《汽车雷达技术-2018版》
2017-12-01 08:10:34   来源:麦姆斯咨询   评论:0   点击:

雷达具有令人印象深刻的技术路线图,可以实现较大幅度的分辨率提升,以及传感器的小型化和低成本。尽管2017~2022年全球汽车的年销售量增速缓慢(约3%),但是我们预计汽车雷达模组的年销售量将飞速增长(约为25%),雷达芯片的年销售量也类似,增速达到22%。

Radar Technologies for Automotive 2018

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雷达传感器技术将如何塑造未来的汽车?雷达被视为自动驾驶汽车的关键技术,正为汽车传感器行业的黄金时代做足准备。

汽车行业正在经历一波新的高科技应用浪潮

自动紧急制动(AEB)、自适应巡航控制(ACC)、变道辅助(LCA)是一些新的汽车应用案例。在新车评价规程(New Car Assessment Program)的推动下,原始设备制造商(OEMs)正在设计集成多种传感器的汽车,以实现上述新应用。而且这些应用大部分是与汽车安全相关的,所以传感器必须高度准确。这意味着对物体探测和识别非常严格,以及超高的可靠性:可以在各种天气条件和光照环境下工作,并且具有广阔的视野,可以实现远距离或近距离感知。雷达技术基本满足这些要求,但是无法对物体进行识别和分类,不过某些公司正在迅速开展雷达的成像技术研发工作。

各种汽车应用

各种汽车应用

雷达具有令人印象深刻的技术路线图,可以实现较大幅度的分辨率提升,以及传感器的小型化和低成本。尽管2017~2022年全球汽车的年销售量增速缓慢(约3%),但是我们预计汽车雷达模组的年销售量将飞速增长(约为25%),雷达芯片的年销售量也类似,增速达到22%。自动驾驶汽车是雷达技术发展的下一个长期驱动力。

2009~2022年轻型车市场预测

2009~2022年轻型车市场预测

车辆自动化过程

车辆自动化过程

在这个充满活力的市场中,毫米波技术正处于中心位置

W波段77GHz雷达正在超越当前主流的24GHz——无需授权许可的工业、科技、医学(ISM)无线电波段,因为77GHz雷达拥有更好的探测范围(归功于其“全功率(full power)”模式)和更大的可用带宽,从而将距离分辨率和精度提高了20多倍。其它优势还包括更小的体积和更强的抗干扰能力等。

考虑到中国的实际情况,我们预测未来三年内24GHz毫米波雷达在国内将得到快速的发展,而77GHz毫米波雷达的大规模应用由于设计难度和射频芯片供应链体系等因素,国产化进程将稍微推后;而三年后随着技术的发展,77GHz毫米波雷达将有机会突破设计和供应链的瓶颈,进入国产替代高峰期。从行业发展趋势来看,我们认为未来77GHz毫米波雷达将会对24GHz毫米波雷达进行全面替代,最终形成77GHz雷达作为长距离通信的载体,79GHz雷达作为短距离通信的载体的频谱大一统格局。

注:毫米波雷达指工作在毫米波波段的雷达。毫米波的波长介于红外光波和微波之间,因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。毫米波雷达在雷达探测、高速通信、导弹制导、卫星遥感、电子对抗等军用领域均有广泛的应用,而近年来随着毫米波器件水平的提升,电路设计技术、天线技术等相关技术日益发展和不断成熟,车载毫米波雷达的应用也获得了很大的发展。

雷达技术演进

雷达技术演进

雷达体系架构已经达到了一个新的复杂程度,需要在天线设计、调制技术和目标分辨率算法等方面进行创新。多波束、多量程的要求导致了复杂的天线阵列,它们将发射和接收路径相乘,并增强了3D感测能力。芯片厂商已经开发出新款芯片来支持这些严苛的要求,增加了单芯片可以处理的通道数目。

