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全面解读自动驾驶的关键组成部分

2019-06-14 10:58 次阅读

本文简要而全面地概述了自动驾驶汽车(自动驾驶系统)的关键组成部分,包括自动驾驶水平、自动驾驶汽车传感器、自动驾驶汽车软件、开源数据集、行业领导者、自动驾驶汽车应用程序和正在面临的挑战。

引言

在过去的十年里,在自动驾驶领域发表了许多研究论文。然而,它们大多只关注特定的技术领域,如视觉环境感知、车辆控制等。此外,由于自动驾驶汽车技术的快速发展,这样的文章很快就过时了。

在过去的十年中,随着自动驾驶系统技术在世界范围内的一系列突破,自动驾驶汽车(自动驾驶系统)商业化的竞争比以往任何时候都更加激烈。例如,2016年,Waymo在亚利桑那州推出了自己的自动驾驶出租车服务,吸引了广泛的关注。此外,Waymo花了大约9年的时间开发和改进其自动驾驶系统,使用各种先进的工程技术,如机器学习计算机视觉。这些前沿技术极大地帮助他们的无人驾驶汽车更好地理解世界,在正确的时间采取正确的行动。

由于自动驾驶技术的发展,近十年来发表了许多科学论文,其引用量呈指数增长,如图1所示。我们可以清楚地看到,自2010年以来,每年的发表量和被引用量都在逐渐增加,并在去年达到了巅峰。

图1 在过去的十年中,自主驾驶研究的出版物和引文的数量

一、自动驾驶系统

自动驾驶系统使汽车能够在没有人类驾驶员干预的真实环境中运行。每个自动驾驶系统由两个主要组件组成:硬件(汽车传感器和硬件控制器,即、油门、刹车、车轮等)及软件(功能组)。

软件方面,已在多个不同的软件架构中建模,如Stanley (Grand Challenge)、Junior (Urban Challenge)、Boss (Urban Challenge)和同济自动驾驶系统。Stanley软件架构包括四个模块:传感器接口、感知、规划和控制以及用户界面。Junior软件体系结构由传感器接口、感知、导航(规划与控制)、线控驱动接口(用户接口和车辆接口)和全局服务五个部分组成。Boss采用三层架构:任务、行为和运动规划。同济自动驾驶系统将软件架构划分为:感知、决策和规划、控制和底盘。本文将软件架构划分为感知、定位与映射、预测、规划与控制五个模块,如图2所示,图2与同济自动驾驶系统软件架构非常相似。

图2 自动驾驶系统软件构架

自动驾驶等级划分

根据汽车工程师协会(SAE international),自动驾驶可以分为六个等级,如表1所示。人类驾驶员负责0-2级自动驾驶系统的驾驶环境监测(DEM)。从第4级开始,人类驾驶员不再负责动态驾驶任务回传(DDTF)。目前,最先进的自动驾驶系统主要在2级和3级。业内人士普遍认为,要达到更高等级的自动驾驶水平可能还需要很长一段时间。

表1 

传感器安装在自动驾驶系统上的传感器通常用于感知环境。选择每个传感器是为了权衡采样率、视场(FoV)、精度、范围、成本和整个系统复杂度。最常用的传感器有无源传感器(如摄像头)、有源传感器(如激光雷达、雷达和超声波收发器)和其他传感器类型,如全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)。

摄像头通过收集反射到三维环境对象上的光来捕捉二维图像。图像质量通常取决于环境条件,即不同的天气条件,不同的光照环境,都会对图像质量产生不同的影响。计算机视觉和机器学习算法通常用于从捕获的图像/视频中提取有用的信息。

激光雷达利用脉冲激光照射目标,通过分析反射脉冲,测量到目标的距离。由于激光雷达具有较高的三维几何精度,通常用于制作高分辨率的世界地图。激光雷达通常安装在车辆的不同部位以实现不同的作用,如顶部、侧面和前部。

