ÌÇÐÄÊÓƵ

Erkennen ¨C analysieren ¨C handeln. Nach diesem Prinzip funktionieren Fahrerassistenzsysteme (ADAS). Moderne Fahrzeuge st¨¹tzen sich auf ein Netzwerk von Sensoren, um ein pr?ziseres und zuverl?ssigeres Bild ihrer Umgebung zu erstellen. Die Sensorfusion kombiniert diese Daten ¨C von Radar, Kamera, LiDAR und Ultraschall ¨C mit k¨¹nstlicher Intelligenz und Deep Learning, um die f¨¹r Fahrzeuge erforderliche Umgebungswahrnehmung zu liefern, damit diese Entscheidungen in Sekundenbruchteilen treffen k?nnen.

Seit 1999, als Mercedes-Benz ?dem Auto das Sehen beibrachte¡°, ist Radar ein bew?hrter Eckpfeiler von ADAS. Kamera- und LiDAR-Technologien entwickeln sich jedoch rasant weiter und verleihen der Wahrnehmung eines Fahrzeugs ein neues Ma? an Detailgenauigkeit und Tiefe. Insbesondere LiDAR steckte lange Zeit in der L¨¹cke zwischen funktionalen L?sungen und skalierbarer Fertigung fest. ÌÇÐÄÊÓƵ schlie?t diese L¨¹cke und nutzt FinFET, fortschrittliche Verpackungstechnologien und Photonik, um den Weg zur Marktreife f¨¹r den Massenmarkt zu ebnen.

Gemeinsam liefern diese sich erg?nzenden Sensoren hochaufl?sende Bilder, 3D-Kartierungen und Objektklassifizierungsfunktionen ¨C allesamt unverzichtbar f¨¹r das sicherere Fahren von heute und die vollst?ndig autonome Mobilit?t von morgen.

Kameras: Ein klareres Bild der Welt f¨¹r Ihr Auto

Kameras erfassen hochwertige Bilder rund um das Fahrzeug, um Fahrbahnmarkierungen, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Blinker, Fu?g?nger und vieles mehr zu erkennen. Ausgefeilte Algorithmen analysieren die von den Kameras aufgenommenen Bilder, um Entfernung, Gr??e und Geschwindigkeit von Objekten zu ermitteln, sodass das System entsprechend reagieren kann.

Autokameras arbeiten nicht mit extrem hohen Megapixelzahlen wie Mobiltelefone, da zus?tzliche Pixel zu einem erh?hten Datenvolumen f¨¹hren, das vom Computersystem des Fahrzeugs verarbeitet werden muss. Die Erzeugung extrem hochaufl?sender Bilder w¨¹rde das an den Zentralprozessor ¨¹bertragene Datenvolumen erheblich vergr??ern und k?nnte die Kapazit?ten der System-on-Chip-L?sungen (SoCs) ¨¹bersteigen, die diese Informationen zur Gew?hrleistung der Sicherheit sofort analysieren m¨¹ssen. ?berm??ige Datenmengen k?nnten die Verarbeitungsgeschwindigkeit beeintr?chtigen oder das System ¨¹berlasten. Daher ist es unerl?sslich, die Erkennungsreichweite sorgf?ltig mit der vom zentralen SoC power abzustimmen.

Der wichtigste Leistungsindikator (KPI) f¨¹r die Bildqualit?t ist der Dynamikbereich, der f¨¹r die Aufrechterhaltung der Genauigkeit unter schwierigen Licht- und Wetterbedingungen ¨C von intensivem Sonnenlicht in der D?mmerung bis hin zu Dunkelheit, starkem Regen oder Nebel ¨C von entscheidender Bedeutung ist. Um eine Bildgebung mit einem derart hohen Dynamikbereich zu erreichen, sind immer ausgefeiltere Auslese-ICs (ROIC) in gestapelten CMOS-Bildsensoren (CIS) f¨¹r den Automobilbereich erforderlich. Es besteht ein direkter Zusammenhang zwischen den Anforderungen auf System-, Schaltungs- und Transistorebene f¨¹r hochleistungsf?hige CIS-ROICs im Automobilbereich.

auf Systemebene

• Eine h?here Aufl?sung (von 8 MP auf 12¨C16 MP), Bildrate (¡Ý 30 fps) und Dynamikbereich (¡Ý 130 dB) sind erforderlich, was insgesamt zu einer h?heren Rechenlast f¨¹r den ROIC f¨¹hrt.

• Eine ?bertragungsbandbreite von mindestens 6 Gbit/s ist unerl?sslich, was die Notwendigkeit einer SerDes-Integration unterstreicht.

• Die Fernerkennung erfordert eine hohe Pixelaufl?sung, einen schnellen Betrieb und ein minimales Ausleserauschen (einschlie?lich 1/f- und RTS-Rauschen).

