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自动驾驶需要智能传感器系统

最初在车内部署安全气囊系统时,气囊通常只配备在驾驶座。汽车制造商很快决定同样要保护其他乘客,因此在副驾驶座以及后座区域(某些情况下)安装了安全气囊。起初当检测到碰撞时,安全气囊总是全力的展开。虽然气囊系统挽救了不少生命,但很快明显发现,如果坐在副驾驶座的小孩或婴儿被牢牢限制于座位上,气囊带来的伤害可能会超过其提供的保护。因此,副驾驶座开始加入能手动关闭气囊的设计。但是,驾驶员可能会忘了做这个必要的动作。而且一旦关上气囊,当乘客是成年人时,驾驶员可能会忘了把气囊打开。加入压力传感器系统。

自动驾驶需要智能传感器系统

在座椅上加入压力传感器系统后,整个气囊系统通过监控副驾驶座椅上的重量来判断是否关闭系统。这样的做法毋庸置疑,但是制造商很快发现,对于不同的重量,他们需要使用不同的力道来展开安全气囊。而且,座位上的重量来源可能只是一袋杂货。下一步是在展开安全气囊前先了解乘客的姿势。例如,如果乘客向仪表板倾斜,则安全气囊应以较小的力道展开。有很多方法可以做到这一点。有些公司提供压力传感器织物,该织物可以垫在座椅上并判断出乘客的姿势,甚至能分辨儿童座椅和真人。有些公司则提供能感应乘坐压力和乘坐位置的座位气囊。有些公司提供结合红外摄像机(因为必须在黑暗中工作)的座位传感器,能识别出身体的姿态。

随着时间的推移,压力传感器系统的电子器件,被集成至含有处理器的 IC 中,成本和尺寸都获得缩减。汽车公司现在可以提供一个连接到安全气囊装置的完整系统。虽然自动驾驶汽车已不再需要驾驶座安全气囊系统,但无庸置疑的是,还是需要尽可能在撞车时为乘客提供保护。

了解智能传感器系统

基本传感器系统包含一个可从外部模拟世界收集数据的传感设备。当进行完信号处理(例如放大、滤波或清除),会将生成的模拟数据发送到车内的另一个系统。

智能传感器系统增加了模数电路(A-D),可为运行软件的处理器提供信号,以便分析信号并做出决策(图 1)。有了处理器和软件,该系统便实现了智能化。然后,数字信号通常会连接到车内的汽车网络系统,其中传感器数据会进一步作为另一个系统的输入。

自动驾驶需要智能传感器系统

图 1:比较基本传感器系统与智能传感器系统。

以我们的智能安全气囊为例,智能压力传感器系统会实时收集有关乘客的数据,并使用嵌入式处理器上运行的软件对其进行分析。如果由于乘客状况的变化需要向安全气囊系统发送新警报,则智能传感器系统会通过汽车网络发送该警报。安全气囊系统会针对该警报打开或关闭安全气囊,或者修改充气设置来增加或减小安全气囊展开力道。

最后,为汽车市场开发智能传感器系统的各家公司通常会以定制 IC 为目标,进而降低成本、尺寸和功耗。智能传感器的典型特征是,传感设备使用 MEMS 来实现,而其余电路则是采用以 CMOS 技术实现的模拟/混合信号 (AMS) 设计。

衔接多个领域

从小型团队到大型公司,设计人员通过开发定制 IC,将新颖的智能传感器创意推向巿场。这些设计人员,正在重塑用以支持智能传感器系统的设计流程,他们心中怀有新的期望。他们通常在小型团队工作,需要集成的设计流程,以便在尽可能减少开支的同时快速、轻松地开发可正常使用的器件。他们必须能够开发适用系统验证的概念验证,才能利用汽车市场的巨大商机。设计团队需要使用集成式设计流程快速实现产品,从而快速开发出智能传感器系统所需的全部部件,包括:传感元件、模拟电路接口、模数转换逻辑和数字逻辑,而且所有部件的成本比传统 IC 和系统设计更低。

许多设计团队纷纷采用 Tanner 的集成式 IC 设计和验证解决方案来创建智能传感器系统。原因何在? 创建智能传感器系统会涉及多个设计领域,因此极具挑战性。但是,在同一硅片(图 2)上创建一个既有采用传统 CMOS IC 流程制作的电子器件,又有 MEMS 传感器的系统似乎并不现实。实际上,许多此类系统会在单个封装中集成多个芯片,将电子器件与 MEMS 设计分开。

