 Baselabs Create Embedded 8 unterstützt in seinem Software Development Kit (SDK) ab sofort verschiedene Modelle für unterschiedliche Arten dynamischer Objekte.

Ein herausforderndes Szenario für den Schutz von Fußgängern: Der Fußgänger muss als gefährdet erkannt werden, bevor er die Straße betritt. Die Vorhersage der Fußgänger-Bewegung unter Anwendung unterschiedlicher Hypothesen leistet einen wichtigen Beitrag für das Bestehen des NCAP AEB Testkatalogs.

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Neue Version von Baselabs Create Embedded mit Multiple-Models-Unterstützung

Mit dem Scala 2 kommt Valeos zweite Lidar-Generation im Drive-Pilot-Systems der neuen Mercedes-Benz S-Klasse zum Einsatz.

Die ersten Fahrzeuge der Mercedes-Benz S-Klasse mit dem Scala-2-Lidar von Valeo werden ab nächstem Quartal verfügbar sein.

Lidar-Technologie von Valeo ab Quartal 2 in neuer Mercedes-Benz S-Klasse verfügbar

dSpace führt eine Lösung für den automatischen Bandende-Test von automobilen Radarsensoren in den Markt ein.

Radarsensoren lassen sich dank dSpace in der Fertigung mit neuem Bandende-Prüfstand automatisiert absichern und kalibrieren.

dSpace erweitert sein Radar-Testportfolio

ADAS leiden in Städten unter GNSS Empfangsproblemen. Eine GNSS Vorhersage auf Grundlage der tatsächlichen Umgebung hilft bei der Satellitenauswahl.

Kfz-Sicherheit, aktiv

Kfz-Systeme

Informations- und Kommunikationstechnik für Stromnetze

Stromversorgung

Connectivity (Bussysteme, Telekommunikation, 4G / 5G, WLAN)

Mobile Automation

Messtechnik, Testlösungen, Diagnose

GNSS Foresight: wissen wann und wo GNSS erreichbar ist

Fraunhofer-Wissenschaftler entwickelten einen EMS-Scanner für Weitwinkel-Lidar Systeme, der sich durch einen großen Scanwinkel, gute mechanische Robustheit und stabile Langlebigkeit auszeichnet.

Mit Glaskuppeln verkapselte MEMS-Scanner für LIDAR-Anwendungen.

Elektronische Bauelemente

Fraunhofer ISIT entwickelt MEMS-Scanner für Weitwinkel-Lidar Systeme

Für optimale Bordnetzfunktionen ist eine intelligente Batteriesensorik notwendig. Der Beitrag erläutert am Beispiel des PSoC4 HV PA von Infineon, welche Anforderungen diese Sensorik erfüllen muss.

Rein in die Komfortzone

Lidar gilt als Schlüsseltechnologie für das automatisierte Fahren – ohne Lidar sind Experten überzeugt, lässt sich Level 3 nicht umsetzten.

Lidar überall?

Um automatisiertes Fahren zu ermöglichen, müssen die Fahrzeuge ihr Umfeld rundum erkennen. Eine wichtige Voraussetzung hierfür sind Sensoren, wie Kameras, Radare oder Lidare.

Die Kombination macht‘s

Der VB56G4A von STMicroelectronics ist ein Global-Shutter-Bildsensor für bezahlbare und zuverlässige Fahrerüberwachungssysteme.

Driver Monitoring Systeme (DMS) überwachen fortlaufend die Kopfbewegungen der am Lenkrad sitzenden Person, um Anzeichen für Ermüdung oder Ablenkung zu erkennen.

Global-Shutter-Bildsensor für Fahrerüberwachungssysteme

LeddarSteer von LeddarTech ist eine digitale Strahllenkungslösung, die für Entwickler intelligenter Lidar-Sensoren und Tier-1–2-Automobilzulieferer konzipiert wurde.

Elektronische Festkörper-Strahllenkungstechnologie zur Entwickung von Lidar-Sensoren

Ausgestattet mit dem 60-GHz-Radarsensor XENSIV von Infineon erkennen In-Cabin-Monitoring-Systeme (ICMS) kleinste Bewegungen sowie Vitalzeichen und schlagen Alarm.

Der neue XENSIV 60-GHz-Radarsensor für Automotive-Anwendungen ermöglicht hochzuverlässige Überwachungssysteme im Fahrzeuginnenraum.

Radarsensor für Überwachungssysteme im Fahrzeuginnenraum

Stellantis wird ab 2024 mehrere Modelle verschiedener Marken mit dem Valeo-Lidar der dritten Generation ausstatten.

