Das Automobilradar wurde in den letzten zwei Jahrzehnten als eine der bedeutendsten Ergänzungen zu Fahrzeugen beschrieben.In einer 3D -Form, die den Abstand und die Geschwindigkeit von Azimut (horizontaler Winkel) gemessen hat, wird Radar in Tempomat und automatischen Notbremssystemen in fortschrittlichen Fahrerhilfesystemen (ADAs) verwendet.Wenn Fahrzeuge der Sicherheitsstufe 3 auf den Markt kommen, hat sich Radar zu 4D fortgeschritten und die Höhenrichtung gemessen, um festzustellen, wie hoch ein Objekt vom Boden ist, um festzustellen, ob es sich um einen Kerbstone oder ein Fußgänger handelt.

„Imaging -Radar sollte eine ausreichende Auflösung haben, um kleine Hindernisse in großen Entfernungen zu unterscheiden, zum Beispiel eine Person auf der Straße bei 100 m“, sagt Dr. James Jeffs, Senior Technology Analyst bei Idtechex.„Unter der Annahme, dass die Person 5-6 Fuß groß ist, wäre eine Auflösung von etwa 1 ° erforderlich, um die Person von der Straße zu trennen.In diesem Szenario hätte das System genug Zeit, um die Bremsen zu aktivieren und das Fahrzeug zum Stillstand zu bringen, wodurch eine Kollision selbst bei Autobahngeschwindigkeiten vermieden wird “, sagt er.

Die NXP-Halbleiter kündigten eine Erweiterung der 28-nm-RF-CMOS-Radar-One-Chip-SoC-Familie in CES in Las Vegas an.Der SAF86XX unterstützt eine Reihe von Sensorausgängen, darunter Objekt-, Point- oder Range-FFT-Daten für intelligente Sensoren in den heutigen Architekturen und Streaming-Sensoren in zukünftigen verteilten Architekturen.

Es richtet sich an die Software-definierte Fahrzeugarchitektur für ADAs und nicht für einzelne Sensoren und unterstützt SAE Level 2 und Level 3 Advanced Comfort-Funktionen wie Hybridpilotenbetrieb, automatisiertes Parkplatz und städtische Pilotbetrieb.

NXP hat mit dem Startup Zendar mit Automotive Radar-Software zusammengearbeitet, um hochauflösende Radarsysteme für Automobilanwendungen zu entwickeln, die auf der DAR-Technologie für verteilte Aperture Radar (DAR) basieren.Dies verbessert die Auflösung von Radarsystemen und beseitigt die Notwendigkeit von Tausenden von Antennenkanälen, indem Informationen von den mehreren Radarsensoren eines Fahrzeugs geschaffen werden, um eine einzelne, größere Antenne zu erstellen.Das Ergebnis ist eine hochwinkelige Auflösung unter 0,5 ° für die lidarähnliche Leistung, um einen Bereich zu kartieren.Herkömmliche Radarsensoren arbeiten zwischen 2 ° und 4 °.

DAR Solutions basiert auf der S32R -Radarprozessor -Plattform von NXP und RFCMOS SAF8X SOCS.Neben dem vereinfachten Standardradar mit verringerter thermischer Komplexität ist der DAR -Fußabdruck kleiner als herkömmliches Radar.

Radarzielsimulator

Um das SAF86XX zu überprüfen, arbeitete NXP mit Rohde & Schwarz mit seinem Radar -Zielsimulator zusammen.

Die beiden Unternehmen führten Tests durch, um das Referenzdesign mit dem R & S AREG800 Automotive Radar Echo -Generator mit dem R & S QAT100 -Antennen -MMW -Frontend für kurze Distanzobjektsimulation, RF -Leistung und Signalverarbeitung zu überprüfen.

Das Radarsensor-Referenzdesign kann für Kurz-, Mittel- und Langstrecken-Radaranwendungen für die Sicherheitsanforderungen für neue Autobewertungsprogramme sowie für L2- und L3-Komfortfunktionen verwendet werden.

Das Testsystem charakterisiert die Radarsensoren und die Radar -Echoerzeugung mit Objektabständen bis zum Airgap -Wert des zu testenden Radars.Es ist für den gesamten Radarlebenszyklus des Automobils geeignet, einschließlich Entwicklungslabor, Hardware-in-the-Loop, Fahrzeug-in-the-Schleife, Validierung und Produktionsanwendungsanwendungen.Es ist skalierbar und kann die komplexesten Verkehrsszenarien für ADAS nachahmen, sagt Rohde & Schwarz.

