自动驾驶Nvidia Jetson +FPGA设计方案

Posted 2022-09-10 深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA

Nvidia NX平台使用FPGA设备采集mipi视频数据调试记录
Jetson NX与ZYNQ通过Pcie通信。

 

 

硬件原理图

基于ZYNQ+Jetson多目标识别方案设计

FPGA+Xavier高速信号处理系统

6U ZYNQ+Nvidia Jetson Xavier NX板
电子对抗平台，Xilinx ZYNQ接入CameraLink高帧率相机，采集图像，送给Jetson Xavier NX做目标识别锁定，可用于无人机/雷达系统/视觉控制器

 

大家都知道智能车(Intelligent vehicle)是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。自动驾驶的关键技术依次可以分为环境感知，行为决策，路径规划和运动控制四大部分。

 

        自动驾驶理论听上去很简单，四大关键技术，但到底如何实现的呢？Google从2009年开始做自动驾驶，到现在已有8个年头。8个年头的技术积累还无法将自动驾驶技术量产落地，可见自动驾驶技术并不简单。自动驾驶是一个庞大而且复杂的工程，涉及的技术很多，而且太过细致。我从硬件和软件两方面谈一谈自动驾驶汽车所涉及的技术。

硬件 

离开硬件谈自动驾驶都是耍流氓。先看个图，下图基本包含了自动驾驶研究所需要的各种硬件。

 

然而... 这么多传感器并不一定会同时出现在一辆车上。某种传感器存在与否，取决于这辆车需要完成什么样的任务。如果只需要完成高速公路的自动驾驶，类似Tesla 的AutoPilot 功能，那根本不需要使用到激光传感器；如果你需要完成城区路段的自动驾驶，没有激光传感器，仅靠视觉是很困难的。自动驾驶系统工程师要以任务为导向，进行硬件的选择和成本控制。有点类似于组装一台计算机，给我一份需求，我就给你出一份配置单。

1汽车

既然要做自动驾驶，汽车当然是必不可少的东西。从我司（上汽）做自动驾驶的经验来看，做开发时，能不选纯汽油车就别选。一方面是整个自动驾驶系统所消耗的电量巨大，混动和纯电动在这方面具有明显优势。另一方面是 发动机的底层控制算法相比于电机复杂太多，与其花大量时间在标定和调试底层上，不如直接选用电动车研究更高层的算法。

国内也有媒体专门就测试车辆的选择做过调研。“为什么谷歌、苹果不约而同的选择了雷克萨斯RX450h（混动汽车）？”“科技公司测试自己的自动驾驶技术时，对于测试车的选择又都有哪些讲究？”等问题。他们得出的结论是“电”和“空间”对无人车改装至关重要，其次从技术层面上对车的“熟悉程度”是另外一个因素，因为如果不和车企合作改装，需要“Hack（侵入）”某些控制系统。（此处源自极客汽车）

2.控制器 

在前期算法预研阶段，推荐使用工控机（Industrial PC，IPC）作为最直接的控制器解决方案。因为工控机相比于嵌入式设备更稳定、可靠，社区支持及配套的软件也更丰富。百度开源的Apollo推荐了一款包含GPU的工控机，型号为 Nuvo-5095GC，如下图。

 

图片：Github ApolloAuto

当算法研究得较为成熟时，就可以将嵌入式系统作为控制器，比如Audi和TTTech共同研发的zFAS，目前已经应用在最新款Audi A8上量产车上了。

 

图片：极客汽车

3.CAN卡 

工控机与汽车底盘的交互必须通过专门的语言——CAN。从底盘获取当前车速及方向盘转角等信 息，需要解析底盘发到CAN总线上的数据；工控机通过传感器的信息计算得到方向盘转角以及期望车速后，也要通过 CAN卡将消息转码成底盘可以识别的信号，底盘进而做出响应。CAN卡可以直接安装在工控机中，然后通过外部接口与CAN总线相连。Apollo使用的CAN卡，型号为 ESD CAN-PCIe/402，如下图。

 

