由泰金

自动驾驶技术的加速发展如何迫使开发者重新思考他们的智能汽车方法?本文探讨了一些实际挑战，并对自动驾驶汽车的未来提供了见解。

目前的自主技术加速导致汽车行业的前所未有的变化。OEM出现的新现实 - 他们正在竞争，以跟上他们传统上具有有限的技术的需求。所需要的是一种新的设计方法，可以进行自主技术安全，可扩展，适合时间表和符合预算。

在自动驾驶汽车中，传感器、电子控制单元(ecu)、摄像头、雷达和智能互联设备的大量涌现，会导致车辆计算工作量产生大量数据。据估计，每辆自动驾驶汽车每天将产生约4000 GB(或4tb)的数据。这些数字不容忽视。

使用多核处理器的工作负载整合平台的趋势带来了纠缠和干扰问题，使资源供应、元素分离、认证性、安全性和安全性变得复杂。不仅硬件资源,如CPU、内存和设备需要管理和运行时环境,还认为相关的属性,如决定论,带宽,引导时,认证级别,病毒许可事项,静态和适应性强的软件,动态更新和其他系统集成方面的考虑。

其含义是将这样的系统建立在提供健壮分区的集成平台上，并追求使用关注点分离原则的系统架构。设计师将寻找具有不同核心属性的软件元素。一种解决方案是使用一个认证的实时管理程序来划分混合临界性，该管理程序除了支持健壮的空间分区外，还支持部分核心调度。

支持复杂汽车应用程序的需求，同时允许处理分发和计算资源分配的灵活性，导致了具有面向服务架构(SOA)的AUTOSAR自适应平台的出现。服务和应用程序可以在时间和空间上移动，这意味着它可以存在于车辆内的多个ecu中，也可以存在于车辆外，例如智能交通系统(ITS)的基础设施设备。

互联、智能汽车带来了巨大的希望，将推动一系列行业的变革，并定义一个新的景观。让我们开始一场对话，探索变革的催化剂，框定价值或经济机会，并开始构建用例，使商业决策者能够探索和开发可执行的自动驾驶策略。

想要了解更多，请探索我的ARM Techcon 2019.我讨论了自动车辆技术加速的演示，这强迫开发人员重新思考他们的方法以及如何导致汽车行业的前所未有的变化。

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