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多传感器融合,无人驾驶的必由之路

智车科技 2018-05-11 10:34 次阅读

传感器前融合是否是无人驾驶的必由之路?近日,Roadstar.ai首席科学家周光主讲,主题为《多传感器融合,无人驾驶的必由之路》,给出了答案。

近日,Roadstar.ai首席科学家周光主讲,主题为《多传感器融合,无人驾驶的必由之路》。本文为周光的主讲实录。一起了解周光的主讲提纲:

主讲实录

周光:大家好,我是Roadstar.ai的首席科学家周光。很高兴能跟大家交流多传感器融合。

经过一年的时间,现在在设计无人驾驶中大家都普遍认同多传感器融合这一方案。我还记得一年以前,当我们刚出来创业的时候,市面上其实没有任何一家企业是认同这个方案的。经过这一年的技术攻关,我们Roadstar最终向所有人证明了这套方案的先进性以及可行性。我们现在能够做到在深圳,硅谷等地的复杂场景实现单次高达数小时的无人驾驶。从今年2月份在中国上路测试到今天,我们测试了大概有几千公里距离,没有发生过一起事故,同时我们的接管率也是几乎接近于零。

跟大家介绍一下我们公司的创始团队。我们公司的三位创始人,我和佟显乔、衡量都是在百度认识的。在这里我要感谢百度作为中国无人驾驶的黄埔军校,为大家提供了各式各样的人才。

今天我要讲的内容分为四个方向。首先我会跟大家大概介绍一下全球无人驾驶的格局以及技术方案;之后会讲解一下多传感器融合的基本原理以及一些简单的算法;然后我会讲基于前融合的技术方案的优势以及在具体场景下做一些解析;最后讲解一下基于前融合技术如何加快落地以及商业化。

Part1

这幅图简要地介绍了无人驾驶的历程。无人驾驶是源于美国的DARPA比赛,分为两届,一届是2005年,一届是2007年。在此之后,Google把DARPA中斯坦福团队收编,并于2009年由塞巴斯蒂安·特伦(Sebastian Thrun)开启了无人驾驶这个计划。在这之后很长的一段时间里,全球只有Google这一个玩家,直到2014年新的玩家Uber以及百度入局。之后由于深度学习的发展,给了无人驾驶一个可能看清楚事件的眼睛。

此后,无人驾驶开启百家争鸣,形成科技公司主导的无人驾驶方案和由主机厂主导的无人驾驶方案二个流派。由于基因不同,科技公司和主机厂有着明显不同的技术方案。

传统主机厂多数都是以摄像头和毫米波雷达为主,主打L2、L3的无人驾驶方案。而科技公司由于没有量产的压力,是采用激光雷达的方案。

在这些主机厂中,也有着明显的不同。美国主机厂是依靠并购,比如Cruise被GM收购,Argo AI被福特收购。日本和德国的公司则是采用一种自研的方式。

下面我跟大家讲解一下无人驾驶的四代系统:

第一代无人驾驶系统——也是今天在国内广泛应用的无人驾驶系统,最明显的特点是头上有一颗Velodyne的64线激光雷达,这是源于2007年的DARPA无人驾驶挑战赛。该方案在国内有百度、腾讯、Pony和景驰等公司在继承。这种技术方案是单一传感器不融合的方案,也即是说不同的传感器做不同的任务,比如用64线激光雷达做人的检测,用相机做红绿灯的识别等。

第二代方案由Waymo以及Cruise等公司在继承,主要特点是整个车辆采用多颗低线束激光雷达融合Camera以及各种传感器的技术方案。

第三代无人驾驶系统是2018年年初由丰田在CES上展出的基于全固态前装的无人驾驶方案。可以看到这一代方案有两个不同:一是用多颗固态激光雷达,二是做到了车辆的前装车规级。

第四代方案是移动空间这个概念。在这个移动空间的方案中,车辆不再具有方向盘,整个车的概念和品牌也都不再重要,车只是为人类提供一个移动的空间。其实这也是今天所有公司,不管是互联网巨头还是主机公司都在追求的终极目标。

这幅图具体展现了前两代的一些代表公司。在下面的是2012年采用64线激光雷达方案的谷歌以及其他公司。上面的是最新的Waymo、Cruise、Drive.ai以及Roadstar.ai。Waymo采用了一颗高线束加6颗低线束的融合;Cruise采用了两颗32线以及两颗16线;Drive.ai采用了六颗16线;Roadstar采用了一颗32线加4颗16线的方案。