集成是另一大探索领域。“成熟的锗硅(SiGe)技术”和“最新的RF CMOS技术”之间的竞争正在进行中,这主要是由于像德州仪器(Texas Instruments)这类公司已经花费了近十年时间开发了RF CMOS技术,并且该技术平台正在迅速成为现实。

一个完善的供应链正面临着前所未有的竞争

像Metawave和Uhnder这类创新型创业公司,正在针对高分辨率电子可控天线和成像雷达研发颠覆性技术,希望与大陆集团(Continental)和博世(Bosch)等知名厂商展开直接竞争。在基于130纳米锗硅(SiGe)平台的汽车77GHz雷达芯片方面,恩智浦(NXP)和英飞凌(Infineon)是顶级供应商;德州仪器(Texas Instruments)和亚德诺半导体(ADI)等大型半导体公司提供基于先进CMOS节点(低至28纳米)的产品。代工厂也有自己的定位,例如GlobalFoundries和22FDX平台、TowerJazz和180纳米锗硅(SiGe)平台等。虽然新厂商和新技术令人兴奋,但是新技术在汽车市场上的渗透并非易事。

雷达模组拆解分析

雷达模组拆解分析

雷达的长期演进

雷达的长期演进

我们正进入一个新的“雷达时代”,伴随着很多新发展、颠覆性技术和新晋厂商。毫米波雷达是未来车载主力传感器之一,将和摄像头(图像传感器)、激光雷达、超声波传感器一起为高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车“保驾护航”。

汽车雷达、成像和超声波传感器

汽车雷达、成像和超声波传感器

本报告涉及的部分公司:Acura, Airgain, Alfa Romeo, Analog Device, Anatel, Arbe Robotics, Argo AI, ARTSys360, Autoliv, Autoroad, Automotive Distance System Control, Audi, Bentley, BMW, Bosch, Broadcom, Bugatti, Buick, Chevrolet, Chrysler, Codha Wireless, Commsignia, Continental, Cruise, Cypress, Daihatsu, Denso-Ten, Delphi, Echodyne, Fiat, Fomoco, Ford, Furuno, Geely, Gemalto, General Motor, GlobalFoundry, GMC, Hamaton, Harada, Harman, Hella, Honda, Hyundai, IMST, InnoSent, Infneon, Infnity, Jaguar, Jeep, Kia, Laird, Lesswire, Lexus, Lincoln, LM technologies, Mando, Marvell, Maxim Integrated, Mercedes, Metawave, Melexis, Mini, Mitsubishi, Murata, Nanoradar, Neteera, Nissan, Novatel, NuTonomy, NXP, Oculii, Omniradar, Ottomatika, Oryx, OriginGPS, Panasonic, Peugeot, Porsche, Redpine signals, Renault, Qorvo, Qualcomm, Range Rover, Samsung, SAIC, SEAT, Semtech, Sierra Wireless, Skyworks, Skoda, ST Microelectronic, Subaru, Telit, Tesla, Texas Instruments, Tata, Toshiba, Toyota, TowerJazz, TpsCo, Trimble, Ublox, Uhnder, United Monolithic Semiconductors, Valeo, Vayyar, Volkswagen, Volvo, Wieson, ZF-TRW...

报告目录:

Scope of the report

Introduction, definition & methodology

Executive summary

History and overview
> History of radar
> Frequency regulation
> Automotive use cases
> Benchmark with camera, LiDAR and ultrasonic

Market forecast
> Market drivers
> Radar modules ($M, units)
> Radar chips ($M, units)
> Market share

Supply chain & ecosystem
> Ecosystem
> Module maker
> Chip maker
> Start up landscape

Technology overview
> Radar architecture
> Modulation techniques
> Antenna technologies
> Digital and analog beam forming
> Introduction to software

Radar evolution trend
> From dedicated to multimode
> Resolution, 3D and imaging
> Antenna and beam management
> Chip integration, node shrinking

Other radio based technology introduction
> WiFi, BT, NFC
> GNSS
> Vehicle communication technology, V2X

Conclusions & perspectives

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