自动驾驶汽车硬件平台
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点。 系统抗干扰能力的增强：利用IMU的短期高精度弥补GPS系统易受干扰
、信号易失锁等缺点，同时借助IMU 的姿态信息、角速度信息可进一步 提高GPS系统快速捕获或重新锁定卫星信号的能力。 导航信息的补全：除了可以提供载体运动的三维位置和速度信息外，还 可提供加速度、姿态和航向信息；GPS/IMU组合系统可提供100Hz甚至 高于100Hz的数据更新率。
优缺点
技术成熟，成本很低 受光线、天气影响较大
2.3 自动驾驶汽车感知系统
应用场景：按照安装位置差异可分为前视、环视、侧视、后视及车内监 控5类，可以实现行车辅助（行车记录仪、ADAS）、驻车辅助（安全环 视）与车内人员监控（人脸识别技术）等 功能。
表 车载摄像头位置及安装功能
图 实现盲点检测和代替后视镜
2.4 自动驾驶汽车计算平台
基于DSP的计算平台 DSP芯片（Digital Signal Processor），也称为数字信号处理器 数据和地址总线分开,大幅提升了微处理器的运行速度 强大数据处理能力
图 美国德州仪器公司TDA2x汽车系统级芯片
2.4 自动驾驶汽车计算平台
基于ASIC的计算平台 ASIC，即专用集成电路,为某种特定需求而专门定制的芯片 体积小、功耗低、计算性能和计算效率高 芯片出货量越大成本越低 解决方案：因特尔旗下Mobileye的下一代视觉soc芯片EyeQ5，装备有
、网络安全及“终极”机器学习方面的需求。
图、首款采用CAN总线的车型为1986款BMW860轿跑
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
以太网可以提供比CAN总线高1000倍的带宽，开始更多在汽车主动安全 等对速度与容量有较高要求的应用中发挥作用。
未来，“CAN+车载以太网”构成双主干网络总线架构，CAN协议主要 负责时效要求更高、数据量小的信息传输，而车载以太网则主要作用于 不同的域之间，以实现数据量大的信息互通。
灰尘/潮湿适应 性
较差
优
低成本硬件
较差
优
较差 优
较差 良
低成本信号处理 较差
优
较差
良
表 主流车载传感器性能对比
2.3 自动驾驶汽车感知系统
激光雷达在自动驾驶中两个 核心作用：
3D建模进行环境感知。 SLAM加强定位。
LiDAR两大标准： 线数 距离
激光雷达LiDAR 是 Light Detection and Ranging的简称。 它是一种通过光学方法来测量距离和反射率的仪器。 特点：距离精度极高，分辨率中等
2.5 车辆线控系统
EHB系统在量产汽车上已得到实际应用 精确地独立控制各个轮缸压力 系统响应快，可以实现再生制动 与其它系统结合，提高车辆制动稳定性， 能量回收最大化 EHB采用液压蓄能器来提供压力 液压制动阀的安装位置更加灵活 与传统制动结构相差不大，因此在紧急状态下，可以直接向前轮施加制
2.3 自动驾驶汽车感知系统
激光雷达造价高昂，Velodyne公司开发出了 LiDAR传感器版本HDL-
64E 、HDL-32E和HDL-16E。
参数
HDL-64E
HDL-32E
HDL-16E
价格
8万美元左右
2万美元
7999美元
激光束 扫描范围
精度 数据频率
64 120米 正负2厘米 1.3M像素/秒
靠性提高，成本有望控制在数百美元。
图 Quanergy S3固态激光雷达
图 Velodyne与福特共同发布的 混合固态激光雷达VLP-16 PUCK
2.3 自动驾驶汽车感知系统
车载摄像头 基本原理
图像 处理
图片转换为 二维数据
模式
定
计算相对距离
识别
位
和相对速度
数据量大,接近人眼效果 训练样本大、周期长
CAN总线
CAN+车 载以太网
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
CAN总线的优势： 广播车辆的全部数据流，车内的各种控制器和传感器可相互沟通 改善了当时电子电气架构的效率与互操作性。 降低了系统的复杂度，减少布线数量。 CAN总线的劣势 传输速率500kb/s, 带宽和吞吐量有限，难以应对未来车辆在数据流处理
图、“CAN+车载以太网”车内电子架构
2.3 自动驾驶汽车感知系统
