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Radar VS LiDAR,竞相降低汽车传感器的成本

汽车市场对辅助和自动驾驶技术的青睐,使得可视雷达和激光雷达传感的需求急剧上升,但是汽车制造商也正在对供应商此方面的能力提出一些更新的、更苛刻的要求。


汽车市场一直对供应商很苛刻。OEM厂商们想要更小、更快、更便宜的设备,同时也要提高先进的驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶技术的安全水平。一般来说,在汽车里必须有各种各样的安全保障,比如自动紧急制动、车道检测和后置物警告。


雷达是一种用于检测车辆的盲点检测和其他安全特性的对象检测技术。“随着时间的推移,雷达模块已经大幅缩小,热管理也越来越难。”NXP的产品线经理Thomas Wilson说“因此,性能需求的上升,尺寸的下降,对成本要求变得越来越严苛。”


如今汽车中使用的雷达模块很笨重,在不同的模块中集成了多个芯片。但为了减小尺寸和成本,飞凌、NXP、Renesas和TI都在在向集成雷达芯片模组努力,这种芯片组需要将原本同一设备上的各种组件功能性的组合在一起。


雷达芯片组是一个应用目标,但指出了一个新兴趋势。芯片制造商可以不采用不同的芯片制造工艺,在45nm和28nm的标准CMOS工艺中集成了达设备,22nm制程的FD-SOI也是可选的工艺选项。


另一项技术,激光雷达(光成像、探测和测距)使用脉冲激光来测量距离。正在从笨重的系统向更小的固态单元移动,并集成了更多的组件,以降低这项技术的高成本。


当然还有其他的推动作用。该行业正在开发的下一代雷达,分辨率更高,旨在取代激光雷达。但激光雷达技术并不是停滞不前的。


事实上,没有一种技术能够覆盖所有的自动采集要求。现在一些车辆合并了先进的视觉系统和雷达。随着时间的推移,它们也可能包括激光雷达,这意味着各种技术将会共存。


每一种技术都有其优点和缺点:“与雷达相比,激光雷达是一种更昂贵的系统,但它更准确地识别出一个物体。激光雷达在恶劣的天气条件下有其局限性,如雪、雨和雾,”Semico研究总裁Jim Feldhan说。“虽然雷达似乎没有受到天气状况的影响,但它不能像激光雷达那样准确地确定物体的大小和形状。”


为了帮助OEM厂商走在技术曲线的前面,半导体工程公司已经开始研究先进的视觉、雷达和激光雷达的发展趋势,以及供应商试图降低成本的方法。


更安全的汽车

汽车制造商们正在接受这些以安全为导向的技术,这是有充分理由的。根据美国国家公路交通安全管理局的数据,总共有94%的严重车祸是由于司机的失误造成的。


多年来,汽车工业已经在汽车中加入了更多的安全特性。根据NXP的威尔逊的说法,这个行业正在遵循两个并行的路径——新的汽车评估计划(NCAP)和自动技术。


亚洲、欧洲和美国都推出了NCAP的指导方针。在这个项目中,汽车被测试时根据车辆的安全性给予星级评分。五星级的等级是最高的,而一颗星是最低的。


“五星级评级对汽车销售产生了巨大影响。更多的消费者被鼓励购买具有五星评级的汽车,因为保险费较低。而且,他们也更安全。”威尔逊说。


每个洲都有自己的NCAP标准。根据NXP的说法,但从简单的角度看,基本的NCAP标准包括一些ADSA技术,如自适应巡航控制、自动紧急制动、连接辅助、局域网辅助辅助等。

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图1:五星级标准的NCAP标准。来源:NXP

在自适应巡航控制系统中,汽车自动调整其在交通中的速度。自动紧急制动是指车辆在察觉碰撞时自动制动。


汽车的辅助系统会自动防止司机做出不安全的车道改变。交叉路口一个司机想要转弯,如果汽车不安全,汽车就会自动刹车。


NCAP的路线图为汽车中更多的传感器提供了必要的支持。“例如,自动紧急刹车将会利用摄像头和雷达,而且这一技术正开始从超豪华车型转向中端车型。”GlobalFoundries的汽车事业部副总裁Mark Granger说。


此外,汽车制造商还在遵循自动驾驶技术的平行发展路线,这一变化正在推高对摄像头、激光雷达和雷达的需求。不过,完全自动驾驶技术可能在未来10年或更长时间里都不会成为主流。

