VCU即汽车的控制单元（Vehicle Control Unit），通过CAN总线与汽车的发动机、变速器、油门踏板、制动踏板、车身控制器等各种电子设备通信，监测车辆状态(车速、温度等)信息，采集各个控制单元的工作状态，向动力系统、动力电池系统、车载附件电力系统发送车辆的运作时的状态控制指令。

　　VCU即汽车的控制单元（Vehicle Control Unit），通过CAN总线与汽车的发动机、变速器、油门踏板、制动踏板、车身控制器等各种电子设备通信，监测车辆状态(车速、温度等)信息，采集各个控制单元的工作状态，向动力系统、动力电池系统、车载附件电力系统发送车辆的运作时的状态控制指令。VCU是实现整车控制决策。

　　硬件组成：功能上由主控芯片及其周边的时钟电路、复位电路、预留接口电路和电源模块组成最小系统。 在最小系统以外，一般还配备数字信号处理电路，模拟信号处理电路，频率信号处理电路，通讯接口电路（包括CAN通讯接口和RS232通讯接口）。

　　1）接收、处理驾驶员的驾驶操作指令，并向各个部件控制器发送控制指令，使车辆按驾驶员期望行驶；

　　2）与电机、DC/DC、镍氢蓄电池组等进行可靠通信，以及针对关键信息的模拟量进行状态的采集输入及控制指令量的输出；

　　3）整车控制器提供对相应部件进行直接控制的信号通道，包括D/A转换和数字量输出等； 4）接收处理各个零部件信息，结合能源管理单元提供当前的能源状况信息； 5）系统故障的判断和存储，动态检测系统信息，记录出现的故障； 6）对整车具有保护功能，视故障的类别对整车进行分级保护，紧急状况下可以关掉发电机及切断母线高压系统。整车控制器的开发包括软、硬件设计。核心软件一般由整车厂研发，硬件和底层驱动软件可选择由汽车零部件厂商提供。

　　开发过程中首先明确整车设计需求及整车控制原理图，电气原理确定后，就确定了整车的控制方案，这时就能确定整车控制器的接口功能，整车控制接口定义确定后，内部功能也就确定，整车硬件部分完成。

　　接着进行软件的设计，VCU的开发流程有很多种，但是从软件开发的角度看，最重要的包含： 1、底层软件的编写，主要是配置时钟、SPI、CAN、PIT、ECT、IO、interrupt等的寄存器。软件开发前要有指导软件开发的资料，主要有：软硬件接口表、整车高低压电气原理图、CAN通讯协议以及详细功能策略文档；

　　底层软件平台化发展。底层软件进行平台化之后，针对不同的项目，往往我们只有必要进行简单的配置就可以适用了。我们这里的做法是：将项目个性化的内容以一定的格式写在EXCEL表格中，然后通过开发脚本来读取这些EXCEL表，脚本会以写文本的方式将代码写出来，开发这些脚本的工具很多：如MATLAB，C#/VB等；

　　2、软件开发。有了上述的文档，就能开始软件开发工作了。软件开发工作分 底层 和 应用层。底层软件工程师的工作主要是写一写硬件驱动（如 DIO /ADC/PWM/CAN/LIN等）、协议栈（如CCP、UDS等）。应用层软件工程师的工作主要是将具体的功能策略在MATLAB软件上模型化，然后自动生成代码；

　　3、软件集成及测试。应用程序包括：数据采集、故障诊断、工况判断、辅机管理、通讯控制。底层软件和应用层软件都做好之后，就需要对软件进行集成了，底层软件平台和应用层软件之间交互的接口主要是一些全局变量或者API。经过集成之后就需要对代码来测试（主要是进行HIL测试）；

　　4、Bootloader开发。这里不得不说下Bootloader的重要性，在汽车行业，往往需要代码进行不断修正与更新，且VCU在做好之后也不可能通过串口进行程序烧录了（不可能开盖烧录），所以要利用CAN总线进行代码的烧录。

　　5、调试软件：通过CAN总线进行程序下载更新的BootLoader软件。通过Busmaster监控

　　无人驾驶中常用的VCU信号有如下几个：汽车车速、汽车方向盘转角、汽车航向角变化率、油门踏板开度、制动踏板开度等。 不同的场景对数据有不同的应用。 那么怎么利用VCU信号做最常见的航位推算？

　　传统的PID是工业生产里最常用的一种反馈操控方法。如果把PID运用到车辆控制中，控制的指令使用当前车辆所处的状态决定的，当执行的时候已经存在一定的延迟，PID算法不足以满足无人车控制中的要求。 模型预测控制（MPC）是一种致力于将更长时间跨度、甚至于无穷时间的最优化控制问题，分解为若干个更短时间跨度，或者有限时间跨度的最优化控制问题，并且在某些特定的程度上仍然追求最优解。

　　在线滚动优化：通过某种最优化算法来优化未来一段短时间的控制输入，使得在这种控制输入下预测模型的输出与参考值的差距最小

　　VCU信号基于运动学车辆模型引入一种新的控制理论——模型预测性控制 (Model PredicTIve Control)，被广泛的应用在无人驾驶领域中的航位推算 为了计算的方面，很多情况下，工程师会将车辆四轮模型简化成两轮模型，即自行车模型。

　　汽车的车轮转角为δf 分别做垂直于后轮和前轮的射线，这两根射线会交于O点，两轮模型会绕O点进行运动，在短时间dt内，可以认为O点不动。连接O点和汽车的质心成一条线段，实际汽车的运动方向v将垂直于该线段。运动方向ψ与车身方向所成的夹角β，这个方面一般称为偏航角。 β可以由如下公式计算求得

