电子创新元件网 - 传感器 - 德赢平台,德赢ac米兰官方区域合作伙伴

详解无人驾驶传感器：摄像头、激光雷达、雷达、温度传感器

judy — Tue, 01 Mar 2022 03:59:31 +0000

作者： Paul McLellan，Cadence楷登PCB及封装资源中心

本文将聚焦于无人驾驶车辆的关键部件之一——传感器。

在Cadence汽车峰会上，Uhnder的首席执行官Manju Hegde对传感器进行了精彩的概述，重点介绍了摄像头、雷达和激光雷达等核心传感器的部件。

传感器要求

Menju列出了关于传感器的十一个关键要求：

感应范围：应能充分适应车速。

视野（FoV）：足够宽阔以展示全景视野。这里的一部分原因是由自动紧急制动规则——AEB 2018所驱动的，而由于2020和2022对视野的要求更高，要求车辆能够在交叉路口避免发生碰撞，因此现在需要更宽的FoV。

角度：角度检测和分辨率应满足检测相关特征的要求。这个问题在于雷达识别人类的能力相对较弱（雷达对玻璃纤维帆船的识别能力也相对较弱，所以人们在桅杆顶部设置了一个特殊的反射器）。

速度：测量并解析移动物体的速度。雷达可以做到这一点，但大多数激光雷达不能直接做到这一点，它们可以通过测量一段时间内帧与帧之间的差异来间接实现这点。

分类：雷达在这方面的能力比较欠缺。美国军方拥有每架敌方坦克和飞机的雷达标记，并采用了机器学习。雷达在探测范围内很难识别物体类型（树、行人、汽车等）。

颜色：颜色对交通信号灯来说尤为重要，部分色盲者只能在距离交通信号灯足够近的情况下通过亮灯的位置来进行判断。

信号处理用度：从获得原始传感器数据到得出“这是个小孩”或“这是一个消防栓”等结论，中间涉及大量的信号处理和图像分类工作。

运行：当所有照明灯（日间和夜间行车灯）打开时，或在恶劣天气中时，运行其全部功能面临着巨大的挑战。

恶劣天气：雨、雾、雪。即使是人类，在恶劣天气状况下也会遇到麻烦。

干扰：存在两种干扰类型，分别是环境干扰和其他传感器干扰。摄像头比人眼更容易因受到图像信号干扰而产生混乱。车上有多个雷达和激光雷达单元。雷达发出的信号通常随距离的平方而减弱，并且返回的反射波也会随距离的平方而减弱（从目标处开始计算），因此雷达的感应范围是距离的四次幂。因此，当一辆驶向我们的汽车在R2处充满雷达信号，而我们又正在R4对其进行探测时，就很容易因为干扰而产生混乱。再加上每辆车可能有4-6个雷达，产生的干扰就更大了。

成本：关于何时可运用无人驾驶汽车的预测，部分取决于成本。谷歌/Waymo可以制造几辆无人车在凤凰城行驶而不关心其成本，但降低传感器成本对批量生产至关重要。而降低成本最终还是需要依靠技术，才能将传感器运用到售价2万美元的汽车中。

传感器类别

三种传感器类别分别是视觉传感器（摄像头）、雷达和激光雷达。

视觉传感器：汽车所需的CMOS图像传感器（CIS）与消费性电子产品不同（消费性电子产品所需的CMOS图像传感器主要关注于制作好的Instagram图像）。汽车需要拥有高动态范围和更好的低光灵敏度的图像传感器，其应有更高的像素、更低的分辨率、更快的响应时间，并能同时满足在更高和更低温度下工作的性能需求（智能手机要适应口袋的温度，而汽车则需适应像沙漠和雪山那样的极端气候）。显而易见，摄像头有一个很大的缺陷：即与人类在夜间行车时一样，其视野受到车辆前照灯的限制。同时，摄像头需要一直保持清洁，这是另外一个问题。

激光雷达：现在市面上有大量不同类型的激光雷达（甚至比利用激光雷达的方式还多）。对于汽车而言，目前样车使用的是机械扫描激光雷达，但从长远来看，使用MEMS微振镜或光学相控阵的固态激光雷达是重点发展目标。激光雷达的运用存在一个小问题，即使用波长为850-940nm的近红外光雷达成本最低，但这种雷达会对眼睛造成伤害，且需要在有太阳光的环境中使用。波长为1550nm的雷达性能更高，这种雷达的许用能量比近红外光雷达高5个数量级（500,000倍而不是5倍），所需的太阳光比近红外光雷达低10倍，但是成本十分昂贵。其加分项在于角度分辨率很高，但在遇到反光性很差的物体和雾/雨/雪天气时也会出现问题；同时，清洁也是一个需要注意的问题。

雷达：目前所有的雷达都使用模拟FMCW（调频连续波）发送线性调频脉冲，这种脉冲与接收到的反射波混合，之后降低速度至基频带，再使用低通滤波器。有一个问题是，车上需要有多个雷达单元，但每次只能有一个雷达单元发射信号，因此有必要进行时分多路复用（基本上，每次只有一个信号绕每个雷达旋转）。

优势和不足

以上是各个传感器类型的蜘蛛图。左侧是雷达图，中间是激光雷达图，右侧是视觉传感器图。

这些传感器都很重要，因为如果我们同时使用这些传感器，那么一种传感器的优势就可以弥补另一种传感器的不足。雷达无法判断交通灯是红色还是绿色，但是视觉传感器可以；视觉传感器在大雾天看不清楚，但雷达可以；诸如此类……但是这些传感器离人们的需求仍有很大差距。

新一代雷达

“如果我们对雷达传感器进行改造会怎么样？今天的雷达都是为探测大型目标而设计的。现在，很多公司都在研究对雷达传感器进行改造这个问题。”Manju表示。

如果我们的雷达具有更大的感应范围，更高的分辨率（垂直和水平方向），非常灵敏的速度检测，更好的明暗目标比率和更强的抗干扰性，那么将对现在的雷达带来极大改变，如上面的蜘蛛图所示。

更重要的是，这将缩小与人类需求之间的差距。事实上，这些改造将大大缩小这一差距，从而使激光雷达具有边际价值。对于快速驾驶，车头仍然需要安装激光雷达，以检测道路上的障碍物（如一块木头）；对于这类障碍物，雷达无法进行反射，而摄像头也无法及时检测。但是总体而言，所需的激光雷达数量会减少。

新一代雷达将是一个绝佳的解决方案：通过取消多个激光雷达，我们将从成本上获益。Menju的未来发展蓝图如下图所示（绿色部分代表Unhder正在开发的雷达）：

温度传感器

Owl Autonomous Imaging公司的Chuck Gershman提出了第四种传感器类型：温度传感器。其一大优势在于可以探测到活物，而且可以在白天和夜晚照常工作，还能应对各种天气状况。

仅仅使用激光雷达并不能满足我们的需求，激光雷达虽然能看到物体，但无法对此做出判断。此外，激光雷达的感应范围在恶劣天气下严重降低。特别是905nm的激光雷达，在雾和雨中会完全失去感应能力。猫头鹰公司已研发出一款焦平面阵列（FPA）双色探测器，并将其交付给空军使用。

正如Chuck在结束演讲时所说的：“我们的传感器能直接看到活人。”