现有的车载传感器主要包括超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达、车载 摄像头、红外探头等。
性能
激光雷达 毫米波雷达 摄像头
GPS/IMU
远距离测量能力
优
优
优
优
分辨率
良
优
优
优
低误报率
良
优
一般
优
温度适应性
优
优
优
优
不良天气适应性 较差
优
较差
优
线控制动系统组成：制动踏板模块、车轮制动作动器、制动控制器
制动踏板模块包括:制动踏板、踏板行程传感器、踏板力感模拟器
线控制动工作原理 踏板行程传感器通过检测驾驶者的制动意图并将其传递给制动控制器 控制器综合纵/侧向加速度传感器、横摆角速度传感器等信号进行计算，
并控制车轮制动作动器快速而精确地提供所需的制动压力。 同时制动踏板模块接收控制器送来的信号，控制踏板力感模拟器产生力
温度要求：工作在 -40度~80度之间
防磁抗振：必须具 备极高的防磁抗振 能力以及极低的对 外电磁辐射能力
较长的寿命：至少 稳定工作8~10年
2.3 自动驾驶汽车感知系统
毫米波雷达 基本原理：向周围发射无线电，通过测定和分析反射波以计算障碍物的
距离和方向。 特性：不易受天气状况限制，即使是雨雪天也能正常运作，穿透雾、烟
四种异构的全编程加速器，分别对专有算法进行优化， 包括计算机视觉、信号处理和机器学习等。
图 Mobileye生产的EyeQ5芯片
2.5 车辆线控系统
基本定义：车辆线控技术指用电子信号代替由机械、液压或气动的系统 连接的部分，如换档连杆、油门拉线、转向器传动机构、刹车油路等。
基本组成：线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门、线控悬挂五大 系统。
图、硬件平台构成
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
传统的原始线束设计
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
随着汽车配置和电子电气系统变得越来越复杂，电子电气的成本也越来 越高，先进的电子电气架构（Electronic & Electrical Architecture，简 称EEA）设计就应运而生，随之取代了传统的原始线束设计。
Chapter 2 自动驾驶汽车硬件平台
Outline
硬件平台概述 自动驾驶汽车电子电气架构 自动驾驶汽车感知系统 自动驾驶汽车计算平台 车辆线控系统 车辆控制平台 通信总线 自动驾驶汽车机械设计
2.1 硬件平台概述
感知定位硬件、计算平台、控制执行器件等一系列能够实现车辆环境感 知、决策与驾驶动作执行的硬件设备共同构成了自动驾驶汽车的硬件平 台。
0.5m
厘米级
主要应用范 ACC自适应巡 车辆环境监测
围
航
表 长距雷达与短距雷达主要参数对比 图 搭载“1长+4短”毫米雷达波的奥迪A4
2.3 自动驾驶汽车感知系统
导航定位系统
基本原理：自动驾驶汽车通过GNSS（Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统）获取高精度的位置信息后，跟高精地图进 行匹配，从而形成良好的导航功能。GNSS系统也能为车载传感器的时 间同步或者导航提供最基础的时空信息。
定义：电子电气架构是汽车电子电气系统的顶层设计。 目的：对功能、成本和装配等方面进行具体分析，得出最优的电子电气
系统架构。 规划：采用基于平台化规划，即构建利于复用、裁剪、扩展的电子电气
架构，用于支撑目标市场的不同车型。
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
可以从宏观和微观两个角度理解汽车电子电气架构
世界上著 名的卫星 导航系统
GPS 美国的全球定位系统（Global Positioning System） GLONASS 俄罗斯的全球导航卫星系统 （Global Navigation Satellite System） BDS 中国的北斗卫星导航系统（Beidou Navigation Satellite System） Galileo 欧盟伽利略系统
汽车电子电气架构
宏观
微观
物理架构
逻辑架构
众多电子电器件
