除了法律要求的所有其他機制之外，自動駕駛汽車還有一種單獨的機制：汽車在自動駕駛模式下，與另一輛車、物體或者自然人發生碰撞之前，必須采集并存儲至少 30 秒的自主技術傳感器數據。該機制應采集自主技術傳感器數據并以只讀格式進行存儲，數據一直保存不變，直至外部設備下載并存儲數據，利用這種機制提取出了數據。如果發生了碰撞，自碰撞之日起，數據應保存三年。
圖1：黑匣子記錄器中的數據處理結構圖
圖 1 顯示了黑匣子記錄器的結構圖，其輸入是匯集了來自多個傳感器的連續數據流。出于成本和安全方面的考慮，有些系統首先對數據進行壓縮，然后再加密。傳感器數據帶寬主要是被圖像傳感器占用的。一輛自動駕駛汽車會包含多達 12 個圖像傳感器，其中遠程攝像頭的分辨率高達 800 萬像素，每秒 60 幀。生成的數據流能夠達到 20GB/秒。
對于成本敏感的應用，H.265 壓縮技術能夠將最終比特數減少 50%，從而降低了整體存儲需求。H.265/HVEC 是一種有損壓縮算法，它去掉了人類視覺系統不太敏感的部分數據。然而，一些人工智能（AI）算法可能對這種數據失真很敏感，當算法根據記錄再現事故的根本原因時，這種壓縮技術可能會導致 AI 算法運行產生失真。因此，一些系統，特別是機器人出租車中使用的系統，傾向于避免使用數據壓縮技術，或者使用非常低的壓縮比。消費類汽車往往對壓縮的使用較為寬容，特別是較低級別的自動駕駛。
為記錄事故發生前一段時間（例如，事故發生前最后 30 秒）的數據，使用了循環緩沖區。循環緩沖區是可以基于 DRAM 或者閃存的內存，要有足夠的容量才能滿足一定長度緩沖區的存儲要求。例如，為了采集事故發生前 30 秒的數據，假設 1GB/秒的未壓縮傳感器數據速率，那么，循環緩沖區的存儲容量應為 30GB。
通常，人們采用閃存來實現循環緩沖區，因為它被設計成在斷電時不會丟失數據，而 DRAM 則需要備用電源才能保證在主電池斷開連接時收集的數據不會丟失。與閃存技術相關的難點是整體耐久性。舉一個極端的例子，一輛機器人出租車 24 小時工作并持續近 5 年，將導致連續運行近 4.5 萬小時。假設 1GB/秒持續傳感器數據流的極端情況下，那么所要求的耐久性將在 150PB 范圍內。以目前的閃存技術而言，要實現這一級別的耐久性確實是很大的挑戰，甚至是有些不切實際。
圖 1 中循環緩沖區后面的 NVM 存儲器，則為與事故或者潛在事故相關的 30 秒數據快照提供了長期存儲位置。該系統依靠加速度計（G 傳感器）和 AI 傳感器的分析結果來確定什么時候會發生事故或者有可能發生事故。當循環緩沖區中的數據應被寫入這一長期 NVM 存儲器時，這些傳感器會進行標記。這種長期存儲器件通常基于閃存，而且與循環緩沖區不同，它的耐久性要求要低得多。
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憑借 28 年來對汽車市場的持續耕耘，并提供覆蓋最全面的汽車內存系列產品，美光當之無愧成為頂級汽車內存供應商。
作者簡介
Gil Golov
Gil Golov 現任汽車系統架構和戰略營銷高級經理，負責美光的自動駕駛系統架構和解決方案。在加入美光之前，Gil 從事各類型研發工作長達 15 年之久。他擁有特拉維夫大學電子科學學士學位和英國布魯內爾大學微電子學碩士學位。Gil 還持有 26 項專利。
