当前位置:首页 > 汽车电子 > 汽车电子技术文库
[导读] 据麦姆斯咨询报道,日本东芝(TOSHIBA)将深入开发汽车LiDAR(激光雷达)半导体业务,主要面向:(1)LiDAR中使用的光接收元件;(2)测量IC(模拟前端IC);(3)电源IC(图1)。

据麦姆斯咨询报道,日本东芝(TOSHIBA)将深入开发汽车LiDAR(激光雷达)半导体业务,主要面向:(1)LiDAR中使用的光接收元件;(2)测量IC(模拟前端IC);(3)电源IC(图1)。东芝目前正在研发这三项技术,预计到2020年完成前期开发并达到实际应用水平,然后计划将其商业化。其高精度测量IC技术和错误检测去除技术,可使LiDAR传感器的探测范围相比传统方案提高约1.8倍。

图1 典型LiDAR结构框图

2025年市场需求将达3000万台

东芝对汽车LiDAR市场寄予厚望。根据该公司预测,未来L3级或更高级别的自动驾驶汽车数量将持续增长,这将推动LiDAR需求迅速增长。市场预计一辆汽车将安装多个LiDAR传感器,到2025年,每年的市场需求将超过3000万台。在此之后,汽车LiDAR市场仍将保持继续增长,东芝预测2025~2035年的复合年增长率(CAGR)将达到18%。

东芝开发的测量IC专为采用“直接ToF(飞行时间)”距离测量方法的LiDAR传感器而设计。 利用直接ToF距离测量方法,从红外激光器发射脉冲光,然后利用光接收元件将从物体反射回的光转换为电信号,并将其输入到测量IC,利用激光从发射到反射光返回的时间估算距离。 为了获取二维距离图像,通常使用多面镜扫描激光束。在测量IC中,执行距离图像生成等处理。

车载LiDAR需要更远的探测距离和高像素的距离图像(多个距离测量点)。例如,以时速120公里的速度行驶的车辆,其LiDAR传感器探测距离需要达到200m。

为了实现远距离探测和高像素,有必要提高测距精度(准确率)的同时,降低错误检测。

SAT智能累积技术,紧盯目标物体

为了提高测距精度,东芝开发了一种被称为“SAT(Smart AccumulaTIon Technique,智能累积技术)”的方法,即使在各种不同的噪音环境中也能更准确地实现距离测量,该研究成果已于2018年2月在ISSCC上公布。

在上述直接ToF距离测量方法中,随着被测物体的距离增加,入射到光接收元件上的太阳光量也随着反射光返回而增加(图2)。此时太阳光等背景光线便成为噪音,使SNR(信噪比)下降。因此,需要通过累积远距离图像的多个像素来提高SNR。然而,如果采用简单地累积,远距离图像的图像质量会将低,如同进行了模糊处理,使LiDAR系统难以探测并识别诸如行人和骑行者等物体(图3)。

图2 太阳光等强烈的背景光为LiDAR带来的挑战

图3 简单平均处理的画质问题,降低了行人的识别率

对此,SAT对每个物体(如汽车和电线杆)进行反射光分类,仅累积并平均处理来自目标物体的反射光(图4),并在处理中抑制图像质量劣化。与传统累积技术相比,东芝SAT分辨率获得了4倍提高,由此实现高达200m的高画质LiDAR成像。

图4 SAT智能累积技术概览

利用新指标去除错误探测

但是,在进行平均处理时,会产生一种被称为“距离聚集(簇)”的现象,在以往的错误检测消除方法(消噪方法)中,有可能导致来自远处物体的正确的探测结果被消除(图5)。根据传统方法,例如,使用亮度作为指标,根据远距离图像的每个像素的大小是否超过阈值来判断/去除噪音(图6),有可能造成错误检测。

图5 平均处理中的距离聚集问题

图6 传统的噪声去除方法对聚集噪音不够有效

为此,东芝开发了一种算法,通过使用另一种被称为“信赖度”的指标来消除错误检测。东芝研究发现:“簇大小(N)”与亮度(L)平方的乘积与常数值(a)的相关性(N= a/ L2),并基于此设置“信赖度”,排除错误检测(图7)。此外,该算法能够用小规模且低功耗的电路来实现,电路规模和功耗都可控制在测量IC的1%以下。

图7 簇大小和亮度之间的关系:在LiDAR系统模拟中,簇大小与亮度平方成反比

结合上述SAT智能累积技术和新开发的错误检测去除技术,去除99%的错误检测,LiDAR传感器的探测范围相比传统方案可以提高约1.8倍(图8和图9)。

图8 基于“信赖度”的噪声去除效果

图9 东芝提出的新技术去除噪声的结果(上方)和现有传统技术去除噪声的结果(下方)

另外,东芝还正在进行光接收元件的开发。现有的LiDAR传感器通常使用APD(雪崩光电二极管)作为光接收元件。东芝正着手开发比APD更适合于高灵敏度和多信道应用的SiPM(基于Si的电子放大器)。尽管SiPM已经广泛应用于医疗设备和检测设备中的光子计数,但它们和LiDAR传感器所常用的光波长不同。因此,东芝正在开发可用于LiDAR传感器在约900nm波长范围内具有高灵敏度的SiPM。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

9月2日消息,不造车的华为或将催生出更大的独角兽公司,随着阿维塔和赛力斯的入局,华为引望愈发显得引人瞩目。

关键字: 阿维塔 塞力斯 华为

加利福尼亚州圣克拉拉县2024年8月30日 /美通社/ -- 数字化转型技术解决方案公司Trianz今天宣布,该公司与Amazon Web Services (AWS)签订了...

关键字: AWS AN BSP 数字化

伦敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英国汽车技术公司SODA.Auto推出其旗舰产品SODA V,这是全球首款涵盖汽车工程师从创意到认证的所有需求的工具,可用于创建软件定义汽车。 SODA V工具的开发耗时1.5...

关键字: 汽车 人工智能 智能驱动 BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越来越多用户希望企业业务能7×24不间断运行,同时企业却面临越来越多业务中断的风险,如企业系统复杂性的增加,频繁的功能更新和发布等。如何确保业务连续性,提升韧性,成...

关键字: 亚马逊 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,据媒体报道,腾讯和网易近期正在缩减他们对日本游戏市场的投资。

关键字: 腾讯 编码器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中国国际大数据产业博览会开幕式在贵阳举行,华为董事、质量流程IT总裁陶景文发表了演讲。

关键字: 华为 12nm EDA 半导体

8月28日消息,在2024中国国际大数据产业博览会上,华为常务董事、华为云CEO张平安发表演讲称,数字世界的话语权最终是由生态的繁荣决定的。

关键字: 华为 12nm 手机 卫星通信

要点: 有效应对环境变化,经营业绩稳中有升 落实提质增效举措,毛利润率延续升势 战略布局成效显著,战新业务引领增长 以科技创新为引领,提升企业核心竞争力 坚持高质量发展策略,塑强核心竞争优势...

关键字: 通信 BSP 电信运营商 数字经济

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央广播电视总台与中国电影电视技术学会联合牵头组建的NVI技术创新联盟在BIRTV2024超高清全产业链发展研讨会上宣布正式成立。 活动现场 NVI技术创新联...

关键字: VI 传输协议 音频 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日举办的2024年长三角生态绿色一体化发展示范区联合招商会上,软通动力信息技术(集团)股份有限公司(以下简称"软通动力")与长三角投资(上海)有限...

关键字: BSP 信息技术
关闭
关闭