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恩智浦SAF85xx单芯片雷达参考设计，高效应对新一代ADAS和<span style='color:red'>自动驾驶</span>开发挑战！

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恩智浦SAF85xx单芯片雷达参考设计，高效应对新一代ADAS和自动驾驶开发挑战！

　　随着ADAS和自动驾驶技术的发展，为了实现更安全和更舒适的驾控体验，毫米波雷达的重要性日益凸显。为了满足新一代汽车雷达解决方案更高的设计要求，恩智浦28nm SAF85xx RFCMOS雷达单芯片系列应运而生。　　如何基于SAF85xx单芯片雷达，快速打造面向目标应用的方案和产品?恩智浦的工程师将与大家分享两款SAF85xx单芯片雷达参考设计，以及能够简化开发和配置工作的GUI工具。有了这些开发资源，不论你面对哪类汽车雷达应用、处在哪个设计阶段，都能够获得高效地支持。　　恩智浦SAF85xx雷达单芯片由高度集成的射频前端和多核雷达处理器组成，包含4个发射器、4个接收器、ADC转换功能、相位旋转器、低相位噪声VCO、SPT雷达加速器、BBE32矢量DSP、Arm Cortex-A53、Arm Cortex-M7内核和SRAM，可支持各种使用情况和不同的雷达数据输出，如目标数据、点云数据或FFT输出。　　作为一款适用于汽车FMCW雷达应用的高性能单芯片方案，SAF85xx针对快速调频调制进行了优化，其设计工作频率为76GHz至81GHz，覆盖整个汽车雷达频段，器件规格小巧，可支持短、中、远程各类雷达应用。

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恩智浦

发布时间：2024-08-09 09:45 阅读量：391 继续阅读>>

稳先微：赋能<span style='color:red'>自动驾驶</span>，高边开关WS7系列的潜在应用与优势

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稳先微：赋能自动驾驶，高边开关WS7系列的潜在应用与优势

　　今年5月，一批搭载高智能化系统解决方案的无人驾驶出租车落地武汉成为焦点话题，至7月，自动驾驶出行服务已经扩展至多个城市试运营，无人车项目再次登上热搜，并围绕自动驾驶、智能座舱等未来出行方式的革新展开热议。　　自动驾驶　　自动驾驶是新能源汽车智能化的重要发展方向，也是汽车产业电子电气架构优化升级的关键体现，核心技术聚焦于传感器、人工智能算法、高精度地图与定位、车联网与V2X技术。　　在自动驾驶对自动化水平的分级标准中，L3级别是汽车自动化进程的关键节点，它意味着车辆可基本脱离人为操控，在条件允许下完成所有驾驶操作。达到L3及之后的级别，高阶智驾相较传统汽车将导入更多智能化零部件，这些零部件主要负责感知(摄像头、雷达等)、决策(域控制器)、执行环节(线控底盘、负载)，配套传感器和电控化负载的数量随之增加，汽车电气架构也更加复杂。　　基于智能驾驶商业化的发展趋势，提升智能驾驶的运行效率，轻量化整车电气架构是实现降本增效的关键之一。据《2024中国新能源汽车产业发展趋势报告》，当前国内电动、智能增量零部件的渗透率不均，如车载摄像头的渗透率达57%，激光雷达、HUD全挡玻璃的渗透率却不到20%，可预见到，智能驾驶商业化的发展将推动这些零部件的渗透率呈不同程度的增长。　　在轻量化的电气架构平台中，HSD(High-Side Driver)智能高边开关能够替代传统继电器的应用并提供先进、及时的保护与诊断功能，实现控制负载的驱动与关闭。对比传统保险丝与继电器，高边开关产品具有响应速度快、低功耗、控制灵活等显著优势。　　综上所述，智能驾驶商业化的发展使得车载传感器与负载数量增多，并通过优化电气架构以实现轻量化运行。稳先微的智能高边开关WS7系列推出13款单通道、双通道和四通道产品，提供10~140mΩ导通阻抗，用于驱动车身控制域中的各种阻性、感性及容性负载的驱动，能够满足不同负载的应用需求。　　图 | HSD高边智能开关WS7系列产品选型　　图 | 9款WSxxxxAD系列高边开关　　图 | 4款WSxxxxAF系列高边开关　　在芯片设计上，WS7系列产品选用更可靠的单芯片设计方案，降低自身故障率，提高智能驾驶的安全性与稳定性。此外，稳先微也针对行业发展不断对产品迭代升级，为汽车终端市场输送更多适配智能化、电控化应用发展的芯片产品，满足客户多样化需求，提供更具优势的芯片解决方案，推动自动驾驶技术应用的进步与发展。