雷达通过发射电磁波并对反射波进行分析,可以准确地测量出目标的距离和径向速度。雷达特别擅长检测金属物体,当然雷达也可以检测非金属物体,比如在短距离内检测行人和树木。雷达已经在汽车工业应用多年,催生了ADAS功能,如自动紧急制动,自适应巡航控制等。

与雷达类似,超声波传感器通过测量发射超声波信号到接收回波之间的时间来计算到目标的距离,超声波传感器通常用于自动驾驶汽车的定位和导航。

GPS是美国政府的一种基于卫星的无线电导航系统,可以为自动驾驶系统提供时间和地理位置信息。然而,GPS信号很容易被建筑物和山脉等障碍物阻挡,例如所谓的城市峡谷,GPS在此类区域往往表现不佳。因此,惯性测量单元(IMUs)通常被集成到GPS设备中,以确保自动驾驶汽车在“城市峡谷”等地的定位。

硬件控制器

自动驾驶汽车硬件控制器包括转矩转向电机、电子制动助力器、电子节流阀、变速杆和驻车制动。车辆的状态,如车轮速度和转向角,可自动感知,并通过控制器区域网络(CAN)总线发送到计算机系统。这使得人类驾驶员或自动驾驶系统能够控制油门、刹车和方向盘。

二、自动驾驶软件

感知:感知模块分析原始传感器数据,输出自动驾驶汽车所处于的环境理解。这个过程类似于人类的视觉认知。感知模块主要包括对象(自由空间、车道、车辆、行人、道路损坏等)检测与跟踪、三维世界重建(利用运动结构、立体视觉等)等。最先进的感知技术可以分为两大类:基于计算机视觉和基于机器学习。前者一般通过显式射影几何模型来解决视觉感知问题,并使用最优化方法寻找最佳解。基于机器学习的技术通过使用数据驱动的分类/回归模型(如卷积神经网络)来学习给定感知问题的最佳解决方案。SegNet和UNet在语义图像分割和对象分类方面取得优秀的成绩。这种神经网络具有极高的易用性,可以很容易地用于其他类似的感知任务,如迁移学习。多传感器信息融合的感知可以产生更好的理解结果。

定位和地图:利用传感器数据和感知输出,本地化映射模块不仅可以估计自动驾驶汽车位置,还可以构建和更新三维世界地图。自从同步定位和地图(SLAM)的概念在1986年引入以来,就得到了业内人士的普遍关注。最先进的SLAM系统通常分为基于过滤器的SLAM和基于优化的SLAM。基于过滤的SLAM系统是由贝叶斯滤波得到的,通常通过增量集成传感器数据,迭代估计自动驾驶汽车姿态并更新三维环境地图。最常用的滤波器有扩展卡尔曼滤波器(EKF)、无迹卡尔曼滤波器(UKF)、信息滤波器(IF)和粒子滤波器(PF)。另一方面,基于优化的SLAM方法首先通过寻找新观测值与地图之间的对应关系来识别问题约束。然后,计算和改进自动驾驶汽车的姿势,并更新3D地图。基于优化的SLAM方法可以分为两个主要分支:Bundle Adjustment (BA)和graph SLAM。前者利用高斯-牛顿法、梯度下降等优化技术,通过最小化误差函数,联合优化三维地图和摄像头姿态。后者将定位问题建模为一个图形表示问题,并通过寻找不同车辆姿态的误差函数来求解。

预测:预测模块分析其他交通代理的运动模式,预测自动驾驶汽车未来的运动轨迹,使自动驾驶汽车能够做出合适的导航决策。目前的预测方法主要分为两大类:基于模型的预测方法和基于数据驱动的预测方法。前者根据基本的物理系统运动学和动力学,通过传播其运动状态(位置、速度和加速度)来计算自动驾驶汽车未来的运动。例如,奔驰的运动预测组件使用地图信息作为约束来计算自动驾驶汽车的下一个位置。卡尔曼滤波在短期预测方面表现良好,但在长期预测方面表现不佳,因为它忽略了周围的环境,比如道路和交通规则。在此基础上,建立了基于引力和斥力的行人运动预测模型。近年来,随着人工智能和高性能计算的发展,许多数据处理技术,如隐马尔可夫模型(HMM)、贝叶斯网络(BNs)和高斯过程(GP)回归,用来预测自动驾驶汽车状态。近年来,研究人员利用逆强化学习(IRL)对环境进行建模,比如,采用逆最优控制方法对行人路径进行预测。