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图2:自动驾驶结构。来源:NXP

自动驾驶技术只是工程中的一部分。他们必须和汽车的其他系统无缝衔接,永不失效。“这项技术可以归结为两个基本组成部分:1)车辆连接到互联网,2)车辆感知和与周围环境互动的能力,”UMC负责市场营销的副总裁Steven Liu说。


“例如,车辆对车辆(V2V)和车辆-基础设施(V2X)的采用越来越多,这意味着车辆雷达系统的数量在不断增加。”刘说。“这些系统需要的技术包括汽车的反碰撞雷达和全球定位系统,以及需要与红绿灯和车辆调度员进行交互的传感器。”这些将与现有的系统一起工作,如乘客舒适度和信息娱乐控制,以及调节温度、轮胎压力和气体的发动机监控子系统。”


还有另一个关键的安全方面问题。“许多半导体器件都是汽车的功能和安全至关重要的一部分,这是不能容忍的,”kla-tencor的市场营销高级主管Robert Cappel说。“自动驾驶技术的迅速发展,以及最终的自动驾驶技术,进一步推动了所有半导体芯片的需求,以保护汽车乘客和周围环境中的其他人的安全。这是目前行业中每10亿件零缺陷需求的最大驱动因素。”


更多视角

与此同时,汽车制造商们正采取各种措施来解决问题。例如,特斯拉的车辆包括8个摄像头、12个超声波传感器和雷达。超声波传感器通过声波测量物体的距离。


特斯拉目前还没有使用激光雷达,因为这项技术太昂贵了。相比之下,更有可能使用其他融合了摄像头、雷达和激光雷达的技术。


在这两种情况下,先进的视觉是工程的关键部分。“近年来,基于摄像头的传感器已经开始执行广泛的任务,比如道路信号检测、车道偏离警告、光束控制、停车辅助,甚至是司机监控,”Avi Strum说,他是托尔爵士乐公司的CMOS图像传感器业务部门的高级副总裁兼总经理。


但是摄像机不能提供所有的安全功能。Strum说:“事实上,像Mobileye这样的公司相信,仅基于摄像头的传感器就能提供完整的解决方案。”“虽然基于照相机的传感器能够在光线充足的环境中提供特殊的侧向分辨率,但在更恶劣的条件下,它们的表现会迅速恶化,比如在黑暗、雨、雾或雪中。”


他补充说,这意味着摄像机传感器必须改进,也就是在动态范围和近红外敏感度方面。


雷达市场的浪潮

雷达也是ADAS混合的一部分。简单来说,雷达可以在毫米范围内传输电磁波。波信号从物体上反射回来,然后反射回来。然后,雷达系统捕捉信号,以识别物体的范围、速度和角度。


在一些汽车中,OEM厂商使用的是短程和远程雷达。自适应巡航控制和自动紧急制动使用远程雷达(LRR)。对于LRR,雷达模块位于汽车保险杠后面的汽车的前中央。

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图3:自动驾驶汽车的雷达。来源:NXP


前置的LRR以毫米波频率运行,频率为77千兆赫,在160-200米范围内。通常情况下,前置雷达模块包含几个不同的组件,例如微控制器(MCU)和RF无线电信号接收装置。在操作中,接收端通过一个链发送雷达数据到MCU。


处理MCUs的制程基于CMOS,从55nm或40nm迁移到28nm。与此同时,独立的无线电接收机通常是基于一种不同的高性能射频过程,称为硅锗(SiGe)。一些使用Bi CMOS。这两种技术都有更成熟的工艺节点。


前置的LRR将保持在77千兆赫,但是这项技术已经开始改变了。作为最近产品推出的一部分,德州仪器引入了一种单芯片雷达产品,该产品集成MCU和接收装置在同一设备上。该雷达芯片组基于45纳米射频CMOS工艺,使不同部件集成。


“一个芯片雷达传感器解决方案比两芯片解决方案有很多优势,”TI的产品经理Kishore Ramaiah说。“因为它是一个RF CMOS解决方案,它具有更低的功耗和更高的集成度,而这又意味着更小的尺寸和优化的空间。”


