安森美:汽车区域控制器架构趋势下,这三类的典型电路设计正在改变

发布时间:2024-03-19 09:05
作者:AMEYA360
来源:安森美
阅读量:1086

  汽车市场正在转向区域控制器架构的趋势方向,而汽车区域控制器架构正朝着分布式、集成化、智能化的方向发展,以实现更高效的数据处理、功能整合与自动驾驶支持。基于区域控制器架构带来很多设计的机会与挑战,例如SmartFET正越来越多替代传统的MOSFET器件。

  SmartFET是一种集成了智能控制和保护功能的功率MOSFET器件,今天已经在电动汽车上得到广泛应用。在传统功率开关元件的基础上,SmartFET增加了诸如过流、过热、过压保护以及实时监测和诊断等功能。通过集成电流检测、温度补偿以及自适应开关控制技术,SmartFET能够根据实际工作条件自动调整其行为,防止出现潜在故障,并且简化了电路设计,减少了外部组件需求。

  例如,在汽车电子领域,安森美(onsemi)提供的高边SmartFET不仅能够高效地切换负载,如LED照明、启动器、车门模块、暖通空调和其他执行器,还具有主动浪涌电流管理、过温关断与自动重启以及主动过压钳位等特性,从而极大地提升了整个系统的稳定性和使用寿命。

  从高边驱动到低边驱动,SmartFET的多效“收益”

  通常在使用MOSFET的时候,首先要有合适的驱动,例如一个合适的门极电阻。同时为了防止场效应管的损坏,我们还要有各种保护措施,例如过流过温和过压的保护电路,来保证其长期可靠运行不致损坏。通常这些保护电路都是由分立器件达成,既增加系统成本,同时也占据了较大的PCB空间。

  而SmartFET产品把这些驱动和监测保护电路都集成到标准MOSFET的封装里面,因此一个SmartFET有两个主要部件组成:首先它有一个基于标准MOSFET的功率级负责向负载提供电流;第二个就是控制级,这里面主要是指MOSFET的驱动和监测保护电路,有了这个控制级就能够正确的开关MOSFET,同时能够防止其损坏。这样既可以增加MOSFET使用的可靠性,同时也能节省系统成本,以及减少PCB占用的空间。这些优点使得SmartFET在汽车电子里面得到了广泛的使用。

安森美:汽车区域控制器架构趋势下,这三类的典型电路设计正在改变

  高低边驱动是用于控制电路中负载通断的两种基本方法,它们在电源管理、电机控制和汽车电子等领域广泛应用。具体来说:

  低边驱动(Low Side Driver, LSD):在一个直流电源供电的电路中,低边驱动是指通过控制连接到负载地线(或接地端)的开关元件来实现对负载电流的接通和关断。当这个“开关”(通常是MOSFET或晶体管)导通时,负载可以形成回路并从电源汲取电流;当开关关断时,负载与地之间的路径被切断,从而停止电流流动。

  高边驱动(High Side Driver, HSD):高边驱动则是指通过控制连接到负载电源正极一侧的开关元件来控制负载电流。高边驱动相对复杂一些,因为它需要处理的问题包括确保栅极驱动电压高于电源电压以保证MOSFET有效开启,并且必须考虑电荷泵或者自举电路来提供足够的栅极驱动电压。当高边开关导通时,负载与电源之间形成通路开始工作;而开关关断时,负载失去上端电源供应,电流不再流过负载。

  总结起来,在一个电源和负载之间,如果通过控制下侧(靠近地线)的开关来控制负载,就是低边驱动;如果通过控制上侧(靠近电源正极)的开关来控制负载,则是高边驱动。这两种方式都有各自的优缺点和适用场景,设计时根据系统需求、效率、安全性等因素选择合适的方式。

安森美:汽车区域控制器架构趋势下,这三类的典型电路设计正在改变

  高边SmartFET的三大类典型应用

  由于集成了各种检测和保护电路,高边SmartFET事实上能够处理各种各样的负载。常见的我们可以分为三大类应用。

  第一大类就是灯泡和电容负载。这类负载的特点是他们在刚开始导通的时候,会有一个浪涌电压。例如灯泡在冷态的时候,它的电阻比较小。刚开始导通的时候的电流会远远大于它的额定电流。电容更是如此,在刚开始导通的时候它有一个充电电流。这个时候就要求高边的SmartFET能处理这个浪涌电流。这些典型的负载如车内外的照明,或者像在ECU里常见的各类DCDC电源模块,等等。

