石墨烯結合CMOS對自動駕駛車感測器帶來革 - 工程師
By Zenobia
at 2021-05-25T17:09
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石墨烯結合CMOS對自動駕駛車感測器帶來革命性的影響
https://bit.ly/3uiwcRw
當前自動駕駛車輛的成敗,取決於駕駛系統在危險情況下能否有效地處理瞬間決策。為了
使無人駕駛汽車更安全且更具商業可行性,歐洲石墨烯旗艦聯盟的Autovision先鋒專案,
目前正在創建一種新的基於石墨烯的高解析度影像感測器。即使在異常和具有挑戰性的駕
駛條件下,它也將有助於快速辨識障礙物和道路的突然變化。
當前的自動駕駛車輛感測器技術,各自存在先天缺點,例如:(1)利用可見光攝影機來辨
識障礙物和道路狀況的變化,但是,這些相機在濃霧中就顯現其不足之處。(2)自動駕駛
汽車也可以使用LiDAR感測器,發出雷射脈衝並反射回來測量距離並掃描周圍區域,但是
,LiDAR技術無法瞬間反應,進而避免車輛事故的發生。
Autovision專案專注於開發結合了石墨烯和量子點技術的CMOS影像感測器。在為期三年的
專案中,研究將有助於提高用於自動駕駛汽車的高解析度影像感測器的靈敏度,像素大小
和運行速度。
眾所皆知,在電子產業中,CMOS晶片是技術革命的核心。由於其可讓電路變小且更具成本
效益,使得設計出最先進的高解析度影像感測器變為可能。但是,由於CMOS難以與非矽晶
片結合,因此該技術的多樣化受到了限制。
現今,隨著石墨烯已成功整合到CMOS電路中,這使得可見光、紫外光和紅外光進行更高解
析度影像成為可能。
CMOS感測器能夠在紅外光下看到,這意味著它很容易整合到無人駕駛汽車的自動煞車系統
中,並讓其在低照度和惡劣天氣條件下使用。石墨烯防撞系統將有助於提高自動駕駛車輛
感測器技術的廣泛接受度。
2020年,Autovision旗下的成員組織宣佈了一種使用標準半導體設備的晶圓級石墨烯的生
長和轉移技術。期望讓Autovision感測器能與SWIR相機和LiDAR系統競爭。根據其預估,
如果無人駕駛汽車內建石墨烯影像感測器,則可能防止多達90%的汽車碰撞,從而挽救無
數生命,並節省數十億美元。
其實,CMOS感測器正進入嶄新且更複雜的應用中,未來使用全局快門設計和人工智慧更,
可望使該技術更進一步發展。此外,CMOS感測器技術還可以推動更廣泛的新興技術。例如
:機器人可以使用它來高速辨識微小零件中的缺陷,以確保品質、維護或收集數據。這是
非常令人興奮的發展趨勢!
--
https://bit.ly/3uiwcRw
當前自動駕駛車輛的成敗,取決於駕駛系統在危險情況下能否有效地處理瞬間決策。為了
使無人駕駛汽車更安全且更具商業可行性,歐洲石墨烯旗艦聯盟的Autovision先鋒專案,
目前正在創建一種新的基於石墨烯的高解析度影像感測器。即使在異常和具有挑戰性的駕
駛條件下,它也將有助於快速辨識障礙物和道路的突然變化。
當前的自動駕駛車輛感測器技術,各自存在先天缺點,例如:(1)利用可見光攝影機來辨
識障礙物和道路狀況的變化,但是,這些相機在濃霧中就顯現其不足之處。(2)自動駕駛
汽車也可以使用LiDAR感測器,發出雷射脈衝並反射回來測量距離並掃描周圍區域,但是
,LiDAR技術無法瞬間反應,進而避免車輛事故的發生。
Autovision專案專注於開發結合了石墨烯和量子點技術的CMOS影像感測器。在為期三年的
專案中,研究將有助於提高用於自動駕駛汽車的高解析度影像感測器的靈敏度,像素大小
和運行速度。
眾所皆知,在電子產業中,CMOS晶片是技術革命的核心。由於其可讓電路變小且更具成本
效益,使得設計出最先進的高解析度影像感測器變為可能。但是,由於CMOS難以與非矽晶
片結合,因此該技術的多樣化受到了限制。
現今,隨著石墨烯已成功整合到CMOS電路中,這使得可見光、紫外光和紅外光進行更高解
析度影像成為可能。
CMOS感測器能夠在紅外光下看到,這意味著它很容易整合到無人駕駛汽車的自動煞車系統
中,並讓其在低照度和惡劣天氣條件下使用。石墨烯防撞系統將有助於提高自動駕駛車輛
感測器技術的廣泛接受度。
2020年,Autovision旗下的成員組織宣佈了一種使用標準半導體設備的晶圓級石墨烯的生
長和轉移技術。期望讓Autovision感測器能與SWIR相機和LiDAR系統競爭。根據其預估,
如果無人駕駛汽車內建石墨烯影像感測器,則可能防止多達90%的汽車碰撞,從而挽救無
數生命,並節省數十億美元。
其實,CMOS感測器正進入嶄新且更複雜的應用中,未來使用全局快門設計和人工智慧更,
可望使該技術更進一步發展。此外,CMOS感測器技術還可以推動更廣泛的新興技術。例如
:機器人可以使用它來高速辨識微小零件中的缺陷,以確保品質、維護或收集數據。這是
非常令人興奮的發展趨勢!
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By Joseph
at 2021-05-27T22:51
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at 2021-05-29T05:28
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By Gilbert
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