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
汽车电子电气架构平台的发展主要经历了以下 4 个阶段: 关联式分布系 统架构、联合式分布系统架构、联合式分布系统架构以及综合式集权域 系统架构。
图、电子电气架构平台演变历程
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
电子电气架构发展趋势
2.3 自动驾驶汽车感知系统
应用场景：基于卡尔曼滤波的传感器融合技术，我们可以融合GPS与 IMU数据，增强系统动态适应能力，并使整个系统获得优于局部系统的 精度；另一方面可以提高空间和时间的覆盖范围，从而实现真正意义上 的连续导航。
图 GPS/INS系统结构
2.3 自动驾驶汽车感知系统
GPS/IMU组合的优势有以下几点： 系统精度的提高：利用GPS的长期稳定性弥补IMU误差随时间累积的缺
图 线控转向系统
2.5 车辆线控系统
线控转向系统的工作原理 系统控制器采集方向盘转角、车速和横摆角速度等传感器信号 控制策略对汽车转向运动进行控制 路感模拟系统根据汽车不同行驶工况对路感进行模拟并反馈给驾驶人
2.5 车辆线控系统
线控制动定义:指采用电线取代部分或全部制动管路，通过控制器操纵电 控元件来控制制动力大小。
感，以提供给驾驶人相应的踏感信息。
2.5 车辆线控系统
线控制动系统分类
线控制动系统
电子驻车制动系统 (Electronic Porking
Brake，EPB)
电液线控制动系统 (Electronic Hydraulic
Brake，EHB)
电子机械制动系统 (Electro-mechanical
Brake，EMB)
32 100米 正负2厘米 700,000像素/秒
16 100米 正负2厘米 300,000像素/秒
角度（垂直/水平） 功率
26.87360° 60W
40°/360° 12W
表、 Velodyne激光雷达
307360° 8W
2.3 自动驾驶汽车感知系统
固态激光雷达推进成本快速下降 固态激光雷达取消机械结构，体积更小，方便集成在车身内部，系统可
2.4 自动驾驶汽车计算平台
基于GPU的计算平台 多核心、高内存带宽 强大的计算能力 对深度学习应用有力支持 主流平台解决方案
图 NVIDIA Tesla P100高性能GPU处理器
基于FPGA的计算平台 硬件配置灵活 能耗低 性能高 可编程 适合进行感知计算
图 Cyclone V Soc多域控制平台
2.3 自动驾驶汽车感知系统
车载摄像头具备的特性： 高速采集图像
功能稳定
安全级别要求更高
百度文库
影像捕捉速率不低 于30帧/秒，甚至是 60帧/秒和120帧/ 秒
高动态：在较暗环 境及明暗差异较大 时仍能实现识别
中低像素：30万 ~120万像素满足要 求，2百万~5百万 是发展趋势
角度要求：环视和 后视用135度以上 广角镜头，前置用 55度的范围
2.3 自动驾驶汽车感知系统
导航定位系统 目前GPS三种定位方式： − 单点-GPS：精度差（米级）、易受干扰 − 差分-DGPS：精度高（厘米级）、易受干扰 − 组合惯性制导-GPS/INS：精度高、可对干扰进行补偿，成本高
WGS-84
GPS同时接收到四颗卫星便可定位 DGPS通过位置已知的基站减小误差
图 自动驾驶车辆线控底盘构成
2.5 车辆线控系统
线控油门:用线束代替拉索或者拉杆，在节气门部位装一只微型电动机， 用电机驱动节气门开度。
图 电子油门控制原理
2.5 车辆线控系统
线控换挡:将传统的机械手动档位改为手柄、拨杆、转盘、按钮等电子信 号输出的方式。
线控转向:指取消方向盘与转向车轮之间的机械连接，采用电信号控制车 轮转向，可以自由设计汽车转向系角传递特性和力传递特性。
、灰尘的能力强，广泛应用于车载距离探测，如自适应巡航、碰撞预瞥 、盲区探测等。
图 毫米雷达波工作原理
2.3 自动驾驶汽车感知系统
应用场景：主流工作频段为24GHz和77GHz，分别应用于中短距和中长 距测量。
分类
窄带雷达 宽带雷达
探测距离 （m )
280
30/120
车速上限
km/h
250
150
精度
2.4 自动驾驶汽车计算平台
计算平台 基本定义：是计算机系统硬件与软件的设计和开发的基础，硬件的基础