然而,基于前置雷达的雷达很可能会坚持离散的解决方案,至少目前是这样。NXP的威尔逊说:“这些LRR模块的设计有很大的不同,这让我觉得MCUs和收发机在一段时间内将是离散的。”“随着时间的推移,RF CMOS技术在进步,并能够支持LRR的射频性能要求,它将比SiGe更具竞争力。”我希望他们能共存一段时间。”


真正的设计动作是在短程雷达(SRR)模块中进行的,该模块目前在24 GHz下运行,距离为60到70米。


SRR模块位于汽车的后角,用于车道检测、车道保持和相关功能。同时,连接辅助也使用SRR,该模块位于左前保险杠上。


随着车辆向更先进的ADAS功能前进,SRR雷达正从24 GHz升级到更高性能的79 GHz频段。这一79 GHz的规格是用来避免在前面的77 GHz的干扰。


后角雷达模块也正在从离散型转向以芯片为导向的解决方案。“射频CMOS在与MCUs的集成方面市场很有兴趣。这并不是针对远程雷达的,而是针对角落雷达的,在那里他们需要更小,而且成本更敏感。”威尔逊说。


对于这个模块,OEM厂商有几个选择。如上所述,TI采用45纳米射频CMOS技术提供芯片组。然后,在另一种方法中,ADI和Renesas正在开发一种使用28nm RF CMOS工艺的77/79 GHz雷达设备。


与此同时,在另一种选择中,GlobalFoundries提供了22nm FD-SOI技术,这种技术在衬底中加入了一层薄薄的绝缘层,以抑制泄漏。


就像分散的CMOS一样,FD-SOI技术使芯片制造商能够集成各种组件,包括雷达芯片。所以,这也解决了另一个问题。“一个雷达单元的功耗已经相当高了。如果你带来更多的雷达设备,热管理就会成为一个大问题,”GlobalFoundries的产品线管理高级主管Bert Fransis说。“分散的CMOS还没能解决这一问题。但使用FD-SOI技术,你可以将每个雷达解决方案的功耗降至1瓦以下。”


当然,传统的选择是使用独立的 SiGe基收发“SiGe基的短程和远程雷达解决了汽车雷达的需求,”Amol Kalburge说,托尔爵士乐公司的战略营销高级总监。“使用SiGe最重要的参数是将功率放大器的功率放大器和低噪声放大器集成在同一芯片上,从而获得最佳性能和更低的成本。”


正如前面提到的,雷达有一些优点和缺点。雷达能很好地探测高分辨率的物体。但是雷达不能辨别出那个物体。例如,它不能分辨出这个物体是人还是狗。雷达需要摄像头,这有助于了解周围环境。因此,需要快速的图形处理和深度学习。


Kalburge说:“例如,雷达在恶劣的天气条件下(雨、雾、雪)要远得多,而激光雷达则可以对周围的环境进行详细的3D扫描,以探测和分类静止和移动的物体。”“雷达传感器是相当紧凑和成本高效的,因此大多数OEM厂商都采用了这种传感器。目前的汽车雷达解决方案的解决方案有时对完全自主的应用程序来说是不够的,但目前正在开发新的硬件和软件解决方案,以提高分辨率。”


事实上,该行业正在研发下一代雷达。一个目标是缩小与激光雷达的分辨率差距,甚至取代激光雷达。“在未来,你将看到激光雷达和雷达之间的竞争,”GlobalFoundries的Granger说。


在研发方面,Imec正在开发140 GHz的雷达技术。还有一些人正在研制成像雷达。“雷达正在不断改进,”国家仪器公司的技术市场专家马库斯门罗说。“新的天线设计和先进的处理算法赋予了雷达新的功能,允许它在以前没有使用过的地方使用,比如行人探测。”


那么什么是成像雷达?“成像雷达是雷达的一个应用,它可以利用雷达的反射能量产生二维或三维图像,通过快速产生雷达脉冲。这在航空航天工业中已经应用了很多年,比如土地测绘和天气。它还没有被用于汽车雷达,可能是由于电源和数据处理的限制。”梦露说。

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图4:高分辨率雷达与激光雷达。来源:NXP


激光雷达是什么?


