根据电机/ECU布局位置的不同，EPS 可分为转向轴式、齿轮式、齿条式三大类
线控转向实现了方向盘与转向系统之间的物理解耦，可满足高阶无人驾驶的同时兼具舒适性、轻量化等优势。线控转向的结构可理解为在 R-EPS 的基础上取消了管柱与转向器之间的机械连接（中间传动轴），通过种种传感器获得方向盘的转角数据，然后 ECU 将其计算为具体的转向数据，结合车速及车辆行驶状态来对转向电机来控制实现转向。此外，线控转向还将标配路感模拟器和电调转向管柱。
其中，路感模拟器即利用电机人为的进行路感模拟，给予驾驶员一定的路感反馈；而电调转向管柱实际是在线控的前提下，帮助驾驶员大距离调节方向盘位置。能够正常的看到，线控转向最大的特点即在于实现了方向盘与转向系统之间的物理解耦，转向系统完全通过电信号传输控制指令，转向机构与驾驶员之间无直接的物理力矩传输路径。因此，理论上可通过软件算法的调试，任意调节传动比、任意调节路感反馈、任意收缩方向盘位置等。
线控转向系统落地难度大，安全性+算法优化成为核心难点。目前市场上唯一实现量产的车型是 2013 年英菲尼迪 Q50L，其使用了配备保留机械连接冗余的线L 的转向系统在正常工作状态下，方向盘和转向器之间没有机械连接，完全靠电信号实现控制和路感的模拟，当系统发生故障时下，通过离合器，将线控转向系统变为一个机械转向系统，实现了对于线控转向系统的冗余。但是由于保留机械连接冗余的线控转向并不能称之为完全意义上的线控转向技术。
（1）电子器件的冗余安全问题，由于方向盘和转向系统之间失去了机械连接，一旦转向系统发生故障或失灵，那么汽车将无法转向并处于失控状态，这会带来极大的安全问题。因此目前在 L3 级别无人驾驶以上，车机内的 ECU、传感器和电机等软硬件层面都需要做冗余安全处理或多重的冗余备份。
（2）路感电机控制算法优化。由于方向盘和转向系统失去机械连接，因此也缺失了轮胎的真实状态，所以很难通过一些参数去模拟路感。目前线控转向系统的路感反馈主要是通过动力学模型计算和参数拟合两种方式模拟生成转向阻力矩。正常的情况下，在测算出目标力矩时，会传递给PID 控制器，PID 控制器再将参数传递给路感电机，路感电机再将阻力矩传递给减速机构。
其中 PID 控制器最主要的问题是参数设定，在调整 PID 参数时，往往依靠专家经验以及试凑的方法，不仅费时且不能保证获得最佳的性能。目前主流的解决方案是以神经网络或粒子群算法优化 PID 控制器，控制路感电机，模拟产生转向阻力矩，使驾驶员获得“路感”，但仍要比较长的优化过程。
（3）与自动驾驶系统的协调性问题。目前已相对成熟的线控转向执行控制策略大多仅实现转向助力功能，尚不足以满足无人驾驶环境下线控转向执行控制的要求。特别对于复杂的路况和交通环境下，需要研发自适应和鲁棒性强的线控转向执行算法，并且需要与其他（感知、底盘、动力等）无人驾驶控制子系统进行高度融合与协同，软件算法的复杂度和可靠性是挑战。
预计将在 2024 年左右开始实现商业化落地，早期供应商仍以海外TIer 1 为主。线控转向技术建立在 EPS 技术之上，且芯片等核心零部件均由海外主机厂掌握，因此我们预计早期的市场占有率仍然以博世、采埃孚等海外 Tier1 占据。根据高工智能汽车研究院数据统计，2021 年国内 EPS 市场占有率前五大供应商分别为博世、NSK、采埃孚、JTEKT、豫北光洋，市占率分别为 18.82%、18.62%、17.51%、12.25%、8.48%。
根据各公司官方网站信息公开披露，舍弗勒、万都、捷太格特、耐世特的线 年实现量产，博世和大众的线 年前后量产，PSA 计划 2025 年前后实现量产。而国内厂商由于切入较晚差距较大，多数企业正处于研发阶段。2021 年，集度、蔚来、吉利成为线控转向技术发展和标准化研究的联合牵头单位，将牵头线控转向相关国家标准的制定；长城汽车也推出了“智慧线控底盘”计划，这中间还包括了支持 L4 级别无人驾驶的线 年实现配套量产。
作为智能驾驶的主要载体，汽车线控底盘技术将创造一个新的未来，未来高阶无人驾驶将基于线控化的底盘来实现。目前，线控制动、线控悬架已经开启了快速渗透道路，线控转向也即将迎来落地。