• F¨¹r eine verbesserte Leistung bei schlechten Lichtverh?ltnissen m¨¹ssen sowohl das ADC-Rauschen als auch das Transistorrauschen minimiert werden.

auf Schaltungsebene

• Um hohe Bandbreiten zu erm?glichen, m¨¹ssen Schaltungen hohe Taktraten, geringen Jitter und geringes Rauschen aufweisen.

• Die Beschr?nkungen hinsichtlich der Chipgr??e erfordern eine hohe Kondensatordichte, eine robuste Transkonduktanz (gm) und eine effiziente Ausnutzung der Logikzellenfl?che.

• Eine zuverl?ssige Funktion bei Temperaturen bis zu 125 ¡ãC erfordert geringe Leckagewerte.

auf Transistorebene

• F¨¹r den Hochgeschwindigkeitsbetrieb sind Transistoren mit hervorragendem Ft/Fmax-Verh?ltnis und rauscharmen Eigenschaften erforderlich.

• Eine konstante Leistung bei erh?hten Temperaturen h?ngt von einer wirksamen Leckstromkontrolle und einer optimierten Transistordichte ab.

Die von Fahrzeugkameras aufgenommenen Bilder bilden die Grundlage f¨¹r viele Funktionen fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS), wie beispielsweise Spurverlassenswarnungen, Kollisionsvermeidung und Einparkhilfen, und sind damit ein wesentlicher Bestandteil moderner Sicherheitsl?sungen f¨¹r Kraftfahrzeuge. Die fortschrittliche Technologieplattform von ÌÇÐÄÊÓƵ unterst¨¹tzt weiterhin die Entwicklung modernster CIS-L?sungen f¨¹r die Automobilindustrie.

LiDAR: Stra?en in 3D kartografieren

Wenn Kameras die Augen des Autos sind, sorgt LiDAR f¨¹r die Tiefenwahrnehmung. Anstelle von 2D-Bildern sendet LiDAR Laserimpulse aus und misst deren R¨¹cklauf, um eine 3D-Punktwolke der Umgebung zu erzeugen.

Auf diese Weise erstellt LiDAR eine detaillierte 3D-Karte der Umgebung Ihres Fahrzeugs. So erkennt das Auto letztendlich den Unterschied zwischen einem Fu?g?nger, einem Radfahrer, einem Tier, einem anderen Auto oder einer M¨¹lltonne. Nehmen wir , den kommerziellen Dienst f¨¹r selbstfahrende Lkw. Sein Fernbereichs-LiDAR erkennt Objekte in der Dunkelheit der Nacht in einer Entfernung von ¨¹ber 450 Metern und identifiziert sie sogar bis zu 11 Sekunden schneller als ein herk?mmlicher Fahrer.

Diese pr?zise 3D-Sichttechnologie bildet die Grundlage f¨¹r moderne ADAS-Funktionen wie Spurhalteassistent, Fu?g?ngererkennung und adaptive Geschwindigkeitsregelung und legt den Grundstein f¨¹r die vollst?ndige Autonomie im Stra?enverkehr der Zukunft.

Leistungskennzahlen f¨¹r LiDAR-Systeme im Automobilbereich

• Erfassungsbereich und Genauigkeit

• Ein Fernbereichs-LiDAR muss eine Erfassungsreichweite von mehr als 300 m haben.

• Sichtfeld (FoV)

• Kurzstrecken-LiDAR Horizontales Sichtfeld (FoV) ca. 150¡ã

• Vertikales Sichtfeld: 20¨C30¡ã

• Winkelaufl?sung:

• Gro?winkel: 0,1¨C0,15¡ã

• Nahbereich: 0,6¡ã

• Entfernungsaufl?sung/Entfernungsmessgenauigkeit

• Angestrebte Verbesserung auf eine Genauigkeit von etwa 5 cm

• Bildfrequenz

• Erh?htes Ziel: 30 fps

• Punktesatz

• dToF: Steigerung auf ca. 10 Mio. Punkte/Sek.

• FMCW: Erwartet ~2 Mio. Punkte/Sek.

• Power

• System-level power target: << 20 W

Wie ÌÇÐÄÊÓƵ intelligentere Sensoren erm?glicht

ÌÇÐÄÊÓƵ ist f¨¹hrend bei der Weiterentwicklung von Kamera- und LiDAR-Technologien und bietet L?sungen, die Leistung, Integration und Effizienz verbessern.