Part2

下面简单讲一下多传感器融合的基本原理和算法。多传感器融合分为两块,第一块是传感器同步技术,第二块是基于融合数据开发的算法。

简单的传感器融合,我相信大家也不陌生,不外乎就是每个传感器的数据能大致在空间跟时间上能得到对齐。而整个多传感器融合技术的核心就在于高精度的时间以及空间同步。精度到什么量级呢?举个例子,比如时间上能得到10的-6次方,空间上能得到在一百米外3到5厘米的误差,这是一个典型的技术指标。当然,多传感器同步技术的难度与时间和空间的要求是一个指数级的增加。在百米外能得到3cm的空间精度,换算成角度是0.015度左右。大家也知道在无人驾驶当中,毫米波雷达、相机、激光雷达和超声波都是完全不同的传感器,让他们在时域跟空域上得到这样的精度是非常难的,需要对机器人技术以及机器学习优化技术有非常深的理解。

Roadstar的多传感器技术不仅仅在国内得到了认同,在国际上也得到了广泛的认同。我们之前去过丰田的日本总部,也见到了他们负责研发的老大。他们也知道多传感器融合做前融合很重要,对系统的提升很大,但是他们老大认为这东西不可能被实现。但是当我们展示出Roadstar的多传感器融合视频,他们当时就被震惊了。整个丰田在东京的负责人都过来看我们的传感器融合方案。

当有了异构多传感器同步技术之后,我们针对这个数据集开发了自己的感知以及定位算法。这个数据集是一个8维的数据集,其中包含了X,Y,Z的空间数据以及R,G,B的颜色数据、激光反射值数据和多普勒速度数据。

这是一个比较简单的calibration的算法,我大概讲一下。

第一个算法,本质上是在事件坐标系中,你得到相机以及手的Pose信息,然后根据它转换的几何限制,最终可以解算出你的X。

第二个算法,对应的是在事件坐标系以及机器人自己的坐标系中,你分别知道传感器的运动轨迹、手的移动轨迹以及两个坐标系中的转换等信息,然后通过这个反算出你的X。

上面这个视频是做了完美的前融合之后的效果。这也是当初我们呈现在日本丰田总部让研发老大所震惊的视频。

大家可以看到,这是一个270度环视摄像头。彩色的点是激光雷达的点,当时车速大概是60到80km/h。不管是在极远处还是在极近处,所有激光雷达的像素点和图片的像素点都达到了像素级别的误差。

整个Sensor Fusion的视频是可以实时显示在我们车上的。我相信做过机器学习的同学,很快就能get到,如果能有这样一套完美的系统,那对感知的提升是非常非常Significant的。

做Machine Learning的朋友都知道PCA算法,但PCA算法跟传感器融合是完全相反的方法。在Deep Learning产生之前,由于传统的Machine Learning并不能够高效地学出数据中的信息,因此才诞生了PCA算法。而在今天深度学习技术得到极大提高的情况之下,PCA算法也就再没有人提了。

在传感器融合提供的8维数据中,每个通道都是没有任何冗余信息,能够极大的提高整个系统的可靠性以及稳定性。相比于传统的方法,我们能够非常容易地提高十个点以上表现。

这是我们从网上搜集到另外一些无人驾驶公司融合失败的案例。大家可以看到,这个无人驾驶汽车是静止地停在一个测试场地,前面是有一个车在绕圆圈或者是八字,但是点云跟相机的信息是差了半个车头的距离,这个误差是随着距离呈线性增加的。目前这个距离大概是十米,可以想象在100米或者50米开外的时候,车和车已经是完全分离的。因此,这种融合效果是不能为系统增加额外的可靠性以及稳定性的。

这个例子能够比较形象地解释为什么高维数据会更好。左边是平面的2D信息,大家可以想象一下,如果想分割出里面红色的元素,是需要做非常复杂的曲线能分开。其实原始的信息是在右边。右边的信息,可以通过简单的一些平面就能分开。

下面我跟大家介绍一下前融合算法和后融合算法的区别。左边的方法对应的是后融合算法。在后融合算法中,每个传感器都有自己独立的感知,比如激光雷达有激光雷达的感知,摄像头有摄像头的感知,毫米波雷达也会做出自己的感知。在最终的Objectlist结果汇总里面,它会通过一些人工算法过滤或者合并掉一些物体。

在前融合过程中,我们只有一个感知的算法。我们在原始层把数据都融合在一起,融合好的数据就好比是一个Super传感器,而且这个传感器不仅有能力可以看到红外线,还有能力可以看到摄像头或者RGB,也有能力看到三维信息,也有能力看到LiDAR信息,就好比是一双超级眼睛。在这双超级眼睛上面,我们开发自己的感知算法,最后会输出一个结果层的物体。