　　假设t时刻的汽车的状态为xt，yt，经过dt时间后的t+1时刻，状态为xt+1，yt+1，则他们之间的关系为

　　根据以上理论即可在丢失定位信息后的短时间内，依靠自身的传感器信息，进行位置和位姿估计。

　　西门子 近日赢得在华首个城市轨道交通 无人驾驶 项目，将为上海轨道交通18号线一期项目提供全自动无人驾驶车辆牵引系统的核心部件和关键技术。“赢得上海轨交18号线项目是西门子在中国城市轨道交通无人驾驶领域的首次突破，具有里程碑意义。”西门子(中国)有限公司执行副总裁、西门子中国主要市场国交通集团总裁荷骏飞(Frank Hagemeier)表示，“携手合作伙伴 北京纵横 机电技术开发公司，我们将为快速地发展的中国 城轨 无人驾驶市场提供更具竞争力的产品、技术和解决方案。”   根据项目合同，西门子将为该线节编组的全自动无人驾驶车辆提供包括牵引逆变器、辅助逆变器、列车网络控制管理系统在内的牵引系统相关部件及服务。由于该项目属于无人

　　参考消息网6月10日报道 西媒称，美国IHS汽车信息咨询公司6月7日发表报告说明，到2035年全球无人驾驶汽车销量将达2100万辆，大幅高于两年前的预估值。   据埃菲社6月7日报道，报告认为，无人驾驶汽车未来市场发展的潜力明朗的原因主要在于，汽车制造商加大研发力度的同时，各国推行的相关法律也朝着有利的方向发展。   报道称，仅在两年前，IHS汽车信息咨询公司对无人驾驶汽车到2035年的销量预估值还是1180万辆。   报告表示，到2020年美国或将成为第一个允许无人驾驶汽车上路国家，该年将有数千辆无人驾驶汽车出现在美国的道路上。到2035年销量将增长到450万辆。   到2035年欧洲的销量将达420万辆，而

　　2019年10月9日 — 技术领先的CMOS图像传感器供应商思特威科技（SmartSens）近日宣布推出自主研发的LED闪烁抑制技术。凭借思特威研发团队在LED闪烁抑制技术的创新实现方式，CMOS图像传感器可以通过该技术提供的有效抑制能力，解决LED闪烁问题带来的车用安全风险隐患，逐步提升人工智能辅助驾驶系统及无人驾驶应用的安全性。 随着LED技术的发展以及LED产业的成熟，在交通信号灯、汽车照明与指示灯等应用场景中，LED凭借其发光效率高、稳定性高、常规使用的寿命长的优势，已经逐渐取代传统发光源。然而，由于LED的驱动一般会用脉冲调制（PWM）方式，因此LED灯往往是以肉眼没办法识别的频率（通常为90Hz）进行着闪烁。 虽然LE

　　和车载应用 /

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　　实现汽车的无人驾驶近年来一直是汽车技术人员工作的重点。不久前传出的丰田将与美国两所超一流大学合作，并为此投资多达五千万美元，就为了进行这一方面的研究。然而近日，爱尔兰科克大学的科学家却率先取得了进展。     据悉，爱尔兰科克大学的研究人员发现了一种方法，可以使汽车进入人工智能状态，自行对行人或障碍物采取规避动作。     其中，Jonathan Petit 博士作为该项目首席科学家，详细讲述了这一功能的运作原理：即结合激光雷达和传感两种技术，使汽车可以观察到附近的所有障碍物并根据电脑分析进行行动指令的选择。       从理论上来看，这种技术的确是切实可行的。但真正的完成恐怕短期内还做不到。因为这要求

　　据报道，苹果正与一家中国公司合作研发汽车电池，尽管苹果此前一直声称仅在开发汽车软件。下面就随汽车电子小编共同来了解一下相关联的内容吧。   苹果真的是搞事情啊，研发汽车电池！ 据报道，科技巨头苹果与时代新能源科技有限公司(CATL)合作开发汽车电池。CATL曾经隶属新能源技术有限公司，为苹果产品供应电池，但后来脱离后者成为一个独立实体。CATL目前为电动巴士、电动客车、电动卡车和固定能量储存供应电池组。过去两年，该公司成功跻身为世界上第三大电池制造商，去年航运电池的总电量相当于6.8千兆瓦时，2015年的总电量为2.4千兆瓦时。 长期以来，一直有传言称苹果正在研发无人驾驶技术，最近在其加州总部附近又发现了无人驾驶汽车。在机器学习

　　据9to5Google网站报道，尽管谷歌几乎肯定计划推出商品化的无人驾驶汽车，但它也曾多次表态称自己不存在制造汽车的计划。Electrek网站最近曾刊文称，制造汽车是一项异常复杂的任务。     因此谷歌会寻求组装汽车的合作伙伴。科技博客网站Re/code列出了谷歌可能的合作伙伴。尽管文章以Apple Car为主，但其分析内容同样适用于谷歌的无人驾驶汽车。     Re/code文章称，无人驾驶汽车的外壳可能由5家公司制造：Roush、Delphi、Edison2、Atieva 和Renovo Motors。Roush是位于美国密歇根州的一家“精品汽车供应商”，它有先发优势：为谷歌无人驾驶汽车原型产品组装外壳。

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