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稳先微

发布时间：2024-08-08 09:59 阅读量：463 继续阅读>>

理想、小米等将采用英伟达<span style='color:red'>自动驾驶</span>芯片

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理想、小米等将采用英伟达自动驾驶芯片

　　集微网消息，在CES 2024期间，英伟达宣布，有四家中国电动汽车品牌将采用其自动驾驶芯片平台。此举表明尽管英伟达正面临美国商务部更严格的出口管制，但仍有意在华扩张。　　这四家车企包括：理想汽车、长城汽车、极氪、小米，均将使用英伟达DRIVE技术方案来支持自动驾驶功能。英伟达DRIVE平台涵盖汽车传感器、计算平台、自动驾驶开发软硬件以及用于人工智能(AI)训练的DGX服务器等。　　英伟达表示，理想汽车已选择NVIDIA DRIVE Thor车载计算机，包含两个DRIVE Orin处理器，算力达508　　TOPS，可以实时融合各类传感器的信息，驱动高级辅助驾驶系统(ADAS)等全场景自动驾驶系统。　　此外，长城汽车、极氪、小米已采用NVIDIA DRIVE Orin平台为其智能自动驾驶系统提供动力。长城汽车表示，基于DRIVE　　Orin平台打造的自主研发高端智能驾驶系统Coffee Pilot，可以支持全场景智能导航和辅助驾驶功能，无需高精度地图。极氪将利用激光雷达+视觉传感器，以及纯视觉方案。小米首款汽车SU7将基于双DRIVE　　Orin配置打造，辅助驾驶系统采用小米自研大语言感知和决策模型构建，可以适应全国各地、各类道路。　　业界表示，中国崛起的新能源市场是英伟达汽车技术业务的关键市场，中国汽车制造商竞相推出具有先进辅助驾驶/自动驾驶功能，以及更强车载信息娱乐系统的新能源汽车，为英伟达、英特尔、高通等半导体厂商创造了增长机会。　　此外，英伟达在CES还宣布，正在与海外6家公司合作开发更先进的在线购物工具，汽车制造商和经销商希望利用英伟达的技术创建具有逼真三维图形的在线购物网站。

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英伟达

发布时间：2024-01-09 10:39 阅读量：1498 继续阅读>>

日本车企合作自研<span style='color:red'>自动驾驶</span>芯片技术

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日本车企合作自研自动驾驶芯片技术

　　近日，日本车厂丰田成立研发车用先进半导体的新机构，成员有可能包括多家日本大型车厂，以及瑞萨电子等日本半导体业者。研发项目是研发10纳米以下的车用系统单芯片，以对抗特斯拉等全球竞争对手在车用先进芯片领域的领先地位。　　新组织为“汽车用尖端SoC技术研究组合”(ASRA)，于12月1日在名古屋成立。参与 ASRA 的企业有丰田、斯巴鲁、日产、本田、马自达、电装、松下汽车系统、Socionext、瑞萨电子、新思科技日本公司、丰田与电装的半导体合资企业 Mirise Technologies 以及 Cadence Design Systems 日本公司。　　ASRA 将通过让汽车制造商发挥核心作用来追求汽车所需的高水平安全性和可靠性。此外，通过汇集电气元件和半导体公司的技术和经验知识，ASRA 将致力于实际应用尖端技术。具体来说，ASRA 计划利用 chiplet(小芯片 / 芯粒)技术并结合不同的半导体类型来研发汽车 SoC。　　ASRA 的目标是到 2028 年建立车载小芯片技术，从 2030 年开始将 SoC 安装在量产汽车中。　　ASRA组合的成立意味着日本汽车产业将更注重自主研发和创新，加强技术合作，以更好地应对特斯拉等全球竞争对手在车用先进芯片领域的挑战。丰田等汽车制造商意识到技术自主性的重要性，希望通过与半导体企业的深度合作，在芯片领域取得更多突破，为未来汽车的发展注入新的动力。

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车企

发布时间：2023-12-28 17:49 阅读量：1341 继续阅读>>

安森美携手瑞萨打造领先的系统性能，增强半<span style='color:red'>自动驾驶</span>的安全性

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安森美携手瑞萨打造领先的系统性能，增强半自动驾驶的安全性

