MEMS惯性传感器/超声波传感器/温度传感器需要的技术创新

Iroiman

汽车正从单纯的移动工具逐渐成为实现服务和应用的综合性载体，向智能联网、自动驾驶、服务&共享和电动化发展。

汽车电动化和智能化趋势，对车载传感器的功能有了更多要求，而高度的电子化让车载工作环境更为严苛，需要性能更好的传感器满足可靠性要求。

村田车规级传感器：袁玖金，村田(中国)投资有限公司产品市场统括部传感器高级工程师 这里就来看看三款车载传感器——MEMS惯性传感器、超声波传感器、温度传感器，需要哪些技术创新，将面对什么新的技术挑战。

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MEMS惯性传感器

自动驾驶时，汽车的位置信息需要由GNSS信号、基于路标或者车道线的视觉信息、以及结合高精度地图的信息获得。这是因为通过摄像头，激光雷达或者毫米波雷达得到的相对位置信息，有时候会不准确。

例如，超出摄像头动态检测范围的逆光，没有路标的荒野，大雾等情况下，就只能依靠GNSS和惯性传感器提供的绝对位置信息。

惯性传感器通过和GNSS信号融合提供位置信息，可用于提高汽车驾驶的安全性和舒适性。在丢失视觉信号时，GNSS和高性能IMU的融合提供了安全可靠的位置信息；在GNSS信号受到干扰时，视觉和高性能IMU的融合提供了安全可靠的位置信息。

惯性传感器通过和GNSS信号融合提供位置信息

自动驾驶过程中，准确确定车辆航向也非常重要，惯性传感器的零偏不稳定性会影响车辆的航向确定。

拿两只零偏不稳定性不同的陀螺作比较。如果陀螺A的零偏不稳定性为10°/hr，陀螺B的零偏不稳定性为1°/hr ，航向角就可以通过陀螺输出的积分来计算，100分钟后：

陀螺A的航向角偏差约为30°左右

陀螺B的航向角偏差仅为3°

出现大概10倍的差异！

自动驾驶级别不同，对惯性传感器的要求也不同：

自动驾驶1级，需要10°/hr的零偏不稳定性

自动驾驶2级、2+级和3级，要求上升为3°/hr

高级自动驾驶和完全自动驾驶系统中，要求将高达0.5°/hr

村田新近推出了 HPCA 6自由度惯性测量，该产品具有0.9°/hr的零偏不稳定性，可用于自动驾驶 3、4级系统 。

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超声波传感器

自动驾驶需要监测车辆的周围环境，这需要使用各种传感器，如雷达、激光雷达、摄像机、超声波传感器，并进行算法的组合。通过组合各个传感器，可以扩大检测范围，或者缩短盲区，有助于提高自主驾驶的安全性。

超声波传感器有望在距离车辆几米范围内发挥监测作用，可用于自动停车系统，包括低速自动驾驶。

为了提高这种安全性，超声波传感器也需要提高产品本身的可靠性并扩大检测范围。为了快速检测汽车周围情况，业内讨论通过Coding技术，实现多个超声波探头同时检测周围环境。因此，产品的耐久性是必需的。

同时为了扩大检测区域，对于汽车周围近距离的需求也越来越高。

为了应对市场需求，实现超声波传感器优异的耐久性，稳定的近距离检测，村田从产品的构造，制程开始进行改善。目标是，单个超声波探头的近距离检测，从目前的25cm缩短到10cm以下。

目前，村田在实现10cm以下的检测研发上已经有了进展。通过抑制超声波发射后的余震时间，已经可以检测到10cm以下距离处反射回来的回波信号。在不久的将来村田计划向市场提供这种技术的产品。

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温度传感器

温度传感器，也就是热敏电阻。使用陶瓷材料技术的NTC热敏电阻被广泛地运用于各种用途。除了用于新能源汽车用的BMS、逆变器、DC-DC转换器的温度监测外，NTC也开始被用于毫米波、激光雷达等系统中。

下图左边显示了在ADAS电子控制单元内部的热量分布。红色区域温度很高，最高温度区域在GPU附近。右边图片显示特斯拉基于Xavier(NVIDIA)的自动驾驶系统。需要主动冷却以保持适当的温度条件。 带有主动风扇空气冷却的散热器是标准配置。SoC的半导体内部有热二极管。然而，它的温度精度有很大的误差。误差可达+/-5至20摄氏度。

热敏电阻用来监测SoC的温度，以获得更好的精度。适当的热控制有助于延长使用寿命和提高可靠性。 村田的汽车级热敏电阻NCU系列可以适应汽车高温应用。NCU系列的外电极是由铜制成的，在高湿度环境下提高了可靠性，防止了电子迁移。

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自动驾驶时，汽车的位置信息需要由GNSS信号、基于路标或者车道线的视觉信息、以及结合高精度地图的信息获得。

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惯性传感器通过和GNSS信号融合提供位置信息，可用于提高汽车驾驶的安全性和舒适性。

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使用陶瓷材料技术的NTC热敏电阻被广泛地运用于各种用途