是中央处理器（CPU），软件的基础是操作系统。 基本指标：性能、功耗、功能安全 解决方案：
A)基于GPU的计算平台
B)基于FPGA的计算平台
计算平台 解决方案
C)基于DSP的计算平台
D)基于ASIC的计算平台
、信号易失锁等缺点，同时借助IMU 的姿态信息、角速度信息可进一步 提高GPS系统快速捕获或重新锁定卫星信号的能力。 导航信息的补全：除了可以提供载体运动的三维位置和速度信息外，还 可提供加速度、姿态和航向信息；GPS/IMU组合系统可提供100Hz甚至 高于100Hz的数据更新率。
优缺点
技术成熟，成本很低 受光线、天气影响较大
2.3 自动驾驶汽车感知系统
应用场景：按照安装位置差异可分为前视、环视、侧视、后视及车内监 控5类，可以实现行车辅助（行车记录仪、ADAS）、驻车辅助（安全环 视）与车内人员监控（人脸识别技术）等 功能。
表 车载摄像头位置及安装功能
图 实现盲点检测和代替后视镜
2.4 自动驾驶汽车计算平台
基于DSP的计算平台 DSP芯片（Digital Signal Processor），也称为数字信号处理器 数据和地址总线分开,大幅提升了微处理器的运行速度 强大数据处理能力
图 美国德州仪器公司TDA2x汽车系统级芯片
2.4 自动驾驶汽车计算平台
基于ASIC的计算平台 ASIC，即专用集成电路,为某种特定需求而专门定制的芯片 体积小、功耗低、计算性能和计算效率高 芯片出货量越大成本越低 解决方案：因特尔旗下Mobileye的下一代视觉soc芯片EyeQ5，装备有
、网络安全及“终极”机器学习方面的需求。
图、首款采用CAN总线的车型为1986款BMW860轿跑
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
以太网可以提供比CAN总线高1000倍的带宽，开始更多在汽车主动安全 等对速度与容量有较高要求的应用中发挥作用。
未来，“CAN+车载以太网”构成双主干网络总线架构，CAN协议主要 负责时效要求更高、数据量小的信息传输，而车载以太网则主要作用于 不同的域之间，以实现数据量大的信息互通。
灰尘/潮湿适应 性
较差
优
低成本硬件
较差
优
较差 优
较差 良
低成本信号处理 较差
优
较差
良
表 主流车载传感器性能对比
2.3 自动驾驶汽车感知系统
激光雷达在自动驾驶中两个 核心作用：
3D建模进行环境感知。 SLAM加强定位。
LiDAR两大标准： 线数 距离
激光雷达LiDAR 是 Light Detection and Ranging的简称。 它是一种通过光学方法来测量距离和反射率的仪器。 特点：距离精度极高，分辨率中等
2.5 车辆线控系统
EHB系统在量产汽车上已得到实际应用 精确地独立控制各个轮缸压力 系统响应快，可以实现再生制动 与其它系统结合，提高车辆制动稳定性， 能量回收最大化 EHB采用液压蓄能器来提供压力 液压制动阀的安装位置更加灵活 与传统制动结构相差不大，因此在紧急状态下，可以直接向前轮施加制
2.3 自动驾驶汽车感知系统
激光雷达造价高昂，Velodyne公司开发出了 LiDAR传感器版本HDL-
64E 、HDL-32E和HDL-16E。
参数
HDL-64E
HDL-32E
HDL-16E
价格
8万美元左右
2万美元
7999美元
激光束 扫描范围
精度 数据频率
64 120米 正负2厘米 1.3M像素/秒
靠性提高，成本有望控制在数百美元。
图 Quanergy S3固态激光雷达
图 Velodyne与福特共同发布的 混合固态激光雷达VLP-16 PUCK
2.3 自动驾驶汽车感知系统
车载摄像头 基本原理
图像 处理
图片转换为 二维数据
模式
定
计算相对距离
识别
位
和相对速度
数据量大,接近人眼效果 训练样本大、周期长
CAN总线
CAN+车 载以太网
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
CAN总线的优势： 广播车辆的全部数据流，车内的各种控制器和传感器可相互沟通 改善了当时电子电气架构的效率与互操作性。 降低了系统的复杂度，减少布线数量。 CAN总线的劣势 传输速率500kb/s, 带宽和吞吐量有限，难以应对未来车辆在数据流处理
图、“CAN+车载以太网”车内电子架构
2.3 自动驾驶汽车感知系统
