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图像传感器、深度感知、传感器融合,是感知未来发展的三个趋势,而汽车、机器视觉、边缘人工智能(Edge AI)是智能感知最聚焦的3大应用市场。安森美半导体是全球唯一一家提供完整感知模式及方案的公司,包括超声波、成像、毫米波雷达、激光雷达(LiDAR)及传感器融合等,且技术领先行业并持续创新,是至关重要三大应用领域成像方案的市场领袖,致力于提供超越人眼的视觉。
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3个回答
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汽车智能感知方案为迈向自动驾驶铺平道路
驾驶员的视线范围一般只能覆盖前方180度,加上余光,可能超过200度,而融合图像传感器、超声波、雷达、LiDAR的汽车具有360度感知能力。目前启用自动驾驶的车辆配备9个(以后可能达到20个)图像传感器、 10个雷达、至少2个超声波,将来也会配置至少1个LiDAR。另外,驾驶员可能会有几毫秒的精力分散情况,而智能感知可以全时候地跟踪、检测和计算,比驾驶员更强。 安森美半导体全面的汽车智能感知阵容打破了行业间的壁垒,满足客户全方位需求。 作为汽车图像传感器全球领袖,安森美半导体的市场份额全球称冠,提供感知+视觉的整体方案,是唯一具备汽车所有摄像机种类的供应商,完整的产品平台从130万像素至1200万像素,通用的高动态范围(HDR)和抑制LED闪烁(LFM)的传感器架构满足需求,且具备10多年汽车ADAS方案技术领先的经验。另外,公司的Clarity+选项配置实现感知与人类视觉同步,是一个摄像机提供视觉和感知系统集成的技术,并且符合第4代ISO26262功能安全标准(汽车安全完整性级别ASIL C级),其世界首颗含网络安全的图像传感器已量产。 最大化动态范围至关重要 高动态范围(HDR)指一个图片上亮和暗的比差。在汽车应用中,最大化动态范围至关重要。典型场景如隧道或夜间行车,HDR有助于机器视觉或人工智能识别/判断细节,提升安全性。安森美半导体成像方案的HDR达140 dB,高过竞争对手的120 dB。 |
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LFM技术解决LED闪烁
LFM对整车厂是非常大的挑战。因为LED在闪烁时,频率都不一样。如果摄像机的频率和红绿灯的频率不吻合就捕捉不到信号。安森美半导体的LFM技术可以在获取信号后从软件分析延迟(Latency)和功耗,从传感器硬件上直接解决问题。 Clarity+实现感知与人类视觉同步 安森美半导体的核心技术Clarity+实现感知与人类视觉同步。现在市场上人工视觉使用一个相机,机器视觉使用另外一个相机。而一个使用安森美半导体的相机既能做到机器视觉信号又能提供人工视觉信号。 NIR+提高近红外灵敏度 汽车在夜间行驶时对近红外的要求非常高。安森美半导体的近红外+(NIR+)像素技术增加约4倍的近红外灵敏度,可确保信号捕捉的全面,提升信号清晰度,还可省电。 全局快门全球第一 曾主要用于工业扫描的全局快门技术也会应用到汽车上,特别是在驾驶员疲劳监控方面。安森美半导体在全局快门领域是全球第一。 |
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自动驾驶的首要关键是功能安全
图像传感器本身的线路失效可能出现短路、信号削弱等问题,安森美半导体将8000多种失效模式注入芯片以鉴别芯片的可信度,从而确保功能安全。所谓功能安全指元器件的线路可自检以提供完整、准确的信息,和路况没有任何关系。此外,还专门开发了安全手册供客户参考。 汽车图像感知发展方向 汽车图像传感器市场在迅速增长,主要应用于先进驾驶辅助系统(ADAS)、舱内摄像机、视觉摄像机、摄像机监控系统(CMS)乃至自动驾驶。一些大型卡车用CMS取代车镜可减小挡风阻力,节省5-10%的能源。未来汽车图像感知发展方向主要包括: 1. 车外的人工视觉,包括环视、后视,这是供人看的; 2. 车外的机器视觉,包括ADAS、自动驾驶; 3. 舱内监控在迅速扩展,包括驾驶员疲劳监控、疾病检测、情绪/生理检测,安全气囊精准调整、人机互动(Human Machine Interaction)、虹膜识别(Iris Detection)和人脸识别等。人机互动,包括手势识别功能,如调整舱内温度、听广播、打电话等都可以用手势来操作。除了对驾驶员的监控,还有对乘员的监控,如机器人出租车(robot taxi)的很多功能都需要舱内监控,包括安全带提醒、儿童在场检测、物体检测和宠物检测等。这都是未来自动驾驶要涉及到的一些应用。 自动驾驶毫米波雷达融合 随着L2、L3、L4和全自动驾驶的需求增长,长、中、短距毫米波雷达随着其成本降低需求量越来越多,在汽车上的应用也会越来越多。安森美半导体的NR4401是市场首款具4个同步收发器Tx的产品,能以单个器件支持短/长距,减少物料单(BOM)器件数,降低成本,可灵活配置和扩展。 LiDAR和成像的融合 安森美半导体的FuseOne是目前市场上首款达到车规的LiDAR。它结合200万像素汽车级传感器和基于8x2 硅光电倍增管(SiPM)的闪光LiDAR,由于不需要机械式的雷达扫描,将成本从市面上的上万美金降至几百美金,从而使固态雷达成为现实。 