汽车厂家系统操作汽车操作系统解决方案

手机 2023-05-17 05:40:04 0

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基于Android的车载操作系统目录

这边博客其实是写给自己的。从手机行业转到汽车领域也有一段时间了，但是一直本分于系统工程师本职工作，沉湎于自己的一亩三分田。工作中更是像一颗螺丝钉把自己钉在某个节点，两耳不闻窗外事。对汽车行业，车用操作系统发展趋势的理解总是云里雾里。这无疑是为自己将来职业生涯的拓展带上了紧箍咒。

亡羊补牢，犹未迟也。这两年智能汽车行业的爆发，带动了各种研究机构，新闻媒体对该行业的关注，并沉淀了很多资料，网上相关的资料已经很充分。接下来通过下面几个层次来对车载操作系统进行一个清楚的认识。

OSEK?汽车电子开放式系统及接口规范 Open Systems and the corresponding interfaces for automotive Electronics
MCU 微控制单元 Microcontroller Unit
I2C 两线式串行总线 Inter-Integrated Circuit
HMI 人机接口 Human Machine Interface
ADAS 高级驾驶辅助系统 Ad【【微信】】nce System
ARA AUTOSAR 自适应应用运行环境 AUTOSAR Runtime for Adaptive Applications
ASIL 汽车安全集成等级 Automoti【【微信】】evel
AUTOSAR 汽车开放系统架构 AUTomoti【【微信】】ture
CA 条件自动驾驶 Conditional Driving Automation
ECU 电子控制单元 Electronic Control Unit
DCU 域控制器 Domain Control Unit
EEA 电子电气架构 Electrical/Electronic Architecture?是集合了汽车的电子电气系统原理设计、中央电器盒设计、连接器设计、电子电气分配系统等设计为一体的整车电子电气解决方案。
FA 全自动驾驶 Full Driving Automation
HA 高级自动驾驶 High Driving Automation
OBD 车载自动诊断系统 On Board Diagnostics
POSIX 可移植操作系统接口 Portable Operating System Interface of UNIX
VDX 汽车分布式执行标准【【微信】】ecutive
RTOS 实时操作系统 Real Time Operating System
UART 通用异步收发传输器 Uni【【微信】】iver/Transmitter
V2X 车联网通信 Vehicle to Everything
VSLAM 视觉同步定位与地图构建【【微信】】

按照《车用操作系统标准体系》划分，汽车操作做系统分为两类，分别是车控操作系统和车载操作系统，车控操作系统主要面向经典车辆控制领域；车载操作系统主要面向信息娱乐和智能座舱领域。其中车控操作系统又分为安全车控操作系统和智能驾驶操作系统，详细如下：

安全车控操作系统 面向车辆动力系统、底盘系统、车身系统等传统控制领域，负责整车控制；其需要极高的实时性，可靠性，计算能力和（功能和信息）安全性；
智能驾驶操作系统 面向智能驾驶（域控制器）领域，负责自动驾驶相关感知、规划、决策相关功能的实现。要求较高的安全性和可靠性；
车载操作系统 主要面向信息娱乐和智能座舱（中控系统），负责 HMI 交互和智能座舱相关功能的实现。对安全性、可靠性低于车控操作系统和智能驾驶操作系统；

随着软件定义汽车、数字驱动设计趋势的发展，车控操作系统作为车载智能计算基础平台的核心技术，也将成为未来智能汽车领域竞争的重要方向。

? ? ? 安全车控操作系统主要是车规级实时操作系统（RTOS）内核，，支持MCU等控制芯片，兼容国际主流的系统软件中间件如【【微信】】标准等，满足车辆动力电子、底盘电子、车身电子等实时控制功能安全应用需求，主要应用对象是 ECU（ECU是MCU的一种，专门用于汽车）。ECU 对安全车控操作系统最基本的要求是高实时性，系统需要在规定时间内完成资源分配、任务同步等指定动作。嵌入式实时操作系统具有高可靠性、实时性、交互性以及多路性的优势，系统响应极高，通常在毫秒或者微秒级别，满足了高实时性的要求。

【【微信】】是AUTOSAR联盟为汽车电子电气架构建立的一种开放式的行业标准之一。【【微信】】基于OSEK/VDK标准的【【微信】】平台，以处理控制系统的电子控制单元（ECU Electronic Control Unit）作为主要对象，定义了安全车控操作系统的技术规范；AUTOSAR联盟还发布了另一个是基于Posix标准操作系统的Adaptive AUTOSAR平台，以自动驾驶和先进驾驶辅助系统等需要高性能计算的ECU为目标，适用于新的集中式的高性能计算要求。

? ? ? ? 【【微信】】软件架构如下图：

? ? ? ? 在未来，ECU的功能将进一步集成到域控制器甚至车载计算机。汽车电子电气架构的演进趋势也会从分布式架构到域集中式架构，再到中央集中式架构的转变。

汽车电子电气架构演进趋势?