这样讲可能大家还不太清楚为什么前融合更好,我在这里举一个例子。假设在你手上有一个手机,激光雷达只能看到手机的的一个角,摄像头只能看到第二个角,而毫米波雷达可以看到第三个角,那么大家可以想象,如果使用后融合算法,由于每个传感器只能看到它的一部分,这个物体非常有可能不被识别到,最终会被滤掉。而在前融合中,由于它是集合了所有的数据,也就相当于可以看到这个手机的三个角,那对于前融合来说,是非常容易能够识别出这是一台手机的。

除了以上提到的优点,多传感器融合还有另外的一个优点。

我们相信,前装的固态是真正无人驾驶的未来。但是每个固态雷达有它的特性,尤其是MEMS雷达。MEMS雷达是基于谐振反算出一个角度,从而得到这个点云在空间中的位置。由于这并不是直接测量,而是间接测量的角度,从而导致固态雷达的点云分辨率很低,对温度也很敏感。

同时每一个固态雷达都只能有有限的Field of view,这就导致要想使用固态激光雷达,你必须得是多颗融合在一起。之前我跟大家介绍的四代技术当中,第一代技术是不能直接跳跃到第三代技术的,因为第一代技术不能够做到低线束的融合;另外由于点云质量的降低,对于第一代单一传感器的技术,感知效果会更差;如果没有加入Camera信息,那么它的感知是没法在常用场景上开的。这就是为什么到今天为止,就我们公司能够做到在极端复杂的场景下实现完美的感知,同时车能够开得非常的好。

这一页是重复讲我之前提到的后融合的缺点,大家可以再看一下。

对于DeepFusion技术,由于它的信息中每个通道的不冗余性,最终导致算法对数据的依赖会极大的降低。在我们的数据集中,我们做了一个简单的测试,DeepFusion采用前融合的算法,我们大概采用1万帧左右的算法,能得到传统算法10万帧的效果。除了Corner Case以及数据集的远远减少以外,DeepFusion还有其他的一些Benefits。比如采用DeepFusion的数据集是可以当做来L2、L3的Ground Truth,你在出去标注的过程中,需要标注一次,那么你会完成对所有数据的标注。

Part3

接下来我跟大家讲一下Roadstar基于前融合技术所开发的无人驾驶系统。

上图是我们Roadstar使用的机顶盒,是第二代传感器平台,我们称之为One cable solution。在这个机顶盒上有着5颗低线束激光雷达,加上6颗摄像头、3颗毫米波雷达和GPS&IMU系统。所有的传感器都会在这个机顶盒中做处理,包含异构多传感器同步技术。处理好的数据会通过一根Cable输入到我们的电脑当中,电脑接入这个数据后进行检测、决策、定位算法,最终会通过Control来控制这个车。

相比于大多数公司的方法,我们的硬件平台非常的稳定,到今天为止我们没有发生过由于硬件Failure导致系统宕掉的情况。讲个小插曲,在硅谷的那段时间,我们曾经有过3颗激光雷达坏掉,但是我们的车依然完成了无人驾驶,安全地把乘客送回我们的公司,乘客当时也是非常地惊讶。

这是Roadstar 的L4系统架构。这个架构相信做无人驾驶的人应该也不是太陌生。最左边是传感器模块,最右边是Perception + Decision+Control模块,以及中下的定位模块。

在整个架构中,中间蓝色部分的HeteroSync和DeepFusion是Roadstar的核心技术。基于这个技术,我们的感知和定位都能得到一个量级的提升。

这是Roadstar采用的神经网络。中间网络的具体架构部分被我省略了。大家可以看到我们的Input是来自于八维的高位数据,Output是3D Bounding Box。

这是Roadstar Daytime的Perception。在每个Bounding Box中,左上角是ID,右下角的是车速,可以看到我们准确地识别出路上的所有车以及行人。整个视频我们是做了3倍速的加速。

从上面我们知道基于前融合的感知是如何的强大。在整个路测当中,在80米内的人和车基本都是没有被miss掉的,我们得到一个非常高的Perception Recall。

大家可以看到,Roadstar在深度学习上有非常强的功底。我们在CITYSCAPES数据集上,目前在语义分割上是排第一。我们基于单一传感器的激光雷达的感知目前在KITTI上也是居于前三。在我们前融合的内部Benchmark上,easy我们有接近99%的average precision,在Moderate和Hard基于前融合上能够达到接近90%的水平。我觉得完美的感知是无人驾驶真正实现的前提。但我也知道多数公司其实并不敢把自己的感知显示给客人看。但在Roadstar,任何过来试车的人都能看到完全跟上面视频一样的感知画面以及感知体验。

DeepFusion技术除了能够在Perception上极大地提高感知,在地图定位上也能够极大地提高系统的鲁棒性。对于传统定位,比如今天阿波罗上用的是2D反射值定位,有着很大的缺陷。由于天然2D的特性,它在高架桥上以及在多层停车库里面都是不工作的。另外,反射值地图的定位,在对车的Hidden上,它无法做z和heading上的修正。Roadstar用了整个三维点云的信息以及Camera的信息,极大地提高了定位的效果。

