人間のモビリティにおいて、私たちは安全で持続可能なモビリティへの道のりにおいて大きなジレンマに直面しています。 の浸透 半導体 車内では明らかに電力の必要性が高まっています。 世界がエネルギーの持続可能性の達成に努めている現在、車載用半導体の成長と持続可能性をどのように両立させればよいのでしょうか?
微小電気機械システム (MEMS) とセンサーは、自動運転車 (AV) の有用性と安全性を確保する上で重要な役割を果たしており、持続可能性を達成するには最新の開発が不可欠です。
モビリティを「オンライフ」で活用
MEMS の進化と、自動車の現在のトレンドが私たちが「オンライフ」時代と呼んでいるものとどのように関係しているかについて少し話しましょう。
約20年前、私たちは「オフライン時代」を迎えました。 当時のMEMSは テクノロジー コンセプトを製品に変えることができます。 自動車の世界では、MEMS 慣性センサーによってエアバッグなどの重要な革新が可能になり、車両衝突時の乗員の安全性に多大な影響を及ぼしました。
過去 10 年にわたり、私たちは、MEMS デバイスが単に特定の製品機能を可能にするオフラインの時代から、より強力なもの、つまり「オンライン」の時代に移行してきました。 センサーをクラウドに接続することで、パフォーマンスの向上と、センサーの情報をあらゆるエコシステムで利用できるようにするための鍵となるテクノロジーの融合が可能になりました。 私たちの自動車の例では、これにより、簡単なエアバッグの展開から、緊急サービスを要請し、衝撃や車両の位置に関する関連情報を報告して対応者を支援することへの移行が可能になりました。
そうなると当然、現在の「onlife」時代に至ります。 ここでは、オンラインとオフラインの違いはなくなりました。 その代わりに、テクノロジーと生活の間には基本的な融合があります。 私たちが話しているのは、常に警戒し、感知し、処理し、行動を起こすことができるシステムのことです。
モビリティ テクノロジーでは、XNUMX つの主要な機能を提供するために持続可能な「オンライフ」時代が必要です。 XNUMX つ目は、周囲の世界との関わり方を改善する人間中心主義です。 人間中心のテクノロジーは安全かつ非侵襲的であり、ドライバーアシスタントとしての動作を可能にしながら、私たち自身の延長として機能します。 XNUMX 番目の機能は、私たち全員が住んでいるこの素晴らしい地球を保護するのに役立つ持続可能性です。
では、どうすれば持続可能な「オンライフ」時代に移行できるのでしょうか? 私たちは世界の持続可能なセンサー化を構築する必要があります。 以前は センサー (オフライン)、その後接続された センサー （オンライン）、そして感知、処理、動作できるセンサー（「オンライフ」）が必要になった今、データ処理システムと超低電力システムを最適化するために自己構成センサーが必要です。 この進化は、CO を削減して地球を救う必要があるために起こります。2 2050 年までに排出量を実質ゼロにします。
乗用車は約 3 億トンの CO を排出します2 世界全体の排出量。 電化はこれらの排出量を大幅に削減する上で中心的な役割を果たします。 同時に、ますます高度な自動化レベル、そして最終的には自動運転機能を備えた車両の導入も大幅に増加するでしょう。
AV 用慣性センサー: スマート、安全、正確
スマート慣性センサーは、より高いレベルの自動運転に不可欠です。 これらは、SAE International によって定義されたレベル 3、4、および 5 です。 また、車両の乗員、歩行者、その他の道路利用者を保護するために定められた厳しい安全基準を遵守するためにも不可欠です。
これらの要件を満たすには、スマート、安全、正確であるという XNUMX つの重要な属性が必要です。
スマート属性は不可欠です。AV は考えられるあらゆるシナリオに対応できる必要があります。 これらは、人間の行動と反応時間を模倣 (または改善) できる AI アルゴリズムによって駆動される必要があります。 センサー内に直接統合された処理により、処理のためにホストまたはクラウドに送信される膨大な量のセンサー データによる遅延や電力要件を発生させることなく、センサー データを分析し、操作を実行できます。 これにより、システム電力が大幅に削減されながら、反応時間が短縮されます。