智能驾驶操作系统将会成为自动驾驶汽车发展的核心竞争力之一，由于安全车控操作系统相对成熟，且智能驾驶操作系统部分包含安全车控操作系统，智能驾驶操作系统将是未来车控操作系统主要发展趋势。

? ? ? ? 众所周知，Linux是一款开源、高效、灵活的OS，与QNX相比最大优势在于其为开源软件，具备很大的定制开发灵活度，升级相对容易，而且免费。相较而言，Linux内核较为紧凑高效，可以充分发挥硬件的性能，适合应用于中控屏。OEM和供应商一般会选择一个相对固定和可靠的版本进行开发。其中，华为、特斯拉、阿里等在基于或者兼容Linux开发中控操作系统。

QNX是全球市场份额最高的车载底层操作系统，尤其是在安全性要求高的数字仪表和辅助驾驶领域，几乎都是采用的是QNX 内核或者完整系统。QNX发展至今40多年，在嵌入式操作系统方面有着深厚的积累，尤其在车载系统方面，始终契合着汽车变革的步伐，在中控屏、车联网、数字仪表盘、ADAS、域控制器等热点方向都有部署。

QNX最大的特点是安全性强、实时性高。内核代码量少，只包含了最少的内核操作组件，协议栈和驱动都放在内核之外，保证了非常快的启动速度；错误只会影响所在组件，而且可以动态恢复，不会造成整个系统死机，安全性和稳定性得到保证。按照公司官网信息，QNX的实时性和稳定性可以达到“5个9”，一年365天可能出错的时长只有31秒。

QNX的微内核架构如下图：

? ? ? ? Adapti【【微信】】是针对汽车行业的标准软件架构，提供大量的接口，通信与诊断规范，最终生成ECU的固件。而ROS传统意义上是用于机器人开发的框架，并不针对汽车行业。但目前自动驾驶汽车有ROS的身影，是因为自动驾驶的技术原理和机器人类似，所以厂商可以直接在ROS上进行开发。ROS目前也在针对这方面实时应用，在其第二版ROS2中进行优化。

最终一个提供上层应用（ROS），一个提供底盘部分的控制（Autosar）。但是作为应用层的ROS有被其他平台替换的趋势（如Autoware和N【【微信】】），因为它不是用来专门开发汽车的，缺乏可靠性和定制化功能。

AUTOSAR 组织为应对自动驾驶技术的发展推出了 Adaptive AUTOSAR（AP）架构，如下图所示，其主要特点是采用面向服务的架构（SOA），服务可根据应用需求动态加载，可通过配置文件动态加载配置，并可进行单独更新，相对于【【微信】】（CP），可以满足更强大的算力需求，更安全，兼容性好，可进行敏捷开发。

?AUTOSAR AP 平台是适应新一代电子电气架构下的集中式计算需求而产生的，但只是整车功能中的一小部分，缺乏从整车电子电气系统视角考虑信息安全、功能安全、通信等需求。

在底层操作系统之上，软件中间件在智能驾驶领域也备受关注。中间件的主要目标是为上层应用提供数据通信、协议对齐、计算调度、模块化封装等常用功能，为应用开发提供标准化、模块化的开发框架，实现模块解耦和代码复用。ROS 作为最早开源的机器人软件中间件，很早就被机器人行业使用，很多知名的机器人开源库，比如基于【【微信】】的坐标转换、3D 点云处理驱动、定位算法 SLAM 等都是开源贡献者基于 ROS 开发的。ROS 的首要设计目标是在机器人研发领域提高代码复用率。ROS 是一个分布式的进程（也就是“节点”）框架，这些进程被封装在易于被分享和发布的程序包和功能包中。整个智能驾驶系统和机器人系统有很强的相似度，ROS 的开源特性，丰富的开源库和工具链，特别在智能驾驶的研究领域有着较为广泛的应用，很多自动驾驶的原型系统中都能够看到 ROS 的身影。