  第二种负载就是感应负载。像各种电机和继电器这类负载他们有一个共同的特点,里面有能量的线圈在断开的时候是要有一个续流的回路,同时在原边线圈里面可能会产生一个感应电压(也叫做反激电压)。这些反激电压会在功率器件上产生过压,必须要把这个过压钳制到合理的范围,确保不会引起MOSFET功率开关的损坏。这类负载例如雨刷器、启动器、车门模块、暖通空调(HVAC)、燃油喷射器、电动助力转向、油门控制等的电机和继电器等。

  第三类就是电阻式负载。电阻式负载本身既没有浪涌电流也没有过压的情况出现,但是为了及时知道负载的变化,需要精确的电流检测能力。例如在LED应用中,当一串LED灯珠如果其中有一颗LED发生了损坏,这一串LED的灯串的电流就会发生变化。这个变化可能不大,但是需要及时准确的把它检测出来。这类应用除了LED照明以外,还包括加热单元、变速器和发动机管理系统等。

  区域控制器架构趋势下的SmartFET应用

  当前汽车市场的一个重要趋势是汽车电子电气架构已经开始转向区域控制器架构。区域控制器架构用来替代已经广泛使用的域控制器架构。所谓区域控制器架构,就是电子控制单元是按照特定区域的物理位置,而不是按照功能来组织和划分的。例如左车身、右车身和前车身等等,就近相应所需要的功能按照物理位置把它组织起来,组成一个区域控制器。这些区域控制器是通过高速的以太网来连接起来。这些以太网不仅传递和处理数据,同时也传递和分配电源,从而大大减少线束的复杂度和重量(值得一提的是,目前线束是电动汽车上第三重和第三贵的部件)。

安森美:汽车区域控制器架构趋势下,这三类的典型电路设计正在改变

  可以简单的归结为在区域控制器架构正在以网络取代线束,即以前域控制器里面的线束现在变成了网络。这个网络不仅是数据网络,同时也是电源网络。区域控制器架构由于它是由以太网组成的一个环形网,因此它很容易扩展,可以根据低、中、高不同档位的配置来加减相应的区域控制。这样的话,就很容易实现快速的产品市场投放。

  基于区域控制器架构不仅数据是通过网络进行传递和处理,同时电源也是通过网络进行按级分配。因此其中SmartFET会有很大的用处:用作整个区域控制器的efuse保险丝来保护电路,不至于因为浪涌电流或高压造成损坏;同时它也可以控制整个区域控制器架构的电源的通断;还可以通过SmartFET来决定什么时候把负载接到电源上面,什么时候把负载从电源上断开。

  安森美SmartFET的这些特点让应用更容易

  SmartFET是一种先进的半导体开关解决方案,旨在为汽车和工业应用提供高效、可靠的电源管理。其结构融合了垂直功率MOSFET和智能控制逻辑,实现了紧凑的封装和优化的性能。设计理念着重于提供高度集成的保护特性,如过温保护、过载保护和短路保护,以确保系统在各种故障情况下的安全运行。SmartFET还具备模拟电流检测输出,支持精确的负载监控。

安森美:汽车区域控制器架构趋势下,这三类的典型电路设计正在改变

  作为SmartFET产品技术的主要供应用,安森美在产品设计中考虑了与控制器的兼容性,使得在不同尺寸和不同RDS(ON)的SmartFET之间切换变得更容易,为应用提供更大的灵活性。安森美整个系列从1毫欧到60毫欧,从1安培到20安培,都具有相同的封装,以及相同的丝印,也有相同的指令结构和相同的高可靠性。因此,在设计制作区域控制器架构PCB板的时候,具有相当的通用性和灵活性,不会因为外部负载变化而要重新制作PCB板,这是一个非常大的优势。

