В настоящее время, с развитием новых энергетических транспортных средств, интеллект стал важным направлением развития, а FPGA, змеиное масло в области чипов, широко используется в блоках управления двигателем, вспомогательных системах вождения и системах связи (в том числе между транспортными средствами). (V2V) и связь между транспортными средствами и инфраструктурой (V2I). Благодаря связи V2V и V2I транспортные средства могут обмениваться информацией о дорожном движении в режиме реального времени, тем самым повышая безопасность и эффективность дорожного движения), и другие области играют важную роль. Далее мы представим применение FPGA в этих двух аспектах в сочетании с блоком управления двигателем и системой помощи при вождении.

Блок управления двигателем (ЭБУ)

Управление двигателем почти никогда не рассматривается как способ добиться большей экономии топлива. Но сегодня, когда цены на топливо продолжают расти, электронные технологии могут быть очень эффективными в улучшении экономии топлива. Использование FPGA для реализации ЭБУ является большим преимуществом, поскольку его можно легко переконфигурировать.

Алгоритм управления двигателем, включая угол опережения зажигания, количество впрыскиваемого топлива и фазы газораспределения. Используя FPGA, автопроизводители могут оптимизировать алгоритмы управления в зависимости от различных типов двигателей и условий движения, тем самым повышая топливную экономичность и производительность.

На основании вышеизложенного предложен способ циклического управления двигателем внутреннего сгорания. Способ включает в себя: сохранение данных обучения для функции отображения механизма распознавания; заполнение буфера адаптивными данными для данного цилиндра, причем адаптивные данные представляют собой входные и выходные данные функции отображения, полученные во время измерений нескольких рабочих циклов данного цилиндра. ; Объединить данные обучения функции отображения с адаптивными данными; Использовать метод наименьших взвешенных квадратов для определения функции отображения из объединенного набора данных; использовать функцию отображения и входные измерения во время текущего цикла для прогнозирования характеристик сгорания данного цилиндра в следующем цикле; использовать один или несколько исполнительных механизмов для прогнозирования; характеристики сгорания данного цилиндра в следующем цикле на основе заданных. Прогнозируемые характеристики сгорания цилиндра определяются для управления двигателем.

Обычный блок управления двигателем

Вышеизложенная теория — лишь малая часть того, что управляет работой этого двигателя. Следующие параметры и компоненты помогают обеспечить лучшее управление двигателем.

• Injection duration
• Injection timing
• Давление топлива впрыска
• топливный насос низкого давления
• Время зажигания
• клапан DBW
• Перекидные клапаны
• Клапан короткого/длинного потока

Обычно традиционный ЭБУ имеет следующие устройства ввода-вывода для запуска всей системы управления.

• 12 выходов инжекторов, могут использоваться как вспомогательные выходы
• 8 выходов зажигания
• 8 вспомогательных выходов, которые могут управлять высоким или низким уровнем
• 8 цифровых входов с настраиваемыми внутренними подтягивающими/понижающими резисторами
• 5 триггерных входов, могут быть дроссельными или цифровыми IO
• 4 входа VSS или скорости турбины, может быть дроссельным или цифровым вводом-выводом
• 16 универсальные аналоговые входы, где 4 Один можно использовать для измерения температуры, 2 подходит для датчиков кислорода

На холостом ходу он, вероятно, будет работать примерно 14,7:1, но при небольшой нагрузке он может работать на обедненной смеси без отказа двигателя. Уровень уменьшения зависит от многих факторов, включая трансмиссию, эффективность сгорания двигателя и т. д., но обычно приемлемо соотношение около 16:1. В некоторых автомобилях коэффициенты уменьшения габаритов могут достигать 20:1 при небольших нагрузках. Выше указано, что такой подход означает, что общая смесь двигателя может быть установлена ​​от бедной 16,5:1 до богатой 12,5:1 в зависимости от условий нагрузки и оборотов. Интеллект означает динамическую настройку таких параметров.

Машинное обучение обеспечивает эффективный способ фиксации сложных циклических моделей сгорания, избегая при этом явного знания основного состояния и состава смеси (при условии, что выбраны соответствующие абстрактные функции отображения). Хотя методы машинного обучения имеют очевидные преимущества, ключевой проблемой является то, что машинное обучение управляется данными и требует относительно больших объемов данных для адекватного покрытия больших пространств.

Здесь мы рекомендуем проект ECU с открытым исходным кодом, который можно использовать для изучения связанных теорий.

https://github.com/rusefi/rusefi

Система помощи при вождении

FPGA играет ключевую роль в системе помощи при вождении.,Например, система помощи при удержании полосы движения, адаптивный круиз-контроль и автоматическое экстренное торможение. Обработка видео и датчиков в реальном времени с помощью FPGA.,машина способна распознавать разметку полосы движения и препятствия,и отрегулируйте скорость и направление автомобиля, чтобы поддерживать безопасную дистанцию.

В настоящее время ASIC быстро развивается в этой области, и такие компании, как Nvidia и Huawei HiSilicon, имеют специализированные ASIC. Когда мы только начинали исследовать эту область, FPGA все еще имела определенные преимущества, но их больше нет. Поэтому я не буду здесь рассказывать слишком много. Следующее видео представляет собой интеллектуальную вспомогательную систему на основе FPGA:

Полная архитектура системы выглядит следующим образом:

Бумажная ссылка:

https://www.hackster.io/javier-cristian/thefifthdriver-machine-learning-driving-assistance-on-fpga-98f295

Ссылка на код:

https://gitlab.com/jracevedob/thefifthdriver

https://github.com/jracevedob/TheFifthDriverAI

Подвести итог

FPGA обеспечивают автопроизводителям большую производительность, гибкость и функциональность. Благодаря постоянному развитию технологий у нас есть основания ожидать более инновационных применений FPGA в будущих автомобильных технологиях. Такие функции, как частичная реконфигурация, могут реализовать новые механизмы, которые объединяют непараллельные функции и отказоустойчивость на аппаратном уровне.

Однако в этом аспекте FPGA больше ориентирована на исследования, и будущее принадлежит ASIC~