《华尔街日报》关于传感器的报道

《华尔街日报》曾发表过一篇关于汽车传感器的文章：

“在低能见度条件下，包括在日落之后，摄像头在捕捉环境图像方面效果不佳。然而，激光雷达和雷达不受黑暗的影响，因为它们通过波长大于和小于可见光的各种电磁波收集有关环境的信息。”

其实，人眼也是如此工作的。我们通常通过在车辆前部放置高强度可见波长光源产生器，并查看其反馈回来的内容来解决这个问题。而这些光源产生器被称为前照灯。激光雷达和雷达并非由于所使用的波长而不受到黑暗的影响，而是因为它们已经做了类似的事情，发出电磁辐射脉冲，然后查看其反馈回来的内容。

引用一句话：

“滚珠轴承用于将传感器固定在汽车顶部，而在不平坦的路面上行驶会影响激光雷达的校准，并导致滚珠轴承过度磨损。车辆遇到这些情况的次数越多，激光雷达传感器需要更换的频率就越高。”

目前，放置于车顶上的大型旋转式激光雷达并未被真正提议作为进行商业批量生产的解决方案。它们的成本比汽车的其他部件都要高，这些只是实验平台。如上所述，若想进入经济上可行的商业生产，我们需要一个没有滚珠轴承和其他配件的固态激光雷达解决方案。

LiDAR揭秘：“波长大辩论”的深入指导

judy — Thu, 24 Feb 2022 07:40:57 +0000

作者：安森美(onsemi)汽车感知部总监Bahman Hadji

人们普遍认为，先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶(AD)之所以成功，是因为它们可以有效地感测车辆周围的环境，并将感测到的信息输入实现自动导航的算法中。考虑到在生死攸关的情况下对感测技术的绝对依赖性，系统通常使用多个传感器模式，并实现数据融合，以增强彼此，并提供冗余。这样每种技术都能发挥其优势，并提供更好的组合解决方案。

在未来ADAS和AD车辆中，传感器主要有三种模式，分别是图像传感器、雷达和LiDAR。每一种传感器都有自己的优势，它们可以组成一个完整的传感器套件，通过传感器融合并提供数据使自主感知算法能够做出决策，为场景中的每一个点提供颜色、强度、速度和深度信息。

图1：传感器融合利用每种模式的优势提供有关车辆周围环境的完整信息。

尽管早在几十年前就出现了利用光测量距离的概念，但在这三种主要模式中，LiDAR是适用于大众市场的新兴商业化技术。由于需要完整传感器套件的自动系统激增，汽车LiDAR市场将呈现惊人的增长，预计从2020年的3,900万美元增长至2025年的17.5亿美元(Yole Développement，2020 年)。这是一个巨大的商机，专注于LiDAR技术的公司多达上百家，到2020年对这些公司的累计投资额已超过15亿美元，而且这一数据源自2020年底多家LiDAR公司发起SPAC首次公开募股潮之前。但当有这么多公司投身于同一项技术，而且这项技术基于完全不同的光波长时(最突出的示例就是905 nm和1550 nm)，最终总会有一种技术胜出，并整合其他技术的优势。就像我们一次次看到的那样，网络技术以太网、视频技术VHS。

对于LiDAR技术用户而言，即汽车制造商以及设计和制造客运和货运自动机器人车辆的公司，他们首先要考虑的是自己的需求。最终，这些公司希望供应商提供高度可靠的低成本LiDAR传感器，同时满足低反射率物体的测距和检测性能规范要求。尽管所有工程师都有各自强烈的主张，但如果供应商能够以合适的成本满足性能和可靠性要求，这些公司则可能并不知道实施的是何种技术。正因如此，才引起了本文旨在帮助理清的根本性辩论：哪种波长将在汽车LiDAR应用中占据主导地位？

LiDAR 概述

要解决这个问题，首先需要了解LiDAR系统的结构。LiDAR系统有不同的构造。相干LiDAR，一种被称为调频连续波(FMCW)的LiDAR，将发射的激光信号与反射光混合，以计算物体的距离和速度。虽然FMCW具有一定的优势，但与最常见的LiDAR方法“直接飞行时间(dToF)LiDAR”相比，它仍属于不太常用的方法。该技术测量超短光脉冲从照明光源发出，到达物体后反射回到传感器所用的时间，达到测距的目的。它通过有关时间、速度和距离的简单数学公式，利用光速来直接计算与物体的距离。尽管波长的选择主要影响发射和接收功能，但典型的dToF LiDAR系统有六大硬件功能。

图2：典型 dToF 系统框图，绿色部分代表安森美产品的一些重点领域。

表1显示了各种LiDAR制造商列表，从知名的一级汽车供应商到世界各地的初创公司。市场报告和公开资料表明，绝大多数公司的LiDAR在近红外(NIR)波长下工作，而不是短波红外(SWIR)波长。此外，虽然专注于FMCW的SWIR LiDAR供应商只能使用相应波长，但大多数采用直接飞行时间实现的供应商都可以选择使用NIR波长来构建系统，同时还能够利用其现有的IP相关功能，如波束控制和信号处理。

表1使用NIR和SWIR波长的LiDAR制造商列表

*上述列表并非详尽无遗，数据来源 Yole、IHS Markit和公开资料

鉴于大多数制造商(而不是全部)都已选择NI波长，他们是如何做出这一决定的？他们需要考虑的影响有哪些？本文重点讨论与构成LiDAR组件的光和半导体材料性质有关的基础物理学知识。

在LiDAR系统中，激光发射的光子到达物体后应反射回来，然后被探测器接收。在此过程中，这些光子必须与来自太阳的周围环境光子竞争。通过观察太阳辐射光谱，并考虑大气吸收因素，我们发现某些波长的辐照度会下降，因而减少作为系统噪声存在的光子量。905 nm波长下的太阳辐照度是1550 nm的3倍，这意味着NIR系统必须应对更多干扰传感器的噪声。但这只是选择LiDAR系统波长时需要考虑的其中一个因素。

图4：大气对光的吸收会产生明显的峰值

传感器

LiDAR系统中负责感测光子的组件为不同类型的光电探测器，因此必须说明为什么它们可以根据待检测波长而采用不同的半导体材料制成。在半导体中，带隙可将价带和导带分开，而光子可提供能量，以帮助电子克服带隙问题，从而使半导体导电，继而产生光电流。每个光子的能量与其波长有关，而半导体的带隙与其灵敏度有关，这就解释了为什么所需半导体材料取决于待检测光的波长。硅是最常见也是制造成本最低的半导体，可响应高达1000 nm左右的可见光和NIR波长。为检测SWIR范围以外的波长，可对更稀有的III/V族半导体进行合金化，使InGaAs之类的材料能够检测1000 nm至2500 nm的波长。

早期的LiDAR将PIN光电二极管用作传感器。PIN光电二极管本身没有增益，因此无法轻松检测到微弱信号。雪崩光电二极管(APD)是目前LiDAR中最常用的传感器类型，可提供适当的增益。然而，APD也需要像PIN光电二极管一样在线性模式下工作，以集成光子到达信号，而且在需要非常高偏置电压的情况下也会受到制件质地不均的影响。LiDAR中开始日益广泛使用的最新型传感器以单光子雪崩二极管(SPAD)为基础，SPAD具有非常大的增益，并且能够从每个检测到的光子中产生可测量的电流输出。硅光电倍增器(SiPM)是硅基SPAD阵列，其额外优势就是能够通过观察所生成信号的振幅来区分单个光子和多个光子。

