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自动驾驶汽车硬件系统概述
IPC即工业个人计算机（Industrial Personal Computer─IPC）是一种加固的增强型个人计算机，它可以作为一个工业控制器在工业环境中可靠运行。采用符合“EIA”标准的全钢化工业机箱，增强了抗电磁干扰能力，采用总线结构和模块化设计技术。CPU及各功能模块皆使用插板式结构，并带有压杆软锁定，提高了抗冲击、抗振动能力。
整体架构设计需要考虑ISO26262的要求，CPU、GPU、 FPGA以及总线都做冗余设计，防止单点故障。当整体IPC系统失效还有MCU做最后的保证，直接发送指令到车辆Can总线中控制车辆停车。
目前这种集中式的架构，将所有的计算工作统一放到一个工控机中，整体体积较大，功耗高，不适用于未来的量产。但这种架构非常方便，算法迭代不需要过度考虑硬件的整体设计和车规要求。用传统的X86架构就可以非常快捷的搭建出计算平台，卡槽设计也方便硬件的更新。
采用工控机集中式运算整体体积和功耗难以满足量产化要求，需要采用域控制器嵌入式的方案。将各个传感器的原始数据接入到Sensor Box中，在Sensor Box中完成数据的融合，再将融合后的数据传输到计算平台上进行自动驾驶算法处理。
自动驾驶汽车功能复杂，保证各个模块和功能间不互相影响和安全性考虑，将大量采用域控制器。根据不同的功能实现分为，车身域控制器、车载娱乐域控制器、动力总成域控制器、自动驾驶域控制器等。以自动驾驶域控制器为例，其承担了自动驾驶所需要的数据处理运算力，包括毫米波雷达、摄像头、激光雷达、组合导航等设备的数据处理，也承担了自动驾驶算法的运算。
随着自动驾驶的技术发展，算法不断完善。算法固化后可以做ASIC专用芯片，将传感器和算法集成到一起，实现在传感器内部完成边缘计算。进一步降低后端计算平台的计算量，有利于降低功耗、体积、车规化。
激光雷达处理需要高效的处理平台和先进的嵌入式软件。如图Renesas将包含高性能图像处理技术及低功耗的汽车R-CarSoC与Dibotics的3D实时定位和制图（SLAM）技术相结合，提供SLAM on Chip™。SLAM可在SoC上实现高性能所需的3D SLAM处理。Dibotics公司也开发了一款名为“Augmented LiDAR”的嵌入式LiDAR软件，能够提供实时、先进的LiDAR数据处理。
ASIC芯片是根据某类特定的需求去专门定制的芯片，比通用性的GPU、FPGA体积小、功耗低，性能稳定批量化成本低的特定。自动驾驶的算法公司只要做好芯片的前端设计，后端的制造和工艺都是非常成熟的产业，完全可以依靠外包实现。
芯片的制作流程是由芯片设计、芯片制造、芯片封装三部分组成。
前端设计完成之后，可以根据实际算法需求选择IP核通过EDA（电子设计自动化）完成布图规划、布局、布线。根据延迟、功耗、面积等方面的约束信息，合理设置物理设计工具的参数，以获取最佳的配置从而决定元件在晶圆上的物理位置。
芯片制造工艺上正从193nm深紫外（DUV）向13.5nm极紫外（EUV）发展。半导体正步入7nm时代，更先进的工艺带来性能上的提升，对比16nm工艺7nm可提升40%的性能和节省60%的能耗。
芯片封测是指将通过测试的晶圆按照产品型号及功能需求加工得到独立芯片的过程。在封测的过程中完成对芯片车规级要求，传统的汽车电子企业如NXP和ST有着更加丰富的经验。
5自动驾驶汽车的线控系统
线控就是Control by Wire的直译 。简单理解，就是车辆的控制都是由一系列命令而执行的，而不是物理的操作进行执行的。
自动驾驶主要分为感知、决策、控制三部分，控制层是自动驾驶落地的基础。感知定位如同司机的眼睛，决策规划如同大脑，执行控制就好比手和脚了。做好自动驾驶的决策规划也必须懂得执行控制，为了实现自动驾驶，执行机构的线控化是必然趋势，其中包括线控制动、线控转向、线控油门。
在传统车辆上，制动系统多采用液压或真空伺服机构来控制制动，对自动驾驶而言，线控制动是最终的发展趋势，线控制动是以电子系统取代液压或气压控制单元。
上图是大陆的线控制动解决方案，MK C1与MK100组成冗余线控方案。MK C1将制动助力以及制动压力控制模块(ABS、ESC)被集成为一个结构紧凑、重量轻省的制动单元。MK C1能满足自动驾驶对压力动态特性更高的要求，电触发的紧急制动所产生的制动距离要短得多。
MK100是大陆的汽车电子稳定控制系统（ESC），在汽车防抱死制动系统(ABS)和牵引力控制系统(TCS)功能的基础上，增加了车辆转向行驶时横摆率传感器、测向加速度传感器和方向盘转角传感器，通过ECU控制前后、左右车轮的驱动力和制动力，确保车辆行驶的侧向稳定性。
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