Erfassungssysteme

Weitere MMWAVE -Radarsensor -Technologie wurde von Ti nachgewiesen, als sie den AWR2544 MMWAVE -Radarsensorchip einführte und ihn als erste für Satellitenradararchitekturen beanspruchte.Multicoreware und Imagination zeigten auch den GPU -Rechen für den TDA4VM -Prozessor von TI, wobei rund 50 Gflops zusätzlicher Berechnung hinzugefügt und die Leistung der für ADAs verwendeten Arbeitslasten verbessert wurde.

Eine weitere Zusammenarbeit war zwischen Eyeris, Omnivision und Leopard -Bildgebung.Dieses Trio hat ein Produktionsreferenzdesign für die Erfindung des Kabins entwickelt.Der monokulare 3D -Sensing -AI -Softwarealgorithmus der Eyeris ist in das 5MP -Backside -Backside Global Shutter Camera -Modul von Leopard Imaging integriert, das den OX05B -Sensor von OMNIVISION und OAX4600 Bildsignalprozessor verwendet.

Die monokulare 3D-Erfassungs-KI von Eyeris ermöglicht es jedem 2D-Bildsensor, einschließlich RGB-IR-Sensoren, um eine tiefenbewusste Ganz-Cabin-Sensing zu liefern, einschließlich der Daten zur Überwachung des Treiberüberwachung und des Insassenüberwachungssystems.OMNIVISIONS OX05B 5MP RGB-IR-Bildsensor und OAX4600 ISP verarbeiten die monokularen 3D-Erfassungs-AI-Daten.

KI -Motoren

Eine Richtung für die Automobilindustrie ist die Integration von KI zur Bereitstellung der Sicherheitsmerkmale autonomer Modelle.Hersteller werden autonome Fahrzeuganwendungen integrieren, um Fahrzeuge auf einem wettbewerbsfähigen Markt zu unterscheiden.Diese Bewerbungen werden stark auf KI beruhen, berät James Hodgson, Forschungsdirektor bei ABI Research, und erfordert Rechenplattformen, die Strom und effizientes KI -Rechenbetrieb liefern.

„Die Anzahl der mit stark automatisierten Fahrzeugen pro Jahr versandten Fahrzeuge wird zwischen 2024 und 2030 auf einer CAGR von 41% wachsen, was eine gesunde Wachstumschance für Lieferanten heterogener SoCs mit leistungsstarker und effizienter KI -Compute signalisiert“, sagt er.

AMD hat den Versal AI Edge Xa Adaptive SoC gestartet, das erste 7-nm-Gerät des Unternehmens, das sich mit dem Kfz-qualifizierten Gerät befindet.Es ist für die Verwendung als KI-Motor in Vorwärtskameras, Überwachung in Kabinsen, Lidar, 4D-Radar, Surround View, automatisiertem Parken und autonomen Fahrsystemen ausgelegt.Der SOC enthält einen KI -Motor für KI -Inferenz für Daten zur Verwendung in Kantensensoren wie Lidar, Radar und Kameras sowie in einem zentralen Domänencontroller.Die KI -Motoren sind in der Lage, Klassifizierung und Feature -Tracking zu klassifizieren.Die Serie reicht von 20K-521k LUTS und von 5TOPS-171TOPS.

Die skalierbaren SOCs können mit denselben Tools wie frühere Versal -Adaptive -SOCs portiert werden.Die ersten Veröffentlichungen werden Anfang dieses Jahres erwartet, wobei später im Jahr 2024 mehr veröffentlicht wird.

AMD stellte auch den Ryzen -Embedded V2000A -Serienprozessor zur Verwendung in einem digitalen Cockpit vor, von der Infotainment -Konsole bis zum digitalen Cluster- und Passagierdisplays.Die automatisch qualifizierte Prozessorfamilie X86 ist die Reaktion des Unternehmens auf die Erwartungen der Verbraucher für Erlebnisse im Fahrzeug für Konnektivität, Unterhaltung und Verwendung am Arbeitsplatz.Es heißt, der Prozessor bringt ein PC-ähnliches Erlebnis in Unterhaltung im Fahrzeug.

Dieser neueste Ryzen -Embedded -Prozessor basiert auf 7nm -Prozesstechnologie und verwendet Zen 2 Core- und Radeon Vega 7 -Grafiken.Neben HD -Grafiken für digitale Cockpit -Darstellungen oder Passagierbildschirme bietet es Sicherheitsfunktionen und ermöglicht die Automobilsoftware durch Hypervisoren.Es unterstützt Linux und Android Automotive Automotive Grade.