图5：LiDAR中用于检测信号的不同光电探测器类型

回到波长这个话题，所有这些类型的光电探测器都可以采用硅(用于NIR探测)或III/V族半导体(用于SWIR探测)。另一方面，可制造性和成本是技术可行性的关键，且CMOS硅代工厂可实现此类传感器的低成本、批量生产。正因如此，LiDAR在实现更高性能的基础上逐渐开始采用SiPM。尽管存在适用于SWIR的APD和SPAD，但由于未采用硅基处理器，所以很难将它们与读出逻辑集成在一起。最后，由于针对SWIR的III/V基SPAD阵列和光电倍增器(与SiPM相似)尚未实现商业化，所以生态系统更适用于NIR波长。

激光器

光子生成是另一个完全不同的流程。半导体P-N结作为增益介质可用于制造激光器；这可通过泵送的方式使电流通过结，在原子进入较低能带时引起光子共振发射，从而产生相干激光束输出来实现。半导体激光器基于直接带隙材料(如GaAs和InP)，与间接带隙材料(硅)相比，这种材料对于原子进入较低能带时的光子生成非常有效。

LiDAR使用的两种主要激光器为：边缘发射激光器(EEL)和垂直腔面发射激光器(VCSEL)。与VCSEL相比，EEL的成本更低，输出效率更高，所以目前使用更广泛。但EEL在封装和组装成阵列方面难度更高，而且还会受到温度范围内波长变化的影响，导致探测器不得不寻找更宽的光子波长波段，才能将更多的环境光子检测为噪音。

尽管较新的VCSEL技术成本更高、功效更低，但由于其光束是从顶部生成的，所以具有封装简单高效的优势。由于VCSEL的成本将继续显著降低，功效将提高，所以其市场采用率开始上升。EEL和VCSEL可用于NIR和SWIR波长生成，两者之间的关键区别在于：NIR波长可使用GaAs生成，而SWIR波长则需要使用InGaAsP。大尺寸晶圆厂能帮助降低GaAs激光器成本，从成本和供应链安全角度来看，这再一次突出了NIR LiDAR制造商生态系统的优势。

图6：LiDAR中使用的不同激光类型

激光功率和人眼安全<.strong>

在讨论波长大辩论时，必须考虑LiDAR系统对人眼安全的影响。dToF LiDAR概念涉及以高峰值功率，沿着特定视角将短激光脉冲发射到场景。站在LiDAR发射路径上的行人需确保自己的眼睛不会被射向自己方向的激光损伤，IEC-60825规范规定了不同波长的光的最大容许照射量。类似于可见光的NIR光能够穿过角膜到达人眼的视网膜，而大部分SWIR光在角膜内可被吸收，因此照射量更高。

图7：IEC-60825人眼安全型激光照射量规范

从性能角度来看，对于基于1550 nm的系统来说，能够输出高出多个数量级的激光功率是一个优势，因为这样可以发出更多光子，从而检测到更多返回的光子。但更高的激光功率也意味着需要进行热权衡。需要注意的是，适当的人眼安全型设计必须在不考虑波长的情况下进行，同时必须清楚地考虑每个脉冲的能量和激光孔径的大小。对于基于905 nm的LiDAR，可以通过其中的任意一个因素来增加峰值功率，如下图8所示。

图8：基于不同光学器件和激光器参数的NIR LiDAR人眼安全型激光器设计

NIR与SWIR LiDAR系统对比

上文着重描述能够输出的激光功率大小，现在我们继续探讨所用的传感器。显然，可检测更微弱信号的更高性能传感器可为系统带来多方面的益处——能够实现更长的测程，或能够使用更少的激光功率来实现相同的测程。安森美(onsemi)开发了一系列可提高光子探测效率(PDE)的NIR LiDAR SiPM，PD 是指示灵敏度的关键参数。其新推出的RDM系列传感器PDE达到市场领先的18%。

图9：安森美SiPM的工艺发展路线图

为比较NIR dToF LiDAR与SWIR dToF LiDAR的性能，我们利用相同的LiDAR架构和不同激光和传感器参数的环境条件进行了系统建模。LiDAR架构为共轴系统，配有一个16信道探测器阵列和一个遍布整个视场的扫描机制，如下图10所示。该系统模型已通过硬件验证，使我们能够准确估计LiDAR系统的性能。

图10：dToF LiDAR传感器的系统模型

表2：NIR和SWIR系统模型模拟的LiDAR传感器和激光器参数

由于使用了PDE较高的InGaAs合金，所以1550 nm系统采用更高的激光功率以及更高的PDE传感器，这样就可以在我们的系统模拟中实现更出色的测距性能。通过使用传感器镜头(分别对焦在大约905 nm和 1550 nm)上50 nm带通滤波器过滤的100 klux环境光系统级参数，以30 fps、500 kHz激光频率和1 ns脉冲宽度进行超过80°的水平0.1°x 5°视角扫描，并使用22 mm镜头直径，得出如下结果。

图11：基于905 nm和1550 nm的类似LiDAR系统的模拟结果

正如预期，1550 nm系统能够对低反射率物体进行更远的测距，99%的测距概率下可达到500米。然而，基于905 nm的系统仍可以实现超过200米的测距，这表明两种类型的系统在典型环境条件下都可以达到汽车远程LiDAR的要求。在雨水或大雾等恶劣环境条件下时，SWIR光的吸水性会使其性能比基于NIR的系统下降得更快，而这是另一个考虑因素。

成本考虑因素

在广泛研究LiDAR系统所用技术以及使用不同波长的影响之后，现在，我们回到成本考虑因素上。我们之前就解释过，用于NIR LiDAR的传感器采用天然CMOS硅铸造工艺，这可最大限度地降低半导体的成本。此外，通过使用代工厂目前已经掌握的堆叠芯片技术，可将CMOS读出逻辑与传感器集成到一个芯片中，这进一步压缩了信号链并降低了成本。

相反，SWIR传感器使用成本更高的III/V半导体代工厂(如InGaAs)和新型Ge-Si混合技术，虽然可降低SWIR传感器成本，并能更轻松地集成读出逻辑，但即使在技术成熟后，估计仍比传统的CMOS硅贵5倍以上。从激光器方面看，用于制造NIR系统激光器芯片的GaAs晶圆与用于制造SWIR系统激光器芯片的InGaAs晶圆尺寸差异同样会导致成本差异，而NIR系统可以使用VCSEL，并且现成的供应商更多，这一事实亦可降低集成成本。

综合以上因素，IHS Markit进行的一项分析调查(Amsrud，2019)显示，使用相同类型的组件(传感器或激光器)时，SWIR系统的成本比NIR系统高10至100倍。2019年，NIR系统传感器和激光器的平均组件总成本估计为4~20美元/信道，到2025年将降至2~10美元/信道。相比之下，2019年，SWIR系统传感器和激光器的平均组件总成本估计为275美元/信道，到2025年将降至155美元/信道。考虑到LiDAR系统包含多个信道，即使使用1D扫描方法，这也会是一个巨大的成本差异，因为仍需要使用单点信道的垂直阵列。

表3：成本考虑因素总结(来源：IHS Markit)

LiDAR市场动态也不利于SWIR阵营。自动驾驶市场并未像五年前市场预期的那样迅速发展，而必须使用LiDAR的Level 4和Level 5自主性系统也还需要几年才能实现大规模部署。同时，利用LiDAR的工业和机器人市场对成本更加敏感，并且SWIR系统的超高性能优势并非不可或缺，这些系统制造商没有办法像通常所说的那样通过增加产量来降低组件成本。产量增加时可实现成本降低，但实现量产需要降低成本，这其实就是“先有鸡还是先有蛋”的问题。

