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英偉達自動駕駛平臺分析

佐思汽車研究 ? 來源:佐思汽車研究 ? 作者:佐思汽車研究 ? 2020-09-30 11:52 ? 次閱讀

鑒于Orin要到2022年才能量產,目前英偉達自動駕駛平臺旗艦還是Pegasus,不過附加的AI加速器已經從2017年發布時的Tesla V100升級到圖靈GPU。

英偉達AGX Xavier Pegasus,注意,Xavier的載板(Carrier Board)并未在照片中顯示。

上表為Drive AGX Pegasus主要集成電路表,未計算圖靈GPU的價格,因為難以估算??傆嫶蠹s6090元人民幣,Marvell是大贏家,Marvell 總計占2280元人民幣,幾乎是兩片Xavier價格的兩倍,最賺錢不是英偉達,而是Marvell。Marvell的技術含量高。

2019年5月,博通以4.52億美元的代價收購了Aquantia,這家公司基本上只有一個產品就是AQC107,基本上是市面上唯一的萬兆以太網卡主芯片,車載萬兆以太網領域基本上是壟斷地位。隨著汽車以太網大量普及,博通和Marvell都會從中獲益,汽車在Marvell的總收入的比例不高,估計不到5%。不過BroadR-Reach 車載以太網PHY已經是市場主流,目前博通汽車以太網產品總體收入額應高于Marvell。

Drive AGX Pegasus簡單參數如下

外設如下:

軟件與其他部分如下:

在QNX取代Ubuntu情況下,英偉達試圖讓整個系統達到ASIL-D級。不過考慮到這是預研項目,溫度控制沒有考慮太多,溫度上限僅45度,量產時會考慮水冷散熱。

上圖是Pegasus的框架圖。傳感器部分可以分為三部分,毫米波雷達,激光雷達和視覺部分。典型狀態,Pegasus支持3個激光雷達,8個毫米波雷達,16個攝像頭。激光雷達部分,通常是一個64/128線和兩個16線激光雷達,前者需要1GbE的帶寬,后者只需要100MbE的帶寬。E3579是英偉達做的一個轉換器,通常激光雷達都是RJ45接口輸出,而Pegasus采用車規級HSD(高速數據)接口,E3579就是以太轉HSD接口的小盒子。一個88E6321的以太網交換機接納激光雷達信號。

毫米波雷達部分,設計了8個,其中有兩個支持到1GbE,即高分辨率圖像雷達,其余6個為一般雷達,帶寬100MbE足夠。一個88Q5050負責接納毫米波雷達信號。Xavier載板即CVM與兩片Xavier和PCIe交換機連接,同時也與一個88E6321以太交換機連接。圖上沒有畫出。

上圖為網絡拓撲圖。CVM即Xavier的載板,XA即Xavier A。88Q5050收取毫米波雷達信號,一個88E6321收取激光雷達信號,然后再進入到一個88E6321之中,CVM也進入這個以太交換機中,三者做傳感器融合,應該只有前向主視覺攝像頭進入融合。NXP1105Q做最后一個以太網交換機。Microchip的PM3584PCIe交換器與兩片Xavier與兩片外接加速器連接,同時還有CVM。在第二個88E6321上還通過88EA1512連接了外接通訊端口,應對V2X。

上圖為正面接口

上圖為背面接口

視覺方面,主要芯片是美信的GMSL芯片,目前美信最高等級的GMSL芯片是MAX9296,攝像頭里對應的芯片為MAX9295。最高帶寬為12GBps,只能對應兩個800萬像素。德州儀器量產芯片中,最高就是DS90UB960,只能對應6Gbps帶寬。Pegasus里總帶寬高達48Gbps,可以接納16個400萬像素30幀攝像頭。英偉達推薦主攝像模組有韓國Sekonix 的SF3325,傳感器為230萬像素的AR0231,索尼的IMX390EVB-MLH-SMM1,傳感器為245萬像素的IMX390,也有800萬像素的AR0820,以及746萬像素的IMX424,還有544萬像素的IMX490,全部都過了車規,支持二代GMSL。其他圖像傳感器可能不支持二代GMSL。

激光雷達方面,兼容性比較好的有:

后兩者還沒有上市。很明顯,Luminar沒有想象中那么強大,性能最好的還是VLS128。Ouster的犧牲了距離,換取了最高的260萬像素。

毫米波雷達方面,英偉達只推薦大陸的ARS430,因為這是市面上唯一有RJ45以太網輸出的毫米波雷達,其他多是CAN。ARS430也是目前唯二的圖像級毫米波雷達,另一款是ARS540,目前性能最強的毫米波雷達,幾乎逼近8線激光雷達的水平,價格比ARS430更高。ARS430采用12發12收結構,僅次于ARS540的12發16收。 IMU方面,高速公路級自動駕駛推薦一般IMU,分別是博世的NM7.10和大陸汽車的SC13S。市區級推薦戰術導彈級IMU,諾瓦泰的SPAN-IGM、Xense的G710。 未來量產的自動駕駛計算平臺與這個相差不會太大。

原文標題:英偉達旗艦自動駕駛平臺硬件架構與成本分析

文章出處:【微信公眾號:佐思汽車研究】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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