　　安森美 (onsemi) 宣布其Hyperlux™ 图像传感器系列已集成到瑞萨 (Renesas) R-Car V4x 平台，用于增强半自动驾驶的视觉系统，进而提高汽车的安全性。两家公司以安全系统和先进驾驶辅助系统 (ADAS) 为战略重点，为汽车主机厂 (OEM) 和一级供应商提供领先的传感器性能和先进的片上系统 (SoC)。　　Hyperlux 图像传感器拥有 2.1 µm 像素尺寸、业界领先的 150dB 超高动态范围 (HDR) 和减少 LED 闪烁 (LFM) 功能，耐受汽车应用高温，具备汽车应用所需的关键要素。Hyperlux 图像传感器与瑞萨灵活的 R-Car 软件平台相结合，为汽车 OEM 和一级供应商提供先进的汽车计算技术，以满足 ADAS 和高达L3 级自动驾驶等应用需求。　　瑞萨高性能计算、模拟和电源方案事业群功能部门和业务开发主管 Takeshi Fuse 表示：“安森美是汽车图像传感器技术的市场领导者和创新者，我们与安森美携手将为客户提供超高系统性能、功能安全和网络安全，是明智的选择。安森美 Hyperlux 图像传感器在 R-Car V4x 平台上的开箱即用兼容性和双方在下一代产品上的持续合作，证明了我们产品的高品质和长期友好合作关系。这也与瑞萨的核心宗旨相契合，即让客户的生活更轻松。”　　这全新的产品组合建基于瑞萨和安森美多年来在汽车应用领域共同部署的强大产品组合。如今，上路行驶的数百万辆汽车在前置摄像头、环视和驾驶员监控系统 (DMS) 等应用中结合使用了 R-Car Gen2 或 R-Car Gen3 和安森美图像传感器。　　安森美汽车感知部门副总裁 Chris Adams 表示：“凭借对汽车应用的深厚技术沉淀和在 SoC 领域的丰富经验，瑞萨具有独特的优势，能够开发满足客户当前和未来需求的方案。将 Hyperlux 图像传感器集成到瑞萨新平台上的决定表明，安森美的传感器是实现安全攸关的 ADAS 和自动驾驶方案的关键技术，能够提供客户所期望的出色图像质量。”