オンチップ処理を含むセンサーは、デシジョン ツリーの開始に数マイクロアンペア未満、読み取り値の分析に 10 mA 未満しかかかりません。 AV や大規模システムの動作に必要な電力を削減することは持続可能性にとって重要であるため、これは重要です。 たとえば、車の監視などの単純なアプリケーションを考えてみましょう。 スマート センサーは、AI 機能を使用して車を 24 時間 7 日監視でき、駐車中に車が衝突、牽引、破壊されていないかどうかを検出したり、走行中に環境条件や路面を検出して適応したりできます。
次に、センサー上のコントローラーの要素を適切にプログラミングすることで、センサーの人間中心性を確保し、車両が持続可能性の目標に貢献できる最適化された電力バジェットとともに、配線された AI 実装を備えた自己構成可能なソリューションを提供できるようになります。
スマート慣性センサーも安全でなければなりません。 AV は最も厳しい安全基準に準拠する必要があります。 車は、他のすべての車両がどこにいて、どこに向かっているのかを認識する必要があるため、スマート慣性センサーにより、AV は周囲の状況を正確に読み取ることができるはずです。 それは他の車両だけではありません。 AV はあらゆる障害物がどこにあるのかを把握する必要があります。それは安全な操作にも不可欠だからです。
今日の車両はすでに、電力効率を高めるためにハードウェアに機能安全システムを実装する組み込み回路をますます統合しています。 慣性センサーは、ステアリング操作による傾きや振動、ロードノイズの影響を受けるカメラ画像を補正するなど、さまざまな役割を果たします。 この種のシステムでは通常、自動車安全度レベル B (ASIL-B) の認証が必要です。 一方で、自動運転システムには、ASIL-Dなどの認証が求められるなど、より厳しい要件に直面している。 次世代の慣性センサーはこれを念頭に置いて設計され、ASIL-B 以上に準拠した安全認証を促進するために独立してテストされたソフトウェア ライブラリが付属する可能性があります。
さらに、センサーは堅牢で信頼性が高く、過酷な環境条件に耐えることができる必要があります。 また、不正アクセスやデータ侵害を防ぐために安全である必要もあります。
最後に、スマート慣性センサーは正確である必要があります。 AV が安全に動作するには、正確で正確なデータが必要です。 これらの車両に対し、誤差が 0.1 度未満で 20 時間走行し、絶対精度 XNUMX cm で機械を停止させる安全停止を開始するよう求めています。 これは信じられないほどのことであり、月誘導システムに通常期待される精度に匹敵する精度が要求されます。 しかし、現在では、標準的な慣性センシング ポートフォリオの通常のデバイスを使用してこれを達成する必要があります。
データの正確性を確保すると、データを研磨する必要性が最小限に抑えられるため、アプリケーション処理のワークロードが最小限に抑えられ、電力消費も最小限に抑えられます。
レイテンシが精度に影響することにも注意してください。感度がどれほど高くても、解像度がどれほど深くても、コンテキストは継続的に変化するため、情報は生成されるとすぐに不正確になり始めます。 低遅延はインテリジェント センサーの強力な特性です。
まとめ
完全自動運転車への道は進んでいますが、その目的地はまだ見えていません。 依然として大きな課題は、持続可能な自動運転です。 少なくともセンサー開発の観点からは、アイデアがあると言えます。
近年、最先端の MEMS により、安全アプリケーションの開発とはほとんど関係ありませんが、高精度のセンシング機能を必要とする ADAS アプリケーションが可能になりました。 一方で、OEM による先進安全システムの推進により、センシング機能の精度に対するニーズは限定的ですが、安全アプリケーション開発の急速な進歩が促進されています。
さて、持続可能な車両の将来に向けてセンサー化の道を本当に実現したいのであれば、安全性と精度という XNUMX つのニーズを橋渡しする必要があります。 自己構成可能なセンサーを使用し、低電力システムでのデータ処理を最適化し、すべてが完全にスマートになる必要があることを忘れないでください。 そしてこれにより、最終的には自動車メーカーが世界が必要とするソリューションを提供できるようになります。
持続可能な AV が私たちの未来への道を進んでいることに疑いの余地はありません。 スマートで安全かつ正確な慣性センサーが重要であることも同様に明らかです。 すべての自動車部品と同様に、それらは厳しい安全基準に準拠し、過酷な環境条件に耐える必要があり、持続可能な AV が既存の車両よりも安全に、はるかに優れた効率で動作することを保証するのに役立ちます。 持続可能な MEMS テクノロジーがこの道をサポートします。