规划:规划模块根据感知、定位、映射以及预测信息确定可能的安全自动驾驶汽车导航路径。规划任务主要分为路径规划、机动规划和轨迹规划。路径是自动驾驶汽车应该遵循的几何路径点列表,以便在不与障碍物碰撞的情况下到达目的地。最常用的路径规划技术有:Dijkstra、动态规划、A*、状态格等。机动规划是一个高层次的自动驾驶汽车运动表征过程,因为它同时考虑了交通规则和其他自动驾驶汽车状态。在找到最佳路径和机动规划后,必须生成满足运动模型和状态约束的轨迹,这样才能保证交通的安全性和舒适性。

控制:控制模块根据预测的轨迹和估计的车辆状态向油门、刹车或转向扭矩发送适当的命令。控制模块使汽车尽可能接近计划的轨迹。控制器参数可以通过最小化理想状态和观测状态之间的误差函数(偏差)来估计。比例积分导数(PID)控制、线性二次调节器(LQR)控制和模型预测控制(MPC)是最常用的最小化误差函数的方法。PID控制器是一种利用比例项、积分项和导数项使误差函数最小的控制回路反馈机构。当系统动力学用一组线性微分方程表示,成本用二次函数表示时,利用LQR控制器使误差函数最小化。MPC是一种基于动态过程模型的先进过程控制技术。这三种控制器各有优缺点。自动驾驶汽车控制模块一般采用上述方法的混合模式。例如,初级自动驾驶汽车使用MPC和PID来完成一些低级反馈控制任务,例如应用变矩器来实现所需的车轮转角。百度Apollo采用了这三种控制器的混合的模式:PID用于前馈控制、LQR控制轮角、MPC对PID和LQR控制器参数进行优化。

三、开源数据集

在过去的十年中,已经公布了很多开源数据集,这为自动驾驶研究做出了巨大贡献。小编搜集了几种使用最多的数据集,并简要说明各种数据集的用途。Cityscapes包含一个大规模的数据集,可以用于像素级和实例级的语义图像分割。ApolloScape可用于各种自动驾驶汽车感知任务,如场景解析、汽车实例理解、车道分割、自定位、轨迹估计以及目标检测和跟踪。此外,KITTI提供了用于立体和流量估计、目标检测和跟踪、道路分割、里程估计和语义图像分割的可视化数据集。6D-vision使用立体摄像机感知三维环境,提供立体、光流和语义图像分割的数据集。

四、行业领导者

最近,投资者开始把钱投向自动驾驶系统商业化竞赛潜力股。自2016年以来,特斯拉的估值一直在飙升。这使得承销商推测,该公司将在几年内产生一支自动驾驶车队。此外,自2017年报道通用汽车计划制造无人驾驶汽车以来,该公司股价已经上涨了20%。截止2018年7月,Waymo已经在美国对其自动驾驶汽车进行了800万英里的测试。在2018年度,通用汽车和Waymo事故最少:通用汽车在212公里以上发生了22次碰撞,而Waymo在563公里以上只发生了3次碰撞。除了行业巨头,世界一流大学也加快了自主驾驶的发展。这些大学都很好地开展了产学研相结合的模式。这使高校更好地为企业、经济和社会做出贡献。