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瑞萨

发布时间：2023-10-25 14:16 阅读量：1409 继续阅读>>

<span style='color:red'>自动驾驶</span>汽车，需要多少个传感器？

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自动驾驶汽车，需要多少个传感器？

　　由于传感器的成本从 15 美元到 1,000 美元不等，汽车制造商开始质疑车辆至少在部分时间内需要多少传感器才能实现完全自动驾驶。　　这些传感器用于收集有关周围环境的数据，包括图像、激光雷达、雷达、超声波和热传感器。一种类型的传感器是不够的，因为每一种都有其局限性。这是传感器融合背后的关键驱动力，它结合了多种类型的传感器以实现安全的自动驾驶。　　所有 2 级或更高级别的车辆都依靠传感器“看到”周围环境并执行车道居中、自适应巡航控制、紧急制动和盲点警告等任务。到目前为止，OEM 正在采用截然不同的设计和部署方法。　　2022 年 5 月，梅赛德斯-奔驰在德国推出了第一款能够进行 3 级自动驾驶的汽车。3 级自动驾驶是 S 级和 EQS 的一个选项，计划于 2024 年在美国推出。据该公司称，建立在驾驶辅助包(雷达和摄像头)基础上的 DRIVE PILOT 添加了新的传感器，包括激光雷达、前窗的高级立体摄像头和后窗的多功能摄像头。前驾驶室还增加了麦克风(特别是用于检测紧急车辆)和湿度传感器。总共安装了 30 个传感器来捕获安全自动驾驶所需的数据。　　特斯拉走的是一条不同的道路。2021 年，特斯拉宣布其 Tesla Vision 纯摄像头自动驾驶技术战略将在 Model 3 和 Model Y 上实施，随后在 2022 年在 Model S 和 Model X 上实施。该公司还决定取消超声波传感器。　　传感器限制　　当今自动驾驶设计面临的挑战之一是不同传感器的限制。为了实现安全的自动驾驶，可能需要传感器融合。关键问题不仅是传感器的数量、类型和部署位置，还包括 AI/ML 技术应如何与传感器交互以分析数据以做出最佳驾驶决策。　　“自动驾驶广泛使用人工智能技术，” Rambus安全 IP 技术产品经理 Thierry Kouthon 表示. “自动驾驶，甚至是入门级的 ADAS 功能，都要求车辆表现出与人类驾驶员相当或更好的环境意识水平。首先，车辆必须识别其他车辆、行人和路边基础设施，并确定它们的正确位置。这需要 AI 深度学习技术能够很好地解决的模式识别功能。视觉模式识别是车辆密集使用的高级深度学习领域。此外，车辆必须能够始终计算其最佳轨迹和速度。这需要 AI 也能很好地解决的路线规划能力。这样，激光雷达和雷达就可以提供正确重建车辆环境所必需的距离信息。”　　传感器融合，结合来自不同传感器的信息以更好地了解车辆环境，仍然是一个活跃的研究领域。　　“每种类型的传感器都有局限性，”Kouthon 说。“相机非常适合物体识别，但提供的距离信息很差，而且图像处理需要大量的计算资源。相比之下，激光雷达和雷达提供出色的距离信息，但清晰度较差。此外，激光雷达在恶劣的天气条件下效果不佳。”　　我们真正需要多少个传感器?　　对于自动驾驶系统需要多少传感器的问题，没有简单的答案。原始设备制造商目前正试图解决这个问题。这里的其他考虑因素包括卡车在开阔的道路上行驶和城市机器人出租车有非常不同的需求。　　“这是一项艰巨的计算，因为每个汽车原始设备制造商都有自己的架构，通过提供更好的空间定位、更长的距离和更高的可见度以及识别和分类物体然后区分各种物体的能力来保护车辆，”Cadence的 Tensilica Vision、雷达和激光雷达 DSP 产品管理和营销总监Amit Kumar 说。“这还取决于汽车制造商决定启用何种级别的自动驾驶(例如，提供广度)。简而言之，要实现部分自动驾驶，传感器的最小数量可以是 4 到 8 个各种类型。为了完全自动驾驶，今天使用了 12 个以上的传感器。”　　Kumar 指出，在特斯拉的案例中，有 20 个传感器(8 个摄像头传感器加上 12 个 3 级或以下的超声波传感器)，没有激光雷达或雷达。“该公司坚信计算机视觉，其传感器套件适用于 L3 Autonomy。媒体报道说，特斯拉可能会引入雷达来改进自动驾驶。”　　Zoox 实施了四个激光雷达传感器，以及摄像头和雷达传感器的组合。这是一辆完全无人驾驶的车辆，车内没有驾驶员，目标是在地图清晰、易于理解的路线上行驶。商业部署尚未开始，但很快就会有一个有限的用例(不像乘用车那么广泛)。　　Nuro 的自动驾驶送货车，审美不是那么重要，它使用了一个 360 度摄像头系统，有四个传感器，加上一个 360 度激光雷达传感器，四个雷达传感器，再加上超声波传感器。　　实施这些系统没有简单的公式。　　Synopsys汽车软件与安全高级经理 Chris Clark 表示：“您需要的传感器数量是组织可接受的风险水平，并且还取决于应用程序”'。“如果你正在开发机器人出租车，他们不仅需要用于道路安全的传感器，还需要车内的传感器来监控乘客在车内的行为以确保乘客安全。在这种情况下，我们将处于人口稠密和城市密度高的地区，该地区具有相当独特的特征，而不是用于高速公路行驶的车辆，在高速公路上您有更长的距离和更大的反应空间。在高速公路上，侵入车道的可能性较小。