自动驾驶需要智能传感器系统

图 2:CMOS 版图上的 MEMS 实例(来源:MEMSIC)。

Tanner AMS IC 设计流程(图 3)支持单芯片或多芯片技术,因而有助于成功实现器件的设计和验证。

自动驾驶需要智能传感器系统

图 3:衔接了 AMS 和 MEMS 设计的自上而下 Tanner 设计流程。

在单个芯片上设计电子器件和 MEMS 涉及到如下有趣之处(参见图 2):

? 电路图可以包含 IC 和 MEMS 器件。IC 器件使用 SPICE 模型进行建模,而 MEMS 器件则采用可直接在物理领域(如机械、静电、流体和磁)建模的行为模型(图 4)。

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图 4:电子器件和 MEMS 位于同一电路图上。

? 为了支持初始 MEMS/IC 仿真,设计人员可以使用 System Model Builder 以及 SPICE 或 Verilog-A 中的解析方程来创建 MEMS 模型。结合 MEMS 仿真库,设计人员就可以在初始阶段就对整个设计是否符合预期予以验证。

? 利用 MEMS PCell 库,设计人员可以进行版图设计。此外,Library Palette(图 5)提供了许多 MEMS 器件的基本版图生成器,您可以将其用作设计的初始模型。

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图 5:用于创建 MEMS 器件版图的 Library Palette。

? 然后,设计人员可以生成一个三维几何模型,以便进行查看、虚拟原型开发,以及导出到有限元分析 (FEA) 工具。

? Compact Model Builder 采用的是降阶建模技术,利用该工具,设计人员可以根据 FEA 结果创建行为模型,并将其用于最终系统级仿真中。

传统上,系统设计的 MEMS 部分从创建 MEMS 器件的三维模型开始,然后在第三方 FEA 工具中分析其物理特性,直到获得满意的结果。但是,设计人员需要二维掩膜才能制造 MEMS 器件。他们如何从三维模型中衍生出二维掩膜呢?他们遵循图 6 所示的 Tanner 以版图为导向的流程,由于三维实体模型是由版图和工艺步骤结合生成的,因此在器件制造过程中的每一步都是可视的,从而降低出错的风险。

自动驾驶需要智能传感器系统

图 6:以版图为导向的 MEMS 设计流程。

从 L-Edit 的二维掩膜版图开始创建器件。然后,3D Solid Modeler 会利用这些版图和一系列的三维制造工艺步骤,自动生成器件的三维实体模型。导出该三维模型并使用您喜欢的 FEA 工具进行三维分析,如发现任何问题,可以进行迭代。对二维掩膜版图进行适当的修改,然后重复流程。通过这个以版图为导向的设计流程,设计人员可以将精力集中在一个可以工作的 MEMS 器件上,因为他们直接设计用于生产制造的版图,而不是从三维模型进行逆向工作。

增加价值

设计人员使用 Tanner 定制 IC 流程将 MEMS 传感器集成到电子智能传感器系统中。但讽刺的是,将整个系统置于 IC 上将却导致价格降低。因此,团队正在寻找创造更高利润系统的方法。其中一种方法是传感器融合:开发一个包含多个传感器的系统,从而创造具有更高价值的产品。

以我们的压力传感器系统为例,设计人员可使用陀螺仪传感器将即将发生的翻车解决方案加入 IC 中,通过陀螺仪传感器将讯号传送至安全带系统,以便在发生事故时自动收紧安全带。此外,团队可以加入一个加速计传感器,这有助于在不依赖乘客姿势的条件下计算出安全气囊展开力道。通过在系统中融合三种传感器并加入软件实现智能化,公司就能以更高的价格将这个多维度的解决方案提供给汽车制造商。

重点回顾

阅读到有关自动驾驶的奇特系统虽然令人感到兴奋,但其实单一用途的智能传感器系统,才是真正实现自动驾驶的关键。这些系统通常采用在业界使用多年的专用传感器。创建智能传感器系统会涉及多个设计领域(模拟、数字、MEMS 和潜在 RF),因此极具挑战性。设计团队纷纷采用 Tanner 的集成式 IC 设计和验证解决方案来创建智能传感器系统,因为它是一个可用于衔接这些设计领域的完整解决方案,从而

可以成功实现产品开发。


编辑:wenwei来源:电子元件技术网

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