现有的车载传感器主要包括超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达、车载 摄像头、红外探头等。
性能
激光雷达 毫米波雷达 摄像头
GPS/IMU
远距离测量能力
优
优
优
优
分辨率
良
优
优
优
低误报率
良
优
一般
优
温度适应性
优
优
优
优
不良天气适应性 较差
优
较差
优
线控制动系统组成：制动踏板模块、车轮制动作动器、制动控制器
制动踏板模块包括:制动踏板、踏板行程传感器、踏板力感模拟器
线控制动工作原理 踏板行程传感器通过检测驾驶者的制动意图并将其传递给制动控制器 控制器综合纵/侧向加速度传感器、横摆角速度传感器等信号进行计算，
并控制车轮制动作动器快速而精确地提供所需的制动压力。 同时制动踏板模块接收控制器送来的信号，控制踏板力感模拟器产生力
温度要求：工作在 -40度~80度之间
防磁抗振：必须具 备极高的防磁抗振 能力以及极低的对 外电磁辐射能力
较长的寿命：至少 稳定工作8~10年
2.3 自动驾驶汽车感知系统
毫米波雷达 基本原理：向周围发射无线电，通过测定和分析反射波以计算障碍物的
距离和方向。 特性：不易受天气状况限制，即使是雨雪天也能正常运作，穿透雾、烟
四种异构的全编程加速器，分别对专有算法进行优化， 包括计算机视觉、信号处理和机器学习等。
图 Mobileye生产的EyeQ5芯片
2.5 车辆线控系统
基本定义：车辆线控技术指用电子信号代替由机械、液压或气动的系统 连接的部分，如换档连杆、油门拉线、转向器传动机构、刹车油路等。
基本组成：线控转向、线控制动、线控换挡、线控油门、线控悬挂五大 系统。
图、硬件平台构成
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
传统的原始线束设计
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
随着汽车配置和电子电气系统变得越来越复杂，电子电气的成本也越来 越高，先进的电子电气架构（Electronic & Electrical Architecture，简 称EEA）设计就应运而生，随之取代了传统的原始线束设计。
Chapter 2 自动驾驶汽车硬件平台
Outline
硬件平台概述 自动驾驶汽车电子电气架构 自动驾驶汽车感知系统 自动驾驶汽车计算平台 车辆线控系统 车辆控制平台 通信总线 自动驾驶汽车机械设计
2.1 硬件平台概述
感知定位硬件、计算平台、控制执行器件等一系列能够实现车辆环境感 知、决策与驾驶动作执行的硬件设备共同构成了自动驾驶汽车的硬件平 台。
0.5m
厘米级
主要应用范 ACC自适应巡 车辆环境监测
围
航
表 长距雷达与短距雷达主要参数对比 图 搭载“1长+4短”毫米雷达波的奥迪A4
2.3 自动驾驶汽车感知系统
导航定位系统
基本原理：自动驾驶汽车通过GNSS（Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统）获取高精度的位置信息后，跟高精地图进 行匹配，从而形成良好的导航功能。GNSS系统也能为车载传感器的时 间同步或者导航提供最基础的时空信息。
定义：电子电气架构是汽车电子电气系统的顶层设计。 目的：对功能、成本和装配等方面进行具体分析，得出最优的电子电气
系统架构。 规划：采用基于平台化规划，即构建利于复用、裁剪、扩展的电子电气
架构，用于支撑目标市场的不同车型。
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
可以从宏观和微观两个角度理解汽车电子电气架构
世界上著 名的卫星 导航系统
GPS 美国的全球定位系统（Global Positioning System） GLONASS 俄罗斯的全球导航卫星系统 （Global Navigation Satellite System） BDS 中国的北斗卫星导航系统（Beidou Navigation Satellite System） Galileo 欧盟伽利略系统
汽车电子电气架构
宏观
微观
物理架构
逻辑架构
众多电子电器件
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