总结

在深入研究了这项技术以及NIR和SWIR系统之间的差异后，当今绝大多数LiDAR系统使用NIR波长的原因就显而易见。虽然，对未来的展望并不是100%确定的，但显然，成本和可用性是生态系统供应商的关键考虑因素，由于CMOS硅的技术优势和规模经济，NIR系统无疑更具经济效益。虽然SWIR支持远程LiDAR系统，但基于NIR的LiDAR也可以满足汽车远程测距需求，同时在ADAS和AD应用所需的短程到中程配置中也表现出色。

目前，基于NIR的LiDAR已经在汽车市场中实现了大批量生产，这表明该技术已经实现了商业化并通过了市场检验，但整合仍需时日，且无论输赢，都需要经历动荡和调整。20世纪之交的汽车行业有30家不同的制造商，随后十年增加至近500家，但仅仅数年之后，大多数制造商已经销声匿迹。预计到2030年，LiDAR制造商也会经历类似的发展历程。

参考文献

Yole Développement(2020). LiDAR for Automotive and Industrial Applications - Market and Technology Report2020

Amsrud, P. (2019 September 25). The race to a low cost LIDAR system [Conference Presentation]. Automotive LIDAR 2019, Detroit, MI, United States. IHS Markit.

Nick84(2013)CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons

IC Insights：2021年传感器和执行器市场增长28%，创历史新高

judy — Mon, 14 Feb 2022 02:51:55 +0000

随着疫情缓解后的经济反弹，供应短缺、紧张和价格上涨等因素，大幅推高了大多数光电器件、传感器/执行器以及分立半导体器件（简称：O-S-D）的全球销售，而CMOS图像传感器则因中美争端和某些系统的疲软而相对弱势。

2021年全球经济从新冠疫情（Covid-19）的流行和管控中复苏，全球O-S-D市场销售额均创下历史新高。根据IC Insights发布的1月半导体行业快览报告，2021年全球O-S-D市场销售额首次突破1000亿美元，以18%的整体增长率从2020年的883亿美元飙升至1042亿美元。而面对新冠疫情的第一波冲击，2020年O-S-D市场合并销售额相比2019年仅增长了不到3%。

2021年，O-S-D市场销售额占全球半导体市场（6139亿美元）的17%（其余为IC）。O-S-D市场增长主要源于：应用广泛的分立器件的需求急剧增长、传感器/执行器供应紧张、提高的平均售价、交付周期长以及系统制造商延迟补充库存等。

在功率晶体管、二极管等商用器件的采购推动下，2021年分立半导体器件的总销售额激增了27%，达到过去三年年均增长率的5倍多，总额增长至352亿美元。与此同时，2021年传感器（包括压力传感器和麦克风芯片、加速度计和陀螺仪、磁传感器和电子罗盘、温度传感器等）的销售额增长了26%，而执行器的销售额增长了31%，2021年传感器/执行器的整体市场销售额增长了28%，达到了创纪录的211亿美元。

另一方面，由于中美贸易摩擦和技术争端、某些关键终端应用的波动，以及数字成像系统中部分IC及其他组件的短缺，拖累了CMOS图像传感器的增长，因此，在2021年的反弹中，光电器件的总销售额未能实现如同分立器件、传感器/执行器的激增。报告显示，2021年光电器件的总销售额增长了9%，也达到了创纪录的479亿美元，而占比较高的CMOS图像传感器细分市场去年仅增长了6%，达到203亿美元。

据IC Insights预测，2022年O-S-D市场总销售额将增长11%，达到1155亿美元，其中光电器件销售额将增长13%，达到542亿美元，传感器/执行器销售额将增长15%，达到243亿美元，而分立器件市场预计将恢复5%的正常增长，达到371亿美元。

新一代陀螺仪加速度组合传感器 SCC3000系列

judy — Fri, 28 Jan 2022 05:11:28 +0000

本视频介绍致力于实现汽车安全行驶的陀螺仪加速度组合传感器的特点及用途。

就是Ta！工业预测性维护中，不可或缺的传感器“先知”

judy — Wed, 26 Jan 2022 03:56:58 +0000

本文转载自：贸泽电子微信公众号

机器设备的维护，是工业生产中面临的一个重要课题。传统上，判断机器的状态是否需要维护，是由操作员依靠自己的直觉和经验来决定的，这显然不太靠谱；另一种方法则是严格按照运维手册进行定期保养，做预防性维护，这又会多做不少无用功，而且真的遇到突发事件，还是很难及时检测出来；而如果等到机器出了问题，再被动地进行纠正性的维护和维修，这造成的损失可能会更大……是否能够对机器的状态做出更主动、更及时、更精准的监测和评估，让维护工作做得恰到好处？这一直是人们求索的方向。

随着物联网、机器学习等技术的兴起，预测性维护和基于条件的维护（PdM / CbM）等新概念进入了人们的视野。简单来讲，预测性维护就是基于从生产现场收集的大量实时数据，利用专门训练出来的预测模型，对机器设备状态做出预判，帮助专业运维人员及时发现存在的问题和隐患，并根据需要主动进行维护的方式。这无疑有助于提高机器设备运作的可靠性，减少停机时间，提高工作效率。

根据Markets and markets的研究报告，全球机器状态监控市场规模预计将从2021年的26亿美元增长到2026年的36亿美元，年复合增长率将达7.1%。人们对工业领域预测性维护的兴趣，由此可见一斑。

预测性维护中的加速度传感器

实现预测性维护，一个重要的基础性工作就是数据的采集，这个工作是由传感器来完成的，它们会感测并汇集包括温度、压力、振动、旋转速度、电流、液体特性等有价值的数据，作为预测的依据。

在诸多数据中，振动是最为关键的一个，因为旋转机器一旦出现问题（如滚珠轴承故障、轴偏差、不平衡、过度松散等），就会通过振动频谱反映出来，而且可以根据频谱的特征判断出问题根源出在哪里。而这些振动相关数据的感测和获取工作，则需要加速度传感器来完成。

图1：机械冲击造成的有断裂（黄色）和无断裂（蓝色）情况下的频谱图，可以明显观察到两者的差别（图源：TE）

为了对振动进行有效而可靠的感测，传统的方法是将加速度传感器安装在机器上，再通过硬连接方式接回中央机械保护系统（例如振动监视器）。这种方式虽然可靠，但价格昂贵，因此通常仅用于高价值的大型旋转机器。但随着工业4.0落地，预测性维护应用也逐渐下探到更多的中小型设备和系统中，这也就催热了体积更小、综合成本更低、易用性和灵活性更强的嵌入式加速度计市场。

要想实现长期、可靠、稳定和准确的感测，为工业状态监测和预见性维护提供精准的数据，嵌入式加速度计需要具备以下一些特性：

宽频率响应

由于不同故障的振动频谱分布很广，为了尽可能检测到所有机械设备的故障，加速度传感器需要有较宽的频率响应范围。一般对于轴承监测，加速度传感器的频率响应应为轴转速的40至50倍；而对于风扇和变速箱，加速度传感器的最小频响上限应为叶片通过频响的4至5倍。