应用场景:自动驾驶技术可以应用于任何类型的车辆,如出租车、长途汽车、旅游巴士、货车等。这些交通工具不仅可以使人们从劳动密集型和单调乏味的工作中解脱出来,而且可以确保他们的安全。例如,配备自动驾驶技术的道路质量评估车辆可以修复检测到的道路损伤。此外,使用自动驾驶技术,道路参与者可以相互沟通,公共交通将更加高效和安全。

五、现存挑战

尽管自动驾驶技术在过去的十年中发展迅速,但仍然存在许多挑战。例如,感知模块在恶劣的天气和/或光照条件下或在复杂的城市环境中表现不佳。此外,大多数感知方法通常是计算密集型的,不能在嵌入式和资源有限的硬件上实时运行。此外,由于长期不稳定性,目前SLAM方法在大规模实验中的应用仍然有限。另一个重要的问题是如何融合自动驾驶汽车传感器数据,以快速、经济的方式创建更准确的三维语义词。此外,人们何时才能真正接受自动驾驶和自动驾驶汽车,仍然是一个值得讨论话题,由此也引发了严重的伦理问题的探讨。

原文标题:技术、方法、软件、行业领导者——全面解读自动驾驶的关键组成部分

文章出处:【微信号:IV_Technology,微信公众号:智车科技】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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STSW-BLINDSPOT STSW-BLINDSPOT固件AEK-BLINDSPOTB1

制通过AEK-LED-21DISM1 通过EV-VN7050AS传送带控制 通过霍尔磁场探测传感器 值与AEK-MCU-C4MLIT1 ADC采样 基于磁场变化的LED光控制由霍尔检测传感器 固件下载到AEK-MCU-C4MLIT1与SPC5-UDESTK-SW 在STSW-AUTODEVKIT AutoDevKit™插件版本1.1.0(或更高)可用的源代码 在STSW-盲点固件允许系统级由所述AEKD-BLINDSPOTA1示范硬件以及与特定应用所需的所有负载AEKD-BLINDSPOTB1板面板的盲点模拟检测试剂盒的功能的检查。...
发表于 05-20 16:05 33次 阅读
STSW-BLINDSPOT STSW-BLINDSPOT固件AEK-BLINDSPOTB1

WIREST-SDK WireST-SDK有线传感器的软件开发工具包为Linux网关

编写的软件开发工具包(SDK) 用于与EdgeST-SDK组合可用于快速启动 应用样品允许读取来自数据线连接的传感器节点和将数据发送到云 BSD(3-子句)许可证条款 WireST-之前在网关上执行本地计算SDK是Linux网关,允许接口网关有线连接一个传感器计算抽象库。
发表于 05-20 14:05 18次 阅读
WIREST-SDK WireST-SDK有线传感器的软件开发工具包为Linux网关

STSW-STPM001 STSW-STPM001STPM32 / 33/34评估软件

及配置STPM3x设备 适用于并行和USB加密狗和UART接口 单读或取样可用 自动寄存器读取电压,电流,功率和能量值的转换 应用设计向导目标的评分 自动校准程序为: 振幅 相移 电源偏移 应用和配置可被保存到文件,并从它装 2.0框架 在STPM3x评估软件是一个图形用户界面来读取,配置和校准STPM3x电能计量IC,适合于并行和USB硬件接口和UART接口。应用程序有一个唯一的工作区域,其中用户可以读取设备寄存器和写配置和校准参数。应用参数(如传感器灵敏度,AFE参数)所选择的设备可以被配置为返回测量的功率,电流和电压。数据采集​​可被设置为从所述设备读取的一个或多个数据样本,并且相同的数据可以以表格的形式输出,并保存为Excel文件。提供向导工具,引导该应用程序设计期间,用户和自动校准该设备。当前会话的数据可以保存在任何时候的一个项目;现有项目可以打开或者可以创建一个新项目。...
发表于 05-20 11:05 43次 阅读
STSW-STPM001 STSW-STPM001STPM32 / 33/34评估软件

