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【AVL 車機:IoV 車載情資前哨站&IoT 邊緣節點要塞】
「自動車輛定位」(Automatic Vehicle Location, AVL) 通常由定位與數據傳輸/控制/處理等子系統所組成,是「車隊管理」(Fleet Management) 用來掌握所屬車輛活動位置和路線的必備法寶;然隨著一般客車的智慧化程度越來越高,加上車聯網 (IoV) 環境和車上診斷系統 (OBD) 的逐步完善以及 UBI 車險等衍生服務的加溫,AVL 開始與車體狀態監控、車身控制和先進駕駛輔助系統 (ADAS) 介接,在非營業車種的部署潛力也日益看悄,更是自駕車不可或缺的要件。
利用 1-Wire 感測介面,可以單訊號線串接多種車載裝置,常溫/冷凍宅配物流管理、廢棄物清運車輛監控、保全警網/復康巴士勤務派遣等皆是目標應用場域。車用控制器區域網路匯流排 (CAN bus) 是接收車輛電子控制單元 (ECU) 回饋的重要管道,而內建三軸重力感測器(g-sensor,又稱「加速度計」)+三軸陀螺儀 (Gyro Meter) 的 AVL 車機可提供速度、位移和方位角資訊;將 CAN bus 與 AVL 數據予以連結、比對,可針對車輛本身健康狀況與行經動線做綜合判讀。
延伸閱讀:
《不只導航&車隊路線派遣!「自動車輛定位」躋身 ADAS、自駕車與智慧物流要角》
http://compotechasia.com/a/tactic/2018/0827/39730.html
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【2016半導體產業預言】
回顧2015年,是史無前例的半導體產業整合之年,企業併購總額逾1,000億美元,超出過去10年所累積的企業併購總額。半導體產業重組迅速,反映了即使產業成長不足,但其發展正趨於成熟;展望2016年,技術的持續推進,提升物聯網 (IoT)、透過網路提供影音內容與服務 (Over The Top, OTT)、連網家庭、智慧汽車與可支援豐富內容的解決方案廣泛應用。其中,汽車市場更處於變革前端。
★汽車轉向功能性創新,安全第一
歐盟已制訂目標,期透過自動緊急煞車 (AEB) 和車道偏離警示等駕駛輔助系統 (ADAS) 技術降低駕駛的錯誤,以便在未來十年內減少 50% 的道路死亡人數。在美國,十家主要的汽車製造商承諾,將使 AEB 成為所有新款汽車的標準配備,並將於未來數個月內,與美國高速公路安全保險協會 (IIHS) 和美國高速公路交通安全局 (NHTSA) 合作制訂相關規範,包括訂出 AEB 成為標準特性的時間表。
有別於上世紀的「循序演進」,創新也僅止於造型款式;現今為改善安全性和駕駛性能,感測器和高解析度攝影機配備有增無減,加上無人駕駛驅動,未來所有車輛都將成為網路一部分。汽車連網需求的提升,LTE 和 Wi-Fi 將更廣泛佈署,車內、汽車對基礎架構 (V2I) 、汽車對汽車 (V2V) 通訊亦將明顯成長;許多非傳統汽車製造商開始投入,而IP業者、晶片供應商對汽車設計亦將舉足輕重。
為滿足功能性的安全需求,讓汽車內的電子系統故障能以更安全的方式偵測出來並妥善處理,晶片製造商須符合由 ISO 26262 標準定義的更高汽車安全完整性等級 (ASIL) 標準,根據重大事故發生的可能性、駕駛的可掌控程度,以及後果嚴重性等指標結合判定 A/B/C/D等級 (D代表最安全的關鍵流程以及最嚴格的測試規範)。預估在2016年,ASIL B 將成為汽車的主流要求。
★製程發展將「超越摩爾定律」
今年也是「超越摩爾定律」(More than Moore)展現動能的一年,將採用微縮電晶體之外的方法增加晶片密度、縮小尺寸,且採用製程節點的方式已出現移轉。一來因為製程技術28奈米以上的節點已趨成熟,且單位邏輯閘成本逐漸下降;二來FinFET製程雖擁有面積、功率和效能優勢,但並不適用於所有應用。這意味設計人員將擁有更多樣化製程選擇,須從軟體到矽晶和封裝做全方位檢視設計。
早期領先的解決方案主要是在矽晶中介層 (interposer) 上堆疊多顆晶片,但過去十年來已誕生新的晶粒封裝技術,例如:直通矽晶穿孔 (through silicon via,TSV),它可增加晶片密度、通過晶圓背面的銅阻障底層,並能在晶圓磨薄時進行曝光。3D 中介層設計的優點是其高效能以及潛在微縮效益,有多種不同版本,但這些新技術通常並不便宜,且須搭配複雜的業務模式,才能處理不同來源的裸晶粒。
2016年開始,無需中介層或 TSV 的更低成本消費性3D封裝技術將朝大量生產邁進,業界預估今年底,許多高階智慧型手機將開始利用這項技術。另一項重大改變是,一直到90奈米左右,每個數位設計都會因成本、功率和效能提升而盡快移轉到新的製程節點,經濟效益也已改變。業者會根據目標應用進行製程移轉,甚至混合選用不同的製程技術,或為不同應用選用成熟節點的衍生製程版本。
★感測器是開啟無人駕駛車與人類共存的窗戶
在自動化過程中,將感測器技術中的轉換(Transformations) 、轉譯(Interpretations) 以及連結(connections) 等環節,進一步提升到「雲端運算」及「預測演算法」極為重要;而這整個由類比轉化為資訊的概念,與無人駕駛是相通的。無人駕駛的技術重點,即在於如何在其身處的生態系統 (ecosystem) 中移動自如;Rumba 掃地機器人、無人飛行器、無人駕駛播種機或無人駕駛車,皆是成功應用範例。
基於微機電技術的感測器,在價格、重量與體積上皆具有明顯優勢;其次,貫通真實世界與數位世界連結,不只從訊號處理器取得資料,還要從雲端中獲取資料;再者,為因應頻寬逐漸加大,以及與其它系統互動能力越來越強的感測器需求,須把軟體與演算法整合到感測器中。最後更重要的,是必須考慮到防範駭客入侵系統,感測器應具備加密功能。
只有奠基於高性能的感測器和演算法,以及高品質的資料和雲端環境,才能實現精確演算法;而使用多重感測器層 (multiple sensor layer) 的演算法,可提供極佳的可靠性,將扮演非常關鍵的角色。這些技術由於牽涉面太廣,有賴於公司之間團隊合作的努力,才能突破各種障礙與困難。想了解更多關於汽車電子及半導體的現況與未來?
延伸閱讀:《高峰展望》
http://compotechasia.com/a/____/2016/0117/30981.html
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