汽车CMOS图像传感器一哥,如何成为自动驾驶传感领导者

毫无疑问,日渐火热的自动驾驶技术将成为过去50年来最具影响力的技术之一。自动驾驶的实现,能够挽救数百万人的生命,释放无数耗费在驾驶中的时间,并有望缓解扰人的交通拥堵。尽管目前还没有实现真正的自动驾驶,但是,任何新的、有意义的进展,都在为我们描绘那个值得期待的未来。

当我们谈及自动驾驶领域的知名厂商时,可能会率先想到特斯拉(Tesla)、英伟达(NVIDIA)、甚至是英特尔(Intel)的Mobileye等曝光度较高的名字。但是,这个领域还有一家值得关注的企业,正通过积极的布局和稳健的成长,或将在不远的未来逐渐成为自动驾驶领域的领导者之一,它便是安森美半导体(ON Semiconductor Corp)。

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摄像头、激光雷达(LiDAR)和雷达协同工作带来更安全的驾驶体验


自动驾驶核心传感器包括摄像头、LiDAR和雷达

据麦姆斯咨询介绍,自动驾驶涉及很多关键电子设备和元件,就车辆环境感知而言,目前业界广泛认为主要包括三种核心传感器类型:LiDAR、雷达和摄像头,它们通过确定车辆外部以及内部的环境状况,支持自动驾驶车辆处理器在几个毫秒的时间内做出正确的驾驶决策。其数据处理的方式有几种,有些方案是在集成处理单元的传感器模块中完成,有些则是通过更集中的中央处理器完成。

为了更好的发挥各技术的自身优势,LiDAR、雷达和摄像头在ADAS(高级驾驶辅助系统)系统中需要作为一个“团队”协同工作。LiDAR通常用于探测150米左右的中距离物体,其分辨率可以达到厘米级。LiDAR可以提供车辆周围物体和环境的高分辨率地图,以帮助制定驾驶决策。雷达通常用于更远距离的精确速度测量,尽管其分辨率低于LiDAR,但雷达通常不会受到天气条件的影响。雷达目前主要用于汽车的自适应巡航控制(ACC)等应用。摄像头则具有很高的分辨率,适用于中短距离应用,能够在白天、黄昏和夜晚照明条件下运行,但往往需要大量的数据处理。

安森美手握LiDAR、雷达和摄像头图像传感器参与自动驾驶市场竞争,事实上,它是市场上唯一一家能够自己制造这三种传感器的厂商。在摄像头图像传感器领域,安森美与索尼(Sony)和豪威科技(OmniVision)展开激烈竞争;在雷达领域,与英飞凌(Infineon)、意法半导体(ST)、德州仪器(TI)以及恩智浦(NXP)竞争;而LiDAR领域,则是一个全新的开放竞争的领域,拥有数十家创业厂商。

摄像头图像传感器

在汽车图像传感器领域,安森美是唯一一家拥有从1.2MP到1.7MP,再一直到8.3MP全系列CMOS图像传感器的制造商。8.3MP图像传感器可用于车辆的全自动驾驶和ADAS系统,1.7MP和1.2 MP可用于ADAS系统、360°环视和后视功能。完整的CMOS图像传感器产品线可以简化汽车设计,降低开发成本和维护。这是安森美的价值体现和独一无二的优势。

汽车CMOS图像传感器一哥,如何成为自动驾驶传感领导者

2017年汽车领域图像传感器厂商的市场份额
数据来源:《自动驾驶汽车传感器-2018版》

据麦姆斯咨询报道,近年,安森美汽车图像传感器业务的复合年增长率(CAGR)实际达到了55%,2017年安森美占据了汽车领域图像传感器8.58亿美元市场规模的43%,领先豪威科技(25%)和索尼(9%),成为了该领域的新王者。

与许多其它半导体公司一样,安森美打造了参考设计..,以帮助加快其设计和汽车图像传感器的上市时间。该..被称为模块化汽车参考系统(Modular Automotive Reference System),简称“MARS”。MARS提供许多不同的解决方案可供选择,包括6种不同的传感器母板、6种不同的协处理器、2种不同的串行器(serializer)及解串器(de-serializer)以及以太网。参考设计不仅加速了产品上市时间,而且还为规模较小的市场进入者设置了准入门槛。

LiDAR

据麦姆斯咨询此前报道,2018年5月,安森美宣布收购了SensL Technologies,后者专业为汽车、医疗、工业和消费类市场提供硅光电倍增管(SiPM)、单光子雪崩二极管(SPAD)和LiDAR传感产品。此次收购将帮助安森美扩展其成像、雷达和LiDAR产品供应能力,从而扩大其ADAS和自动驾驶等汽车传感应用的市场份额。

汽车CMOS图像传感器一哥,如何成为自动驾驶传感领导者

SensL采用SiPM阵列的固态LiDAR系统结构示意图


SensL在医疗成像前沿领域目前处于领先地位,围绕SiPM和SPAD技术提供了广泛的产品线,这些技术为经济型固态LiDAR的开发开辟了道路。该公司基于领先的SiPM和SPAD深度传感技术,业已成为汽车LiDAR新兴领域的市场领导者。

SensL的技术基于CMOS工艺,通过规模经济提供了极具成本效益的固态LiDAR解决方案,为充满挑战的成像环境带来了领先的深度传感精度、探测距离和系统功耗。

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