电动汽车电磁干扰现象的防护措施有哪些？

电动汽车主要由电池提供动力。但是当车辆加速时，由于瞬时电流的快速增加，瞬时电压变得很小，会影响车辆的动态性能。车内的逆变器可以增加电池的供电能力，将电压提升到正常水平，有效提升新能源汽车的加速功能，提升车辆的动力性能。但在逆变器正常运行时，由于开关管的高速开关动作，会产生较大的电压和电流变化率，造成严重的电磁干扰。对于电动汽车电磁干扰的抑制，设计前期可以采取的抑制措施很多，后期可以采取的抑制方法可能会受到很多条件的限制。另外，如果在新能源汽车设计初期就考虑车内电子设备之间的电磁兼容性，成本会更低。

无论电气设备或汽车系统有多复杂，电磁干扰的产生都包括三个基本要素，干扰源、传输路径和敏感设备。换句话说，这三个基本要素是电磁干扰的必要组成部分。没有它们，就不会发生电磁干扰。为了抑制电磁干扰，人们试图去除这三种元素中的一种。在实际工作中，只需要抑制其中一个就能有效解决电磁干扰问题。目前，国内外对传导电磁干扰的抑制进行了大量的分析和研究。主要有两种抑制方法，一是屏蔽和限制干扰源的发射强度；二是通过研究电磁干扰的传播路径，阻断电磁干扰的传播路径。

屏蔽干扰源

汽车电气设计非常重要。对于汽车电子控制器电路板来说，是影响整个汽车运行的关键部件。对于电器瞬时高电压产生的磁场，为了抑制其干扰或屏蔽干扰源，可以增加金属丝网、金属罩或金属罩等措施来抑制电磁干扰的产生。

添加无源电磁干扰滤波器

在汽车系统中添加滤波器的目的是阻断电磁干扰的传播路径，从而抑制传导的电磁干扰。但如果只增加滤波器，很大程度上是由于负载端阻抗不匹配，会造成更严重的反射损耗；也有可能滤波器的参数和结构是固定的，在实际工作过程中会受到不断变化的工作环境的影响，抑制效果会减弱，寄生参数对电路的影响也会减弱。因此，无源电磁干扰滤波器的安装从根本上避免了上述传统滤波器的缺点，对传导电磁干扰具有良好的抑制效果。可以看到，如果有电磁干扰信号，监测点会完成信号的检测过程，在补偿点完成对检测信号的等反向叠加电压补偿，从而抑制电磁干扰的产生和传播。

引言:上个月受邀看了芯驰(SemiDrive)的9系列SoC线上发布会，年初其实就收到了线下发布会的邀请，但因为疫情一直无法确定时间。这次线上发布会看下来还是颇有亮点的，只可惜没有抽到奖品。芯驰这次发布了三款芯片（X9、V9、G9）三大汽车芯片产品，作为一个国产车规高性能芯片的团队，这次发布的9系列芯片有不少独到之处，依据发布会的信息简单聊一聊这三款芯片和芯片对汽车电子的发展影响。

01? 芯片在新型架构中重要性

在智能网联汽车产业大变革背景下，汽车软件作为一种车企需要探索的模式，从产品定义的角度围绕软件出发，已成为业界需要探索的共识。在这个里面，传统汽车采用经典的分布式 E/E 架构遇到了核心的瓶颈，主要的原因是：单个ECU的计算能力不足、供应商软硬件迭代一体化使得产品SOP之后固化，面向未来更多功能的通讯带宽不足等等，都不能满足未来的汽车发展的需求。

在目前的EE电子电气升级中有几个突出的特点值得关注：

1）汽车ECU的硬件架构和ECU协同工作的网络升级。升级路径表现为分布式（模块化→集成化）、 域集中（域控制集中→跨域融合）、 中央集中式（车载电脑→车-云计算）。在这个过程中，车载网络骨干由CAN总线向CANFD、以太网方向发展，甚至发展到后期可能采用PCIE的板卡通信架构发展车载电脑的整体设计。

2）软件架构升级。通过 AutoSAR和Autosar Adaptive等软件架构提供标准的接口定义，模块化设计，促使软硬件解耦分层，实现软硬件设计分离；?Classic AutoSAR 架构逐步向 Classic AutoSAR 和 Adaptive AutoSAR 混 合式架构。好处在于：可实现软件/固件 OTA 升级、软件架构的软实时、 *** 作系统可移植；采集数据信息多功能应用，有效减少硬件需求量，真正实现软件定义汽车。