我不认为有一个固定的规则，你必须拥有三种不同类型的传感器和三个不同的摄像头来覆盖所有自动驾驶汽车的不同角度。”　　不过，有多少传感器将取决于该车辆将要解决的用例。　　“在机器人出租车的例子中，必须使用激光雷达和普通摄像头，以及超声波或雷达，因为密度太大而无法处理，”Clark说。“此外，我们需要包括一个用于 V2X 的传感器，流入车辆的数据将与车辆在周围环境中看到的数据保持一致。在公路卡车运输解决方案中，将使用不同类型的传感器。除非我们正在做类似团队合作的事情，否则超声波在高速公路上的用处不大，但这不是前瞻性传感器。相反，它可能是前视和后视传感器，这样我们就可以连接到所有团队资产。但激光雷达和雷达变得更加重要，因为卡车在高速公路上行驶时必须考虑距离和范围。”　　另一个考虑因素是所需的分析级别。“有这么多数据要处理，我们必须决定其中有多少数据是重要的，”他说。“这就是传感器的类型和功能变得有趣的地方。例如，如果激光雷达传感器可以在周期的早期进行本地分析，这将减少流回传感器融合以进行额外分析的数据量。减少数据量又会降低系统设计的总计算能力和成本。否则，车辆将需要以整合计算环境或专注于传感器网格化和分析的专用 ECU 的形式进行额外处理。”　　成本始终是一个问题　　传感器融合可能很昂贵。在早期，由多个单元组成的激光雷达系统的成本可能高达 80,000 美元。高成本来自设备中的机械部件。如今，成本要低得多，一些制造商预计在未来的某个时候，它可能会低至每件 200 到 300 美元。新兴的热传感器技术将在几千美元的范围内。总体而言，原始设备制造商将继续面临降低传感器部署总成本的压力。使用更多摄像头代替激光雷达系统将有助于原始设备制造商降低制造成本。　　“在城市环境中，安全的基本定义是消除所有可避免的碰撞，” Siemens Digital Industries Software混合和虚拟系统副总裁 David Fritz 说。所需的最小传感器数量取决于用例。一些人认为，在未来，智慧城市基础设施将变得更加复杂和无处不在，从而减少城市环境中对车载传感的需求。”　　车对车通信也可能对传感器产生影响。　　“在这里，机载传感器的数量可能会减少，但我们还没有做到这一点，”Fritz 观察到。“此外，在某些情况下，AV 必须假设所有外部信息由于电源故障或其他中断而变得不可用。因此，车辆始终需要配备一组传感器——不仅适用于城市地区，也适用于农村地区。我们一直致力于的许多设计都需要在车辆外部安装八个摄像头，在内部安装几个摄像头。前置两个摄像头，经过适当校准，我们可以实现低延迟、高分辨率立体视觉，提供物体的深度范围，从而减少对雷达的需求。我们在车辆的前部、后部和两侧都这样做，以获得完整的 360° 视角。”　　当所有摄像头执行对象检测和分类时，关键信息将被传递到中央计算系统以做出控制决策。　　“如果基础设施或其他车辆信息可用，它会与来自车载传感器的信息融合，以生成更全面的 3D 视图，从而做出更好的决策，”Fritz 说。“在车内，额外的摄像头用于监控驾驶员，还可以检测遗留物体等占用情况。可能添加一个低成本雷达来处理恶劣天气情况，例如有雾或下雨的情况，是传感器套件的高级补充。我们最近没有看到大量使用激光雷达。在某些情况下，激光雷达性能会受到回波和反射的影响。最初，自动驾驶原型严重依赖激光雷达数据的 GPU 处理，但最近更智能的架构越来越倾向于高分辨率，　　优化传感器融合可能很复杂。您如何知道哪种组合能为您带来最佳性能?除了进行功能测试外，原始设备制造商还依赖 Ansys 和西门子等公司提供建模和仿真解决方案，以测试各种传感器组合的结果，以实现最佳性能。　　增强技术影响未来的传感器设计　　智能基础设施中的 V2X、5G、高级数字地图和 GPS 等增强技术将实现自动驾驶，而车载传感器更少。但要让这些技术得到提升，自动驾驶需要整个汽车行业的支持，以及智慧城市的发展。　　“各种增强技术服务于不同的目的，” Arteris IP解决方案和业务开发副总裁 Frank Schirrmeister 指出。“开发人员通常会结合多个来创建安全便捷的用户体验。例如，用于路径规划的地图信息数字孪生可以在能见度有限的条件下创造更安全的体验，以增强基于传感器信息的车内本地决策。V2V 和 V2X 信息可以补充车内本地可用的信息以做出安全决策，增加冗余并创建更多数据点以作为安全决策的基础。”　　此外，车联网有望实现车辆与路边基础设施之间的实时协作，这需要超可靠低延迟通信 (URLLC) 等技术。　　“这些需求导致各种人工智能技术在流量预测、5G 资源分配、拥塞控制等方面的应用，”Kouthon 说。“换句话说，人工智能可以优化和减少自动驾驶对网络基础设施造成的沉重负担。我们希望原始设备制造商使用软件定义的车辆架构构建自动驾驶汽车，其中 ECU 被虚拟化并通过无线方式更新。数字双胞胎技术对于在非常接近真实车辆的车辆云模拟上测试软件和更新至关重要。”　　AMEYA360电子元器件采购网结论　　最终实施时，3 级自动驾驶可能需要 30 多个传感器或十几个摄像头，具体取决于 OEM 的架构。但关于哪个更安全，或者自动驾驶传感器系统是否能在城市环境中提供与在高速公路上驾驶相同水平的安全驾驶，尚无定论。　　随着未来几年传感器成本的下降，它可能会打开新传感器的大门，这些传感器可以添加到组合中以提高恶劣天气下的安全性。但是，原始设备制造商可能需要很长时间才能对一定数量的传感器进行标准化，这些传感器被认为足以确保在所有条件和极端情况下的安全性。

