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ON Semiconductor stellt das branchenweit erste Automotive-qualifizierte SiPM-Array für Lidar vor

ON Semiconductor (Nasdaq: ON), Vorreiter im Bereich energieeffizienter Innovationen, führt die neue RDM-Serie von SiPM-Arrays (Silizium-Photomultiplier) ein. Sie erweitern die Lidar-Funktion (Light Detection and Ranging) seines breiten Angebots intelligenter Sensorlösungen.

ON Semiconductor stellt das branchenweit erste Automotive-qualifizierte SiPM-Array für Lidar vor

Das ArrayRDM-0112A20-QFN ist das branchenweit erste Automotive-qualifizierte SiPM-Array, das für die wachsenden Anforderungen an Lidar-Anwendungen in Fahrzeugen und darüber hinaus gerüstet ist.

Das ArrayRDM-0112A20-QFN ist ein monolithisches 1×12-Array von SiPM-Pixeln, das auf dem marktführenden RDM-Prozess des Unternehmens basiert. Dieser ermöglicht eine hohe Empfindlichkeit für Nahinfrarot-(NIR-)Licht, um eine außergewöhnliche Photonen-Detektionseffizienz (PDE)(1) von 18,5% bei 905 nm zu erzielen. Die hohe interne Verstärkung des SiPM ermöglicht eine Empfindlichkeit bis hinunter auf Einzelphotonen-Niveau – eine Eigenschaft, die zusammen mit der hohen PDE selbst schwächste Rücksignale erkennt. Dies führt dazu, dass sich auch bei schwach reflektierenden Zielen größere Entfernungen erreichen lassen.

SiPM-Technik hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen und ist aufgrund ihrer einzigartigen Funktionen zum Sensor der Wahl für marktübliche Tiefenmessungen geworden. SiPMs liefern den besten Signal-Rauschabstand für große Entfernungen bei hellem Sonnenlicht. Zusätzliche Vorteile wie eine kleinere Versorgungsspannung und geringere Empfindlichkeit gegenüber Temperaturänderungen machen die Technik zu einem idealen Upgrade für Systeme, die herkömmliche Avalanche-Photodioden (APDs) verwenden. SiPMs werden in Serie in einem CMOS-Prozess hergestellt, der die niedrigsten Detektorkosten ermöglicht und somit Lidar-Lösungen für den breiten Markt ermöglicht.

Die Verwendung von Laserlicht zur Messung der Entfernung eines Objekts hat sich in den Bereichen Automotive, Consumer und Industrie durchgesetzt. Im Automotive-Bereich verbessert Lidar die Sicherheits- und Fahrerassistenzsysteme (ADAS), um Funktionen wie Spurhalte- und Stauassistent zu unterstützen, indem andere Erfassungssensorik ergänzt und redundant bereitgestellt wird. Lidar wird häufig für vollautonome Fahranwendungen wie Transportroboter (FTS) verwendet, um in der Umgebung sicher und in Echtzeit zu navigieren. Lidar-Systeme, die diese Funktionen unterstützen, profitieren nachweislich von der hohen PDE des ArrayRDM-0112A20-QFN und haben eine Reichweite von über 300 m. Mehr Abstand gibt dem Fahrzeug mehr Zeit, um auf unerwartete Hindernisse zu reagieren.

„Die durch Lidar bereitgestellten hochauflösenden Tiefendaten ermöglichen eine sofortige und genaue Identifizierung von Objekten bei schwierigen und schlechten Lichtverhältnissen“, so Wade Appelman, Senior Director der Automotive Sensing Division bei ON Semiconductor. „Als erster Automotive-qualifizierter SiPM wird das ArrayRDM-0112A20-QFN kostengünstige Lidar-Lösungen mit großer Reichweite für die nächste Stufe der Sicherheit und Autonomie ermöglichen. Wir erweitern unser Sensorangebot kontinuierlich, indem wir verschiedene und sich ergänzende Sensorik anbieten, die den Weg zu fortschrittlicheren ADAS und schließlich zum autonomen Fahren ebnet.“

„Bei Yole Développement (Yole) sehen wir Lidar als eine entscheidende Komponente auf dem Weg zum vollautonomen Fahren“, erklärte Pierrick Boulay, Technology & Market Analyst bei Yole. „Diese Funktion ist erforderlich, um die Stufe 2+ und höher bei der Fahrautonomie zu erreichen. Die Fertigung Automotive-qualifizierter, leistungsfähiger Sensoren ist ein wesentlicher Faktor für die Serieneinführung von Lidar im Automotive-Bereich. Aktuelle Trends zeigen ein durchschnittliches jährliches Wachstum (CAGR) von 144% zwischen 2019 und 2025(2) auf.

Das ArrayRDM-0112A20-QFN ist nach AEC-Q102 qualifiziert und gemäß IATF 16949 entwickelt. Weitere Informationen zu unseren Lidar-Lösungen erhalten Sie über unseren Vertrieb vor Ort.

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