目前普遍采用的车控操作系统底层内核主要有 Linux、QNX 和其他 RTOS（如 FreeRTOS、ThreadX、【【微信】】等）。QNX 是一种商用的遵从 POSIX 规范的类 Unix 实时操作系统，其主要特点是符合分布式、嵌入式、可规模扩展的硬实时操作系统。 QNX 遵循 POSIX.1 (程序接口）和 POSIX.2 (Shell 和工具）、部分遵循 POSIX.1b（实时扩展）。QNX 的微内核结构是它区别于其它操作系统的显著特点。QNX 的微内核结构，内核独立自处于一个被保护的地址空间；驱动程序、网络协议和应用程序处于程序空间中。

a. 特斯拉自动驾驶软件架构-Autopilot

? ? ? ? 特斯拉的智能驾驶操作系统基于单一Linux 内核，打造了整套自动驾驶的软件方案，分别完成了从感知、决策规划和控制系统解决方案。从现在公开的信息可知，系统基于 Ubuntu 进行裁剪，对 Linux 内核进行了实时性改造，这个内核也开源在 github 上，深度学习框架基于 PyTorch，实时数据处理基于开源流处理平台 Kafka，拥有 48 个独立的神经网络进行多维度数据处理，并且具备强大的 OTA 升级能力。其 FSD（Full Self-Driving）计算平台硬件集成了智能座舱域和自动驾驶域，操作系统通过 OTA 软件升级，充分利用数据、云计算生态，开创汽车产品价值和服务的新模式。

在“软件定义汽车”的时代，电子电气架构作为汽车智能化的基底，目前已经成为智能网联车企的研发重点。受益干硬件架构、软件架构、通讯架构的发展与升级，传统汽车所采用的分布式架构将逐渐地被域集中电子电气架构、车辆集中电子电气架构等取代，未来更会以服务为导向，将更多的功能集成到更高性能的计算单元，催生真正的车载计算平台。?汽车E/E架构通过整合汽车内各类传感器、处理器、线束连接电子电气分配系统和软硬件生成的总布置方案，实现整车的功能、计算、运功及能量的分配。

通过 E/E 架构的集中化，特斯拉将汽车的软件开发内化，将汽车底层硬件标准化和抽象化，此举让特斯拉通过软件定义汽车和创新变得更容易。特斯拉的 Autopilot 进化沿着功能集中化、资源共享化的道路前进，体现了特斯拉软硬件解耦，通过软件定义汽车的实践。

特斯拉在打造 Autopilot 整体软件栈时采用的理念，如上图。?站在巨人肩膀上进行创新，充分利用开源项目进行全栈开发，从开发（比如 UI 框架基于 QT，前端也基于一些开源的库）、构建、到部署都采用了开源的方案，推动车端算力服务、调度机制，以及云端算力资源优化布局，培育智能驾驶新业务模式。

最底层的是数据、GPU 集群以及 Dojo 计算集群，这一层主要进行数据采集、标注和训练，生成算法模型；采用基于 PyTorch 开源框架的深度神经网络对模型进行分布式训练；用损失函数对模型进行评估；在评估层之上，是云端推理和车端 FSD 芯片推理，到这一层，意味着算法模型走完了大部分流程，然后就是部署到车端；在车端，这是车控操作系统运行范围，特斯拉通过影子模式将这些算法模型与人类驾驶行为进行比对，检测是否存在异常。

这样从数据采集到算法部署的闭环，随着更多汽车上路展开数据收集，可实现基于海量数据的驱动，让系统性能不断迭代，更加优秀。

b. 大众中央集中式软件参考架构 -?vw.OS

vw.OS 采用的是基于 Adaptive AUTOSAR 面向服务的软件架构，其中，中央集中式软件参考架构如上图所示。

大众新一代 EE 架构的设计特点主要有：

采用高性能处理器、高速网络；
兼容 POSIX 的内核（Linux/QNX 等）Linux + Adaptive AUTOSAR 操作系统；
应用软件和 I/O 功能解耦，减少整个系统的复杂性和应用之间的依赖性；
高效、快速地开发用户功能；
采用面向服务的通信。

c. 华为MDC智能驾驶计算平台架构-VOS/AOS

?鸿蒙在发布之初就将“车机”作为其“1+8+N”全场景战略中的“8”的重要组成部分。但是同其他7类公司都有自研产品不同，由于汽车终端的特殊性，华为选择了“自己不造车，使能车企造好车”的思路，聚焦其擅长的ICT领域，如计算+通信（CC）等。

CC架构采用的是“分布式网关+域控制器”的模式，重点打造了座舱（CDC）、整车控制（VDC）和智能驾驶（MDC）三大平台，对应的操作系统就是鸿蒙座舱操作系统 HOS、智能车控操作系统 VOS和智能驾驶操作系统 AOS。

华为智能驾驶计算平台是整个自动驾驶的“大脑”，搭载AOS、VOS以及MDC三大内核，该组合实现了高安全性和高性能。 AOS和VOS符合ASIL D的功能安全架构和安全机制要求，采用分布式实时通信架构，保障了上层应用的确定性低时延； MDC内核支持着上层智能驾驶应用的开发、调测、部署、运营等全生命周期的核心流程，提供了主流的AI框架及1000多个 AI算子，改善了上层应用和组件开发的便利性。

MDC 智能驾驶计算平台总体架构?