Valeos Scala 3 Lidar erkennt Objekte mehr als 150 Meter im Voraus, auch wenn diese für Kameras, Radargeräte oder das menschliche Auge unsichtbar sind.

Stellantis setzt ab Modelljahr 2024 auf Valeo Scala 3 Lidar

Webasto und Bosch entwickeln gemeinsam einen Prototyp zur Sensorintegration für autonome Fahrzeuge.

Webasto und Bosch präsentieren Prototyp für autonomes Fahren.

Robotaxi mit Sensorintegration im Dach

UNABHÄNGIGER VERTRIEBSPARTNER AUS LEIDENSCHAFT

a.b.jödden gmbh  

https://www.abjoedden.de

Beschleunigungssensoren

Sensoren / Messwertaufnehmer

Messtechnik

Drehwinkelgeber

Druck- / Kraftsensoren

Durchflussmessgeräte

Messung von Gasen und Flüssigkeit

Elektrische / Magnetische Messtechnik

Feintaster / Mikrotaster

Geometrische Messtechnik

Fertigungsautomation

Füllstandmessgeräte

Geschwindigkeitsmessung

Zeitmesstechnik

Kupplungen

Lineartechnik

Maschinenelemente

Längenmesssensoren

Längenmesssysteme

Messgeräte für Länge, Weg, Abstand

Montagetechnik

Neigungswinkelgeber

Sensorik / Aktorik

Temperatursensoren

Als Kompetenzzentrum für Magnetfeldsensorik innerhalb der TDK-Gruppe bietet TDK-Micronas seinen Kunden neben Motor-Controllern auch passende Sensorlösungen an. Mit einem neuen All-in-One-Entwicklungs-Kit ermöglichen TDK-Micronas und NewTec zudem den einfachen Einstieg in die Steuerung von Elektromotoren.

Der embedded Motor-Controller HVC 4223F von TDK.

Elektromobilität

Mobilität

OEM Supplier

Next Generation Motor Controllers – Steuerung von Elektromotoren leicht gemacht

Temperatur- und Feuchtigkeitserfassung in ADAS-Sensormodulen

 Für Fahrerassistenzsysteme spielen Sensormodule eine wichtige Rolle, die  korrekt funktionieren müssen. Um Zuverlässigkeit und Sicherheit dieser Module zu garantieren, kommen präzise Temperatursensoren zum Einsatz.

Für Fahrerassistenzsysteme spielen Sensormodule eine wichtige Rolle, die korrekt funktionieren müssen.

Um Sicherheits-Features moderner Fahrassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) wie etwa Totwinkelerkennung, Parkassistenz und Kollisionsvermeidung zu ermöglichen, sind Sensormodule wie etwa Kameras oder Radar- und Lidarsysteme unabdingbar. Die Daten, die von diesen Sensormodulen erfasst werden, sind von unmittelbarer Relevanz für die Sicherheit der Fahrzeuginsassen, sodass es darauf ankommt, dass diese Module über lange Zeit korrekt funktionieren. Zu den häufigsten Schadensursachen gehört es, wenn die Module über längere Zeit zu hohen Temperaturen oder Feuchtigkeit ausgesetzt werden.

Präzise Temperatursensoren in Kamera-, Radar- oder Lidar-Einheiten können dazu beitragen, die Langlebigkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit dieser Systeme zu verbessern. Zunächst einmal soll aber die Frage beantwortet werden, welchen Einfluss die Temperatur auf Kfz-Kameramodule hat.

Wie man in Bild 1 sieht, können in einem Auto bis zu sechs Kameras verbaut sein, die einen weiten Dynamikbereich, kurze Reaktionszeiten und eine hohe Empfindlichkeit bei schwachem Licht bieten müssen. Damit sich diese Anforderungen erfüllen lassen, gilt es den Bildsensor vor einem längeren Betrieb unter dem Einfluss hoher Temperaturen zu schützen.

Wie Bild 2 verdeutlicht, handelt es sich bei den Kameras im Fahrzeug oftmals um kleine, geschlossene Würfel mit einem Volumen von gut 20 cm³. Wegen fehlender aktiver Kühlung kann es hier leicht zu einem raschen Anstieg der Temperatur kommen. Bildsensoren sind üblicherweise für Temperaturen von –40 bis 125 °C (Sperrschichttemperatur) oder –40 bis 105 °C (Umgebungstemperatur) ausgelegt. Wird die Ober- oder Untergrenze eines dieser Bereiche erreicht, muss das zuständige elektronische Steuergerät (Electronic Control Unit, ECU) die Energiezufuhr des Bildsensors reduzieren oder ihn komplett abschalten, bis die Temperatur wieder in den normalen Bereich zurückgekehrt ist. Dementsprechend wichtig ist es, die Temperatur der Kamera exakt zu messen.