分辨率和动态范围

加速度传感器的测量分辨率，是输出信号幅度与板载电子器件宽带噪声比值的函数。分辨率高，则意味着加速度传感器可测量到更小振幅的振动相比于使用动态范围较低的传感器，这种对较低振幅的“捕获”能力使得用户能够更早地发现故障。噪声会影响测量分辨率，因此一般而言，输出信号应当比传感器噪声水平高出10倍，才能保证输出可靠的测量结果。

长期稳定性

随着使用时间的增加，加速度传感器的性能会发生漂移，这种变化可能会触发误报警，因此对于持续运转的工业设备，加速度计的长期可靠、稳定性十分关键。

易用性

易用性主要体现在两个方面：一是需要加速度传感器根据不同设计需要，能够提供不同的封装选项，方便“嵌入”到最终的应用场景中；二是由于传感器检测到的模拟信号，最终是要转换为数字信号交由主控设备处理的，所以提供数字输出，也成为了传统模拟输出之外一个提升产品易用性的重要选项。

两种嵌入式加速度计如何选？

目前用于预测性维护的嵌入式加速度计主要有两种类型：

一种是基于MEMS技术的可变电容 (VC) 传感器，它的原理是在两个平行电容板之间放置一个可以振动的质量块，当感应到加速度，质量块会随之发生振动，从而引起电容的变化。这种电容变化与施加的加速度成正比。通过将微弱的电容变化转换成电压输出，就能测算出相应的振动数据。

另一种是压电式 (PE) 加速度计，它内部包含一个压电晶体，在受到外部机械振动应力时，压电晶体会产生电信号，由此获取振动数据。

为了适应预测性维护应用的要求，VC MEMS和PE两种加速度传感器技术都在不断地演进。对照上文所述的嵌入式加速度计的特性要求。我们会发现，相较而言，PE加速度计在预测性维护中的优势更明显一些，这主要体现在以下几个方面——

首先，大多数PE传感器都是基于锆钛酸铅陶瓷 (PZT)，这些陶瓷经过极化处理，可排列偶极子并使晶体产生压电效应。由于PZT晶体具有较大的频率响应范围——可支持>20KHz的应用——因此它们是状态监测应用的理想选择。从图中可以看出，VC MEMS传感器在低频端有较好的频率响应特性，而在3kHz以上就会有明显的偏差；而PE传感器的表现在10kHz的频率范围内则一直都很稳定。

图2：PE和VC MEMS加速度传感器的频率响应特性（图源：TE）

其次，PE加速度计具有更高的分辨率以及更好的动态范围，便于用户在更早的阶段检测到潜在的问题。下图展示的是基于0.03-10KHz带宽对几款PE和VC MEMS加速度计产品进行测量的结果。可以看到， PE传感器的分辨率约高出VC MEMS传感器9倍。

图3：PE比VC MEMS加速度传感器具有更高的分辨率和动态范围（图源：TE）

再有，从长期稳定性来看，PZT压电晶体具有更佳的稳定性，基于该材料的PE加速度计随着时间的推移也表现出了优异的稳定性。虽然从原理上讲，采用体硅微机械加工的MEMS传感器具有最佳的长期漂移特性，但其成本比较高，因此通常使用在惯性应用中；而针对状态监测，采用的则是基于表面微机械加工工艺的 VC MEMS 传感器，这类传感器的成本较低，但在分辨率和长期稳定性上的表现会有折中。因此综合比较下来，采用PZT材料的PE加速度计是能够兼顾性能和成本的最佳选择。

此外，PE传感元件本身不需要电源，电荷到电压转换的信号调节可以在电流要求极低的器件中实现；而VC MEMS传感器由于在使用中需要不断被激活，功耗通常明显高于压电传感器。

归纳一下，对于那些频率响应带宽较低、对成本更为敏感的振动感测应用，VC MEMS可能是不错的选择；而对于在频率响应范围、分辨率和动态范围、长期稳定性、功耗等方面有更高要求的工业领域的状态监控应用，PE加速度计则应该是优先考虑的选项。

图4：PE比VC MEMS加速度传感器特性比较（图源：TE）

TE的嵌入式状态监测加速度计产品组合

为了响应工业状态监控和预测性维护市场的需求，TE Connectivity（以下简称TE）可以提供一系列嵌入式PE加速度计，它们包括单轴和三轴的产品，具有不同的测量范围和封装形式，以适应不同终端应用的设计要求。

图5：TE主要的嵌入式PE加速度计（图源：TE）

其中，830M1三轴状态监测加速度计是一款低成本、小型化、SMT安装式的加速度计专为嵌入式状态监测与预防性维护应用而设计。其测量范围为±25g至±2000g，在所有三个轴上均具有高达15kHz的平坦频率响应，且具有低功耗的特性。

830M1加速度计采用剪切模式设计，具有三个独立且稳定的压电陶瓷晶体。它采用完全密封的无引线芯片载体 (LCC) 封装，封装内还包括一个Ni1000镍薄膜RTD温度传感器，可在单个封装中实现“振动+温度”组合式感测。

对于那些小型化设备的高性价比状态监控，830M1再合适不过了。如果你需要单轴的版本，还可以选择同系列的820M1。

图6：830M1三轴PE加速度计框图（图源：TE）

如果你在设计中，需要将PE传感器直接安装到轴承座上，TE还可提供采用坚固的TO-5罐状封装、带有不锈钢外壳的805M1单轴3线加速度计，它的动态量程为±20g至±500g，可提供12kHz的平坦频率响应，灵敏范围为4-100mV/g，支持粘合剂或螺钉两种安装方式。由于805M1将稳定的压电陶瓷晶体与低功率处理电路相结合，封装在一个屏蔽外壳中，因而适用于很多工业现场的状态监测应用。

图7：805M1 TO-5单轴3线加速度计（图源：TE）

“全能”的无线加速度传感器

在高性能、全系列的PE状态监控加速度传感器基础上，TE还向前迈了一步，将传感器、数据收集器、数字信号处理器和LoRaWAN™无线电整合成一个外形紧凑、可以通过电池供电的完整无线加速度传感器系统——这就是8911无线加速度传感器。

图8：8911无线加速度传感器（图源：TE）

采用8911无线加速度传感器，有助于客户快速完成设计概念的验证，轻松地将远程无线状态监测功能添加到机器设备中。这款无线加速度传感器主要的优势特性包括：

低功耗无线连接

8911无线加速度计采用了LoRaWAN™这一低功耗广域网络协议，可以实现电池驱动设备的无线连网，且具有传输距离长、不易受到外部信号干扰的特点，可以安全、快捷地将状态监控和预测性维护植入到有线网络难于达到的工厂区域。

实现边缘计算

8911无线加速度传感器中内置微处理器，提供环境温度传感并在设备中计算FFT（快速傅里叶变换），实现在边缘进行数据处理。

外形小巧

该产品采用抗腐蚀的不锈钢外壳和塑料盖设计以及外形紧凑型设计（1.25" 六角 x 3.1" 高度），其安装规格和螺柱尺寸是标准的，因此可以快速安装在现有和全新的机械装置上。

性能可靠

一方面，8911无线加速度传感器稳健的信号能够防止干扰和中断；另一方面，坚固耐用的不锈钢传感器护套，以及O型环密封圈，使其达到了IP66防护等级，可确保在严苛、恶劣的环境中有效运行。