在智能汽车的计算平台的硬件上，大部分车企会采用混合架构，传统主控制器主要还是基于32位Tricore,PowerPC以及850等架构的微处理器, 主要作为冗余和兼容的部分。对于AI和计算力消耗较多的自动驾驶和交互应用, 需提供GPP通用处理器、硬件加速（HWA）和嵌入式的可编程逻辑阵列（eFPGA），域控制器最大的提升还是在芯片算力的提升，这也使得芯片厂家和车企的直接沟通，也在这个层级需要和软件联合考虑。

比较典型的是类似于BMW的架构，如下图所示，BMW的智能驾驶的所有基础就是基于Intel和Mobileye的基础芯片平台，在这个基础芯片平台上

02 芯驰的芯片平台

智能汽车计算平台硬件架构，基于高性能CPU/GPU的SOC芯片实现娱乐、自动驾驶和内部的高速通信，需要强大的硬件运算资源，在智能驾驶领域能够基于摄像头、毫米波雷达、激光雷达、定位系统和高精地图等多信息融合实现环境感知定位、路径决策规划和车辆运动控制等，满足智能驾驶系统高性能和高安全性的控制需求。在娱乐领域，处理后台的大量视频数据满足外部的高速数据传输，这一切都需要计算平台内的芯片满足强大的运算能力满足计算性能与实时性要求、满足ISO 26262的功能安全要求、满足信息安全要求、支持多种车内通信协议CANFD/Ethernet等、支持FOTA升级，实现功能迭代、满足车规级标准（温度、电磁兼容、可靠性等）和满足成本要求。

这里面我们看到的更多的还是国外芯片企业在汽车领域的布局，可能还有三星和苹果未来也要参与这个游戏。

英特尔早期尝试发布自动驾驶平台IntelGo，并通过并购来完成布局，包括Mobileye的EyeQ系列专用芯片、Altera的FPGA芯片和Movidius的视觉处理单元VPU，以及自己的8核凌动芯片CPU处理器，形成自动驾驶的整体硬件解决方案。

英伟达的Drive PX和PX2可满足L2、L3级ADAS应用，为合作伙伴提供从底层运算、 *** 作系统层、软件算法层以及应用层在内的全套可定制的解决方案；自动驾驶处理器Xavier和Orin芯片可满足L3/L4级自动驾驶应用，集成了NVIDIA新一代GPU架构和Arm Hercules CPU内核以及全新深度学习和计算机视觉加速。

高通通过将自己的移动处理芯片升级为车规级切入汽车电子领域，2019年量产的820A支持深度学习的ADAS应用，经过迭代以后高通发布自动驾驶芯片平台骁龙Ride，采用了模块化的高性能异构多核 CPU/GPU，包括深度学习加速和自动驾驶软件Stack，内置了AI计算机视觉引擎。

这次芯驰发布的三款芯片，定位是很有意思的：

X9系列芯片用来支持未来智能座舱：在传统汽车座舱里，人和车的沟通只能通过按键和基础的触控屏等进行；而一颗X9芯片可以同时支持多块高清屏幕，具备语音交互、手势识别，驾驶员状态监控等功能，可以让人在车内感受到多元化的交互体验；

V9系列芯片是自动驾驶的核心大脑：作为域控制器核心，V9内置高性能视觉引擎，支持多达18个摄像头输入，不仅能满足ADAS应用需求，还能给未来更高级别的自动驾驶和无人驾驶留有充足的扩展空间；

G9系列芯片是未来汽车的智慧信息枢纽；X9智能座舱、V9智能驾驶，以及其它功能模块和域控制器，原本相互独立、各自为政，G9在其中起到了交互连接的作用，让各个功能模块在车内互联互通，形成未来汽车的智慧神经网络。同时，G9还可连接外部网络，支持OTA在线升级，自动驾驶在线开启等功能。

我觉得这些产品的推出，特别是芯驰也和一些生态的伙伴把芯片的应用尝试推起来，真的是一个很有意义的尝试，能给产业多一种选择。传统半导体通常我们会用3个维度来评价一个半导体，通常是Performance(性能)，Power(功耗)，Price(价格)。对于车规芯片来讲，还有三个维度：安全性、可靠性和长效性。围绕未来的智能汽车的计算平台的需求，对于芯片这块我们只看到华为把手机芯片往汽车级别迁移，并没有太多其他企业专注于这个领域。

小结：这一篇文章我觉得还是重点谈一下SOC芯片平台存在的意义，我们可以看一下这三款产品发布会上的视频，后面我们来谈谈芯驰的架构师的一些总结，非常有意思。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

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