Leider können die Temperatursensoren, mit denen Bildaufnehmer häufig ausgestattet sind, einen Fehler von bis zu ±6 °C aufweisen, sodass die ECU die Kamerafunktion möglicherweise zu spät oder zu früh herunterfährt. Diese Fehlberechnungen können den Bildsensor dauerhaft beschädigen und damit zu einer Funktionseinschränkung des Fahrerassistenzsystems führen, die eine Instandhaltungsmaßnahme erforderlich macht. Abhilfe schafft das Hinzufügen eines eigenständigen Temperatursensors mit einer Messgenauigkeit von ±1 °C. Fingerzeige dafür, wie man den richtigen Temperatursensor für bestimmte Kameratopologien findet, liefert die Applikationsschrift „Improving System Reliability in Automotive and Industrial Cameras with Accurate Temperature Sensing“.

Bei einem Millimeterwellen-Sensor (mmWave) kann sich die Temperatur auf die Empfänger-Empfindlichkeit, die Verstärkung, das Eingangsrauschen und sogar die Sendeleistung auswirken. In Bild 3 ist zu sehen, wie der Host-Prozessor den Versuch macht, die Auswirkungen von Temperaturänderungen abzumildern, indem die Schaltungs-Konfigurationen bei laufendem Betrieb periodisch angepasst werden, um die Empfangsverstärkung und die Sendeleistung möglichst nah an den voreingestellten Werten zu halten.

Die Forderung nach hochpräzisen Temperaturmessungen resultiert aus der Notwendigkeit, einerseits eine maximale Radar-Performance zu erzielen und andererseits Schäden durch zu hohe Temperaturen zu vermeiden. Um diese Balance zu halten, ist es notwendig, Radarsensoren an ihren thermischen Grenzen zu betreiben und die Abschaltung erst möglichst nah an diesen Grenzen vorzunehmen. Das aber kann sich aus den folgenden Gründen durchaus schwierig gestalten:

<ul><li>Automobilhersteller verlangen zunehmend nach der Eignung für höhere Umgebungstemperaturen.</li><li>Aus Kostengründen ersetzen viele Hersteller die bisherigen Metallgehäuse durch solche aus Kunststoff. Metall ist allerdings ein besserer Wärmeleiter und diente oft zum Abführen der Wärme aus dem Modulinneren.</li><li>Aufgrund ihrer hohen Leistungsaufnahme erwärmen sich Radarchips stark.</li><li>Die eingebauten Temperatursensoren der Radarchips können einen Fehler von bis zu ±7 °C aufweisen, was die Leistungsfähigkeit des Chips einschränkt, denn wegen dieses Fehlers muss die Abschaltung bereits ±7 °C vor Erreichen des Grenzwerts erfolgen, um auf der sicheren Seite zu sein und Schäden auf jeden Fall auszuschließen.</li></ul>

Heutzutage wird bei der Messung der Innentemperatur von Radarchips eine Genauigkeit von ±1 °C angestrebt. Um dieses Ziel zu erreichen, kann man zwei separate Temperatursensoren einsetzen und eine differenzielle Temperaturmessung vornehmen, oder man verwendet einen ultraflachen Temperatursensor wie den TMP114, der unterhalb des Radarchips platziert wird. Weitere Informationen über die Implementierung differenzieller Temperaturmessungen bietet die Applikationsschrift „Component Temperature Monitoring Using Differential Temperature Measurements”. Genaueres über die Temperaturmessung unterhalb des jeweils interessierenden Bauteils enthält außerdem die Applikationsschrift mit dem Titel „Under-Component Monitoring with Ultra-Small Temperature Sensors”.