这个视频是我们在多层停车场中的定位效果。大家可以仔细看一下,整个停车场是没有GPS信号的,整个车辆的定位是完全按照imu以及LiDAR的feature来做到的。

在这个视频的右下角是Camera的View,也可以看到这是一个完全封闭的停车场,没有任何的GPS信号,而且我们的车也长时间地停在车库当中。

定位技术在中国特色的路况下是极其重要的。相比于美国的简单场景,不少相当于中国的大农村,建筑一般都是不超过三层的。GPS在这种场景之下是不会有多次反射的影响,单靠GPS&IMU定位是足够的。但中国城市化高,高楼大厦会极大地影响着GNSS系统的稳定性,如果没有一套良好的设备,而Demo测试的场地往往都是在开放的场地上进行的,比如在政府大厅的一个开放路段上进行。待会我们会给大家放出,Roadstar在深圳的路测场景,整个都是在特别高的树木遮挡下进行的。

Part4

最后讲一讲, Roadstar如何利用我们先进技术来加快商业落地以及商业化。

去年10月到11月份,我们就在硅谷实现了四小时长时间的无人工干预的测试。当时在苹果总部等交通繁忙路段实现了完全的无人驾驶,包含非常常见的场景,比如红灯右拐、换道汇入等等,整个车速应该是60迈/每小时。

今年2月份,我们在深圳西丽实现了高达50Km/h的路测,其中包含了中国特色的测试场景,比如紧急加塞、送外卖小哥逆行、中国式过马路、翻栏杆等等几个场景。现今为止,我们是唯一一家能够做到在这种场景下测试的公司。

大家应该看完了刚才的视频,中间有一些场景我们都做了解释。最后可以看到有一个行人是紧急加塞,我们的车也做了准确的识别,并且做到减速避让。

这是Roadstar的发展历程。从去年5月份成立到今天还不到一年时间,Roadstar就实现了在中美两地最复杂路况上的测试,而且我们是采用一个完全不同于第一代无人驾驶的解决方案。

之后我们会做无人车队运营。在2018年,我们在深圳会铺20辆乘用车,每个车辆配备一名安全员做一些数据的收集以及技术的验证,向政府证明Roadstar可以安全地做到车辆的运营;2019年我们会跟车厂或者是Tier1进行合作,生产100台无人车,同时跟出行公司或者是自己开发打车软件,提供比较大范围的出租车或专车服务。当然,在2019年我们依然会配备安全员,保证用户的体验。

经过这两年的数据收集,Roadstar会配备1500台车以上,然后做一个大范围,比如深圳一个区或者是深圳市以上,这时车辆将不再配备安全员,并且使用远程干预来实现运营。

原文标题:多传感器前融合是无人驾驶的必由之路?Roadstar.ai首席科学家给出了答案 (附课件)

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业界领先的半导体器件供应商兆易创新正式宣布,收购上海思立微电子科技有限公司的100%股权过户手续及相....
的头像 兆易创新GigaDevice 发表于 06-18 11:49 564次 阅读
兆易创新成功完成思立微资产交割 现持有思立微100%股权

你见过人工智能农业机器人吗

聚合科技要素,深化数字农业自主创新,全力为福建乡村振兴提供科技支撑。
发表于 06-18 11:37 114次 阅读
你见过人工智能农业机器人吗

路基自动驾驶的内涵与技术路线

近日,第六届国际智能网联汽车技术年会(CICV2019)在北京亦庄的亦创国际会展中心举办。
的头像 佐思汽车研究 发表于 06-18 11:33 199次 阅读
路基自动驾驶的内涵与技术路线

车路协同应用场景分析

本文试图厘清车联网、无人车、网联车、车路协同等概念,同时重点讨论了车路协同的主要应用场景。
的头像 智车科技 发表于 06-18 11:00 541次 阅读
车路协同应用场景分析

王中林院士获爱因斯坦科学奖 成首位获此殊荣的华人科学家

王中林的创新使人类从环境和生物系统中获取能量这一全新的技术成为现实。
的头像 大数据文摘 发表于 06-18 10:50 269次 阅读
王中林院士获爱因斯坦科学奖 成首位获此殊荣的华人科学家

路基自动驾驶的内涵与技术路线

目前,高级别自动驾驶解决方案基本采用“感知-决策-执行”链条。
的头像 智车科技 发表于 06-18 10:47 228次 阅读
路基自动驾驶的内涵与技术路线

触摸反馈车载中控如何实现?

汽车与我们息息相关,车载系统更是汽车不可缺少的部分,所谓配置高也是其中一个表现!
的头像 芯媒介 发表于 06-18 10:11 230次 阅读
触摸反馈车载中控如何实现?

