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读完这份报告以后，还是很有价值的。通过对单通道、对称及非对称架构的系统性分析，揭示其在功能安全
非对称架构在复杂场景下的容错性与安全性优势显著，为架构选型及技术优化提供科学依据，我们结合软硬件实现考量与前沿技术趋势，展望自动驾驶架构的未来发展方向。
以SAE L4级高速公路领航辅助（HWP）作为分析用例，代表2025-2028年间具备商业化前景的自动驾驶技术。
HWP涵盖复杂驾驶任务，包括车道保持（U1）、自动变道（U2）、交通拥堵应对（U3）及最高130km/h的车速支持（U6）。
这些原则为架构设计提供了理论基础，确保系统在动态、不可预测的高速公路场景中维持高可靠性和安全性。
自动驾驶系统架构可分为单通道、对称及非对称三大类，每类在功能实现、容错机制与适用场景上各有侧重。
该架构由多个同构或近似功能的通道组成，通过投票器仲裁输出。例如，三个通道分别运行感知与决策算法，投票器根据多数一致性选择结果。这种设计能有效应对随机硬件故障
敏感，例如所有通道因相同软件漏洞或传感器数据错误产生一致性错误，导致投票机制失效。
此外，在复杂场景中，各通道可能对同一问题生成不同但合理的结果，投票器难以准确仲裁，限制了其在L4级HWP场景中的适用性。
● 非对称架构通过功能分解与冗余设计，提供更高的容错性与安全性，分为以下子类型：
。其通过Active/Hot Stand-By机制确保故障时无缝切换，适用于高可靠性场景。
：在感知、决策、执行各层引入Doer/Checker对，形成多层冗余。例如，感知层采用主激光雷达与备用摄像头校验，决策层通过异构AI模型比对输出，增强系统鲁棒性。
：通过分布式节点实现安全监测与控制，各节点独立运行轻量化安全算法，协同完成故障检测与恢复，适合大规模、异构系统。
非对称架构通过功能分离与多样性设计，显著降低了共因故障风险，适用于复杂L4场景。
评估结果表明，非对称架构在多项指标上表现优异。以通道式DCF架构为例，其通过功能分解（CCDSS与MSS分离）与冗余设计（CEHSS作为热备），在可用性与安全性上显著优于其他架构。
层式DCF架构通过多层校验机制，进一步提升了可靠性与SOTIF表现，适合高复杂性场景。DSM架构的分布式特性使其在可扩展性与网络安全方面具有优势，适合未来异构化、云边协同的自动驾驶系统。
对称架构如TMR在随机故障容忍方面表现良好，但共因故障敏感性使其在复杂场景中的可靠性受限。单通道架构在简单性与成本上占优，但可用性与安全性不足，难以满足L4级别需求。
综合评估，非对称架构在HWP场景中的综合性能最佳，尤其在功能安全与预期功能安全方面具有显著优势。
通过系统性分析，揭示了自动驾驶系统架构在设计与实现中的核心挑战与技术路径。非对称架构凭借其在容错性、安全性与可扩展性方面的优越性，成为L4级自动驾驶的理想选择。
通道式DCF、层式DCF与DSM架构通过功能分解、多层冗余与分布式设计，有效应对复杂场景下的安全与可靠性需求，架构优化需结合具体硬件平台（如高性能SoC、异构加速器）与软件栈（如ROS2、AUTOSAR Adaptive）实现，确保实时性与资源效率。
