Erkennen – analysieren – handeln. Nach diesem Prinzip funktionieren Fahrerassistenzsysteme (ADAS). Moderne Fahrzeuge stützen sich auf ein Netzwerk von Sensoren, um ein präziseres und zuverlässigeres Bild ihrer Umgebung zu erstellen. Die Sensorfusion kombiniert diese Daten – von Radar, Kamera, LiDAR und Ultraschall – mit künstlicher Intelligenz und Deep Learning, um die für Fahrzeuge erforderliche Umgebungswahrnehmung zu liefern, damit diese Entscheidungen in Sekundenbruchteilen treffen können.

Seit 1999, als Mercedes-Benz „dem Auto das Sehen beibrachte“, ist Radar ein bewährter Eckpfeiler von ADAS. Kamera- und LiDAR-Technologien entwickeln sich jedoch rasant weiter und verleihen der Wahrnehmung eines Fahrzeugs ein neues Maß an Detailgenauigkeit und Tiefe. Insbesondere LiDAR steckte lange Zeit in der Lücke zwischen funktionalen Lösungen und skalierbarer Fertigung fest. GF schließt diese Lücke und nutzt FinFET, fortschrittliche Verpackungstechnologien und Photonik, um den Weg zur Marktreife für den Massenmarkt zu ebnen.

Gemeinsam liefern diese sich ergänzenden Sensoren hochauflösende Bilder, 3D-Kartierungen und Objektklassifizierungsfunktionen – allesamt unverzichtbar für das sicherere Fahren von heute und die vollständig autonome Mobilität von morgen.

Kameras: Ein klareres Bild der Welt für Ihr Auto

Kameras erfassen hochwertige Bilder rund um das Fahrzeug, um Fahrbahnmarkierungen, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Blinker, Fußgänger und vieles mehr zu erkennen. Ausgefeilte Algorithmen analysieren die von den Kameras aufgenommenen Bilder, um Entfernung, Größe und Geschwindigkeit von Objekten zu ermitteln, sodass das System entsprechend reagieren kann.

Autokameras arbeiten nicht mit extrem hohen Megapixelzahlen wie Mobiltelefone, da zusätzliche Pixel zu einem erhöhten Datenvolumen führen, das vom Computersystem des Fahrzeugs verarbeitet werden muss. Die Erzeugung extrem hochauflösender Bilder würde das an den Zentralprozessor übertragene Datenvolumen erheblich vergrößern und könnte die Kapazitäten der System-on-Chip-Lösungen (SoCs) übersteigen, die diese Informationen zur Gewährleistung der Sicherheit sofort analysieren müssen. Übermäßige Datenmengen könnten die Verarbeitungsgeschwindigkeit beeinträchtigen oder das System überlasten. Daher ist es unerlässlich, die Erkennungsreichweite sorgfältig mit der vom zentralen SoC benötigten Rechenleistung abzustimmen.

Der wichtigste Leistungsindikator (KPI) für die Bildqualität ist der Dynamikbereich, der für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit unter schwierigen Licht- und Wetterbedingungen – von intensivem Sonnenlicht in der Dämmerung bis hin zu Dunkelheit, starkem Regen oder Nebel – von entscheidender Bedeutung ist. Um eine Bildgebung mit einem derart hohen Dynamikbereich zu erreichen, sind immer ausgefeiltere Auslese-ICs (ROIC) in gestapelten CMOS-Bildsensoren (CIS) für den Automobilbereich erforderlich. Es besteht ein direkter Zusammenhang zwischen den Anforderungen auf System-, Schaltungs- und Transistorebene für hochleistungsfähige CIS-ROICs im Automobilbereich.

auf Systemebene

  • Eine höhere Auflösung (von 8 MP auf 12–16 MP), Bildrate (≥ 30 fps) und Dynamikbereich (≥ 130 dB) sind erforderlich, was insgesamt zu einer höheren Rechenlast für den ROIC führt.
  • Eine Übertragungsbandbreite von mindestens 6 Gbit/s ist unerlässlich, was die Notwendigkeit einer SerDes-Integration unterstreicht.
  • Die Fernerkennung erfordert eine hohe Pixelauflösung, einen schnellen Betrieb und ein minimales Ausleserauschen (einschließlich 1/f- und RTS-Rauschen).
  • Für eine verbesserte Leistung bei schlechten Lichtverhältnissen müssen sowohl das ADC-Rauschen als auch das Transistorrauschen minimiert werden.