超长工作时间

8911无线加速度传感器具有极低的休眠待机功耗，如果合理设定采样间隔，此传感器的电池寿命可长达10年。由于采用压电式传感元件，与 MEMS解决方案相比，其具有高带宽、高测量分辨率和超低功耗的优势，有利于在增强机器故障检测能力的同时，延长电池使用寿命。

图8：8911无线加速度传感器框图（图源：TE）

有数据显示，工业传感器市场规模将从2020年的182亿美元增长到2025年的290亿美元，复合年增长率达到了9.8%。与此同时，工业传感器正在朝向更加智能、更低功耗、更小尺寸、更高性能、更简便易用的方向发展。这一趋势，在面向状态监控和预测性维护的加速度传感器身上，更是体现得淋漓尽致。

因应市场的发展，TE依托自身在PE加速度传感器领域的技术优势，从广度上延展出丰富的产品系列，在深度上开发出了8911这样的完整无线加速度计方案，可以说为预测性维护应用的落地，提供了一种“先知先觉”的关键能力，在未来工业领域中，是一种不可或缺的存在。

相关技术资源

830M1三轴状态监测加速度计，点击了解详情>>
805M1 TO-5三线加速度计，点击了解详情>>
8911无线加速度计，点击了解详情>>

传感器

成为“头号玩家”，离不开传感器与AI的融合：村田通过"振动反馈"实现“人机一体”

judy — Mon, 24 Jan 2022 07:06:14 +0000

视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉，即所谓的五感，是所有生物不可缺少的生存能力。五感的敏锐程度直接关系到判断能力和运动能力的高低，每种生物都具有适应其生存环境和生态的五感。

特别是作为智慧生物的人类，还能充分调动五感来完成各种操作和工作。在电脑上工作时，通过视觉来理解文件和图像的内容；与客户洽谈时，通过用听觉听对方讲话、用视觉观察对方的面部表情来进行交涉。而厨师则更是充分发挥五感来烹制令人感动和记忆深刻的菜肴。

然而，现代人渐渐习以为常的许多数字工具，虽然非常方便有用，却无法表达嗅觉、味觉、触觉的信息，因此无法触动用户的全部五感。

通过传感器与AI的融合，才可能构建人与机器的新关系。

专业人士达到的“人机一体”的境界

是否具有把握身边环境和状况的五感，可以说是人与机器的根本区别。当然，有些机器配备了感知特定现象的传感器，可以精准执行规定的工作。

但是，这类机器只能处理一定范围内规范化的状态、形状、动作等工作。因此，即使是使用高级传感器自主控制动作的工业机器人，也很难与无法预测下一步会做什么行为的人类共同工作。因为人与机器之间存在着明显的主从关系，即操纵者与被操纵的工具。

但是，在掌握熟练技能的专业人士中，有人可以巧妙地把机器如自己的手脚般运用自如。

例如，在使用车床和铣床进行高精度金属加工的技术人员中，有人能够根据传达至自己手上的微妙振动或手感来操作机器，进行以微米为单位的精度加工。

另外，专业赛车手会根据赛道的弯曲程度和速度，感受重力加速度(G)的变化和路面的振动，通过准确的操作来缩短行驶时间。

在赛马中，骑手和马匹以心传心达到一体化、从而完成正确动作的状态被称为“人马一体”。而前面提到的专业人士，在工作时可以说是“人机一体”。

现代社会，往往容易依赖视觉和听觉的信息

与一般的机器操作者相比，达到人机一体的境界、技术水准令人叹为观止的专业人士究竟哪里不一样呢？

在充分利用五感工作这一点上应该有很大的不同。

在现代社会，智能手机、电脑等数字工具已经广泛渗透到生活和工作中。因此我们往往容易偏重根据五感中视觉和听觉的信息做出判断和行动。从某种意义上说这似乎是很自然的事情。然而数字工具虽然非常方便有用，却无法表达嗅觉、味觉、触觉的信息，因此无法触动用户的全部五感。现代人在不知不觉中已经习惯了这一点。

《产业教育机器系统手册(教育机器编辑委员会编日科技联出版社)》中指出，人类感知到的信息中，83%来自视觉、11%来自听觉。剩下的三种感觉中，嗅觉仅占3.5%，味觉仅占1%，触觉仅占1.5% ！

凭视觉和听觉就覆盖了人类认知信息的九成以上，因此可能很多人认为这样就足够了。但是，为了发挥更高度的判断和达到更出类拔萃的表现，运用一般人不会使用的感觉是非常必要的。进一步发展人机界面(HMI）、连接人类与机器的启示即在于此。

用数字工具处理触觉的haptics（振动反馈）

随着传感器、致动器以及人体工学等技术的进步，触觉的扩展概念——触力觉通过数字技术得以再现，并作为信息的表现手段得以活用。这种技术被称为“haptics（振动反馈）技术”。

触力觉指广义的触觉。感到被拉或推等的“力感”，接触或感知软硬的"压感"，感受表面触摸的"触感"等，是肌肤感受到的感觉的总称

如果将haptics技术活用到HMI，即能让人感受到视觉和听觉无法传达的信息。

触力觉是通过接触皮肤才能传达的感觉。因此，人类只要感受到触力觉，即能判断是有实体的物体在实际接触。利用人类的这种性质，我们能够传达出视觉和听觉无法获得的实体感和质感等具有现实感的信息。

haptics技术手段能够使游戏和Virtual Reality(虚拟现实)等更具有临场感，其活用备受期待。

将触力觉信息数字化从而实现人与机器一体化

haptics技术的应用不仅限于游戏和VR。通过将触力觉信息数字化，有可能创造出具备前所未有功能的电子设备和机器人等。

一般来说，通过将信息数字化，可以使信息的处理和加工更加容易。例如，作为视觉信息的文字、图形、图像，即使是模拟数据也能记录和播放。通过将其数字化，可以将日语的文字信息翻译成英语，实现极其高级的处理。

那么，通过将触力觉信息数字化，有可能扩展出怎样的应用呢?让我们展开想象的翅膀，稍作思考。

我们假设一个人操控机械臂抓住物品搬运的场景。如果将haptics技术应用于此，那么操作者就能够感受到机械臂触摸物体时的触感，可以在调整动作的同时灵活地处理柔软的物体或形状复杂的物体。

而且，如果减弱操控者的动作，增强机械臂触摸的感触和反应，把触力觉传达给操控者的话，结果会怎样呢?我们可以创造出一种手术机器人，一边摸索着感受患部的状况，一边进行缜密的手术。

相反，如果能增强人的动作，减弱机械臂抓起物体的重量感，那么建筑工地上的起重机等就能像我们自己的手脚一样被自由地操控了。这样，就真正实现了人机一体的状态。

事实上，这些应用并不是虚构的想象，都是正在实际研究开发中的技术。haptics技术将人和机器的动作、感觉融为一体。为了使人能够像操纵自己的手脚一样操纵机器，这将是不可或缺的技术。

机器人拥有五感的日子即将到来

前面我们讲到人在操控机器时如果使用haptics技术，就可以实现更加灵活精密的操作。也许有人已经注意到了，电子控制电路和人工智能(AI)也可以代替人操控机器。这样一来，我们将有可能制造出像熟练的技术人员、专业赛车手、名医一样，以触力觉为基础进行高级判断和操作的自主型机器人。

