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8Tx8Rx-Bildgebungsradar-Transceiver für zentralisierte Architekturen

Infineon startet die Massenproduktion des Radar-MMICs CTRX8188F zur Unterstützung zentralisierter Verarbeitungsarchitekturen im Automobilbereich.

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8Tx8Rx-Bildgebungsradar-Transceiver für zentralisierte Architekturen

Infineon Technologies hat die Massenproduktion des RASIC CTRX8188F gestartet, eines 8Tx8Rx-Radar-Transceivers der nächsten Generation, der für 4D- und hochauflösende (HD) bildgebende Radarsysteme im Automobilbereich entwickelt wurde. Der Monolithic Microwave Integrated Circuit (MMIC) ist darauf ausgelegt, den Wandel hin zu zentralisierten Radararchitekturen zu unterstützen, bei denen rohe Sensordaten direkt an eine zentrale Fahrzeugrechenplattform für Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und Anwendungen für das autonome Fahren weitergeleitet werden.

Sensorfunktionen und skalierbare Architektur
Der CTRX8188F-Transceiver wird in CMOS-Technologie der zweiten Generation gefertigt und ermöglicht eine hochauflösende Zielerkennung, sodass das System ungeschützte Verkehrsteilnehmer auf Entfernungen von bis zu 400 Metern identifizieren kann. Die Siliziumarchitektur unterstützt kaskadierende Konfigurationen mit mehr als 32Tx32Rx-Kanälen und bietet Hardware-Skalierbarkeit, um das gesamte Spektrum der bildgebenden Radarstufen abzudecken – vom Einstiegs-ADAS bis hin zu High-End-Plattformen für das automatisierte Fahren. Durch die Erleichterung der zentralisierten Verarbeitung umgeht der Sensor lokale Edge-Processing-Beschränkungen und überträgt rohe Radardaten über eine hochgradig konfigurierbare MIPI-CSI-2-Schnittstelle an wichtige automobile Systems-on-Chip (SoCs). Diese Schnittstelle gewährleistet eine breite Kompatibilität mit bestehenden SerDes- (Serializer/Deserializer) und asymmetrischen Ethernet-Kommunikationsprotokollen.

Edge-Processing und regulatorisches Prototyping
Obwohl der MMIC für die zentralisierte Datenaggregation optimiert ist, unterstützt er in Kombination mit Mikrocontrollern wie dem AURIX TC45 auch weiterhin traditionelle Edge-Processing-Architekturen. Um die Integration zu vereinfachen und die Entwicklungszeiten zu verkürzen, wird die Hardware durch die Entwicklungsplattform CARKIT unterstützt, die Evaluierungsmodule und Software für schnelles System-Prototyping bereitstellt. Darüber hinaus entsprechen die HF-Leistungsparameter der chinesischen Level-2-ADAS-GB-Verordnung („Safety Requirements for Combined Driver Assistance Systems in Intelligent and Connected Vehicles“) und erfüllen die strengen Anforderungen an das Signal-Rausch-Verhältnis für globale Level-2+-Implementierungen.

Zusätzlicher Kontext: Dieser Abschnitt detailliert technische Spezifikationen, die nicht in der ursprünglichen Ankündigung enthalten waren.
In der automobilen Radartechnik erhöht der Übergang zu 8Tx8Rx (8 Sender, 8 Empfänger) MIMO-Architekturen (Multiple-Input Multiple-Output) das virtuelle Antennenarray im Vergleich zu Standard-3Tx4Rx-Systemen exponentiell. Ein einzelner 8Tx8Rx-MMIC erzeugt 64 virtuelle Kanäle, was die Winkelauflösung drastisch verbessert, die erforderlich ist, um zwischen eng beieinander liegenden Objekten (wie einem Fußgänger, der neben einem geparkten Fahrzeug steht) zu unterscheiden. Darüber hinaus berechnen traditionelle, am „Edge“ verarbeitende Radarmodule Zielspuren (Punktwolken) lokal auf einem dedizierten Mikrocontroller, bevor sie bandbreitenarme Objektdaten über den CAN-Bus an die ECU des Fahrzeugs senden. Im Gegensatz dazu nutzt eine „zentralisierte“ Architektur die MIPI-CSI-2-Schnittstelle – die ursprünglich für Hochgeschwindigkeits-Kameravideofeeds entwickelt wurde –, um unkomprimierte, rohe Analog-Digital- (ADC) Radardaten über schnelle SerDes-Verbindungen zu streamen. Diese Topologie ermöglicht es einem zentralen, leistungsstarken SoC, fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens (wie frühe Sensorfusion mit optischen Kameras) direkt auf dem rohen Radardatenwürfel auszuführen, was die Entscheidungslatenz und die systemweiten Hardwarekosten erheblich reduziert.

Redaktionell bearbeitet von Lekshman Ramdas, Induportals-Redakteur – angepasst durch KI.

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