简谈汽车安全与保障
来源:欧宝手机网页版 发布时间:2023-12-23 14:40:17汽车的电气化,驾驶辅助系统的发展,以及无人驾驶的兴起,都促进着对嵌入式电子器件的需求不断增加。
一般来说,一辆汽车包含超过80个电子控制单元(ECU,控制整个电子子系统并驱动许多电子装置)。随着车联网(V2X)、电子化替代和驾驶自动化的发展,这一个数字还将持续扩大。
在由ECU驱动的子系统中,执行关键功能的部件需要高水平的安全保障。虽然车载信息娱乐系统主要需要内容保护(这依赖于强大的加密和认证能力),但X-by-wire和自主控制管理系统需要更高级的安全和安保功能。
随着下一代汽车的创新(与外部网络的连接、自动化程度的提高和无人驾驶的发展等方面),安全性和机密性已成为当今汽车工程中最关键的问题和主要关注点。
一方面,车辆的安全性(或功能安全)是保证驾驶员、乘客和其他道路使用者人身安全的主要的因素。车辆中的安全系统分为主动式和被动式。主动式安全系统包括制动辅助、防抱死制动系统 (ABS)、电子稳定性控制、碰撞警告,被动式安全系统包括安全带、安全气囊和油箱位置等。
另一方面,机密性是指免受外部威胁的保护级别。它指的是为保护系统和数据、防范攻击而采取的所有措施。安全系统包括警报、遥控无钥匙进入、集中式锁定系统、防盗器等。
安全性和机密性缺一不可。为避免故障、窃取数据等不良事件,需要高级别的安全性和机密性保障。
汽车行业的标准说明了保证产品可靠性和符合所需安全级别的法律要求。ISO 26262安全和 Evita、ISO 21434或具有 V2X安全保护配置文件的通用标准指导产品设计人员操作,确保安全性贯穿硬件/软件开发全生命周期。TLS和 IPSEC等更高级别的服务也被慢慢的变多地用于不同 ECU之间以及ECU与外部的通信。
虽然培养风险意识能有效保障安全性和机密性,认证仍是唯一能确保达到需求的安全级别的方法。
Secure-IC在汽车安全领域非常活跃。除了全球多个项目之外,Secure-IC还是汽车网络安全标准(如 ISO21434)的积极贡献者。
为了达到安全性和机密性,Secure-IC提供SecuryzrTM集成安全元件 (iSE)。该安全子系统名为HSM(硬件安全模块),在各种 ECU内的 SoC(片上系统)内做调整和集成。
它包含加密、身份验证、随机数生成、物理不可克隆功能等各种安全功能,并有且仅有唯一一个安全接口连接到芯片其余部分。
这种方法全球独家,具有巨大的优势。由于硬件分开,与提供并排 IP块的经典方法相比,攻击面大幅度减少,统一接口通过独特的 API简化了集成服务的使用。在设计方面,由于关键功能独立于设计的其余部分,这种完全集成的解决方案减少了系统模块设计时间,并可以简化认证手续。
SecuryzrTM解决方案是根据严格的规范和设计原理开发的,使用经过验证的EDA工具,并在整个设计周期中进行广泛的安全性和机密性评估。
SecuryzrTM和其所有嵌入式功能都可以防范潜在的物理攻击,即故障注入攻击 (FIA)和侧信道攻击 (SCA)。IP在开发过程中经过了全面的测试,抗物理攻击和防故障能力有充分保障。
Secure-IC提供的所有 IP都嵌入了自测试,以确保在启动时正常运行,并没正在进行的攻击。IP能够最终靠内部数字传感器检测环境变化和不利条件。
SecuryzrTM可以嵌入锁步CPU、纠错码、看门狗等多种安全措施。凭借其灵活性、集成性和高水平的安全性和机密性,它能保证汽车设备具备了最佳安全水平,符合 ASIL-D安全级别,满足目标认证要求。
成功的无人驾驶汽车必定将使用紧密集成的传感器系统来达到甚至超越人类的驾驶能力。人类驾驶员一般利用双眼、双耳,以及车辆运动给人的反馈来驾驶汽车。我们的大脑会实时处理所有这一些信息,并从人脑的驾驶经验数据库中直觉反应。复现人类驾驶能力所需的传感器包括雷达、激光雷达(LIDAR)、摄像头、惯性测量单元(IMU),以及超声波传感器。每种系统都有其优势,也有其缺点。单一传感器的精度和性性能不足以取代所有其他传感器相辅相成的多传感器融合是大趋势。本文将介绍与LIDAR有关的主要设计考量,LIDAR是一种传感器,为各种无人驾驶解决方案提供大量数据。 图1.蛛网图,比较视觉、雷达和LIDAR。 在无人驾驶汽车中,LIDAR与雷达密
Lidar系统所面临的挑战 /
本文的内容主要介绍AVM 3D算法pipeline,一种自研提取角点标定方法,汽车辅助视角。每个部分都涵盖了完整的算法理论以及部分代码,适合有一些计算机视觉基础的同学,或许可以给相关方向的同学做些参考。 一. 一种更优的联合标定方案 1.1 算法原理分析 在前面的工作中,我们调用opencv函数findChessboardCorners提取图像上位于标定布中间的棋盘格角点,然后计算投影矩阵H。在SLAM 14讲中 ,计算H就是求解Ax=0这样一个问题。其原理是构造一个最小二乘的形式,用奇异值分解的方式来计算一个误差最小的解。而为了逼近这个最小误差,会造成除了棋盘格角点以外的其他像素值的投影误差很大。换句话说,由于棋盘格角点