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自动驾驶与SOA架构下MCU的变化主要是算力要大幅度的提高，运行频率至少在300MHz以上，片上Flash容量不低于20MB，足以运行轻量虚拟机，还要具备矢量运算能力。汽车SOA架构即服务导向架构或软件定义汽车架构，在硬件领域对应的就是Zonal架构，即中央计算服务器架构，也有称之为域/区架构。 典型Zonal架构 图片来自：互联网 整车厂已在分布式架构软件开发上投入了大量精力财力人力，这是一笔巨大的研发资产，物理上的计算单元只有1-2个，要想复用分布式架构上的软件成果，逻辑上需要虚拟出原本一个功能对应一个ECU的架构。 大多数现代ECU将运行AUTOSAR（AUTomotive Open System ARchite
与SOA架构下MCU的变化 兼论国产MCU /
大量先进传感器 新车还配备有一系列的传感器技术。该车配备有新一代的长距离雷达系统，该雷达系统有效测距距离能够达到250米（约合820磅），其探测角度也能够达到120度。以上新一代长距离雷达系统与第一代无人驾驶汽车采用的第三代雷达系统相比其长距离有效测距距离达到了短距离有效测距距离的两倍。该车前部配备有4个短距离探测雷达，其测距距离能够达到90米，探测角度能够达到120度。以上大陆第二代无人驾驶汽车还配备有一个360度环绕式摄像机系统，其中大陆汽车公司的第一代无人驾驶系统并未配备有以上360度摄像系统。 以上新一代大陆无人驾驶汽车在其前挡风玻璃上面配备了一个朝向向前的立体式相机，通过该相机不仅可
推动高能效创新的安森美半导体(ON Semiconductor, 美国纳斯达克上市代号: ON)成为百度Apollo无人驾驶平台的重要合作伙伴。此次合作让生态伙伴能够得到双方联合研发的即插即用兼容性的成像方案。Apollo提供了开源代码和可靠的软件和硬件系统，让汽车系统模块设计人员能够高效地开发无人驾驶系统。图像传感器是Apollo平台的关键组件，支持和加强无人驾驶功能。 安森美半导体全部符合标准的基于3um的先进CMOS图像传感器产品为客户能即时开发无人驾驶的视觉系统奠定了基础，并在批量部署时可灵活地升级到未来的传感器。该图像传感器具有高动态范围(HDR)特性，能够在汽车驾驶常见的恶劣低光和混光环境下提供清晰的单一图像和视频。
世界卫生组织在今年5月份提供的多个方面数据显示，全球每年因道路交互与通行事故死亡的人数约125万，相当于每天在全世界内有3500人将会因交通事故丧生。媒体记者从全国安全生产工作会议获悉，我国在2016年共发生交通事故6万起，死亡人数达到了4.1万。 车祸猛如虎，这句话在这一些数据上体现的淋漓尽致。 驾驶恶习是交通事故的诱因 在血淋淋的数字背后是司机的驾驶操作不规范，在汽车外壳的遮挡下，司机正在和电子警察和交警斗智斗勇，绝对没意识到危险。 在驾驶陋习中，致死率最高的是酒驾。目前全球都在出台更加严格的法律和法规严打酒驾，酒驾在全世界内都在呈下降的势头。但是，另外一种驾驶陋习却在偷偷替代酒驾的位置，驾驶员们却不自知，这个
由于现在的无人驾驶技术还处于发展阶段，没办法保证无人驾驶车在任何天气条件下和任何道路环境中都可以安全行驶的。因此，要根据该系统的能力来提前设定好ODD，通过限制行驶环境和行驶方法，将有可能发生的事故防范于未然。 定义：运营设计域ODD（Operational Design Domain）一词的原始定义来自SAE J3016中的定义。 SAE J3016中对于ODD的完整定义为： ”Operating conditions under which a given driving automation system or feature thereof is specifically designed to function,
运行设计域(ODD)介绍 /
2019年9月26日，杭州云栖大会期间，全球领先的 无线通信 与定位模组供应商上海移远通信技术股份有限公司（简称“移远通信”，股票代码：603236）携手全球领先的精准时空服务平台千寻位置、横跨多重电子应用领域的全球领先的半导体供应商 意法半导体 （ST Mi croelectronics，简称ST;纽约证券交易所代码：STM）联合发布了车规级双频高精度卫惯融合定位模组——LG69T。此次三方合作打造的新一代车载高精度定位模组面向智能网联汽车及 无人驾驶 应用场景，实现了车规级双频高精度卫惯融合定位模组从0到1的突破，也补齐了国内无人驾驶行业生态链中的关键一环。 厘米级高精度定位“上车”，是无人驾驶实现大规模落地的前提。此
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