越来越多的人正迁往城市居住 - 通过道路运输的货物也越来越多。自动化驾驶汽车和货运车辆为城市化和全球化挑战提供了解决方案。
自动化驾驶通常指的是高级驾驶辅助系统,也称作 ADAS。自动化驾驶改善了交通状况,减少了燃料消耗和排放,而且停车也不再是问题。全自动化车辆的驾驶员也可以利用行程时间做其他的事情,例如放松、工作、进行电话会议、在线购物或阅读报纸。
自动化驾驶汽车的电子系统比人类的反应快得多,其反应时间为 0.1 秒,而人类的反应时间为 1.4 秒。通过和其他车辆及基础设施联网,它们可以尽早检测出潜在的危险情况并以可预测性更强的方式驾驶。麦肯锡公司的数据表明,如今有 90% 的交通事故可以归因于驾驶员的失误 - 而自动化驾驶车辆可以预防这些失误。
与六级国际分类体系相对应的首批 3 级自动化车辆已进入市场。0 级表示车辆没有任何的辅助系统。
自动化程度分为 1 到 4 级,级别越高辅助系统代替驾驶员完成的工作量越多。5 级表示全自动化驾驶,可以在任何环境和情况下进行无人驾驶。当自动化等级达到 5 级时,任何时候都无需驾驶员控制车辆。专家预测,首批采用 5 级分类的自动化驾驶汽车预计将于 2025 年左右进入批量生产。
为了使自动化驾驶车辆根据道路交通情况自主驾驶,必须具有一系列的基本功能:必须知晓周边环境,根据收集的信息做出正确的判断,然后进行相应的操作。
自动化驾驶车辆的周边环境图像也可以通过其他车辆或交通基础设施的信息来加强。车辆也通过从专用汽车 Wi-Fi 到 5G 移动网络的一系列通信渠道来联网。被称为车辆到 X 或 V2X 的通信形式可以使车辆接收来自其他车辆、基础设施或交通控制系统的交通信息,并利用这些信息来控制车辆。通过这种方式,驾驶员可以接收与事故、薄冰、故障车辆等危险情况相关的警告,还有道路交通堵塞的尾端信息,即使这些信息不在车辆的传感器范围之内。
处理传感器提供的大量数据的工作,需要使用高性能的微控制器和处理器。在可能的情况下,它们必须能够实时评估各种信息,同时满足最高的安全标准和要求 - 因为其决策对车辆的安全操作而言至关重要。很多专家也十分重视人工智能技术,因为这项技术能够使车辆有机会脱离人工操作,以智能的方式进行行驶。机器学习功能可以使无人驾驶汽车根据已收集和准备的数据获得新的知识,从而不断扩展其知识库。如果没有这项自主学习技术,针对所有理论上的可行情况对已定义的逻辑反应进行程序设计是几乎无法想象的。
但是,车辆中越来越多的通信接口也意味着有更多网关会受到潜在的网络攻击。因此需要在车辆本身以及车辆和云 (V2X) 之间设置受保护的通信渠道。这是以硬件信任锚为基础的,它们大部分包含受保护的密钥库和用于密码加密操作的硬件加速器。它们可以作为微控制器的集成组件以硬件安全模块 (HSM) 的形式提供,也可以以独立(分离)安全模块的形式提供。
移动的未来在于互联汽车。未来汽车将完全接入互联网,支持与其他车辆之间的网状通信并与道路基础设施互动,从而提供更方便、直观和以用户为中心的驾驶体验。
但是,随着系统日益复杂化的趋势,需要处理和共享的数据量也越来越大。汽车内外不断提高的通信等级增加了网络攻击的风险。人为操纵和黑客攻击可能会危及机密信息甚至道路安全。
作为连续 15 年安全微控制器的全球市场领导者,英飞凌在汽车行业拥有超过 40 年的丰富经验,因此其绝对是处理这些日益艰巨的安全挑战的绝佳之选。英飞凌在市场中提供了门类齐全的安全元件和微控制器,其内置了各种安全模块以防范盗窃、伪造和篡改攻击。
但是,安全保证问题不仅限于数据 - 如果操作人员在系统发生故障时无法插手调停,技术本身必须特别可靠。在功能安全的概念下,通过 ISO 26262 中定义的道路车辆开发和生产的必要方法总结相应的要求和程序。自动化驾驶功能专用的半导体装置为车辆的功能安全奠定了基础。它们不仅特别可靠耐用,甚至还可以在数据处理过程中进行自我监测。