特斯拉自動駕駛硬件系統結構解析

◆文/安徽 程增木

本文主要為讀者解析特斯拉自動駕駛硬件相關結構及系統組成，我將從系統發展歷程、系統構成、系統工作原理、攝像頭方案解析等方面進行說明。

一、特斯拉自動駕駛系統的發展

在特斯拉發展的早期，特斯拉通過采購mobileye EyeQ3芯片+攝像頭的半集成方案來實現輔助駕駛功能，主要是為了滿足特斯拉的快速量產需求，并且受限于研發資金不足，該階段無法自研。

在特斯拉發展的中期，特斯拉采用高算力NVIDIA芯片平臺+其他攝像頭供應商的方案，在該階段由于mobileye的產品更新迭代速度較慢，無法滿足特斯拉的使用需求，特斯拉開始甩開mobileye。

當前特斯拉采用自研NPU（網絡處理器）為核心的芯片+ Aptina攝像頭的核心自研方案，可滿足特斯拉高度定制化的要求，并且后期時間和資金較為充足，公司的自研實力和開發自由度較高。

2014-2016年，特斯拉配備的是基于Mobileye EyeQ3芯片的AutoPilot HW1.0計算平臺，車上包含1個前攝像頭、1個毫米波雷達、12個超聲波雷達。2016-2019年，特斯拉采用基于英偉達的DRIVE PX 2 AI計算平臺的AutoPilot HW2.0和后續的AutoPilot HW2.5，包含8個攝像頭、1個毫米波雷達、12超聲波雷達。

2017年開始特斯拉開始啟動自研主控芯片，尤其是主控芯片中的神經網絡算法和AI處理單元全部自己完成。2019年4月，AutoPilot HW3.0平臺搭載了Tesla FSD自研版本的主控芯片，這款自動駕駛主控芯片擁有高達60億的晶體管，每秒可完成144萬億次的計算，能同時處理每秒2 300幀的圖像，硬件實拍圖如圖1所示。

圖1 AutoPilot HW3.0硬件實拍圖

二、特斯拉FSD HW3.0介紹

特斯拉Model 3自研“中央-區的EEA”架構：中央計算機是自動駕駛及娛樂控制模塊，由兩塊FSD芯片構成并進行大量的數據計算，主要服務于自動駕駛功能。兩個區控制器分別是右車身控制器（BCM RH）和左車身控制器（BCM LH），主要服務于熱管理、扭矩控制、燈光等功能（圖2）。

圖2 特斯拉HW3.0系統架構示意圖

FSD的HW3.0由兩個相同的計算單元構成，每個計算單元上面有特斯拉自研的2塊FSD計算芯片，每塊計算芯片的算力為36 Tops（處理器運算能力單位，1TOPS代表處理器每秒鐘可進行一萬億次（1012）操作），總算力為4x36Tops=144Tops。但是由于采用的是雙機冗余的運行方式，實際可用的算力為72Top。

特斯拉板子的右側接口從上到下依次是FOV攝像頭、環視攝像頭、A柱左右攝像頭、B柱左右攝像頭、前視主攝像頭、車內DMS攝像頭、后攝像頭、GPS同軸天線。左側從上到下依次是第二供電和I/O接口（車身LIN網絡等），以太網診斷進/出、調試USB、燒錄、主供電和I/O（底盤CAN網絡等）。其系統構成示意圖如圖3所示。

圖3 特斯拉HW3.0系統構成示意圖

而通過特斯拉在售車型的介紹和實際配置來看，主張以攝像頭視覺為核心的特斯拉安裝了一個三目攝像頭、四個環視攝像頭、一個后置攝像頭、車內DMS攝像頭、前置毫米波雷達、以及12顆超聲波雷達。

三、特斯拉攝像頭硬件解析

特斯拉的Autopilot系統搭載了8個攝像頭，其中前方攝像頭模組共由3個攝像頭組成，這3個攝像頭都是基于2015年安森美半導體公司發布的120萬像素圖像傳感器開發的，其配備了3個AR0136A上的CMOS圖像傳感器，像素大小為3.75um，分辨率為1 280×960（1.2MP）。

主視野攝像頭：視野能覆蓋大部分交通場景。

魚眼鏡頭：視野達120°的魚眼鏡頭能夠拍攝到交通信號燈、行駛路線上的障礙物和距離較近的物體，非常適用于城市街道、低速緩行的交通場景。

長焦距鏡頭：視野相對較窄，適用于高速行駛的交通場景，并可以清晰拍攝遠達250m的物體，其前方攝像頭模組如圖4所示。

圖4 特斯拉前方攝像頭模組

前方側視攝像頭：視場角為90°，前方側視攝像頭分別位于特斯拉兩側的B柱上，最大探測距離為80m。其能夠探測到高速公路上突然并入當前車道的車輛，以及在進入視野受限的交叉路口時進行探測。前方側視攝像頭如圖5所示。

圖5 特斯拉前方側視攝像頭

四、特斯拉FSD信號傳輸的流程

側方后視攝像頭：最大探測距離為100m，能監測車輛兩側的后方盲區，在變道和匯入高速公路時起著重要作用，側方后視攝像頭如圖6所示。

圖6 特斯拉側方后視攝像頭

后視攝像頭：探測距離為 50m，主要進行泊車輔助（圖7）。

圖7 特斯拉后視攝像頭

特斯拉FSD信號傳輸的流程如圖8所示。

圖8 特斯拉信號傳輸的流程

首先，數據以每秒25億像素的最大速度采集輸入，這大致相當于以每秒60幀的速度輸入21塊全高清1080P屏幕的數據。這些數據然后進入FSD的DRAM，這是SoC的第一個也是主要瓶頸之一，因為這是處理速度最慢的組件。然后通過圖像信號處理器ISP進行圖像數據的預處理，每秒可以處理10億像素（大約8個全高清1 080P屏幕，每秒60幀）。這一階段芯片將來自攝像頭傳感器的原始RGB數據轉換成除了增強色調和消除噪音之外實際上有用的數據。隨后數據進入LPDDR中進行存儲，影響此階段的關鍵要素就是內存帶寬，FSD除了要處理攝像頭的內存數據，還需要處理毫米波雷達及其它傳感器的數據。數據隨后存儲與SRAM中，最終通過特斯拉的NPU/GPU/CPU進行數據處理。

五、總結與展望

特斯拉后續會持續升級其FSD硬件系統，包括更新CPU、升級LPDDR，更新DRAM，更新更高分辨率的攝像頭以及ISP，并有可能使用新一代毫米波雷達或者使用4D毫米波雷達。特斯拉的自研硬件架構為自動駕駛開辟了新的道路，現在各大主機廠、各大供應商開始設計新一代的電子電氣架構平臺以及芯片計算平臺，相信這會讓未來自動駕駛功能更加完善，可靠性更高。