STSW-MEMS034 STSW-MEMS034并购案精简版 - 源代码

用户界面(GUI),用于Windows平台 提供的GUI的源代码,C#语言 使用STEVAL-MKI109V3专业MEMS工具板兼容 为寄存器配置和输出数据管理的示例代码 在的Unico精简版图形用户界面(GUI)是一个完整的评估软件包提供的C#源代码示出了如何管理从通用MEMS传感器的传感器数据流(诸如加速度计,陀螺仪,磁力和压力传感器)连接到STEVAL-MKI109V3专业MEMS工具板。
发表于 05-20 11:05 26次 阅读
STSW-MEMS034 STSW-MEMS034并购案精简版 - 源代码

PA192 PA192PA192是用于在小的 硬币 的形式因子音频分析和特别适合于与传感器语音识别和语音asssistant应用程序 处理和无线产品加速器

发表于 05-20 11:05 38次 阅读
PA192 PA192PA192是用于在小的 硬币 的形式因子音频分析和特别适合于与传感器语音识别和语音asssistant应用程序 处理和无线产品加速器

SENSIBLE SensiBLE准备使用的BLE上系统模块填充有传感器 低功率的ARM 32位Cortex®-M4 CPU和硬币型电池 今天加快物联网产品的研发!

发表于 05-20 11:05 56次 阅读
SENSIBLE SensiBLE准备使用的BLE上系统模块填充有传感器 低功率的ARM 32位Cortex®-M4 CPU和硬币型电池 今天加快物联网产品的研发!

AR0237AT CMOS图像传感器 数字 2.1 MP /全高清 1 / 2.7英寸

美半导体的AR0237AT是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1928(H)×1088(V)。它可以在线性或高动态范围模式下捕获图像,并具有滚动快门读数。它包括复杂的相机功能,如像素内装箱,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围的场景性能而设计。它可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0237AT可以产生非常清晰,清晰的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择,包括监控和高清视频。 特性 卓越的低光性能 采用安森美半导体DR-Pix技术的最新3.0米像素具有双转换增益 高达1080p 60 fps的全高清支持,实现卓越的视频性能 线性或高动态范围捕获 支持线路交错T1 / T2读出以启用ISP芯片中的HDR处理 支持用于外部机械快门 片上锁相环(PLL)振荡器 ...
发表于 08-13 13:47 305次 阅读
AR0237AT CMOS图像传感器 数字 2.1 MP /全高清 1 / 2.7英寸

AR0230AT CMOS图像传感器 2 MP 1/3

AT是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1928Hx1088V。它可以在线性或高动态范围模式下捕获图像,并具有滚动快门读数。它包括复杂的相机功能,如像素内装箱,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围的场景性能而设计。它可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0230AT可生成非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择。 特性 高动态范围 应用 汽车 电路图、引脚图和封装图...
发表于 08-13 11:03 406次 阅读
AR0230AT CMOS图像传感器 2 MP 1/3

AR0237SR CMOS图像传感器 2.1 MP 1 / 2.7 更低成本

是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1928(H)x 1088(V)。它采用滚动快门读数捕获线性或高动态范围模式的图像,并包括复杂的相机功能,如像素内合并,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围场景性能而设计,可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0237可以产生非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择,包括监控和高清视频。 特性 具有双转换增益的DR-PIX™技术 全高清支持1080p 60 fps,提供卓越的视频性能 线性或高动态范围捕获 片上锁相环(PLL)振荡器 支持线路交错T1 / T2读出以在ISP芯片中启用HDR处理 基于位置的集成颜色和镜头阴影校正 用于精确帧率控制的从属模式 ...
发表于 08-13 11:01 274次 阅读
AR0237SR CMOS图像传感器 2.1 MP 1 / 2.7 更低成本