如前文所述，人类所具备的五感中，除了视觉和听觉已经广泛深入地活用之外，触觉也已可以用数字技术来处理。

此外，在研究水平上，一些技术的研究也在不断发展。比如利用检测呼吸气味的嗅觉传感器来诊断疾病的技术，以及利用味觉传感器将食品的味道进行数据库化、从而自由自在地设计想象中的味道的技术等等。

检测五感并将其数字化，按照自己的想法来表现并开拓崭新应用技术的开发才刚刚起步。这里潜藏着重新定义人与机器关系的巨大可能性。

传感器
AI

压电能量收集器有望成为电池的替代品

judy — Mon, 24 Jan 2022 03:07:55 +0000

作者：麦姆斯咨询殷飞，来源： MEMS微信公众号

压电能量发生器的基本输入输出原理（来源：Arveni）

标准电池的问题

据麦姆斯咨询介绍，传感器功耗和尺寸的大幅降低引起了对可用于补充或替代电池的电源广泛研究。由于电池在使用前必须充电，因此人们一直不赞成使用电池。同样，分布式网络传感器和数据收集组件需要集中式能源才能运行。在少数应用中，电池充电或更换可能很昂贵甚至不可行，例如用于偏远地区结构健康监测的传感器或局部地区的湿度或温度传感器。在大规模传感器网络以及危险、广阔的安装地形中，更换电池可能是一个耗时且昂贵的工程。大都市中的嵌入式传感器网络就是一个例子。

替代选择

理性地说，在这些情况下，重点是建造能够将现场可用的任何能源转换为电能的现场发电机。最近，低功耗超大规模集成电路领域的发展，推动了以纳瓦到微瓦功率运行的超低功耗集成电路的创建。这种规模化发展为芯片级能量收集技术铺平了道路，消除了对化学电池或微传感器复杂布线的需求，为无电池的自供能传感器和网络设备开发奠定了基础。

标准电池的替代方法是利用电路周围区域的剩余能源。剩余能源由工业机械、人类活动、汽车、建筑和环境资源产生，所有这些都可用于收集少量能量，而不影响能源本身。此外，能量收集还可以为不适合使用电池的恶劣气候环境提供解决方案，例如温度高于60°C的环境。近年来，已经开发了许多从微米到纳米尺度的能量收集系统，包括太阳能、电磁、热电、电容和压电。

压电换能器

电磁、压电和静电换能器都可以将机械能转化为电能。然而，由于压电换能器具有较高的能量密度，与其它两种换能器相比，压电换能器被认为是更理想的选择。与静电换能器相比，压电换能器具有许多优点：

1. 即使薄膜厚度减小，压电材料的能量密度也保持较高水平，从而实现设备的小型化。

2. 压电换能器在低电压下运行。

3. 机械和电气部件的连接增加能量收集的可能性。

4. 易于创建高频、温度稳定的谐振系统。

压电材料类型

“压电材料”是指当施加机械应力时能够产生电荷的一类固体材料。一般来说，它们分为无机或有机两类。压电陶瓷和压电单晶是目前最常用的无机压电材料。有机压电材料主要包括聚偏氟乙烯等聚合物。某些有机纳米结构，如纳米线、纳米管和纳米颗粒也被观察到具有压电活性。

除了上述两种材料分类之外，具有高压电常数的纳米结构也被用于纳米级的能量收集。对于大规模的能量收集，压电器件的材料多数是压电陶瓷，而压电聚合物由于重量轻、体积小而得到快速发展。此外，压电单晶比压电陶瓷具有更小的压电常数和介电常数。相比之下，尽管压电聚合物具有低密度和低阻抗，但其应变常数和压电常数较小。与上述两种材料相比，压电陶瓷具有以下优点：

1. 更大的压电常数和介电常数。

2. 更高的形状延展性。

3. 材料成分容易调整，扩大了材料的应用前景。

性能增强

一个显著优势。目前已经开发了许多制造工艺来将复杂的压电材料结合到能量收集器中，从而不断提高其输出性能。振动能量收集器是利用了压电材料在施加外部振动和机械刺激时产生电场的能力。另一方面，环境振动源的加速度幅值和频率范围通常低于压电能量收集器的工作模式。此外，由于输入电源、工作带宽和输出性能的限制，大多数基于振动的压电能量收集器系统输出的功率都非常小。因此，提高性能和扩大工作带宽已成为两个关键且紧迫的研究重点。先进的方法对于优化其性能和扩大有效的工作频率范围是必要的。

结语

总体而言，随着物联网（IoT）的快速发展，压电能量收集器为智能家居、智慧城市、智慧健康、智能交通和智慧农业等应用的实施和推进带来了许多好处和前景。压电能量收集器是开发新型自导向自供电终端节点的重要且有前景的解决方案，这种终端节点能够在不需要电池充电的情况下运行更长的时间。此外，它还可以通过大大延迟电池更换时间来降低成本，这些能量收集技术可以提高所有物联网系统的韧性。

传感器阵列最高分辨率记录脑信号,为中长期脑机接口开辟新的可能性

judy — Thu, 20 Jan 2022 03:39:44 +0000

作者: 张梦然，文章来源：科技日报

一个由工程师、外科医生和医学研究人员组成的团队发布了来自人类和大鼠的数据，证明一种新的大脑传感器阵列可直接从人脑表面记录电信号，并实现破纪录的细节处理。该大脑传感器具有密集网格，由1024或2048个嵌入式皮质电图（ECoG）传感器组成。

如果获准用于临床，传感器将直接从大脑皮层表面为外科医生提供大脑信号信息，且分辨率比目前可用的高100倍。该论文于19日发表在《科学·转化医学》杂志上。

人的大脑总是在运动，例如，随着每一次心跳，大脑会随着流过它脉动的血液而发生活动。从直接放置在大脑表面的传感器网格记录大脑活动，已经被外科医生普遍用作一种工具，用来切除脑肿瘤和治疗对药物或其他药物无反应的癫痫症。

此次新研究提供了广泛的同行评审数据，证明具有1024或2048个传感器的网格可用于可靠地记录和处理直接来自人类和大鼠大脑表面的电信号。相比之下，当今手术中最常用的ECoG网格通常具有16到64个传感器。

能够以如此高分辨率记录脑信号，可提高外科医生尽可能多地切除脑肿瘤的能力，同时最大限度地减少对健康脑组织的损害。对于癫痫，更高分辨率的脑信号记录能力可提高外科医生精确识别癫痫发作起源的大脑区域的能力，这样就可在不接触附近未参与癫痫发作的大脑区域的情况下移除这些区域。通过这种方式，这些高分辨率网格可以增强正常功能脑组织的保存。

研究团队表示，此次能以更高的分辨率记录大脑信号，归因于他们能够将单个传感器放置得更靠近彼此，而不会在附近的传感器之间产生干扰。例如，该团队的3厘米×3厘米网格和1024个传感器直接记录了19名志愿者的脑组织信号。在这种网格配置中，传感器彼此相距一毫米。相比之下，已经批准用于临床的ECoG网格通常具有相距1厘米的传感器。这为新网格提供了每单位面积100个传感器，而临床使用的网格每单位面积1个传感器。

该项目由加州大学圣地亚哥雅各布斯工程学院领导，团队其他成员来自加州大学圣地亚哥分校、马萨诸塞州总医院和俄勒冈健康与科学大学。该团队正在研究这些高分辨率ECoG网格的无线版本，可用于对顽固性癫痫患者进行长达30天的大脑监测。