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传感器

发布时间：2023-06-05 13:29 阅读量：2019 继续阅读>>

广汽埃安与滴滴<span style='color:red'>自动驾驶</span>战略合作升级

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广汽埃安与滴滴自动驾驶战略合作升级

　　5月11日消息，自广汽埃安官方获悉，近日，广汽埃安新能源汽车股份有限公司与滴滴自动驾驶公司签订深化合作协议，共同发布无人驾驶新能源量产车项目——“AIDI计划”，并宣布将成立合资公司。据悉，这将是国内首次以整车企业和自动驾驶公司合资的形式推进无人驾驶新能源汽车规模化量产。　　早在2021年，广汽埃安和滴滴自动驾驶便官宣达成战略合作，共同研发一款真正前装量产的全无人驾驶车。此次深化合作，也是首次对外界公布双方合作进程已推进至量产阶段。根据AIDI计划，广汽埃安和滴滴自动驾驶将成立合资公司，充分发挥各自产业优势、技术优势，深度探讨智能汽车领域产品创新、应用创新，共同定义和量产共享出行L4无人驾驶新能源汽车，全速推进无人驾驶出行生态建设。AIDI计划，寓意着广汽埃安智能（AION Intelligence）和滴滴自动驾驶智能（DiDi Intelligence）技术的互补，以及人工智能（Artificial Intelligence）和驾驶智慧（Driver Intelligence）的融合。　　首款量产车型将基于广汽埃安AEP3.0高端纯电专属平台、星灵高端电子电气架构及行业领先的多融合感知自动驾驶量产技术，搭载滴滴自动驾驶L4城市泛化引擎和特有的面向出行服务的自动驾驶技术方案。据官方透露，该量产车将于2025年接入滴滴共享出行网络，实现全天候、规模化的混合派单，推动L4商业化加速落地。　　广汽埃安总经理古惠南表示，滴滴自动驾驶在共享出行网络和无人驾驶领域的深刻洞察和技术优势，将帮助公司拥抱新技术和新模式，提速智能出行生态布局。而滴滴出行CTO兼滴滴自动驾驶CEO张博也表示，广汽埃安先进的纯电平台和高可靠的智驾冗余套件，能充分赋能新一代无人驾驶量产车，使其在安全、体验、效率等方面具备显著竞争力，为用户提供更好的无人驾驶出行服务，加速无人驾驶技术商业化落地。

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自动驾驶

发布时间：2023-05-11 09:23 阅读量：1417 继续阅读>>

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ADAS自动驾驶四大模块选用晶振有何要求

　　自动驾驶汽车依靠人工智能（AI）、视觉计算、监控系统模块、雷达测距系统模块、和GPS全球定位模块协同合作，让汽车智能控制系统在没有人操作的情况下，自动的在安全模式下为用户驾驶汽车，这些模块在选用晶振时有什么要求？今天Ameya就为大家介绍一下。　　对硬件正常工作的稳定性、精确度、抗干扰性等方面也提出了更高更严格的要求。芯片（又叫中央处理器，CPU）是汽车自动驾驶系统中负责数据处理的大脑，而给它提供信号的电子元器件是晶振。可想而知，芯片的高效响应性能离不开晶振不间断提供更稳定更精准的信号源。　　1、监控系统模块　　自动驾驶汽车的视频监控系统是在汽车上安置了数个高清摄像头，用于识别交通信号灯，并在车载电脑的辅助下辨别移动的物体，比如周边车辆、自行车、行人或其它物体。贴片晶振12MHZ,16MHZ,24MHZ,27MHZ,25MHZ,30MHZ,54MHZ持续发出精准稳定信号给芯片是高清视频捕获及传输的基本保障。　　2、雷达测距系统模块　　在雷达测距系统模块中，使用的晶振为温补晶振，它的特性是可以确保信号精准稳定地发地射与接收。雷达测距系统在协助中央处理器针对汽车周边物体间距方面提供不可或缺的关键数据，以便让汽车做出及时的正确反应，比如紧急制动，减速，或避让,买元器件现货上唯样商城。　　3、GPS全球定位模块　　GPS全球定位模块对行驶中的汽车进行实时精准定位，并给中央处理器提供实时路况，建筑物，交通信息等。负责精准定位的晶振频点是TCXO 26MHZ，它精度越高，稳定性越好，定位越准确。　　4、中央数据处理模块　　中央数据处理模块（CPU）的作用是接收并处理所有数据，这些数据来自汽车监控摄像头的实时画面，雷达测距系统模块的车身与周边环境中物体的间距变化数据，GPS实时定位数据等。　　中央数据处理模块的作用在汽车自动驾驶系统中是核心，它是总司令部。因此它需要频率信号更稳定，驱动功率更大的晶振。这款晶振的名称叫差分晶振，它具备可以同时输出两个频率信号的功能，其另一优势是具备高可靠性及高精度。