NCP186 LDO稳压器 1 A 超低压差 高PSRR 带使能

是一款超低压降稳压器,可提供高达1 A的负载电流,并在-40至85℃范围内保持1.0%的出色输出电压精度。工作输入电压范围为1.8 V至5.5 V,使该器件适用于锂离子电池供电的产品以及后调节应用。该产品提供多种固定输出电压选项,其他产品可根据要求提供,范围为1.2 V至3.9 V.NCP186具有完全的过热保护和输出短路保护。小型8引脚XDFN6 1.2 mm x 1.6 mm封装使该器件成为可能特别适用于空间受限的应用。 特性 优势 1.8 V至5.5 V工作输入电压范围 适用于锂离子电池或后期调节应用 多种固定输出电压选项及其他可根据要求提供1.2 V至3.9 V 设计灵活性 Typ的低静态电流。 90μA 延长电池寿命 极低压差:100 mV典型值。在Iout = 1 A(3.0V版本) 扩展电池范围 1 kHz PSRR时高75 dB 适用于噪声敏感电路 内部软启动 限制浪涌电流 在-40至85℃温度范围内的±1.0%精度 高输出电压精度 热关断和限流保护 保护产品和系统免受损坏 使用小型1μF陶瓷电容器稳定 节省PCB空间和系统成本 应用 终端产品 电池供电设备 便携式通讯设...
发表于 07-29 22:02 140次 阅读
NCP186 LDO稳压器 1 A 超低压差 高PSRR 带使能

NCP176 LDO稳压器 500 mA 超低压降 高PSRR 带使能

是一款超低压差稳压器,可提供高达0.5 A的负载电流,并在25°C时保持0.8%的出色输出电压精度。工作输入电压范围为1.4 V至5.5 V,使该器件适用于锂离子电池供电产品以及后调节应用。该产品提供3.3 V固定输出电压选项,其他电压选项可根据要求提供,范围为0.7 V至3.6 V.NCP176具有完全的过热保护和输出短路保护。小型6引脚XDFN6 1.2 mm x 1.2 mm封装使该设备特别适用于空间受限的应用程序。 特性 优势 1.4 V至5.5 V工作输入电压范围 适用于锂离子电池或后调节应用 几种固定输出电压可根据要求提供的选项和其他选项范围为0.7 V至3.6 V 设计灵活性 Typ的低静态电流。 60μA 延长电池寿命 极低压降:130 mV典型值。在Iout = 0.5 A(2.5V版本) 扩展电池范围 1 kHz PSRR时高75 dB 适用于噪声敏感电路 内部软启动 限制浪涌电流 室温下±0.8%精度 高输出电压精度 热关断和限流保护 保护产品和系统免受损坏 使用小型1μF陶瓷电容器稳定 节省PCB空间和系统成本 应用 终端产品 电池供电设备 便携式通信设备 相机,...
发表于 07-29 22:02 91次 阅读
NCP176 LDO稳压器 500 mA 超低压降 高PSRR 带使能

NCP171 LDO稳压器 超低50nA Iq 双电源模式 80mA

是双模式LDO,在ActiveMode中提供高达80 mA的电流,在低功耗模式下低至50 nA的Iq。双模式功能可通过ECO引脚选择,允许动态和低功耗模式之间的动态切换,非常适用于长寿命电池供电的无线应用。低功耗模式下的输出电压可降低50 mV,100 mV,150的内部工厂编程值相对于活动模式下的标称输出电压,mVor为200 mV。此功能进一步降低了睡眠模式下的应用消耗.NCP171采用SLIQ(超低Iq)LDO系列,具有50nA的超低静态电流,可用于小XDFN4 1.2 x 1.2包。 特性 优势 超低水平50nA 非常适合电池供电的应用 双模式功能针对主动模式和待机模式操作进行了优化 系统灵活地在两种不同的操作模式之间切换,优化性能和延长电池寿命 工作模式,高达80mA,具有出色的PSRR和噪声性能 非常适用于射频电源和高精度传感器 低功耗模式(SLIQ),50nA Iq 当系统处于扩展待机(低功耗)模式时延长电池寿命 模式选择,ECO Pin 灵活选择主动和低功率模式 XDFN 1.2x1.2包 空间受限应用程序的小尺寸 应用 终端产品 无线电池供电的物联网传感器 电池供电的医疗...
发表于 07-29 22:02 261次 阅读
NCP171 LDO稳压器 超低50nA Iq 双电源模式 80mA

