汽車正從單純的移動工具逐漸成為實現(xiàn)服務和應用的綜合性載體,向智能聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、服務&共享和電動化發(fā)展。
汽車電動化和智能化趨勢,對車載傳感器的功能有了更多要求,而高度的電子化讓車載工作環(huán)境更為嚴苛,需要性能更好的傳感器滿足可靠性要求。
村田車規(guī)級傳感器:袁玖金,村田(中國)投資有限公司產(chǎn)品市場統(tǒng)括部傳感器高級工程師 這里就來看看三款車載傳感器——MEMS慣性傳感器、超聲波傳感器、溫度傳感器,需要哪些技術創(chuàng)新,將面對什么新的技術挑戰(zhàn)。
1
MEMS慣性傳感器
自動駕駛時,汽車的位置信息需要由GNSS信號、基于路標或者車道線的視覺信息、以及結合高精度地圖的信息獲得。這是因為通過攝像頭,激光雷達或者毫米波雷達得到的相對位置信息,有時候會不準確。
例如,超出攝像頭動態(tài)檢測范圍的逆光,沒有路標的荒野,大霧等情況下,就只能依靠GNSS和慣性傳感器提供的絕對位置信息。
慣性傳感器通過和GNSS信號融合提供位置信息,可用于提高汽車駕駛的安全性和舒適性。在丟失視覺信號時,GNSS和高性能IMU的融合提供了安全可靠的位置信息;在GNSS信號受到干擾時,視覺和高性能IMU的融合提供了安全可靠的位置信息。
慣性傳感器通過和GNSS信號融合提供位置信息
自動駕駛過程中,準確確定車輛航向也非常重要,慣性傳感器的零偏不穩(wěn)定性會影響車輛的航向確定。
拿兩只零偏不穩(wěn)定性不同的陀螺作比較。如果陀螺A的零偏不穩(wěn)定性為10°/hr,陀螺B的零偏不穩(wěn)定性為1°/hr ,航向角就可以通過陀螺輸出的積分來計算,100分鐘后:
陀螺A的航向角偏差約為30°左右
陀螺B的航向角偏差僅為3°
出現(xiàn)大概10倍的差異!
自動駕駛級別不同,對慣性傳感器的要求也不同:
自動駕駛1級,需要10°/hr的零偏不穩(wěn)定性
自動駕駛2級、2+級和3級,要求上升為3°/hr
高級自動駕駛和完全自動駕駛系統(tǒng)中,要求將高達0.5°/hr
村田新近推出了 HPCA 6自由度慣性測量,該產(chǎn)品具有0.9°/hr的零偏不穩(wěn)定性,可用于自動駕駛 3、4級系統(tǒng) 。
2
超聲波傳感器
自動駕駛需要監(jiān)測車輛的周圍環(huán)境,這需要使用各種傳感器,如雷達、激光雷達、攝像機、超聲波傳感器,并進行算法的組合。通過組合各個傳感器,可以擴大檢測范圍,或者縮短盲區(qū),有助于提高自主駕駛的安全性。
超聲波傳感器有望在距離車輛幾米范圍內(nèi)發(fā)揮監(jiān)測作用,可用于自動停車系統(tǒng),包括低速自動駕駛。
為了提高這種安全性,超聲波傳感器也需要提高產(chǎn)品本身的可靠性并擴大檢測范圍。為了快速檢測汽車周圍情況,業(yè)內(nèi)討論通過Coding技術,實現(xiàn)多個超聲波探頭同時檢測周圍環(huán)境。因此,產(chǎn)品的耐久性是必需的。
同時為了擴大檢測區(qū)域,對于汽車周圍近距離的需求也越來越高。
為了應對市場需求,實現(xiàn)超聲波傳感器優(yōu)異的耐久性,穩(wěn)定的近距離檢測,村田從產(chǎn)品的構造,制程開始進行改善。目標是,單個超聲波探頭的近距離檢測,從目前的25cm縮短到10cm以下。
目前,村田在實現(xiàn)10cm以下的檢測研發(fā)上已經(jīng)有了進展。通過抑制超聲波發(fā)射后的余震時間,已經(jīng)可以檢測到10cm以下距離處反射回來的回波信號。在不久的將來村田計劃向市場提供這種技術的產(chǎn)品。
3
溫度傳感器
溫度傳感器,也就是熱敏電阻。使用陶瓷材料技術的NTC熱敏電阻被廣泛地運用于各種用途。除了用于新能源汽車用的BMS、逆變器、DC-DC轉(zhuǎn)換器的溫度監(jiān)測外,NTC也開始被用于毫米波、激光雷達等系統(tǒng)中。
下圖左邊顯示了在ADAS電子控制單元內(nèi)部的熱量分布。紅色區(qū)域溫度很高,最高溫度區(qū)域在GPU附近。右邊圖片顯示特斯拉基于Xavier(NVIDIA)的自動駕駛系統(tǒng)。需要主動冷卻以保持適當?shù)臏囟葪l件。 帶有主動風扇空氣冷卻的散熱器是標準配置。SoC的半導體內(nèi)部有熱二極管。然而,它的溫度精度有很大的誤差。誤差可達+/-5至20攝氏度。
熱敏電阻用來監(jiān)測SoC的溫度,以獲得更好的精度。適當?shù)臒峥刂朴兄谘娱L使用壽命和提高可靠性。 村田的汽車級熱敏電阻NCU系列可以適應汽車高溫應用。NCU系列的外電極是由銅制成的,在高濕度環(huán)境下提高了可靠性,防止了電子遷移。
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原文標題:汽車電動化與智能化趨勢下,這三種車載傳感器需要創(chuàng)新
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