
确、成本低等特点,是汽车的“神经元”,在汽车各系统控制过程中进行信息的反馈,实现自动控制的功能。MEMS传感器常被应用于车辆的防抱死系统(ABS)、电子车身稳定程序(ESP)、电控悬挂(ECS)等。
随着汽车智能化趋势发展,MEMS传感器应用也随之快速增长。根据前瞻产业研究院数据显示,2020年我国MEMS传感器在汽车电子中的应用规模为162.2亿元,并且MEMS技术汽车传感器逐步取代传统的传感器,成为汽车传感器的主流。初步核算,2022年MEMS传感器在汽车电子的应用规模接近200亿元。
决策层主要由芯片、计算平台和软件构成,可视为自动驾驶的中央大脑。在进行决策规划时,决策层通过利用感知层、传输层反映回来的信息,建立相应的模型,制定出适合的控制策略,主要包含操作系统、芯片、算法、高精度地图以及云平台等核心构成元素。典型的决策规划模块可以分为三个层次:
1)全局路径规划(Route Planning),在接收到一个给定的行驶目的地之后,结合地图信息,生成一条全局的路径,作为为后续具体路径规划的参考。
2)行为决策层(Behavioral Layer),在接收到全局路径后,结合从感知模块得到的环境信息(包括其他车辆与行人,障碍物,以及道路上的交通规则信息),作出具体的行为决策。
3)运动规划(Motion Planning),据具体的行为决策,规划生成一条满足特定约束条件的轨迹,该轨迹作为控制模块的输入决定车辆最终行驶路径。
传统分布式架构下,汽车各功能模块相互独立,仅需MCU芯片即可满足所需算力。汽车电子电气(E/E)架构从分布走向集中,算力亦趋向于集中,仅依