块的三重相机版本,具有Omnivision CMOS图像传感器和Mobileye'a EyeQ4视觉处理器。

如上图所示,特斯拉使用的PCB安装技术与宝马的有所不同。宝马希望将传感器隔离在三个不同的PCB上。相比之下,特斯拉的三重前向摄像头模块将所有CMOS传感器嵌入到PCB中,而无需处理SoC。

采用埃孚的S-Cam4包括Mobileye的视觉处理功能。

通过从安森美半导体选择成熟的图像传感器,并且不添加任何后处理,特斯拉使相机模块“不是关于拥有最新的图像传感器,而是全部与成本有关”,System Plus观察到。该公司估计,采埃孚的三相机成本为165美元,而特斯拉的三相机成本为65美元。

(来源:System Plus)

雷达

来源:System Plus

 

特斯拉选择使用大陆集团成熟的雷达模块ARS4-B,其内部有一个NXP半导体提供的77GHz雷达芯片组和32位MCU。System Plus的Fraux指出,尽管包括联发科和德州仪器在内的数家芯片公司声称已进入汽车雷达市场,但恩智浦和英飞凌是无可争议的两大巨头。大陆集团是雷达模块供应商中的关键角色。Fraux说:“它的ARS4-B可以在包括Audio Q3,大众Tiguan,日产Rogue等的至少15款车型上找到。”

大陆集团的ARS4-A雷达系统用于转发碰撞警告,紧急制动辅助,减轻碰撞或自适应巡航控制(ACC)。一个重要的元素是同时测量两个物体之间的远距(最大250m,精度为+/- 0.2m)和近距(最大70m),相对速度和角度。

该系统由两个电子板组成,其中包括NXP Semiconductor微控制器和Broadcom以太网收发器。射频(RF)板采用不对称结构制成,带有PTFE / FR4混合基板,并配有平板天线。

由四个接收器,两个发送器以及一个相关的压控振荡器(VCO)组成的NXP Semiconductor 77 GHz多通道雷达收发器芯片组被用作高频发送器和接收器。

特斯拉计算单元

来源:System Plus

 

特斯拉开发了一个自定义的“液冷双计算平台”,其中包括其自动驾驶仪和信息计算机。System Plus的首席执行官Fraux解释说,它们被构建在同一模块的两个不同板上。

一方面是信息娱乐电子控制单元(ECU)或MCU。另一方面,还有自动驾驶ECU。在最初安装在Model 3中的HW2.5中,Tesla的Autopilot仍由Nvidia的SoC和GPU启用。

特斯拉集成了多家制造商的完整模块,这些模块与用于GPU的Nvidia高性能集成电路,用于处理器的英特尔,用于微控制器的NXP和Infineon,用于存储器的Micron Technology,三星和SK Hynix以及用于音频放大器的STMicroelectronics相关。

自动驾驶ECU的演变

来源:System Plus

System Plus指出,特斯拉计算机的发展一直在Autopilot ECU上进行。通过HW2.5,特斯拉集成了两个Nvidia Parker SoC,一个Nvidia Pascal GPU和一个Infineon TriCore CPU。通过升级到HW3.0,特斯拉集成了两个新设计的Tesla SoC,两个GPU,两个神经网络处理器和一个锁步CPU。

Fraux观察到,一方面,zFAS Audi A8的中央驾驶员辅助控制器-“没有冗余,而且确实很昂贵”。另一方面,使用两个SoC的Tesla版本提供了冗余。

HW2.5与HW3.0

来源:System Plus

Fraux表示,特斯拉在相同尺寸的板上塞满了更多用于HW3的组件(4746个组件),而HW2.5(4681个组件)

对于HW3,处理器数量从四个Tesla SoC减少到了两个(英伟达,英飞凌)。

Tesla SoC在HW3中使用的工艺制程为14nm,而在Nvidia的HW2.5处理器中为16nm。在HW3推出时,Fraux观察到,“这是首次在汽车中使用14nm FinFET工艺。”

(来源:System Plus)

内部设计的SoC的投资回报率是多少?

来源:System Plus

汽车行业很少见到任何汽车制造商内部为其车辆设计自己的汽车ASIC。Fraux表示,这是“巨大的风险,除非您内部具有出色的团队硬件设计能力。” 他补充说,考虑到当今的汽车市场,这将不是一个容易的决定。

然而,特斯拉并不是第一个有这个想法的。有许多汽车原始设备制造商渴望做到特斯拉在开发自己的自动驾驶仪处理器方面所做的工作。

但是,花费大量的研发资金并为自己的汽车模型设计自己的ASIC真的值得吗?

Fraux观察到:“如果您想保持良好的利润率并进行批量生产,那是有道理的。” 在过去的几年中,随着越来越多的电子部件进入车辆,对于许多汽车OEM而言,得知英伟达(Nvidia)和英特尔(Intel)等领先的芯片供应商已经习惯于为其SoC,CPU和GPU保持高利润率感到震惊。如果OEM厂商不希望在未来五年内继续与芯片供应商进行价格谈判,他们可能会发现开发自己的SoC来控制自己的命运更加容易。

System Plus估计,由三颗Nvdia芯片和英飞凌MCU组成的特斯拉HW2.5售价为280美元。相比之下,基于特斯拉两款SoC的特斯拉HW3.0售价为190美元。

Fraux指出,假设一家汽车制造商在自己的处理器上花费1.5亿美元的设计成本,而组件价格没有任何变化,并且年产量达到40万辆,“我们的快速估算表明您可以在四年内收回投资。”

来源:https://www.eetimes.com/a-tesla-model-3-tear-down-after-a-hardware-retrofit/

作者:Junko Yoshida

编译:Challey

本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
Junko Yoshida
ASPENCORE全球联席总编辑,首席国际特派记者。曾任把口记者(beat reporter)和EE Times主编的Junko Yoshida现在把更多时间用来报道全球电子行业,尤其关注中国。 她的关注重点一直是新兴技术和商业模式,新一代消费电子产品往往诞生于此。 她现在正在增加对中国半导体制造商的报道,撰写关于晶圆厂和无晶圆厂制造商的规划。 此外,她还为EE Times的Designlines栏目提供汽车、物联网和无线/网络服务相关内容。 自1990年以来,她一直在为EE Times提供内容。
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