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发布时间：2023-01-29 11:31 阅读量：2499 继续阅读>>

恩智浦针对下一代ADAS和<span style='color:red'>自动驾驶</span>系统推出先进汽车雷达单芯片系列

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恩智浦针对下一代ADAS和自动驾驶系统推出先进汽车雷达单芯片系列

　　恩智浦针对下一代ADAS和自动驾驶系统推出先进汽车雷达单芯片系列恩智浦半导体,Ameya360为您报导：汽车雷达行业领导者近日宣布率先推出全新28nm RFCMOS雷达单芯片系列，适用于新一代ADAS和自动驾驶系统。新推出的SAF85xx单芯片系列集成了恩智浦的高性能雷达感测功能和处理技术，可为一级供应商和OEM提供更高的灵活性，支持短距、中距和长距雷达应用，满足更多更具挑战性的NCAP安全性要求。恩智浦拥有技术领先优势已超过15年，单芯片雷达系列的推出进一步丰富了其先进雷达产品组合，进一步为驾驶员提供安全的环境，减少事故发生。专注于前沿雷达技术的DENSO Corporation是恩智浦的主要客户，也选择使用这些创新技术。　　DENSO Corporation安全系统业务部门负责人Hiroshi Kondo先生说：“恩智浦的先进雷达传感技术对于加速下一代ADAS的发展至关重要。我们相信，借助恩智浦的紧凑型高性能SAF85xx雷达SoC，DENSO将扩展我们在ADAS的领导地位。”　　恩智浦的全新汽车雷达SoC系列包含高性能雷达收发器，并集成基于恩智浦S32R雷达计算平台构建的多核雷达处理器。与恩智浦的前一代产品相比，SAF85xx的RF性能翻倍，信号处理速度提高40%。该单芯片系列可为角雷达和前向雷达提供4D传感功能，适用于众多安全关键型ADAS应用，如自动紧急制动、自适应巡航控制、盲点监测、横向交通警告和自动泊车。得益于新系列提供的更高灵活性，OEM可满足不断扩展的NCAP安全要求和雷达传感器数量激增需求，一些分析师预计未来每辆汽车将至少安装五个雷达传感器。　　与恩智浦的电源管理和连接解决方案相结合，该系统解决方案可更灵活地满足OEM在当下和未来的各种需求。S32R系列的无缝性能可扩展性及其软硬件设计复用优势也将让开发人员受益。　　恩智浦半导体执行副总裁Torsten Lehmann说：“我们的新型雷达单芯片系列可为远程探测物体提供可靠支持，还可区分大型物体旁边的小型物体，比如交通繁忙的多车道高速公路上的汽车、卡车周围快速行驶的摩托车。单芯片系列外形小巧，客户搭建的雷达传感器模块规格可缩小达30%，DENSO等全球ADAS系统供应商，能够借助这一功能强大的新技术进一步提高雷达安全性。”　　恩智浦第三代RFCMOS雷达平台　　基于成熟的RFCMOS专业技术，恩智浦率先实现了汽车雷达的大规模量产，目前已出货数千万颗　　高度集成的77 GHz雷达智能收发器SoC配备了四个高性能发射器、四个接收器、一个带硬件加速器的多核雷达处理器，以及千兆以太网通信接口和存储器　　符合汽车安全完整性等级B（ASIL B）要求，符合ISO?26262功能安全标准和ISO/SAE?21434汽车网络安全标准规定，可满足汽车行业对功能安全与信息安全的要求　　供货情况　　现已面向Alpha客户提供SAF85xx单芯片系列样品。　　恩智浦雷达产品系列　　恩智浦开始为主要客户提供SAF85xx雷达系列样品，并针对下一代OEM平台进行改进，该平台利用恩智浦推出全套雷达传感器解决方案，可对汽车进行360度安全环绕式探测。可扩展的传感解决方案专为汽车OEM日益多元化的用例和架构而量身打造，适合从角雷达到高分辨率4D成像雷达等众多应用。S32R平台提供通用架构，以实现软件复用并加快开发速度，同时还提供高性能的硬件安全引擎，支持OTA更新，符合最新网络安全标准。