?华为 MDC 平台软件架构

华为MDC（Mobile Data Center：移动数据中心）定位为智能驾驶的计算平台。此平台集成华为在ICT 领域30 多年的研发与生产制造经验，基于CPU 与AI 处理器芯片，搭载智能驾驶OS，兼容AUTOSAR，支持L2\~L5 平滑演进，结合配套的完善工具链，客户或生态合作伙伴可灵活快速的开发出针对不同应用场景的智能驾驶应用。华为MDC 智能驾驶计算平台（以下简称华为MDC 平台），性能强劲、安全可靠，是实现智能驾驶全景感知、地图&传感器融合定位、决策、规划、控制等功能的汽车“大脑”。适用于乘用车（如拥堵跟车、高速巡航、自动代客泊车、RoboTaxi) 、商用车（如港口货运、干线物流）与作业车（如矿卡、清洁车、无人配送）等多种应用场景。

华为的MDC 智能驾驶计算平台架构主要特点有：

提供软硬件解决方案，且高度解耦，可独立升级，硬件升级路线和软件升级路线分别独立；
对主流传感器的适配性好，支持主流GNSS、IMU、摄像头、激光雷达和毫米波雷达等传感器的数据接入，且支持摄像头和激光雷达点云的前融合；
对主流中间层软件的适配性很好，可兼容ROS 和AUTOSAR，支持Caffe 和TensorFlow 等常用深度学习框架；
核心组件（芯片、操作系统内核）自主可控；
华为是业界唯一同时拥有CPU 与AI 芯片研发能力的厂家， MDC 平台硬件集成具有CPU 与AI 计算能力的强大SoC 芯片，为智能驾驶提供可扩展的异构算力；
功能软件基于SOA 架构，遵循AUTOSAR 规范，定义了智能驾驶基本算法组件（如感知算法组件、融合算法组件、定位算法组件、决策算法组件、规划算法组件、控制算法组件等）的调用框架与组件之间的软件接口；上层场景应用可以灵活选择不同的算法组件组合，实现具体的场景应用功能；
提供安全可信，高效便捷，灵活开放的应用开发端到端工具集，支持可视化&拖拽式操作及自动代码生成，可一站式开发、测试、调优，帮助客户或生态合作伙伴快速开发满足AUTOSAR 规范的智能驾驶应用。

d.?NVIDIA自动驾驶平台架构-N【【微信】】

英伟达（NVIDIA）是全球领先的人工智能计算公司，利用其先进的硬件芯片开发优势，以行业较领先的高性能安全芯片为核心，提供完整的硬件平台和基础软件平台，其架构如图13 所示。NVIDIA 计算平台硬件目前处在“Xavier”阶段，下一代平台“Orin”已发布但并未上市。Xavier 是 NVIDIA 首次生产的车规级系统级芯片，该芯片采用了六种不同类型的处理器，包括 CPU、GPU、深度学习加速器(DLA)、可编程视觉加速器 (PVA)、图像信号处理器(ISP) 和立体/光流加速器。基于Xavier 芯片，NVIDIA 提供面向自动驾驶开发的DRIVE AG【【微信】】TM，算力达到30 TOPS，面向L2+和L3 级自动驾驶；提供DRI【【微信】】使用两块Xavier 系统级芯片和两块Turing GPU，算力达到320 TOPS，面向L4 级和L5 级自动驾驶。

N【【微信】】的主要特点有：

软硬件解决方案，且高度解耦，可独立升级，硬件升级路线和软件升级路线分别独立；
硬件优势明显，是GPU 设计、生产领域的领导者；
软件生态非常好，有业界最完善的官方开发套件，开发者社区相对完善；
软件层面开放程度较高，可在Dri【【微信】】（功能软件层）开放API，也可在Drive AV?和【【微信】】（应用软件层）开放API；
系统软件层融合了第三方RTOS+AUTOSAR，设有Hypervisor 层，第三方量产RTOS 方案通过ASIL D 认证；
算法加速全部基于自身CUDA 架构和TensorRT 加速包，二者是NVIDIA 独有，因此其软件开发生态不可脱离其硬件平台。

e. 百度Apollo开放平台架构

百度Apollo 是一套软件平台，其依赖的计算平台硬件需要采用第三方的IPC，Apollo 开放平台架构如图14 所示。百度自行研发了两款辅助性硬件ASU（Apollo 传感器单元）和AXU（Apollo 扩展单元），其中，ASU 用于收集各传感器的数据，通过PCIe 传输至IPC，此外，IPC 对车辆的控制指令也需通过ASU 向CAN 发送；AXU 用于满足额外算力、存储的需求，以GPU、FPGA 形式接入已有硬件平台。

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