解析 | 速度传感器和陀螺仪如何让无人机飞的更稳

在无人飞行器的飞机姿态控制这一重要应用上,以MEMS加速度传感器、MEMS陀螺仪为主的传感类硬件的应....
的头像 FPGA入门到精通 发表于 06-18 09:41 138次 阅读
解析 | 速度传感器和陀螺仪如何让无人机飞的更稳

传感器对于工业互联网的帮助主要体现在哪

工业互联网传感器应用涉及的面更广,对传感器的数量及产业化的需求更大。
发表于 06-18 08:54 113次 阅读
传感器对于工业互联网的帮助主要体现在哪

智能压阻式加速度传感器设计

 1 引言   对于传统的加速度传感器而言,由于只具有感知环境,输出模拟信号的功能,应用范围受到了很大限制,譬如,在车辆振...
发表于 06-18 08:01 71次 阅读
智能压阻式加速度传感器设计

MMA7361三轴加速度传感器的电路原理图免费下载

本文档的主要内容详细介绍的是MMA7361三轴加速度传感器的电路原理图免费下载
发表于 06-18 08:00 31次 阅读
MMA7361三轴加速度传感器的电路原理图免费下载

请问通常使用的磁力计、加速度计、陀螺仪等传感器在安装之前为什么要先校准?

问题一:         通常使用的磁力计、加速度计、陀螺仪等传感器在安装之前为什么要先校准? 问...
发表于 06-17 04:35 20次 阅读
请问通常使用的磁力计、加速度计、陀螺仪等传感器在安装之前为什么要先校准?

DM368信号时序

TI 通用数字信号处理系统技术支持 摘要 本文详细介绍了DM368 视频前端支持的输入数字信号格式。并以MT9D131 和PC V...
发表于 06-13 05:00 48次 阅读
DM368信号时序

基于蓝牙技术的的遥控诊断接口架构

随着汽车中多媒体设备的增加,如CD/DVD播放器、数字电视等,连接这些设备的车内网包括:蓝牙、CAN、D2B、FireWire、...
发表于 06-13 05:00 60次 阅读
基于蓝牙技术的的遥控诊断接口架构

通过一个差分接口来延长SPI总线

    本文将介绍如何通过一个差分接口来延长串行外设接口 (SPI) 总线,而这可以应用在支持远程温度或压力传感器...
发表于 06-13 05:00 51次 阅读
通过一个差分接口来延长SPI总线

有偿求 基于滑膜观测器的永磁同步电机无位置传感器研究的例程

有偿求    基于滑膜观测器的永磁同步电机无位置传感器研究的例程...
发表于 06-12 14:48 242次 阅读
有偿求  基于滑膜观测器的永磁同步电机无位置传感器研究的例程

VL53L0X X-NUCLEO-53L0A1盖玻片材料是什么

我们正在使用VL53L0X IR飞行时间传感器开发产品。传感器必须位于塑料外壳内,透过IR透射窗口材料。为了测试这样的布置,...
发表于 06-12 07:15 32次 阅读
VL53L0X X-NUCLEO-53L0A1盖玻片材料是什么

LC717A30UJ 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

信息 LC717A30UJ是一款高性能,低成本,高可用性的电容转换器,适用于静电电容式触摸和接近传感器。 8个电容感应输入通道,适用于需要一系列开关的任何终端产品。 LC717A30J通过其自动校准功能和最少的外部元件简化了系统开发时间。每个传感器的检测结果(ON / OFF)由串行接口(I C或SPI)读出。 检测系统:使用互电容的差分电容检测 传感器输入焊盘:使用小到大电容传感器输入焊盘工作 输入电容分辨率:电容检测低至毫微微法拉水平 8个传感器的测量时间为16 ms 最小外部组件 可选接口:I C或SPI 电流消耗:0.8 mA(V = 5.5 V) 供电电压:2.6至5.5 V AEC-Q100认证和PPAP能力 电路图、引脚图和封装图...
发表于 04-18 20:26 40次 阅读
LC717A30UJ 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

LC717A10AR 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

信息 LC717A10AR是一款用于静电电容式触摸传感器的高性能,低成本电容数字转换器LSI,尤其专注于可用性。它有16通道电容传感器输入。这使其成为需要许多开关的产品的理想选择。由于校准功能和ON / OFF的判断是在LSI内部自动执行的,因此可以使开发时间更短。每个输入的检测结果(ON / OFF)可以通过串行接口(I C兼容总线或SPI)读出。此外,每个输入的测量值可以作为8位数字数据读出。此外,可以使用串行接口调整增益和其他参数。 检测系统:差分电容检测(互电容型) 输入电容分辨率:可以检测毫微微法拉顺序中的电容变化 测量间隔(16个差分输入): 30ms(典型值)(初始配置时), 6ms(典型值)(最小间隔配置)< / li> 用于测量的外部组件:不需要 接口:I C兼容总线或SPI可选。 电流消耗:570μA(典型)(V = 2.8 V),1.3 mA(典型值)(V = 5.5 V) 电源电压:2.6 V至5.5 V < / li> 检测操作:切换...
发表于 04-18 20:26 47次 阅读
LC717A10AR 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