激光雷达继续取得进展。门罗说:“激光雷达也在经历成本削减、向固态和新的连续波形的变化。”


激光雷达与自动驾驶有关,但它并不局限于这些应用。“你正在发现激光雷达被应用融合了摄像头和雷达的ADAS车上,”激光雷达供应商的首席技术官Anand Gopalan说。


这项技术不同于雷达。Gopalan说:“在激光雷达中,你正在发射一系列的光脉冲,并测量飞行时间的飞行时间。”“你正在创造一个三维的,高分辨率的地图,你周围的世界。”


激光雷达有各种各样的技术挑战。它也很昂贵,有几个移动部件,但这已经开始改变了。一般来说,摄像头的售价为30美元,而激光雷达的售价为3000美元,但据据Yole说,一些激光雷达系统正在向300美元的价位下移动。


根据弗罗斯特和沙利文的说法,有三种方法分别是:机械、MEMS和混合固态。根据该公司的说法, MEMS激光雷达被用于高端工业市场,而基于记忆的解决方案正在兴起。


随后,许多公司都在致力于更小型、更紧凑的固态激光雷达系统。固态激光雷达几乎没有任何移动部件。

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图5:光差的激光雷达系统


激光雷达使用了几个关键部件,即激光二极管、光电探测器和处理元件。


使用激光二极管,激光以90纳米波长的形式发射光脉冲。根据弗罗斯特和苏利文的说法,激光发射了100万光子,但问题是只有一个光子返回到系统中。


因此,激光雷达的制造者们吸收了几束激光,有时多达64个,以增加光子的数量。根据该公司的说法,发送十亿光子的激光会产生1000个返回的光子。一旦光子发射出去,它们就会反弹。然后,光电探测器感知并捕捉在一个狭窄或360度视野范围内的返回信号。阳光和天气条件可能会影响探测器的信噪比。


计算给定对象的距离,然后处理数据。“你有复杂的信号处理,它发生在像FPGA或处理器这样的更密集的处理元素中,”Velodyne’s Gopalan 说。


未来,目标是集成更多的功能以降低成本。“我们正在使用我们自己的ASIC技术,将大量的功能整合到一组ASICs中。这允许更紧密的整合,更小的形式因素,以及成本削减,”Gopalan说。“我们不相信在不久的将来,你将会有一块硅,它拥有整个激光雷达,但它将会非常接近于这一点。”你将看到一个高度集成的多芯片模块,它将具有完全功能的激光雷达。”


其他组件也在朝着激光雷达的更多集成方向发展,比如激光二极管驱动。这部分为激光二极管提供电流。


例如,Velodyne使用的是基于高效功率转换(EPC)的镓-氮化镓(GaN)技术的激光二极管驱动芯片。据电子产品公司的首席执行官Alex Lidow说,转换速度比硅快100倍。


GaN 是用于发电、激光点火和控制的。Lidow说:“由于GaN 的快速转换速度、高电压和高电流能力,激光发送的光子包可以更短,每一个脉冲都有更多的光子。”“因此,激光雷达系统可以在有更大的分辨率,同时创造一个更快速的周边环境。”


他说,有许多方法可以驱动激光二极管,但是有两种主要类型的电容式放电(CD)和FET控制。基于锰的激光二极管驱动器的总成本不到激光雷达系统总成本的5%。他说:“GaN 式晶体管已经被GaN 集成电路所取代,这种集成电路降低了系统成本,提高了性能。”“随着系统成本的下降,GaN 成本将会下降。”


在Episil的工艺制造基础上,EPC公司的激光二极管驱动程序基于350纳米工艺。它计划随着时间的推移迁移到130纳米。


另一个关键部件是光电二极管,它是一种将光转化为电流的半导体器件。对于激光雷达来说,有四种主要的光电二极管类型——光电接收二极管、雪崩光电二极管(APD)、单光子雪崩二极管(SPADs)和硅光电倍频器(SiPMs)。


Gopalan说:“探测器技术的选择可能会根据波长的选择而变化。”“在905nm区域,硅APDs仍然是最可靠和最可靠的技术,在增益和提供最优信噪比的能力方面。SiPMs继续显示出了希望,但是他们在激光雷达系统层面上的优势仍然有待证明。”


那么,这一切将如何在未来发挥作用呢?摄像头、激光雷达和雷达可能会共存。“我们认为,你不会看到任何一种非此即彼的解决情况。”他继续补充说:“雷达可以继续补充和增强激光雷达提供的信息,而且你未来会看到摄像头将作为第三种形式的传感器。”

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