Le auto connesse (connected car) possono essere definite come delle vetture in grado di comunicare con altri oggetti e di permettere al proprietario di controllare e gestire da remoto alcune funzioni. Oltre a consentire agli automobilisti di accedere, generalmente tramite il proprio smartphone, a informazioni relative allo stato dell’auto, alla sua localizzazione e ai dati tecnici, sono anche capaci di avvertire i servizi di emergenza in caso di incidente, contattare l’officina per un guasto o avvertire il gommista se si fora una gomma. Gettiamo insieme uno sguardo su questo ampio settore dell’automotive in pieno sviluppo.
L’ecosistema delle “connected car” può essere suddiviso in tre principali aree d’azione
La prima è la guida automatizzata, all’interno della quale esistono sei livelli che vanno dallo 0 (L0), che descrive un veicolo interamente controllato manualmente, fino a L5, che ne raffigura uno completamente automatizzato che non richiede alcun impegno da parte del conducente. Invece, L4-L5 esistono, ma sono utilizzati in maniera controllata e non sono disponibili all’acquisto da parte degli utenti della strada. Robotaxi e camion robot sono esempi di automotive L4-L5, che richiedono sistemi informatici estremamente affidabili, a prestazioni ed efficienza energetica elevate. Diverse innovazioni sono in corso in L2-L3, ossia veicoli che richiedono che il conducente mantenga sempre il controllo, ma che al loro interno integrano funzioni automatizzate come il rilevamento dei punti ciechi (BSD), controllo adattivo della velocità di crociera (ACC) e il mantenimento della corsia (LKA).
Quest’ultimo aspetto ci conduce alla seconda area d’azione delle automotive connesse: i sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS). Sempre più veicoli sono dotati di ADAS per aumentare la sicurezza dei conducenti e degli altri utenti della strada, utilizzando le informazioni raccolte dai sensori presenti sul veicolo per avvisare i guidatori di potenziali pericoli, aiutare nel parcheggio e negli ingorghi e perfino sostituire il conducente per evitare collisioni. Tutto ciò è possibile grazie a tecnologie come quelle presenti nelle telecamere più evolute, sensori di immagine basati su radar e i sensori LiDAR (Light Detection and Ranging).
Le auto connesse influenzano anche l’esperienza a bordo. L’aumento della connettività determina miglioramenti nell’infotainment, nei sistemi di monitoraggio del conducente (DMS), in quelli di monitoraggio in cabina (ICMS) per i passeggeri e nelle informazioni per il conducente. Chi guida può incorrere in molte distrazioni sulla strada, stancarsi o perdere la concentrazione, per cui alcune funzioni sono davvero in grado di salvare vite umane. Inoltre, la condivisione di informazioni come navigazione, manutenzione del veicolo e aggiornamenti sul traffico in tempo reale in modo intuitivo e continuo può migliorare l’esperienza del guidatore e aumentare la sicurezza. Inoltre, i sistemi di intrattenimento più sofisticati sono sempre più richiesti, sia che si tratti di film in streaming ed eventi dal vivo che di giochi online.
Le sfide automotive per l’ADAS
L’aspetto più importante e la sfida più grande del settore è l’implementazione di funzioni di guida automatizzata e ADAS, garantendo allo stesso tempo la sicurezza di conducente e passeggeri. Tutte le parti interessate, dai produttori ai fornitori, nonché gli utenti dei veicoli stradali e commerciali, si aspettano il massimo livello di sicurezza e affidabilità nelle vetture con sistemi autonomi. Le sfide tecniche da considerare sono molte, come la disponibilità di banda, efficienza energetica, prestazioni dei sensori e affidabilità. I test e le certificazioni di sicurezza devono essere rigorosi per garantire che i sistemi non si guastino, abbiano una connettività e un’alimentazione adeguate in ogni momento e siano sicuri contro gli eventuali attacchi informatici.
L’elaborazione adattiva è una componente critica della progettazione automobilistica e della sicurezza delle funzioni di guida automatizzata e degli ADAS, con la rapida evoluzione degli standard. L’hardware adattivo, basato su Field Programmable Gate Array (FPGA), è così chiamato per la sua natura programmabile sul campo. Mentre le CPU e le GPU non possono essere riprogrammate o modificate a livello hardware dopo l’installazione, gli FPGA possono farlo. Ciò significa che i dispositivi basati su di esso sono altamente flessibili in termini di funzioni e possono essere programmati e riprogrammati ripetutamente per evolvere con l’ambiente circostante. Come le GPU, anche le FPGA supportano l’elaborazione in parallelo, ovvero calcolano i compiti simultaneamente anziché in sequenza come fa una CPU. Il vantaggio dell’elaborazione in parallelo non è solo quello di essere più veloce, ma anche di consumare meno energia.