LC717A00AR 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

信息 LC717A00AR是一款用于静电电容式触摸传感器的高性能,低成本电容数字转换器LSI,尤其专注于可用性。它有8通道电容传感器输入。内置逻辑电路可以检测每个输入的状态(ON / OFF)并输出结果。这使其成为各种开关应用的理想选择。在电源激活期间或环境发生变化时,内置逻辑电路会自动执行校准功能。此外,由于配置了参数的初始设置(例如增益),因此当应用推荐的开关模式时,LC717A00AR可以独立运行。此外,由于LC717A00AR具有与I C和SPI总线兼容的串行接口,因此可以根据需要使用外部设备调整参数。此外,8输入电容数据的输出可以作为8位数据进行检测和测量。 检测系统:差分电容检测(互电容型) 输入电容分辨率:可以检测毫微微法拉顺序中的电容变化 测量间隔(8个差分输入): 18ms(典型值)(初始配置时), 3ms(Typ (最小间隔配置) 用于测量的外部元件:不需要 电流消耗:320μA(典型值)(V = 2.8 V), 740μA(典型值)(V = 5.5 V) 电源电压:2.6 V至5.5 V 检测操作:开关 接口:I C兼容总线或SPI可选。...
发表于 04-18 20:26 41次 阅读
LC717A00AR 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

LC717A10AJ 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

信息 LC717A10AJ是一款用于静电电容式触摸传感器的高性能,低成本电容数字转换器LSI,尤其专注于可用性。它有16通道电容传感器输入。这使其成为需要许多开关的产品的理想选择。由于校准功能和ON / OFF的判断是在LSI内部自动执行的,因此可以使开发时间更短。每个输入的检测结果(ON / OFF)可以通过串行接口(I C兼容总线或SPI)读出。此外,每个输入的测量值可以作为8位数字数据读出。此外,可以使用串行接口调整增益和其他参数。 检测系统:差分电容检测(互电容型) 输入电容分辨率:可以检测毫微微法拉顺序中的电容变化 测量间隔(16个差分输入): 30ms(典型值)(初始配置时), 6ms(典型值)(最小间隔配置)< / li> 用于测量的外部组件:不需要 接口:I C兼容总线或SPI可选。 电流消耗:570μA(典型)(V = 2.8 V),1.3 mA(典型值)(V = 5.5 V) 电源电压:2.6 V至5.5 V < / li> 检测操作:切换...
发表于 04-18 20:26 38次 阅读
LC717A10AJ 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

LC717A00AJ 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

信息 LC717A00AJ是一款用于静电电容式触摸传感器的高性能,低成本电容数字转换器LSI,尤其专注于可用性。它有8通道电容传感器输入。内置逻辑电路可以检测每个输入的状态(ON / OFF)并输出结果。这使其成为各种开关应用的理想选择。在电源激活期间或环境发生变化时,内置逻辑电路会自动执行校准功能。此外,由于配置了参数的初始设置(如增益),因此在应用推荐的开关模式时,LC717A00AJ可以独立运行。此外,由于LC717A00AJ具有与I C和SPI总线兼容的串行接口,因此可以根据需要使用外部设备调整参数。此外,8输入电容数据的输出可以作为8位数据进行检测和测量。 检测系统:差分电容检测(互电容型) 输入电容分辨率:可以检测毫微微法拉顺序中的电容变化 测量间隔(8个差分输入): 18ms(典型值)(初始配置时), 3ms(Typ (最小间隔配置) 用于测量的外部元件:不需要 电流消耗:320μA(典型值)(V = 2.8 V), 740μA(典型值)(V = 5.5 V) 电源电压:2.6 V至5.5 V 检测操作:开关 接口:I C兼容总线或SPI可选。...
发表于 04-18 20:26 37次 阅读
LC717A00AJ 用于静电电容式触摸传感器的电容数字转换器

LB11683H 三相无传感器电机驱动器

信息 LB11683H是一款三相全波电流线性驱动无传感器电机驱动器。它采用无传感器控制系统,无需使用霍尔效应器件。为了实现更安静的运行,LB11683H具有电流软开关电路,是驱动冰箱等冷却风扇电机的理想选择。 电流线性驱动器 内置限流电路 输出级过饱和防止电路 线圈反电动势FG输出 内置热关断电路 节拍锁定防止电路 锁定保护电路 锁定检测输出
发表于 04-18 20:18 39次 阅读
LB11683H 三相无传感器电机驱动器

