当前位置:首页 > 嵌入式 > 嵌入式新闻
[导读]英飞凌车用雷达芯片另汽车看清前方道路

在欧洲,车祸每年会造成约170万人受伤,40,000人殒命。欧盟计划到2010年将这一数字降低一半,而创新安全系统在汽车上的应用将有助于实现这一目标。例如,无论能见度如何,中长距离雷达系统都可降低公路交通事故风险。车辆安装了这样的安全系统后,可以确定前方20至200米处的其它车辆和障碍物。

目前,雷达系统成本昂贵,超过1,000欧元,难以广泛投入商用。此外,这些系统的尺寸通常为10cm X 20cm,占用了汽车翼子板大量空间。

英飞凌科技凭借全新的雷达芯片将改变这一现状,预计到2010年年中,采用该芯片的中远距离雷达系统将进入中级车市场。利用RASIC™ (雷达系统IC)产品家族中的RXN7740,厂商就能够将雷达系统的尺寸缩小四分之一,同时将无线射频模块的系统成本降低20%以上。

汽车雷达系统:65%的增速
美国市场研究机构Strategy Analytics预计,从2006年到2011年期间,采用障碍物报警系统的汽车年增长量将超过65%。根据Strategy Analytics的报告,2011年安装障碍物报警系统的300万车辆中,约有230万辆汽车将采用雷达技术。此外,2014年所有新车中将有7%的车辆装备这种系统,这主要集中于欧洲和日本。

汽车在大雾中如何“看清”前方道路
汽车的雷达系统可发出射频电磁波,这些电磁波遇到前面的车辆或其它物体可反射回来。英飞凌的雷达芯片发送和接收这些射频信号,并通过后台处理。后台数据评估结果可确定车辆与其它车辆的距离以及其它车辆的行驶速度。因此,当预测到要发生车辆相撞事故时,座椅头枕和安全带就会提前准备就绪,帮助降低事故造成的影响。与此同时,相同的信号也会发送至制动系统或安全气囊系统。

将全球速度最快的射频芯片推向市场
英飞凌RASIC产品家族中的全新雷达芯片RXN7440是公司研发实验室研发的全球最快的射频芯片。4年前,公司研发实验室研制出世界上速度最快的射频芯片,现在该芯片投放市场,实现商用。英飞凌雷达芯片采用基于硅锗(SiGe)的制造工艺。硅锗工艺研发项目得到了德国联邦教育与研究部(BMBF)的支持。该工艺经过专门设计,尤其适用于汽车应用。与目前使用的砷化镓(GaAs)组件不同,SiGe工艺可制造出更加小巧且经济实惠的雷达传感器。
本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

5月19日消息,英特尔CEO帕特·基辛格在最新发布的2023-2024年度企业社会责任(CSR)报告中,设定了一个宏伟目标:到2030年底,全球50%的半导体将在美国和欧洲生产。

关键字: Intel 芯片 1.8nm

5月15日消息,今日,百度发布公告表示,文心大模型日均处理Tokens文本已达2490亿。

关键字: 百度 汽车 新能源

2023/24 财年收入降至 15.50 亿欧元(上一年同期:17.91 亿欧元) 调整后息税折旧摊销前利润率为 24.8% 居林和莱奥本的半导体封装载板生产将于 2024/25 财年末开始 2024/...

关键字: BSP 半导体封装 印制电路板 汽车

5月15日消息,谷歌在其2024年I/O开发者大会上宣布了一项名为“AI Overviews(AI概览)”的新搜索体验功能。

关键字: 谷歌 AI 芯片 半导体

5月15日消息,谷歌在I/O大会上发布了第六代TPU芯片Trillium,并透露能够在明年初用上英伟达最新的Blackwell架构GPU。

关键字: 谷歌 AI 芯片 半导体

《芯片与科学法案》(CHIPS)为美国芯片研究、开发、制造和劳动力发展提供了527亿美元的资助。

关键字: 美国芯片法案 芯片与科学法案 芯片

据消息源 jasonwill101 透露,高通公司目前正在重新设计骁龙 8 Gen 4 处理器,新的目标频率为 4.26GHz,这一变化主要是为了应对苹果 M4 / A18 / Pro 处理器。

关键字: 高通 骁龙 8 Gen 4 芯片

业内消息,近日美国麦肯锡公司的一份报告强调了芯片行业的劳动力挑战,在美国寻求吸引更多技术工人从事半导体制造之际,许多现有员工正在重新考虑是否要留下来。

关键字: 芯片

现在市面上还不存在一种方便实验人员选取芯片,以及方便管理人员对芯片进行智能化管理的芯片柜,为此希望通过研发这款智能芯片柜,来解决以上问题。​

关键字: 单片机 芯片

5月11日消息,Arrow Lake、Lunar Lake还没有发布,Intel再下一代处理器Panther Lake的消息就传出来了,CPU方面没啥惊喜,GPU又一次要飞跃。

关键字: GPU CPU 芯片
关闭
关闭