Lidar-Sensoren (Bild 4) können Daten über Objekte in kurzen, mittleren und langen Distanzen erfassen und eine in die Tiefe gehende Punktwolke ausgeben. Damit werden sie zu einer kritischen Komponente für die Sicherheit von ADAS-Features. Ein Lidar-Sensor enthält Laser-Arrays, Time-of-Flight-Sensoren (ToF) und eine Steuereinheit. Alle diese Funktionselemente müssen über eine Temperaturkompensation verfügen, um ihre Leistungsfähigkeit zu wahren. Temperaturänderungen können bei Lidar-Sensoren Auswirkungen auf die Entfernungsmessung haben, und beim Überschreiten der Marke von 70 °C kann sogar die Leistungsfähigkeit des Laser-Arrays beeinträchtigt werden. Die hohe Leistungsaufnahme des ToF-Sensors führt zu einer Eigenerwärmung, und bei ca. 105 °C muss der Controller nicht selten die Taktfrequenz absenken oder den Sensor komplett abschalten, damit ein thermisches Durchgehen ausgeschlossen ist.

Ein wichtiger Aspekt beim Design von Lidar-Systemen ist der angestrebte Automotive Safety Integrity Level (ASIL). Die Applikationsschrift „Meeting ASIL Requirements for LIDAR Systems Using Remote Temperature Sensors” enthält in diesem Rahmen einige Hinweise für die rasche Implementierung redundanter, diverser Temperatursensoren.

Wenn es zu Brüchen in den Linsen von Lidar- und Kameramodulen kommt, kann Feuchtigkeit die Optik im Innern beschädigen. Ein Automotive-tauglicher Feuchtigkeitssensor wie der HDC3020-Q1 ist in der Lage, sowohl die relative Feuchte als auch die Temperatur zu messen. Er kann somit Feuchtigkeit, die auf eine undichte Stelle hindeuten kann, erkennen und außerdem berechnen, wann der Taupunkt erreicht wird, was zur Bildung von Kondenswasser auf der Linse führen kann. Das System kann somit das Einleiten von Abhilfemaßnahmen anfordern.

Wie findet man den richtigen Temperatursensor?

Beim Evaluieren eines Temperatursensors kommt es darauf an, welche maximale Genauigkeit gewünscht ist, ob Alarmfunktionen oder andere Features benötigt werden und welche Kommunikationskanäle erforderlich sind. Wenn beispielsweise keine ADC-Kanäle verfügbar sind, wie es bei Surround-View- und einfachen Fahrerüberwachungs-Kameras oft der Fall ist, kann ein digitaler Temperatursensor an die I²C- oder SPI-Kanäle des FPD-Link-Serializers angeschlossen werden. Soll lediglich eine Grenzwertüberschreitung gemeldet werden – mit Hysterese – kommt ein Temperaturschalter in Frage, der mit einem GPIO-Pin verbunden wird. Ist ein ADC-Kanal verfügbar, kann ein analoger Temperatursensor zum Einsatz kommen, dessen Ausgangsspannung sich proportional zur Temperatur verändert, ohne durch Toleranzen externer Bauelemente wie einem diskreten Thermistor beeinflusst zu werden. Soll dennoch ein Thermistor verwendet werden, lösen siliziumbasierte lineare Thermistoren die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsprobleme, für die NTC-Thermistoren (mit negativem Temperaturkoeffizienten) bekannt sind, ohne die Vorteile der niedrigen Kosten und des geringen Platzbedarfs aufzugeben.

Die Anforderungen an eine präzise Diagnose mit dem Ziel, hochempfindliche, optische oder HF-basierte ADAS-Module über lange Zeit mit maximaler Leistung betreiben zu können, sind für alle diese Funktionen ähnlich. Präzise externe Temperatursensoren werden dadurch zu einem notwendigen Bestandteil von ADAS-Modulen, die sich rasch als sicherheitskritische Systeme in den Autos der Zukunft etablieren.  (eck)

Bryan Padilla ist Product Marketing Engineer bei Texas Instruments.

Texas Instruments Deutschland GmbH 

https://www.ti.com

<ul><li>System-on-Chips: 10-Gbit/s-Ethernet in der Zonenarchitektur und Telematik</li><li>Software-definierte Fahrzeuge: Zonale E/E-Architekturen wirksam absichern</li><li>Die Automobilbranche im Umbruch: Frischer Wind dank zunehmender Konnektivität</li><li>Automatisiertes Fahren: KI-basierte Generierung sicherheitskritischer Testfälle</li></ul>

Ausgabenartikel

Bild 1: ADAS-Sensoren in einem modernen Auto 

Bild 2: Kleines Kameramodul für Automotive-Anwendungen 

Bild 3: Empfangsverstärkung (a) und Sendeleistung (b) als Funktion der Temperatur 

Bild 4: Erfassungsbereich eines Lidar-Systems im Fahrzeug 

Bryan Padilla ist Product  Marketing Engineer  bei Texas Instruments.  

Texas Instruments

ausgabe 03/2022

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ausgabe 01/2022

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