auf Schaltungsebene

  • Um hohe Bandbreiten zu ermöglichen, müssen Schaltungen hohe Taktraten, geringen Jitter und geringes Rauschen aufweisen.
  • Die Beschränkungen hinsichtlich der Chipgröße erfordern eine hohe Kondensatordichte, eine robuste Transkonduktanz (gm) und eine effiziente Ausnutzung der Logikzellenfläche.
  • Eine zuverlässige Funktion bei Temperaturen bis zu 125 °C erfordert geringe Leckagewerte.

auf Transistorebene

  • Für den Hochgeschwindigkeitsbetrieb sind Transistoren mit hervorragendem Ft/Fmax-Verhältnis und rauscharmen Eigenschaften erforderlich.
  • Eine konstante Leistung bei erhöhten Temperaturen hängt von einer wirksamen Leckstromkontrolle und einer optimierten Transistordichte ab.

Die von Fahrzeugkameras aufgenommenen Bilder bilden die Grundlage für viele Funktionen fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS), wie beispielsweise Spurverlassenswarnungen, Kollisionsvermeidung und Einparkhilfen, und sind damit ein wesentlicher Bestandteil moderner Sicherheitslösungen für Kraftfahrzeuge. Die fortschrittliche Technologieplattform von GF unterstützt weiterhin die Entwicklung modernster CIS-Lösungen für die Automobilindustrie.

LiDAR: Straßen in 3D kartografieren

Wenn Kameras die Augen des Autos sind, sorgt LiDAR für die Tiefenwahrnehmung. Anstelle von 2D-Bildern sendet LiDAR Laserimpulse aus und misst deren Rücklauf, um eine 3D-Punktwolke der Umgebung zu erzeugen.

Auf diese Weise erstellt LiDAR eine detaillierte 3D-Karte der Umgebung Ihres Fahrzeugs. So erkennt das Auto letztendlich den Unterschied zwischen einem Fußgänger, einem Radfahrer, einem Tier, einem anderen Auto oder einer Mülltonne. Nehmen wir Aurora, den kommerziellen Dienst für selbstfahrende Lkw. Sein Fernbereichs-LiDAR erkennt Objekte in der Dunkelheit der Nacht in einer Entfernung von über 450 Metern und identifiziert sie sogar bis zu 11 Sekunden schneller als ein herkömmlicher Fahrer.

Diese präzise 3D-Sichttechnologie bildet die Grundlage für moderne ADAS-Funktionen wie Spurhalteassistent, Fußgängererkennung und adaptive Geschwindigkeitsregelung und legt den Grundstein für die vollständige Autonomie im Straßenverkehr der Zukunft.

Leistungskennzahlen für LiDAR-Systeme im Automobilbereich

  • Erfassungsbereich und Genauigkeit
  • Ein Fernbereichs-LiDAR muss eine Erfassungsreichweite von mehr als 300 m haben.
  • Sichtfeld (FoV)
  • Kurzstrecken-LiDAR Horizontales Sichtfeld (FoV) ca. 150°
  • Vertikales Sichtfeld: 20–30°
  • Winkelauflösung:
  • Großwinkel: 0,1–0,15°
  • Nahbereich: 0,6°
  • Entfernungsauflösung/Entfernungsmessgenauigkeit
  • Angestrebte Verbesserung auf eine Genauigkeit von etwa 5 cm
  • Bildfrequenz
  • Erhöhtes Ziel: 30 fps
  • Punktesatz
  • dToF: Steigerung auf ca. 10 Mio. Punkte/Sek.
  • FMCW: Erwartet ~2 Mio. Punkte/Sek.
  • Stromverbrauch
  • System-level power target: << 20 W

Wie GlobalFoundries intelligentere Sensoren ermöglicht

GF ist führend bei der Weiterentwicklung von Kamera- und LiDAR-Technologien und bietet Lösungen, die Leistung, Integration und Effizienz verbessern.

