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洛微科技純固態LiDAR硅光相控陣芯片獲 2020最具潛力IC設計企業獎

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2020-11-08 10:47 ? 次閱讀

據麥姆斯咨詢報道,11月3日,2020年度硬核中國芯領袖峰會暨評選頒獎盛典在深圳隆重舉辦,作為半導體行業最具影響力的年度盛會,有40萬電子工程師和位業內專家參與評分。洛微科技(LuminWave)自主研發的純固態LiDAR硅光子相控陣芯片LW-OPA-600A榮獲“2020年度最具潛力IC設計企業”獎。

據了解,洛微科技自研的LW-OPA-600A芯片是基于CMOS硅光子相控陣技術的純固態激光雷達(LiDAR)芯片,可以為LiDAR產品提供高達600線的激光掃描能力和高質量遠場光束,不同型號可工作在近紅外至短波紅外(900~1550nm)等不同波段。該芯片是國內首個發布的基于硅光子相控陣技術的芯片產品,在尺寸、性能、成本、可靠性等方面都有巨大的優勢。目前,該款OPA芯片已應用到洛微科技(LuminWave)的純固態LiDAR產品上,為自動駕駛消費電子等市場應用提供高分辨率、大視場角、高可靠性、低成本的成像級3D感知方案。

洛微科技9月在CIOE上發布的LW-SDL-200系列產品正是采用了該款芯片的純固態成像級LiDAR,該系列的純固態LiDAR產品的市場價格在100美元級別。我們從LiDAR的發展趨勢來看,LiDAR 1.0時代是完全依賴宏觀的轉動部件的機械式LiDAR,LiDAR 2.0時代是“芯片+微動器件”的混合固態LiDAR,LiDAR 3.0時代是不含任何可移動組件的純固態方案。LW-SDL-200系列產品的誕生標志著純固態LiDAR時代已經到來,純固態LiDAR方案也被業內普遍看作是實現車規級純固態LiDAR的終極方案。

洛微科技的LiDAR產品除了在自動駕駛領域的應用外,在消費電子領域的應用同樣引人注目。特別是今年蘋果在其多款旗艦產品上搭載了LiDAR掃描儀之后,LiDAR的技術概念已經開始逐漸被大眾所了解,未來1年之內LiDAR將在消費電子領域得到更為廣泛的應用。

早在今年年初,洛微科技(LuminWave)就曾發布了面向自動駕駛和消費電子市場的MicroLiDAR傳感器模組——LW-FS8864-SMx系列產品。據悉該系列產品目前現已經處于批量出貨階段。該系列產品不僅集成了毫米級的光學芯片、微處理器MCU)和電源管理單元(PMU),還做了標定補償算法和距離自適應算法。同時,根據多樣化的自動駕駛和消費電子市場對于3D感知的需求,可在傳感器模組上內嵌多種基于深度學習AI算法,為自動駕駛補盲、機器人避障、SLAM、手勢和姿態識別等行業應用提供解決方案。

洛微科技(LuminWave)的小面陣MicroLiDAR傳感器模組LW-FS8864-SMx系列產品與同等價位的基于超聲波和單點雷達模組產品相比較,可以提供64個像素(8x8)的更為精確的多點深度信息,可在5米范圍內直接為算法提供3D環境感知數據。該系列產品的光學設計在符合人眼安全標準的同時,具備高信噪比、強抗日光能力的特點,可在室外環境下保持非常良好的性能。MicroLiDAR系列產品一經發布便受到市場的廣泛關注,并在智能終端、智能家居、智能安防、智慧照明、機器人、AGV/AMR、自動駕駛等領域得到廣泛應用。

LW-FS8864-SMx手勢控制解決方案

通過內嵌手勢識別AI算法可以判斷包括上下、左右、前后、順時針、逆時針幾種基本常規手勢,并根據手勢的判斷做出相應的智能控制。可應用于智能電視、智能音箱等終端上,控制音量、頁面切換等非接觸操作。在智慧照明領域,比如打開/關閉燈光,調節燈光亮度和色彩都可以通過簡單手勢來完成。

LW-FS8864-SMx姿態識別解決方案

可以通過64個像素(8x8)的3D深度數據信息,基于深度學習的AI算法可以快速識別目標物的動作姿態,并觸發智能聯動。可用于非正確坐姿矯正,密閉空間跌倒預警,駕駛員疲勞狀態提醒等場景,同時兼顧了深度數據的獲取,圖像識別和隱私保護的多種需求。

LW-FS8864-SMx近距離避障解決方案

多點小面陣的方案與同等價位的基于超聲波和單點雷達模組產品相比較,可以提供更為精確的深度信息,可在5米范圍內直接為算法提供3D環境感知數據,廣泛應用于機器人/AGV/AMR的近距離避障場景。

洛微科技(LuminWave)以市場需求為導向,以技術革新為動力,發揮硅光子相控陣芯片,連續波調頻芯片技術和晶圓級微納光學的技術優勢,完成了純固態成像級LiDAR和MicroLiDAR在內的面向不同市場需求的產品系列,實現小型化、低成本的LiDAR產品矩陣,不斷為市場提供更有價值、更智能、可擴展、更經濟的激光雷達產品。

責任編輯:xj

原文標題:硬核中國芯!洛微科技LiDAR硅光相控陣芯片獲“2020最具潛力IC設計企業”獎

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