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开关性能大幅提升!安森美M3S 与M2 SiC MOSFET直观对比
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2025-03-18 15:30 阅读量:484
安森美:一文解读ADAS 系统中的关键传感器技术
  交通安全是一项巨大的挑战--每年有 110 多万人因道路交通事故丧生,另有约2000万到5000万人受伤。  造成这些事故的一个主要原因是驾驶员失误。汽车制造商和政府监管机构一直在寻找提高安全性的方法,近年来,先进驾驶辅助系统(ADAS)在帮助减少道路伤亡方面取得了巨大进步。  安森美在开发ADAS所需的传感器技术方面发挥了重要作用。安森美发明了双转换增益像素技术和HDR(高动态范围)模式,这些技术现在被业界许多传感器采用,并开创了创新的超级曝光设计,使传感器既能提供出色的低照度性能,又能通过单个光电二极管捕捉 HDR 场景而不会出现饱和现象。  由于这种市场和技术领导地位,因此目前道路上大多数ADAS图像传感器都是由安森美开发的。这些创新使安森美能够在过去的二十年里为汽车应用提供高性能的传感器,进而使ADAS在提高车辆安全方面产生了显著的影响。  在本文中,我们将探讨 ADAS 在提高道路安全方面的作用,以及各种对实现这一目标至关重要的传感器技术。  ADAS 的演变和重要性  自上世纪 70 年代首次引入防抱死制动系统(ABS)以来,ADAS 技术在乘用车中的应用稳步增加,安全性也相应提高。据美国国家安全委员会(NSC)估计,仅在美国,ADAS就有可能避免约62%的交通死亡事故,每年可挽救超过20,000人的生命3。近年来,自动紧急制动(AEB)和前撞预警(FCW)等ADAS功能已变得越来越普及,超过四分之一的车辆都配备了这些功能,以帮助驾驶员预防事故并最终挽救生命。  ADAS 需要多种技术协同工作。一套感知套件充当系统的“眼睛”,检测车辆周围环境并为系统的 “大脑 ”提供数据,后者利用这些数据计算出车辆的执行决策,以辅助驾驶员——例如,当检测到前方有车辆且驾驶员未踩下刹车时,AEB会自动刹车,使车辆及时停下,避免追尾碰撞。  ADAS 感知套件由一个视觉系统组成,该系统包括一个车规级摄像头,其核心是一个高性能图像传感器,可捕捉车辆周围环境的视频流,用于检测车辆、行人、交通标志等,在低速行驶和停车情况下显示这些图像以辅助驾驶员。  摄像头通常与毫米波雷达、激光雷达(LiDAR)或超声波传感器等深度感知系统匹配应用,这些传感器提供深度信息以增强摄像头的二维图像,增加冗余度并消除物体距离测量的模糊性。  对于汽车制造商及其一级系统供应商来说,实施 ADAS 系统可能是一个挑战:处理多个传感器产生的所有数据的处理能力有限,而且传感器本身也有性能限制。汽车行业的要求决定了每个组件都必须具有极高的可靠性,不仅包括硬件,还包括相关的软件算法,因此需要进行大量测试以确保安全。系统还必须在最恶劣的照明和天气条件下保持稳定的性能,能够应对极端温度,并在整个车辆生命周期内可靠运行。  ADAS 系统中的关键传感器技术  现在让我们来详细了解一下 ADAS 中使用的一些关键传感器技术,包括图像传感器、激光雷达(LiDAR)和超声波传感器。每种传感器都会提供特定类型的数据,通过软件算法对这些数据进行处理,并将这些数据相互结合,从而生成对环境的准确而全面的了解。  这一过程被称为传感器融合,它可以通过多种传感器模式的冗余来提高软件感知算法的准确性和可靠性,从而通过更高的置信度决策实现更高级别的安全。这些多传感器套件的复杂性可能会迅速上升,算法需要越来越强大的处理能力。与此同时,传感器本身也在变得越来越先进,从而可以在传感器级而不是在中央 ADAS 处理器上进行本地处理。  汽车图像传感器  图像传感器是车辆的 “眼睛”--可以说是任何配备 ADAS 的车辆中最重要的传感器类型。从自动紧急制动、前方碰撞预警和车道偏离警告等 “机器视觉 ”驾驶辅助功能,到用于泊车辅助的 360 度环视摄像头和用于电子后视镜的摄像头监控系统等 “人类视角 ”功能,再到可检测到分心或疲劳的驾驶员并发出警报以防止事故发生的驾驶员监控系统,图像传感器提供的图像数据可用于实现各种 ADAS 功能。  