LA0151CS 环境光传感器,线性电流输出,具有2级增益切换

信息 LA0151CS是一种线性电流输出型照明(环境光)传感器,具有2级增益切换。 极小的封装(1.01 * 1.01 * 0.6 mm) 低功耗(1000 Lux时150uA) IR区无敏感 低增益模式功能(-35 dB)
发表于 04-18 20:17 38次 阅读
LA0151CS 环境光传感器,线性电流输出,具有2级增益切换

QSE259 塑硅光电逻辑光电传感器

信息QSE25x系列是在输出处配有施密特触发器的OPTOLOGIC® IC,该触发器为抗噪能力和脉冲整形提供滞后。 本IC的基本构件块由一个光电二极管、一个线性放大器、稳压器、施密特触发器和四个输出选件组成。 在4.5-16.0伏对应的电源电流范围内,TTL/LSTTL兼容输出可驱动多达十个TTL负载。 这些器件都标有便于识别的彩色条纹。 双极硅IC 封装类型: 侧面可视封装 中等宽接收角,50° 封装材料和颜色: 黑色环氧树脂 日光过滤器 高灵敏度 直接的TTL/LSTTL接口...
发表于 04-18 20:16 4次 阅读
QSE259 塑硅光电逻辑光电传感器

QSE258 塑硅光电逻辑光电传感器

信息QSE25x系列是在输出处配有施密特触发器的OPTOLOGIC® IC,该触发器为抗噪能力和脉冲整形提供滞后。 本IC的基本构件块由一个光电二极管、一个线性放大器、稳压器、施密特触发器和四个输出选件组成。 在4.5-16.0伏对应的电源电流范围内,TTL/LSTTL兼容输出可驱动多达十个TTL负载。 这些器件都标有便于识别的彩色条纹。 双极硅IC 封装类型: 侧面可视封装 中等宽接收角,50° 封装材料和颜色: 黑色环氧树脂 日光过滤器 高灵敏度 直接的TTL/LSTTL接口...
发表于 04-18 20:16 0次 阅读
QSE258 塑硅光电逻辑光电传感器

QSE256 塑硅光电逻辑光电传感器

信息QSE25x系列是在输出处配有施密特触发器的OPTOLOGIC® IC,该触发器为抗噪能力和脉冲整形提供滞后。 本IC的基本构件块由一个光电二极管、一个线性放大器、稳压器、施密特触发器和四个输出选件组成。 在4.5-16.0伏对应的电源电流范围内,TTL/LSTTL兼容输出可驱动多达十个TTL负载。 这些器件都标有便于识别的彩色条纹。 双极硅IC 封装类型: 侧面可视封装 中等宽接收角,50° 封装材料和颜色: 黑色环氧树脂 日光过滤器 高灵敏度 直接的TTL/LSTTL接口...
发表于 04-18 20:16 4次 阅读
QSE256 塑硅光电逻辑光电传感器

QSE159 塑硅光电逻辑光电传感器

信息QSE15X 系列是在输出处配有施密特触发器的 OPTOLOGIC® IC,该触发器为抗噪能力和脉冲整形提供滞后。本IC的基本构件块由一个光电二极管、一个线性放大器、稳压器、施密特触发器和四个输出选件组成。在4.5-16.0伏对应的电源电流范围内,TTL/LSTTL兼容输出可驱动多达十个TTL负载。这些器件都标有便于识别的彩色条纹。 双极硅 IC 封装类型:侧面可视封装 中等宽接收角,50° 封装材料和颜色:黑色环氧树脂 还提供透明包装:“C”后缀 匹配发射极:QEE113/QEE123 日光过滤器 高灵敏度 直接的 TTL/LSTTL 接口...
发表于 04-18 20:16 4次 阅读
QSE159 塑硅光电逻辑光电传感器

QSE257 塑硅光电逻辑光电传感器

信息QSE25x系列是在输出处配有施密特触发器的OPTOLOGIC® IC,该触发器为抗噪能力和脉冲整形提供滞后。 本IC的基本构件块由一个光电二极管、一个线性放大器、稳压器、施密特触发器和四个输出选件组成。 在4.5-16.0伏对应的电源电流范围内,TTL/LSTTL兼容输出可驱动多达十个TTL负载。 这些器件都标有便于识别的彩色条纹。 双极硅IC 封装类型: 侧面可视封装 中等宽接收角,50° 封装材料和颜色: 黑色环氧树脂 日光过滤器 高灵敏度 直接的TTL/LSTTL接口...
发表于 04-18 20:16 2次 阅读
QSE257 塑硅光电逻辑光电传感器