AR1337 CMOS成像传感器 13 MP 采用SuperPD™PDAF技术

是一款采用SuperPD™PDAF技术的13万像素CMOS成像传感器。这款先进的传感器具有独特的PDAF微透镜和PDAF图案技术,在低光照条件下具有出色的自动对焦性能。采用1.1μm像素构建,提供符合行业标准的1 / 3.2“光学格式,使AR1337具有适合大批量设计的尺寸。图像质量由领先的量子效率和灵敏度驱动,同时保持低读取噪声。这种组合可在明亮的日光或低室内照明条件下提供出色的图像。 AR1337以每秒30帧的速度运行在13 MP,并支持每秒30帧的4k2k视频和高达每秒60帧的全高清1080P视频。 特性 优势 SuperPD™PDAF技术 领先的低光自动对焦性能 独特的PDAF图案和微透镜技术 高精度相位检测自动聚焦(PDAF)功能 片上坏像素校正和AF计算 简化的相机模块积分校准和与后端应用处理器的集成 具有低读取噪声的高量子效率和灵敏度 卓越的图像质量,尤其是在光线不足 应用 终端产品 智能手机相机 平板电脑相机 智能手机 平板电脑 电路图、引脚图和封装图...
发表于 07-29 17:02 207次 阅读
AR1337 CMOS成像传感器 13 MP 采用SuperPD™PDAF技术

AR1011 CMOS图像传感器 10 MP 1

HS是一款1080万像素,1英寸光学格式图像传感器,结合了高分辨率成像和3.4微米DR-Pix(动态响应像素),可动态调整以提供卓越的低光性能。在全分辨率下,AR1011HS提供60帧/秒(fps)视频;同时跳至120 fps的1080p高清模式。该传感器非常适合需要高分辨率的高端监控摄像系统,如电子平移,倾斜,变焦(ePTZ)等具有惊人的低光能力的功能。 4K超高清(3840 x 2190)分辨率为每秒60帧的模式,使传感器也成为专业消费类广播相机的理想选择。 应用 相机 安全 电路图、引脚图和封装图...
发表于 07-29 17:02 123次 阅读
AR1011 CMOS图像传感器 10 MP 1

AR0239 CMOS图像传感器 2.3 MP 1 / 2.7

美半导体的AR0239是一款1 / 2.7英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为1936(H)×1188(V)。它可以在线性或高动态范围模式下捕获图像,并具有滚动快门读数。它包括复杂的相机功能,如像素内装箱,窗口以及视频和单帧模式。它专为低光和高动态范围的场景性能而设计。它可通过简单的双线串行接口进行编程。 AR0239可以产生非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择,包括监控和高清视频。 特性 以90 fps的速度拍摄2.3Mp以获得出色的视频性能 小型光学格式(1 / 2.7英寸 1080p模式适用于16:9视频 卓越的低光性能 3.0um大背面照明像素技术 支持线路交错T1 / T2 / T3读数以启用HDR处理ISP芯片处于1080P和30fps 片上锁相环(PLL)振荡器 集成颜色和镜头着色校正 用于精确帧率控制的从模式 数据接口: - HiSPi(SLVS) - 4个车道 - MIPI CSI-2 - 4车道 - 平行 自动黑电平校准 高速可配置上下文切换 温度传感器 快速模式兼容2线接口 多相机同步支持 高速可配置上下文切换 具有灵...
发表于 07-29 16:02 288次 阅读
AR0239 CMOS图像传感器 2.3 MP 1 / 2.7