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恩智浦

发布时间：2023-01-18 09:25 阅读量：2625 继续阅读>>

瑞萨电子推出用于Level 2+/Level 3<span style='color:red'>自动驾驶</span>功能的R-Car V4H，支持2024年度车辆大批量量产

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瑞萨电子推出用于Level 2+/Level 3自动驾驶功能的R-Car V4H，支持2024年度车辆大批量量产

　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子集团（TSE：6723）今日宣布，推出R-Car V4H片上系统（SoC）——用于高级驾驶辅助（ADAS）和自动驾驶（AD）解决方案的中央处理。R-Car V4H的深度学习性能高达34 TOPS（每秒万亿次运算），能够通过汽车摄像头、雷达和激光雷达（LiDAR）对周围物体进行高速图像识别与处理。　　R-Car V4H凭借一流IP与专业硬件优化的精心组合，造就了业界领先的性能功耗比，适用于自动驾驶应用大规模量产区间：即Level 2+和Level 3等级市场。　　得益于高度的集成性，R-Car V4H允许客户开发具有成本竞争力的单芯片ADAS电子控制单元（ECU）。这些控制单元可支持适合Level 2+和Level 3等级的自动驾驶系统，包括完整的NCAP 2025功能。R-Car V4H还支持环视和自动泊车功能，并具有优异的3D可视化效果实现逼真的渲染效果。　　瑞萨电子汽车数字产品营销事业部副总裁吉田直树表示：“我们已经得到了众多客户对于瑞萨已量产的R-Car V3H和V3M的积极反馈，也很高兴看到R-Car V4H的问世更强化了我们的产品阵容。随着瑞萨扩展R-Car产品组合，我们期望看到尖端ADAS被用于从中档到入门级的所有车型。”　　“成功产品组合”解决方案支持，业界严格的ASIL要求　　关于ISO 26262的功能安全性，SoC开发过程针对所有安全相关的IP提供ASIL D系统能力。R-Car V4H的信号处理部分有望实现实时域的ASIL B及D指标。　　此外，瑞萨基于RAA271041前端稳压器和RAA271005 PMIC为R-Car V4H提供了专用电源解决方案。这使得R-Car V4H和外围存储器能够从车载电池的12V电源中获得高度可靠的供电。这些功能可实现低功耗运行，同时以极低的BOM成本实现ASIL D目标合规等级以满足系统和随机硬件故障的要求。有助于最大限度地减少硬件和软件开发工作量，同时缩减设计复杂性、成本和上市时间。　　嵌入式软件平台开发为实现，“软件定义汽车”铺平道路　　R-Car V4H软件开发工具套件（SDK）也可助力更快、更轻松的启动设备评估和软件开发，包括深度学习算法移植。该SDK带来机器学习开发的全部功能，并对嵌入式系统的性能、电源效率和功能安全进行优化。套件提供完整的仿真模型，瑞萨独立于操作系统的软件平台使“软件定义汽车”的开发更加容易。　　对于从零开始的开发场景，Fixstars的Genesis平台使工程师可以在任何地方通过他们的云解决方案评估R-Car，并可提供快速、简便的CNN基准测试结果。　　R-Car V4H的关键特性　　四核1.8Ghz Arm® Cortex®-A76内核，为ADAS/AD应用提供总计49KDMIPS的通用算力　　三个锁步1.4Ghz Arm® Cortex®-R52内核，提供9KDMIPS的总算力，以支持ASIL D等级实时操作，而无需外部微控制器　　专用深度学习和计算机视觉I/P，整体性能达34 TOPS　　用于机器和人类视觉并行处理的图像信号处理器（ISP）　　用于鱼眼畸变校正或其它数学运算的图像渲染器（IMR）　　图形处理器单元（GPU）AXM-8-256 @ 600MHz，整体性能超过150 GFLOPS　　专用车用接口：CAN、以太网AVB、TSN和FlexRay　　两个第四代PCIe接口

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瑞萨电子

发布时间：2022-05-17 11:59 阅读量：2486 继续阅读>>

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