传感器

Allegro推出面向ADAS应用的高分辨率GMR轮速和距离传感器

judy — Wed, 19 Jan 2022 05:35:13 +0000

全新传感器A19360将帮助汽车制造商实现乘用车的L3、L4和L5级自动驾驶

运动控制和节能系统传感技术和功率半导体解决方案的全球领导厂商Allegro MicroSystems（纳斯达克股票代码：ALGM）（以下简称Allegro）宣布推出全新A19360 轮速和距离传感器，可理想用于高级驾驶员辅助系统 (ADAS) 等新兴应用。该技术领先的巨磁阻 (GMR) 传感器能够为汽车制造商提供乘用车和其它运输服务（mobility-as-a-service）车辆高级别自动驾驶需的高信号分辨率和可靠性。

根据战略咨询公司Strategy&最近发布的报告，首批具有 L3级自动驾驶（有条件自动驾驶）能力的乘用车一般到 2022 年底即可面市。到 2025 年，具有L4 级（高度自动化）功能的车辆将投入载人应用。而到 2030 年，具有L3、L4 和L5 级（全自动化）能力的车辆预计将占欧洲汽车市场的 20%、美国市场的12%和中国市场的11%。尽管新冠疫情和政府监管等推迟了自动驾驶技术的进展，但汽车制造商都在积极开发相应的软件和硬件系统，Allegro发布的全新传感器A19360正是这些系统所需要的组件。

Allegro速度和传感器接口业务总监 Peter Wells 表示：“我们的新型 A19360 传感器改变了自动驾驶汽车制造商的游戏规则，这款产品专为 SAE J3016的L3、L4 和L5 级自动驾驶而设计，凭借其改进了 4 倍的位置测量精度，有助于安全地启用泊车辅助、全自动代客泊车（valet parking）和交通拥堵辅助等功能，它甚至可以改善交通拥堵环境中的自动驾驶功能和低速控制。”

自动驾驶汽车需要出色的车轮转动信息以便实现准确的低速控制。A19360 通过使用与电子控制单元 (ECU) 兼容的特殊协议，能够在每个磁性周期生成额外的输出事件，为汽车控制系统提供更高分辨率数据，这包括针对 ADAS 应用的每磁性周期8个事件模式，可针对轮胎滚动提供大约每5毫米的增量分辨率。A19360还包括一个每磁性周期 4 个事件模式，与普通轮速传感器相比，该模式下每个磁性周期的输出数量增加一倍。这样可使设计人员将轮毂内环磁体上的磁极数量减半，因而大幅节省成本，或者增大气隙，但仍能获得相同数量的每转增量。

A19360 基于 Allegro 的单片 GMR 技术，专门针对ISO 26262 ASIL B(D)标准开发，具有超低抖动和较大气隙能力。A19360也集成了Allegro的 SolidSpeed Digital Architecture™，可提供更宽动态范围的工作气隙和高度自适应性能，能够消除由于热漂移和系统动态引起的系统失效。

定价和供货信息

A19360 为2引脚单列直插式封装（SIP）（后缀 UB），全部为无铅产品，采用镀锡电镀引线框。 UB封装包括一个集成在单个一体成型封装中的 IC芯片和保护电容器，以及一个额外的成型铅质稳定条，便于安全运输且易于组装。

有关A19360的定价和样片，请联系Allegro上海分公司或当地办事处。欲获取Allegro 磁性位置传感器系列（包括 A19360）的数据表和更多信息，请访问 Allegro 网站。

关于Allegro MicroSystems

Allegro MicroSystems正在重新定义传感和功率半导体技术的未来。从绿色能源到先进的运动控制系统，我们的团队致力于开发更智能的解决方案，为客户提供更大的竞争优势并推动技术的进步。凭借全球化的工程、制造和支持，Allegro是全球大型企业和区域市场领导者值得信赖的合作伙伴。更多信息，请访问www.allegromicro.com。

IEEE呼吁：传感器也需要标准

judy — Thu, 13 Jan 2022 03:03:03 +0000

来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自IEEE，谢谢。

传感器传统上用于相机成像，以及传达有关湿度、温度、运动、速度、接近度和环境其他方面的信息。这些设备已成为许多对商业和日常生活至关重要的新技术的关键推动者，从打开电灯开关到管理个人健康。

有几个因素正在推动传感器的发展，包括小型化、增加的功能以及更高水平的电子电路集成。产品和系统中也有更高水平的自动化，例如物联网和工业物联网应用。

传感器的主要用户包括国防、能源、医疗保健和运输行业。全球传感器市场庞大且增长迅速。根据一项估计，预计到 2028 年，其销售额将达到 3460 亿美元，高于 2019 年的 1670 亿美元。

安全可靠的应用

随着传感器行业竞相利用市场机会，确保设备安全可靠运行的需求日益受到关注。

例如，在能源行业，用于石油和天然气勘探的钻机现在配备了传感器，可以以尽可能低的成本实现最佳、安全的性能。传感器必须在恶劣的环境条件下工作。他们的故障可能导致钻机停止服务，从而导致重大且代价高昂的停机时间。

在工业应用中，如果气体传感器无法检测到有毒烟雾的存在，工人的安全就会受到影响。如果半自动车辆中的光探测和测距遥感系统激光雷达出现故障，它们将无法正常工作。激光雷达是高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的基础。

由于现在市场上有数千种传感器产品，因此遵守可以提高其性能或加速新应用开发的标准变得越来越重要，对独立一致性和认证协议的需求也变得越来越重要。

鉴于尝试集成来自多个供应商的系统时可能出现的互操作性问题，在复杂的物联网和 IIoT 应用程序中有效部署传感器变得具有挑战性。硬件兼容性、有线和无线连接、安全、软件开发和云计算是关键的互操作性考虑因素以及它们本身的主要问题。

物联网传感器标准

多年来，IEEE 标准协会 (IEEE SA)为用户、学术界人士和传感器制造商的技术专家提供了一个开放平台，共同制定标准。以下是来自合作的 IEEE 标准和项目的一些示例。

IEEE 2700-2017：传感器性能参数定义的 IEEE 标准。八种常见传感器类型的性能规范术语、单位、条件和限制的通用框架。

IEEE P1451.99：IEEE 物联网设备和系统协调标准。物联网设备和系统的当前实现不提供共享数据的方法，也不让此类设备的所有者授权谁有权控制它们或访问设备的数据。该标准将定义一个元数据桥，以促进传感器、执行器和其他设备的物联网协议传输。它将解决安全性、可扩展性和互操作性问题，以节省成本并降低复杂性。该标准将提供一种利用当前工业中使用的仪器和设备的数据共享方法。

IEEE P2020：汽车系统图像质量标准。大多数汽车摄像头系统都是独立开发的，没有用于校准或测量图像质量的标准化参考点。该标准将解决有助于 ADAS 应用图像质量的基本属性；识别与属性相关的现有指标和其他有用信息；定义一套标准化的客观和主观测试方法；并指定工具和测试方法，以促进系统集成商和组件供应商之间基于标准的沟通和比较。

IEEE P2520：测试机器嗅觉设备和系统的标准。该标准旨在为电子鼻设备建立一系列性能测量方法和合格评定流程，以更高的准确性和精度模拟人类化学感应反应。

IEEE P2846：安全相关自动车辆行为模型的假设。该标准将描述用于开发作为汽车 ADAS 一部分的安全相关模型的最低限度的合理假设。P2846 将考虑道路规则及其区域和时间依赖性，其中涉及先前行为的影响。