AR0543 CMOS图像传感器 5 MP 1/4

美半导体专注于卓越的像素性能,为该传感器的卓越图像质量奠定了基础,具有卓越的色彩精度,低光灵敏度和低噪声水平.AR0542是一款1/4英寸CMOS有源像素数字图像传感器集成了复杂的片上相机功能,如窗口,镜像,列和行跳过模式以及快照模式。它可通过简单的双线串行接口进行编程,功耗非常低。 应用 移动 电路图、引脚图和封装图
发表于 07-29 16:02 154次 阅读
AR0543 CMOS图像传感器 5 MP 1/4

AR0521 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5

是一款1 / 2.5英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为2592(H)x 1944(V)。它通过滚动快门读数捕获线性或高动态范围模式的图像,并包括复杂的相机功能,如分档,窗口以及视频和单帧模式。它专为低亮度和高动态范围性能而设计,具有线路交错T1 / T2读出功能,可在ISP芯片中支持片外HDR。 AR0521可以产生非常清晰,锐利的数字图像,并且能够捕获连续视频和单帧,使其成为安全应用的最佳选择。 特性 5 Mp为60 fps,具有出色的视频性能 小型光学格式(1 / 2.5英寸) 1440p 16:9模式视频 卓越的低光性能 2.2 m背面照明像素技术 支持线路交错T1 / T2读出以启用ISP芯片中的HDR处理 支持外部机械快门 片上锁相环(PLL)振荡器 集成颜色和镜头阴影校正 精确帧率控制的从属模式 数据接口:♦HiSPi(SLVS) - 4个车道♦MIPI CSI-2 - 4车道 自动黑电平校准 高速可配置上下文切换 温度传感器 快速模式兼容2线接口 应用 终端产品 视频监控 高动态范围成像 安全摄像头 行动相机 车载DVR 电路图、引脚图和封装...
发表于 07-29 16:02 395次 阅读
AR0521 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5

AR0835 CMOS图像传感器 8 MP 1/3

图像传感器是一款1 / 3.2“光学格式1.4微米像素传感器,能够以每秒42帧的速度捕获其完整的8 MP传感器分辨率,以60fps的速度捕获1080P视频.A-PixHS(tm )技术将安森美半导体的第二代背照式(BSI)像素技术和先进的高速传感器架构结合在一起,实现了许多创新功能。它旨在实现低z高度相机模块,以满足OEM和移动设备制造商的需求。 特性 高动态范围 应用 移动 电路图、引脚图和封装图...
发表于 07-29 16:02 150次 阅读
AR0835 CMOS图像传感器 8 MP 1/3

AR0522 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5 近红外增强

是一款1 / 2.5英寸CMOS数字图像传感器,有源像素阵列为2592(H)x 1944(V)。它通过滚动快门读数捕获线性或高动态范围模式的图像,并包括复杂的相机功能,如分档,窗口以及视频和单帧模式。它专为低亮度和高动态范围性能而设计,具有线路交错T1 / T2读出功能,可在ISP芯片中支持片外HDR。 AR0522可生成非常清晰,锐利的数码照片,并且能够捕捉连续视频和单帧,使其成为各种应用的理想选择。 特性 5 Mp,60 fps,优异的视频性能 小光学格式(1 / 2.5英寸) 彩色滤光片阵列:RGB和单色 1440p模式适用于16:9视频 卓越的低光性能 2.2 m背面照明像素技术 支持线路交错T1 / T2读出以启用ISP芯片中的HDR处理 支持外部机械快门 片上锁相环(PLL)振荡器 集成颜色和镜头着色校正 用于精确帧率控制的从模式 数据接口:♦HiSPi(SLVS) - 4条车道♦MIPI CSI-2 - 4车道 自动黑电平校准 高速可配置上下文切换 温度传感器 快速模式兼容2线接口 近红外线增强 应用 终端产品 视频监控 高动态范围成像 机器视觉...
发表于 07-29 16:02 288次 阅读
AR0522 CMOS图像传感器 5.1 MP 1 / 2.5  近红外增强