安森美提供包括 Hyperlux 系列在内的各种图像传感器,这些传感器以低功耗提供出色的图像质量。Hyperlux 传感器像素架构包括创新的超级曝光成像方案,可通过 LED 闪烁缓解 (LFM) 捕获高动态范围 (HDR) 帧,克服了 LED 前后车灯或 LED 交通标志因为脉冲频闪造成的误读问题。  Hyperlux图像传感器设计用于应对具有挑战性的汽车场景条件,例如在高架桥上方的直射阳光下,能够捕捉高达150分贝(dB)的动态范围。配备Hyperlux图像传感器的摄像头在处理极端情况时的表现远优于人眼,在远低于1 lux的光照水平下也能正常工作。  安森美的 Hyperlux 图像传感器包括 800 万像素的 AR0823AT 和 300 万像素的 AR0341AT。这些数字 CMOS 图像传感器采用 Hyperlux 2.1 µm 超曝光单光电二极管像素技术,具有出色的低照度性能,同时还能在同一帧图像中捕捉高照度和低照度场景中的宽动态范围。超级曝光像素可在一帧图像中实现足够大的动态范围,从而实现 “无忧设置”的曝光方案,有效消除了在光线条件发生变化时自动调节曝光的需要,例如在晴天驶出隧道或停车场时。  深度传感器(激光雷达)  精确测量物体与传感器之间的距离被称为深度感知。深度信息可以消除场景中的模糊性,对于各种 ADAS 功能以及实现更高级别的 ADAS 和全自动驾驶至关重要。  有多种技术可用于深度感知。如果要考虑深度性能,光探测和测距(激光雷达,LiDAR)是最佳选择。LiDAR 能够以高深度和角度分辨率进行深度感知,并且由于系统通过近红外(NIR)激光与传感器的配合实现了主动照明,因此可以在所有环境光条件下工作。它既适用于近距应用,也适用于远距应用。虽然低成本的毫米波雷达传感器在当今的汽车应用中更为普遍,但它们缺乏LiDAR 的角度分辨率,无法提供超出基本ADAS需求的更高级别自动驾驶所需的那种高分辨率三维点云环境信息。  最常见的LiDAR架构是直接飞行时间(ToF)法,它通过发射一个短红外光脉冲,并测量信号从物体反射回到传感器所需的时间,从而能够直接计算出距离。LiDAR传感器通过在其视野范围内扫描光线来复制这一测量过程,以捕捉整个场景。  安森美的ARRAYRDM-0112A20硅光电倍增管(SiPM)阵列是一种单光子敏感传感器,在单片阵列中具有 12 个通道,在近红外波长如905nm处具有高光子探测效率(PDE),用于检测返回的脉冲。此SiPM阵列已被集成到一款LiDAR中4,该LiDAR装备在世界上首批提供真正“视线离开”的自动驾驶功能的乘用车上,使车辆具备了超越基础驾驶辅助的自动驾驶能力,即驾驶员可以不再关注路面情况。这种水平的自动驾驶功能,没有LiDAR深度感知的支持,至今尚未能在消费级车辆上可靠地实现。  超声波传感器  另一种用于距离测量的技术是超声波检测,即通过传感器发射频率超出人类听觉范围的声波,然后检测反弹回来的声音,从而通过飞行时间测量距离。  超声波传感器可用于泊车辅助等近距离障碍物探测和低速操控应用。超声波传感器的一个优点是声音比光慢得多,因此反射声波返回传感器的时间通常为几微秒,而光的时间为纳秒,这意味着超声波传感器所需的处理性能要低得多,从而降低了系统成本。  超声波传感器的一个例子是安森美 NCV75215 泊车距离测量 ASSP。在车辆停放过程中,该元件通过压电超声波变换器对障碍物的距离进行飞行时间测量。它可检测距离为 0.25 米至 4.5 米的物体,并具有高灵敏度和低噪声特点。  结语  车行业正持续大力投资于 ADAS,并追求车辆全自动驾驶的目标--超越由SAE定义的基本驾驶辅助功能(即L1级和L2级)6,迈向真正的自动驾驶能力(即SAE定义的L3级、L4级和L5级)。减少道路伤亡是这一趋势背后的主要动力之一,安森美的传感器技术将在这一汽车安全变革中发挥至关重要的作用。
2025-03-18 15:19 阅读量:478
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