汽车生态系统合作伙伴 建立汽车生态系统合作伙伴关系非常重要。安森美半导体积极与汽车相关的友商、供应商建立合作生态系统,确保产品、产品线路图能对接及产品概念能契合,公司目前已与50多家端到端图像方案合作伙伴建立了紧密的联系。 增长的机器视觉市场 在人工智能兴起的浪潮下,工业机器视觉和Edge AI越来越受重视。除了传统工厂自动化、智能化工厂,机器视觉还越来越多地用于智能交通、新零售、智能楼宇/家居、机器人、增强现实/虚拟现实/可穿戴、安防/监控等领域。随着人工智能对像素分辨、理解和判断能力需求的提升,图像传感器对于像素识别要求也越来越高。 安森美半导体同时具备CMOS和 CCD图像传感器技术,凭借全方位的产品阵容及领先的产品性能优势,成为工业机器视觉的领袖。 XGS系列在机器视觉领域遥遥领先 在机器视觉领域,安森美半导体的竞争优势有产品范围、尺寸、帧速、性价比、性能及应用支援。公司推出的曾轰动业界的PYTHON系列仅需2块PCB就能支持从VGA到2500万像素的8种分辨率,为要求严格的工业应用提供高性能成像和简化的升级。现在的XGS系列则比PYTHON系列进一步提升性能,具备高带宽、低功耗架构,采用3.2微米全局快门CMOS设计,降低了设计尺寸,提供高性能、低噪声。同时,一个摄像机可以支持多种分辨率和不同的像素功能,可快速灵活扩展,是工厂自动化、智能交通系统(ITS)、广播成像、智能零售、机器人等应用的理想选择。更为重要的是,XGS系列是目前市场上唯一在29×29mm设计尺寸内达到1600万像素的产品。 最新的XGS45000是4500万像素全局快门传感器,高速,低功耗(<3 W),支持60 fps 8k 视频,只需一个摄像头一次曝光、一次采样就能清晰地看清目标的所有细节,用于机器视觉和高端安防极具优势。 KAI-50140 CCD图像传感器:结合高分辨率和高图像均匀性 KAI-50140是一款超高分辨率(5000万像素)CCD图像传感器,纵横比2.18:1,匹配现代智能手机显示屏,提供世界一流的图像均匀性和成像质量,实现更高效的智能手机显示屏检测,可扩展到重要的检测、监控应用如关键的生产线终端检测(平板检测)、广域监控、航拍等,可利用现有摄像机设计以简化升级。 应对边缘设备更智能、更低功耗的需求 物联网(IoT)将涉及大量的边缘设备,需要由FOG节点将处理后的数据进行聚合,进而发送到云端,然后从云端再发送最终的指令经由FOG到边缘设备。未来边缘设备的激增及添加人工智能(AI)进行分析处理的特征,要求尽可能降低功耗和更智能。 AR0430/AR0431为IoT设计,可很好地应对这需求,仅需不到70 mW就能提供400万像素、30 fps输出,其功率可扩展,在1fps时功耗不到8 mW。 安森美半导体目前正开发下一代用于Edge AI的传感器,含运动检测功能,可自动唤醒,以卷帘快门的成本实现相当于全局快门的功能,帧速达250fps,功耗超低,在30fps输出时为17 mW,1fps输出时不到2.5 mW,尺寸小到可隐藏,还采用NIR+技术,确保有效的夜间成像,典型应用是家中的监控摄像机。 Super Depth深度映射技术 智能机器人需要具有空间感,不能只是平面上的感知,还要感知周围的深度。目前深度映射有立体视觉、结构光、飞行时间(TOF)、Super Depth和雷达五种技术。安森美半导体的Super Depth技术同步单个传感器的深度及彩色图像,无需任何补光,适用于服务机器人、家用机器人感知周围的深度。 SPAD 阵列 LiDAR / ToF 提供高精准深度 安森美半导体将把图像传感技术融合到LiDAR的开发上,把激光雷达矩阵化,变成图像。Pandion是安森美半导体新推出的单一光电雪崩二极管(SPAD)阵列LiDAR,具有上百万、上亿的感光增益,是矩阵型的。固态光源Flash可感知三米内的深度,扫描式的波速控制(Beam Steering),则能感知到100米左右的深度。因为它采用了矩阵型感光点,形成400×100的矩阵。区别于传统的点云(point cloud),Pandion已形成了图像。0.1 lux的环境光肉眼几乎看不到,但是通过Super Depth技术就可看到。 总结 安森美半导体是全球唯一一家提供全方位智能感知方案的供应商,包括超声波、 成像、毫米波雷达、LiDAR和传感器融合,是汽车自动驾驶、工业机器视觉、Edge AI等至关重要领域成像方案的市场领袖,凭借技术领先、悠久的创新传统和持续投入走在行业的前端,并积极开发生态系统。同时深耕中国市场,汇集专业技术和销售人才服务客户。 |
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请问下图大疆lightbridge2遥控器主板电源芯片型号是什么?
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使用常见的二极管、三极管和mos做MCU和模组的电平转换电路,但是模组和MCU无法正常通信,为什么?
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为了提高USIM卡电路的可靠性和稳定性,在电路设计中须注意的点有哪些?
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