QSE158 塑硅光电逻辑光电传感器

信息QSE15X 系列是在输出处配有施密特触发器的 OPTOLOGIC® IC,该触发器为抗噪能力和脉冲整形提供滞后。本IC的基本构件块由一个光电二极管、一个线性放大器、稳压器、施密特触发器和四个输出选件组成。在4.5-16.0伏对应的电源电流范围内,TTL/LSTTL兼容输出可驱动多达十个TTL负载。这些器件都标有便于识别的彩色条纹。 双极硅 IC 封装类型:侧面可视封装 中等宽接收角,50° 封装材料和颜色:黑色环氧树脂 还提供透明包装:“C”后缀 匹配发射极:QEE113/QEE123 日光过滤器 高灵敏度 直接的 TTL/LSTTL 接口...
发表于 04-18 20:16 44次 阅读
QSE158 塑硅光电逻辑光电传感器

QSD2030F 塑料硅光电传感器

信息QSD2030F PIN光电二极管 封装类型: T-1 3/4(5mm透镜尺寸) 宽接收角,40° 日光过滤器 封装材料和颜色: 黑色环氧树脂 高灵敏度 峰值敏感度l = 880nm
发表于 04-18 20:16 37次 阅读
QSD2030F 塑料硅光电传感器

QRD1113 反射对象传感器

信息QRD1113/14反射对象传感器由一个红外发光二极管和一个NPN硅光敏达林顿放大器并排安装在一个黑色塑料外壳中构成。 轴上的发射器辐射和探测器响应都垂直于QRD1113/14的表面。 只有当探测器的视场中出现反射物或反射表面,二极管发出辐射时,光敏达林顿放大器才会作出响应。 光电晶体管输出 无接触表面感测 未聚焦感测扩散表面 紧凑封装 传感器上的日光过滤器
发表于 04-18 20:16 41次 阅读
QRD1113 反射对象传感器

QRE1113 反射对象传感器

信息QRE1113 光电晶体管输出 无接触表面感测 微型封装 时尚设计: 鸥翼式 两种引脚形式选择: 通孔(QRE1113)SMT鸥翼式(QRE1113GR) 两种封装选择: 管状(QRE1113)卷带和卷盘(QRE1113GR)
发表于 04-18 20:16 49次 阅读
QRE1113 反射对象传感器

QRD1114 反射对象传感器

信息QRD1113/14反射对象传感器由一个红外发光二极管和一个NPN硅光敏达林顿放大器并排安装在一个黑色塑料外壳中构成。 轴上的发射器辐射和探测器响应都垂直于QRD1113/14的表面。 只有当探测器的视场中出现反射物或反射表面,二极管发出辐射时,光敏达林顿放大器才会作出响应。 光电晶体管输出 无接触表面感测 未聚焦感测扩散表面 紧凑封装 传感器上的日光过滤器
发表于 04-18 20:15 47次 阅读
QRD1114 反射对象传感器

XTR105-DIE 具有传感器激励和线性化的 4-20mA 电流发送器

信息描述 XTR105 是一款带有两个精准电流源的单片 4-20mV,2 线制电流发送器。 它提供针对铂 RTD 温度传感器和桥、仪表放大器、和一个单集成电路上的电流输出电路的完整电流激励。多用途线性化电流提供一个对 RTD 的第二阶修正,通常可以实现一个 40:1 的线性改进。 仪器放大器增益可针对宽范围的温度或者压力测量进行配置。 整个电流发送器的总体未调整误差足够低以允许在未经调整的情况下用于很多应用。 这包括零输出电流漂移,和非线性。 XTR105 在环路电源电压上运行。特性 低未调整误差 两个精准电流源 线性化 2 线制或者 3 线制远程电阻温度检测器 (RTD) 操作 低偏移漂移 低输出电流噪声 高电源抑制 (PSR) 高共模抑制 (CMR) 宽电源电压...
发表于 04-18 20:10 37次 阅读
XTR105-DIE 具有传感器激励和线性化的 4-20mA 电流发送器

AC1361 CJC传感器

信息产品分类接口和隔离 IOS子系统Additional 6B Resources: Accessories, Backplanes and Power SuppliesSales and Service: North America (SCS Embedded Tech), Rest of World
发表于 04-18 19:15 48次 阅读
AC1361 CJC传感器

AC1345 带CJC传感器的独立模块安装套件

信息产品分类接口和隔离 IOS子系统Additional 3B Resources: Accessories, Backplanes and Power SuppliesSales and Service: North America (SCS Embedded Tech), Rest of WorldDownload a PDF copy of this user manual
发表于 04-18 19:15 44次 阅读
AC1345 带CJC传感器的独立模块安装套件