汽车电子电气架构平台的发展主要经历了以下 4 个阶段: 关联式分布系 统架构、联合式分布系统架构、联合式分布系统架构以及综合式集权域 系统架构。
图、电子电气架构平台演变历程
2.2 自动驾驶汽车电子电气架构
电子电气架构发展趋势
2.3 自动驾驶汽车感知系统
应用场景：基于卡尔曼滤波的传感器融合技术，我们可以融合GPS与 IMU数据，增强系统动态适应能力，并使整个系统获得优于局部系统的 精度；另一方面可以提高空间和时间的覆盖范围，从而实现真正意义上 的连续导航。
图 GPS/INS系统结构
2.3 自动驾驶汽车感知系统
GPS/IMU组合的优势有以下几点： 系统精度的提高：利用GPS的长期稳定性弥补IMU误差随时间累积的缺
图 线控转向系统
2.5 车辆线控系统
线控转向系统的工作原理 系统控制器采集方向盘转角、车速和横摆角速度等传感器信号 控制策略对汽车转向运动进行控制 路感模拟系统根据汽车不同行驶工况对路感进行模拟并反馈给驾驶人
2.5 车辆线控系统
线控制动定义:指采用电线取代部分或全部制动管路，通过控制器操纵电 控元件来控制制动力大小。
感，以提供给驾驶人相应的踏感信息。
2.5 车辆线控系统
线控制动系统分类
线控制动系统
电子驻车制动系统 (Electronic Porking
Brake，EPB)
电液线控制动系统 (Electronic Hydraulic
Brake，EHB)
电子机械制动系统 (Electro-mechanical
Brake，EMB)
32 100米 正负2厘米 700,000像素/秒
16 100米 正负2厘米 300,000像素/秒
角度（垂直/水平） 功率
26.87360° 60W
40°/360° 12W
表、 Velodyne激光雷达
307360° 8W
2.3 自动驾驶汽车感知系统
固态激光雷达推进成本快速下降 固态激光雷达取消机械结构，体积更小，方便集成在车身内部，系统可
2.4 自动驾驶汽车计算平台
基于GPU的计算平台 多核心、高内存带宽 强大的计算能力 对深度学习应用有力支持 主流平台解决方案
图 NVIDIA Tesla P100高性能GPU处理器
基于FPGA的计算平台 硬件配置灵活 能耗低 性能高 可编程 适合进行感知计算
图 Cyclone V Soc多域控制平台
2.3 自动驾驶汽车感知系统
车载摄像头具备的特性： 高速采集图像
功能稳定
安全级别要求更高
百度文库
影像捕捉速率不低 于30帧/秒，甚至是 60帧/秒和120帧/ 秒
高动态：在较暗环 境及明暗差异较大 时仍能实现识别
中低像素：30万 ~120万像素满足要 求，2百万~5百万 是发展趋势
角度要求：环视和 后视用135度以上 广角镜头，前置用 55度的范围
2.3 自动驾驶汽车感知系统
导航定位系统 目前GPS三种定位方式： − 单点-GPS：精度差（米级）、易受干扰 − 差分-DGPS：精度高（厘米级）、易受干扰 − 组合惯性制导-GPS/INS：精度高、可对干扰进行补偿，成本高
WGS-84
GPS同时接收到四颗卫星便可定位 DGPS通过位置已知的基站减小误差
图 自动驾驶车辆线控底盘构成
2.5 车辆线控系统
线控油门:用线束代替拉索或者拉杆，在节气门部位装一只微型电动机， 用电机驱动节气门开度。
图 电子油门控制原理
2.5 车辆线控系统
线控换挡:将传统的机械手动档位改为手柄、拨杆、转盘、按钮等电子信 号输出的方式。
线控转向:指取消方向盘与转向车轮之间的机械连接，采用电信号控制车 轮转向，可以自由设计汽车转向系角传递特性和力传递特性。
、灰尘的能力强，广泛应用于车载距离探测，如自适应巡航、碰撞预瞥 、盲区探测等。
图 毫米雷达波工作原理
2.3 自动驾驶汽车感知系统
应用场景：主流工作频段为24GHz和77GHz，分别应用于中短距和中长 距测量。
分类
窄带雷达 宽带雷达
探测距离 （m )
280
30/120
车速上限
km/h
250
150
精度
2.4 自动驾驶汽车计算平台
计算平台 基本定义：是计算机系统硬件与软件的设计和开发的基础，硬件的基础
是中央处理器（CPU），软件的基础是操作系统。 基本指标：性能、功耗、功能安全 解决方案：
A)基于GPU的计算平台
B)基于FPGA的计算平台
计算平台 解决方案
C)基于DSP的计算平台
D)基于ASIC的计算平台