Bei Kameras ist der Bildsensor die zentrale Komponente, die die Leistung von Fahrzeugkameras bestimmt. ÌÇÐÄÊÓƵ liefert fortschrittliche Readout-IC-L?sungen (ROIC) f¨¹r gestapelte CMOS-Bildsensoren (CIS) und nutzt dabei branchenf¨¹hrende 40-nm- und 22-nm-Prozessknoten, um die hohen Anforderungen von Fahrzeuganwendungen der n?chsten Generation zu erf¨¹llen. Die 40-nm- und 22-nm-Plattformen bieten rauscharme Leistung f¨¹r analoge Schaltungen und power geringen power selbst unter den extremen hohen Temperaturen im Automobilbereich. Insbesondere Bildsensoren mit 40-nm-Technologie zeichnen sich durch hervorragende Bildqualit?t und hohe Zuverl?ssigkeit aus, w?hrend die 22-nm-basierte Plattform zudem herausragende Signalverarbeitungsf?higkeiten undpower bietet. Zu den Vorteilen z?hlen:

• H?here Aufl?sung und verbesserter Dynamikbereich: Die L?sungen von ÌÇÐÄÊÓƵ erm?glichen es Bildsensoren, Bilder mit h?herer Aufl?sung und gr??erem Dynamikbereich aufzunehmen, indem sie eine schnellere, rauscharme A/D-Wandlung bei geringerem power erm?glichen

• Systemintegration: Die Integration wichtiger Komponenten wie Speicher, ISP (Bildsignalprozessor) sowie analoge und Hochgeschwindigkeitsschnittstellen auf einem einzigen Chip vereinfacht die Komplexit?t von ADAS.

Da Kameras gro?e Datenmengen erzeugen und verarbeiten, wandelt die Serializer/Deserializer-Technologie diese Daten in einen schnellen, optimierten Datenstrom um, ¨¹bertr?gt sie ¨¹ber nur wenige Leitungen und wandelt sie anschlie?end zur weiteren Verarbeitung wieder zur¨¹ck. ÌÇÐÄÊÓƵ spielt eine aktive Rolle in der OpenGMSL-Allianz und unterst¨¹tzt SerDes-integrierte intelligente Sensoren.

Im Bereich LiDAR k?nnte die Siliziumphotonik von ? ÌÇÐÄÊÓƵ¡° auf der 45SPCLO-Plattform Laserquelle, Lichtemitter, Empf?nger und Signalverarbeitung auf einem einzigen Chip vereinen, wodurch sich die Gr??e des LiDAR-Systems verringert und dessen Einbau in Fahrzeuge vereinfacht wird. Die Plattform arbeitet sowohl mit Wellenl?ngen im O-Band als auch im C-Band und nutzt zudem einen speziellen Wellenleiter aus Siliziumnitrid (SiN), um erstklassige Eigenschaften hinsichtlich der ?bertragungsverluste zu erzielen.

Zudem gilt das HP-Siliziumgermanium (SiGe) von ÌÇÐÄÊÓƵ als Ma?stab f¨¹r die Bildqualit?t bei Hochleistungs-LiDARs und bietet Transimpedanzverst?rkern beispiellose Reaktionszeiten, um Signale schneller zu verarbeiten und Objekte schneller zu erkennen.

Die Vorteile sind:

• Miniaturisierung: Die Integration mehrerer optischer Komponenten auf einem Chip f¨¹hrt zu kosteng¨¹nstigeren und kompakteren LiDAR-Systemen. Die Entwicklung hochintegrierter, rein halbleiterbasierter FMCW-LiDAR-Systeme senkt die Herstellungskosten und macht LiDAR damit zug?nglicher.

• Elektronikintegration: Durch die Kombination von SiPh mit CMOS-Elektronik wird eine verbesserte Signalverarbeitung erm?glicht, was zu intelligenteren und leistungsf?higeren Sensoren f¨¹hrt.

Der Siegeszug von Kameras und LiDAR als Wegweiser f¨¹r die Zukunft des autonomen Fahrens

Radar, Kameras und LiDAR leisten jeweils f¨¹r sich genommen hervorragende Arbeit, doch um Autos intelligenter und sicherer zu machen, m¨¹ssen sie zusammenarbeiten. Die Technologie von ÌÇÐÄÊÓƵ bildet das Herzst¨¹ck der Sensor-Fusion und hilft Fahrzeugen auf der Stra?e, weiter zu sehen, schneller zu reagieren und im Handumdrehen intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Zwar sind Kameras und LiDAR-Systeme in der Automobilindustrie noch relativ neue Technologien, doch gibt es ein enormes Potenzial, ihre Leistungsf?higkeit und Integration weiter voranzutreiben. ÌÇÐÄÊÓƵ unterst¨¹tzt Automobilhersteller dabei, die Einf¨¹hrung sichererer, intelligenterer und autonomerer Fahrzeuge zu beschleunigen.

Autor-Biografie

Yuichi Motohashi ist stellvertretender Direktor f¨¹r Endm?rkte bei ÌÇÐÄÊÓƵ und verantwortlich f¨¹r die Leitung des globalen Segments f¨¹r Automobilkameras, LiDAR, SerDes und Displays, die ADAS der n?chsten Generation, autonomes Fahren und verbesserte Erfahrungen im Fahrzeuginneren erm?glichen.