I veicoli con capacità di automazione evolute richiedono un silicio adattivo a bassa latenza, basso consumo e alta affidabilità per elaborare, distribuire e aggregare i dati dei sensori. Chiamiamo questo concetto Data Aggregation through Processing and Distribution (DAPD). In altre parole, esso descrive il processo con cui i sensori raccolgono informazioni, come ad esempio un pericolo in arrivo, e le comunicano alla sede centrale informatica del veicolo, che decide quale azione intraprendere e informa la funzione di guida pertinente, ad esempio un sistema di frenata di emergenza. Ogni ingranaggio di questa macchina deve essere completamente reattivo e deve elaborare e distribuire le informazioni in millisecondi per garantire la massima sicurezza.
Ciò significa che la tecnologia all’interno dei sistemi automotive deve essere conforme ai requisiti di sicurezza funzionale, come le specifiche di test AEC-Q100 e le certificazioni ISO262262 ASIL. Il primo è uno standard industriale che definisce i requisiti per i prodotti elettronici destinati alle applicazioni automobilistiche. Il secondo è uno standard internazionale di sicurezza funzionale per i veicoli stradali definito dall’Organizzazione Internazionale per la Standardizzazione (ISO). Esistono quattro livelli di certificazione ISO262262 ASIL, con ASIL A che rappresenta il grado più basso e ASIL D quello più alto di pericolosità per il settore automobilistico. AMD ha sviluppato una gamma di prodotti di livello automobilistico, la serie AMD XA che sono qualificati secondo le specifiche di test AEC-Q100 con certificazione completa ISO262262 ASIL di livello C, rendendoli conformi agli standard di sicurezza funzionale appropriati per supportare gli ADAS.
Dati i diversi requisiti dei veicoli automatizzati e degli ADAS, gli OEM del settore automobilistico e i fornitori di T1 hanno bisogno di soluzioni di elaborazione che coprano l’intero spettro di silicio: CPU, GPU, FPGA, SoC adattivi e SmartNIC. AMD copre tutte le basi con le sue architetture di prodotto multi- generazione, in una posizione unica per offrire intelligenza e funzionalità adattive nelle applicazioni automobilistiche. Questa architettura offre sottosistemi di calcolo scalari, grafici, AI e logici programmabili dedicati, consentendo di progettare sistemi flessibili e adattabili che si aggiornano per tutta la durata del veicolo.
L’utilizzo dell’AI nell’automotive
Con l’evoluzione del mercato automobilistico verso una guida altamente automatizzata e completamente autonoma, i veicoli faranno sempre più affidamento su sensori avanzati e controllori di dominio dotati di Machine Learning per introdurre l’AI. Le prestazioni di elaborazione e le architetture di calcolo eterogenee saranno fondamentali per il processo decisionale in tempo reale guidato dall’intelligenza artificiale e per una maggiore autonomia del veicolo.
I dispositivi logici programmabili (PLC) come gli FPGA svolgeranno un ruolo centrale per l’elaborazione adattiva e l’intelligenza a bordo dei veicoli. La domanda complessiva di elaborazione, grafica e calcolo adattivo ad alte prestazioni per l’infotainment e gli ADAS di prossima generazione è destinata a salire alle stelle nei prossimi anni. Nell’immediato futuro, le previsioni vedono un aumento delle prestazioni di 2 volte ogni due o tre anni per il solo infotainment, tra CPU, GPU e display grafici. Per soddisfare questi crescenti requisiti sarà necessario ampliare lo spazio di elaborazione disponibile per accogliere i carichi di lavoro aggiuntivi distribuiti al veicolo durante il suo ciclo di vita, utilizzando concetti di aggiornamento over-the-air (OTA).
L’aggiornamento OTA è il processo di aggiornamento, patch o upgrade dei sistemi embedded tramite una rete wireless. I servizi OTA devono permettere di aggiornare il software e l’hardware sul campo, consentendo l’implementazione di funzionalità e algoritmi nuovi e innovativi in modo remoto e sicuro per progetti pronti al futuro. Al centro di queste sfide di progettazione embedded in continua evoluzione, dall’infotainment all’ADAS, le prestazioni elevate e l’adattabilità sono le chiavi per sbloccare l’innovazione automobilistica del futuro.
Infine, l’uso sempre più frequente dell’intelligenza artificiale a livello “Edge”, ad esempio nel sensore in cui vengono raccolti i dati, può ridurre la quantità di dati distribuiti all’interno dell’auto e oltre. La serie AMD Versal™ AI Edge combina l’elaborazione adattiva con gli acceleratori AI per offrire una nuova generazione di sensori avanzati per le applicazioni ADAS.
A cura di Wayne Lyons, Marketing Director, Automotive, AMD