:自动泊车之AVM环视系统算法2 /
单目视觉是Mobileye(ME)的看家法宝,其实当年它也考虑过双目,最终选择放弃。 单目的测距和3-D估计靠什么?是检测目标的Bounding Box(BB),如果无法检测的障碍物,该系统就无法估计其距离和3-D姿态/朝向。没有深度学习的时候,ME主要是基于BB,摄像头标定得到的姿态和高度以及路面平直的假设估算距离。 有了深度学习,能够准确的通过3-D的ground truth来训练NN模型,得到3D大小和姿态估计,距离是基于平行线原理(single view metrology)得到的。不久前百度Apollo公布的单目L3解决方案讲的比较清楚了,参考论文是“3D Bounding Box EsTImaTIon by Deep L
系统的双目视觉解决方案 /
汽车供应商博世(Robert Bosch GmbH)为了应对汽车无人驾驶技术的零部件需求量开始上涨,将投资 10 亿欧元(约合 77.43 亿元人民币)建造一座半导体工厂。 获悉,这是博世公司 130 多年来发展史上进行的最大的一笔投资。博世表示,新工厂位于德国德累斯顿,总建筑面积 10 万平米,预计将在 2019 年底竣工,将建设一条基于 300mm 硅晶片全自动产线 年开始,为无人驾驶汽车、智能家居和网联城市基础设施生产芯片。 博世因生产制动系统和内燃机等传统汽车零部件而闻名,也是一家长期从事软件开发的公司。随着驾驶性质发生了变化,该公司正大力投资于更新型的技术。在过去 40
“我真心认为,我的孩子的孩子不再需要亲自驾车。那是大胆的设想:开车这件90%的美国人每天必做之事,将在那一代划上句号。”在谈及与Waymo的合作时,英特尔公司CEO科再奇这样表达了他对无人驾驶的憧憬与期待。 凭借线万英里的测试,采用英特尔技术的Waymo车队,在美国道路上已积累的无人驾驶汽车里程数据,远超其他无人驾驶车队。与Waymo合作,英特尔将继续在实现无人驾驶、创造安全未来中发挥领袖作用。 不止于Waymo,在英特尔看来,无人驾驶从来不是一家或几家的单打独斗,无人驾驶的实现需要一个全球ECO支持。科技公司与传统车厂之争——这是一个在无人驾驶发展过程中老生常谈的话题,应采取相互合作
本文从盘点了百度、阿里、腾讯、 华为 四家巨头的 无人驾驶 事迹,以及从车路协同、车联网、高精度地图等方面对四家公司做了梳理。 从今年阿里9 月云栖大会、华为10 月全联接大会、百度11 月世界大会、腾讯11 月合作伙伴大会不难发现百度、阿里、腾讯、华为均高调展示了各自在汽车科技领域的研发成果。并且我们不难发现到百度、阿里、腾讯、华为在汽车科技领域的布局大多分布在于车载OS、车路协同、无人驾驶三个方向。未来三年车载OS 竞争格局将出现巨大变化,整个车载OS 生态也将受到巨大影响;车路协同是HBA 从今年下半年开始一致认可并且在加速投入的一个新兴领域;百度、阿里、腾讯多选择跳跃式而非渐进式无人驾驶路线,而华为侧重于算力硬件层面。 百
近期,人工智能圈子迎来了炸裂时刻,Chatgpt的威力,慢慢的开始逐渐影响到诸多打工人的饭碗。具体到汽车行业,除了诸多车企助推中国版Chatgpt——文心一言上车之外,属于智能驾驶的一端,似乎迎来了降温时刻。 不用太多担心,智能驾驶依旧是大势所趋。尽管法律和法规还未完善,但北上广深等大城市已经开放了部分道路作为试点。只待春风来。 无人驾驶属于人工智能的范畴,所以依旧是在数据、算法、算力三方面发力。而随着电动化、智能化概念的深入人心,汽车作为人们新的“娱乐伙伴”,电子元器件上车就更显稀疏平常。所以不容忽略的是,智能驾驶也好,智能座舱也罢,都对硬件提出了更多的要求。 有需求就是市场,有市场就会有人谋求利益,联想也不例外。
,能行? /
编者语:近日,飞思卡尔半导体公司推出一系列旨在提高下一代汽车安全气囊系统性能、灵敏度和可靠性的惯性传感器。 飞思卡尔半导体公司近日推出一系列旨在提高下一代汽车安全气囊系统性能、灵敏度和可靠性的惯性传感器。飞思卡的新中加速度和高加速度(medium-g和high-g)加速计通过测量车辆的突然减速,然后触发安全气囊部署,从而监测碰撞事故。 飞思卡尔的MMA6222EG、MMA6255EG和MMA621010EG惯性传感器基于下一代高深宽比微机电系统(HARMEMS)技术,是一种经过验证的安全气囊传感应用技术。该加速计的先进转换器设计增强了传感器偏移性能和超阻尼反应,从而有助于提高系统的可靠性以及对高频率、高振幅
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