4.全球定位系统（GPS）+惯性测量单元（IMU）

人类开车，从A点到B点，需要知道A点到B点的地图，以及自己当前所处的位置，这样才能知道行 驶到下一个路口是右转还是直行。

无人驾驶系统也一样，依靠GPS+IMU就可以知道自己在哪（经纬度），在朝哪个方向开（航向），当然IMU还能提供诸如横摆角速度、角加速度等更丰富的信息，这些信息有助于自动驾驶汽 车的定位和决策控制。

Apollo的GPS型号为NovAtel GPS-703-GGG-HV，IMU型号为NovAtel SPAN-IGM-A1。

 

5.感知传感器 

相信大家对车载传感器都耳熟能详了。感知传感器分为很多种，包括视觉传感器、激光传感器、雷达传感器等。视觉传感器就是摄像头，摄像头分为单目视觉，双目（立体）视觉。比较知名的视觉传感器提供商有以色列的Mobileye，加拿大的PointGrey，德国的Pike等。

激光传感器分为单线，多线一直到64线。每多一线，成本上涨1万RMB，当然相应的检测效果也更好。比较知名的激光传感器提供商有美国的Velodyne和Quanergy，德国的Ibeo等。国内有速腾聚创和禾赛科技。

雷达传感器是车厂Tier1的强项，因为雷达传感器已经在汽车上得到了广泛使用。知名的供应商当然 是博世、德尔福、电装等。 

6.硬件部分总结

组装一套可以完成某项功能的自动驾驶系统需要及其丰富的经验，并且要对各传感器的性能边界及控制器计算能力了如指掌。优秀的系统工程师能在满足功能的要求下将成本控制在最低，使其量产、落地的可能性更大。

软件

软件包含四层：感知、融合、决策、控制。

各个层级之间都需要编写代码，去实现信息的转化，更细化的分类如下。

 

实现一个智能驾驶系统，会有几个层级：

感知层 → 融合层 → 规划层 → 控制层

更具体一点为：

传感器层 → 驱动层 → 信息融合层 → 决策规划层 → 底层控制层

各个层级之间都需要编写代码，去实现信息的转化。

最基本的层级有以下几类：采集及预处理、坐标转换、信息融合

1.采集 

传感器跟我们的PC或者嵌入式模块通信时，会有不同的传输方式。

比如我们采集来自摄像机的图像信息，有的是通过千兆网卡实现的通信，也有的是直接通过视频线 进行通信的。再比如某些毫米波雷达是通过CAN总线给下游发送信息的，因此我们必须编写解析 CAN信息的代码。

不同的传输介质，需要使用不同的协议去解析这些信息，这就是上文提到的“驱动层”。通俗地讲就是把传感器采集到的信息全部拿到，并且编码成团队可以使用的数据。 

2.预处理

传感器的信息拿到后会发现不是所有信息都是有用的。

传感器层将数据以一帧一帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每一帧的数据去进行决策或者 融合的。为什么？

因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物（有可能 是传感器误检了），对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆 前方的障碍物在时间维度上是一直存在的，而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法——卡尔曼滤波。

3.坐标转换

坐标转换在智能驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的，比如毫米波（上图中紫色区域）是布置在车辆前方的；当车辆前方有一个障碍物，距离这个毫米波雷达有50米，那么我们就认为这个障碍物距离汽车有50米吗？

不是的！因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下完成的（车体坐标系一般以后轴中心为O点），因此毫米波雷达检测到的50米，转换到自车坐标系下，还需要加上传感器到后轴的距离。

最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的，这样所有传感器信息才能统一，供规划决策使用。

同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

 

自车坐标系：拿出你的右手，以大拇指 → 食指 → 中指 的顺序开始念 X、Y、Z。然后把手握成如下形状：

 

把三个轴的交点（食指根部）放在汽车后轴中心，Z轴指向车顶，X轴指向车辆前进方向。

各个团队可能定义的坐标系方向不一致，只要开发团队内部统一即可。

4.信息融合

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有一辆车，而不是三辆车。

 

5.决策规划

这一层次主要设计的是拿到融合数据后，如何正确做规划。规划包含纵向控制和横向控制。纵向控制即速度控制，表现为 什么时候加速，什么时候制动。横向控制即行为控制，表现为 什么时候换道，什么时候超车等。