Bei Kameras ist der Bildsensor die Kernkomponente, die die Leistung von Fahrzeugkameras bestimmt. GlobalFoundries liefert fortschrittliche Readout-IC-Lösungen (ROIC) für gestapelte CMOS-Bildsensoren (CIS) und nutzt dabei branchenführende 40-nm- und 22-nm-Prozessknoten, um die hohen Anforderungen von Fahrzeuganwendungen der nächsten Generation zu erfüllen. Die 40-nm- und 22-nm-Plattformen bieten rauscharme Leistung für analoge Schaltungen und einen geringen Stromverbrauch selbst unter extremen Temperaturen im Automobilbereich. Insbesondere Bildsensoren mit 40-nm-Technologie zeichnen sich durch hervorragende Bildqualität und hohe Zuverlässigkeit aus, während die 22-nm-basierte Plattform zudem herausragende Signalverarbeitungsfähigkeiten und einen energiesparenden Betrieb bietet. Zu den Vorteilen zählen:

  • Höhere Auflösung und verbesserter Dynamikbereich: Die Lösungen von GF ermöglichen es Bildsensoren, Bilder mit höherer Auflösung und größerem Dynamikbereich aufzunehmen, indem sie eine schnellere, rauscharme A/D-Wandlung bei geringerem Stromverbrauch ermöglichen
  • Systemintegration: Die Integration wichtiger Komponenten wie Speicher, ISP (Bildsignalprozessor) sowie analoge und Hochgeschwindigkeitsschnittstellen auf einem einzigen Chip vereinfacht die Komplexität von ADAS.

Da Kameras große Datenmengen erzeugen und verarbeiten, wandelt die Serializer/Deserializer-Technologie diese Daten in einen schnellen, optimierten Datenstrom um, überträgt sie über nur wenige Leitungen und wandelt sie anschließend zur weiteren Verarbeitung wieder zurück. GF spielt eine aktive Rolle in der OpenGMSL-Allianz und unterstützt SerDes-integrierte intelligente Sensoren.

Im Bereich LiDAR könnte die Siliziumphotonik von „ GF“ auf der 45SPCLO-Plattform Laserquelle, Lichtemitter, Empfänger und Signalverarbeitung auf einem einzigen Chip vereinen, wodurch sich die Größe des LiDAR-Systems verringert und dessen Einbau in Fahrzeuge vereinfacht wird. Die Plattform arbeitet sowohl mit Wellenlängen im O-Band als auch im C-Band und nutzt zudem einen speziellen Wellenleiter aus Siliziumnitrid (SiN), um erstklassige Eigenschaften hinsichtlich der Übertragungsverluste zu erzielen.

Zudem gilt das HP-Siliziumgermanium (SiGe) von GF als Maßstab für die Bildqualität bei Hochleistungs-LiDARs und bietet Transimpedanzverstärkern beispiellose Reaktionszeiten, um Signale schneller zu verarbeiten und Objekte schneller zu erkennen.

Die Vorteile sind:

  • Miniaturisierung: Die Integration mehrerer optischer Komponenten auf einem Chip führt zu kostengünstigeren und kompakteren LiDAR-Systemen. Die Entwicklung hochintegrierter, rein halbleiterbasierter FMCW-LiDAR-Systeme senkt die Herstellungskosten und macht LiDAR damit zugänglicher.
  • Elektronikintegration: Durch die Kombination von SiPh mit CMOS-Elektronik wird eine verbesserte Signalverarbeitung ermöglicht, was zu intelligenteren und leistungsfähigeren Sensoren führt.

Der Siegeszug von Kameras und LiDAR als Wegweiser für die Zukunft des autonomen Fahrens

Radar, Kameras und LiDAR leisten jeweils für sich genommen hervorragende Arbeit, doch um Autos intelligenter und sicherer zu machen, müssen sie zusammenarbeiten. Die Technologie von GF bildet das Herzstück der Sensor-Fusion und hilft Fahrzeugen auf der Straße, weiter zu sehen, schneller zu reagieren und im Handumdrehen intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Zwar sind Kameras und LiDAR-Systeme in der Automobilindustrie noch relativ neue Technologien, doch gibt es ein enormes Potenzial, ihre Leistungsfähigkeit und Integration weiter voranzutreiben. GF unterstützt Automobilhersteller dabei, die Einführung sichererer, intelligenterer und autonomerer Fahrzeuge zu beschleunigen.

Autor-Biografie

Yuichi Motohashi ist stellvertretender Direktor für Endmärkte bei GlobalFoundries und verantwortlich für die Leitung des globalen Segments für Automobilkameras, LiDAR, SerDes und Displays, die ADAS der nächsten Generation, autonomes Fahren und verbesserte Erfahrungen im Fahrzeuginneren ermöglichen.