Wie erfolgt die Verarbeitung der Radardaten?

Shalini Palmer: In punkto Architektur unterstützen wir die heute marktüblichen Ansätze: vom zentralisierten Domänen-Controller, der ausschließlich Rohdaten vom Radarsensor erhält, bis zum System mit intensiver oder vollständiger Datenvorverarbeitung im Radarsensor. Bei Systemen mit Domänen-Controllern ist es wohl für die Zukunft aufgrund der sehr hohen Datenraten bei der Rohdaten-Übermittlung am sinnvollsten, bereits im Radarsensor eine gewisse Vorverarbeitung der Daten vorzunehmen und dann die „Point Cloud“ an die übergeordneten Systeme zu liefern. Und beim klassischen ADAS ohne Domänen-Controller, beispielsweise einem Corner-Radar, erfolgt die komplette Datenverarbeitung oft bereits im Sensor.

Unsere Lösung auf Basis einer RF-CMOS-Technologie mit minimalen Strukturbreiten von 28 nm ist skalierbar für die gesamte Bandbreite. Wir glauben, dass 28 nm in punkto Integrationsmöglichkeiten und Kosten auf absehbare Zeit die beste Technologie für solche Radarsensoren ist. 28 nm ist für Hochfrequenzen eine sehr kleine Strukturbreite, sodass es ein paar besondere Herausforderungen gibt, die notwendige Performance zu erreichen, beispielsweise beim Phasenrauschen. Diese Herausforderungen haben wir gemeistert. So übertreffen wir zum Beispiel beim Phasenrauschen, aber auch in anderen Performance-relevanten Spezifikationen, sogar die Werte von SiGe-basierten Radarsensoren. Da wir den Hochfrequenzteil und den Digitalteil auf einem Chip realisieren, können wir diese Chips kosteneffizient skalieren und das gewünschte Interface gleich noch mitintegrieren – bei Bedarf auch Ethernet.

Was tut sich beim Imaging Radar?

Shalini Palmer: Das Interesse an Imaging Radar ist auf dem Markt durchweg groß und sowohl in Europa als auch in den USA ein wichtiges Thema. Mit unseren skalierbaren Radar-Chipsätzen fällt es den Entwicklern leichter, diese Systeme abzubilden. Bei uns steht Imaging Radar definitiv mit im Fokus. Das ist mit ein Grund, warum wir vor einem Jahr die Firma Symeo in Neubiberg bei München gekauft haben, die im Bereich der kompletten Industrie-Radarsysteme sehr aktiv ist: So haben wir ein besseres Verständnis für Radar auf Systemebene bis zur Algorithmik bekommen, und diese Algorithmik können wir auch unseren Automotive-Kunden zugänglich machen.

Shalini Palmer, ADI, und Alfred Vollmer

„Das Schlüsselwort heißt Partnerschaften – wir sind da sehr aktiv mit dabei“, sagt Shalini Palmer, ADI. Matthias Buamgartner

Welche Bedeutung haben Audiolösungen für ADI?

Shalini Palmer: Weil wir die akustischen Eigenschaften des Fahrzeug-Innenraums sehr genau kennen und das Audiosystem über die Algorithmen entsprechend anpassen können, ist die Audio-Performance in hochwertigen Fahrzeugen mit SHARC-Prozessoren mittlerweile besser als in den meisten Wohnzimmern. Da wir auch eng mit den Algorithmen und IP-Anbietern im Audiobereich zusammenarbeiten, um Standardalgorithmen wie zum Beispiel Dolby auf dieser Plattform mit anbieten zu können, müssen die Entwickler beim Tier-1 die Algorithmen auch nicht explizit adaptieren, was viel Zeit spart. Hierfür bieten wir die passenden Tools mit Bibliotheken quasi als Komplettlösung zur leichten Implementierung bei kurzer Time-to-Market an.

Warum Partnerschaften in der Automobilindustrie immer wichtiger werden, können Sie auf der nächsten Seite lesen.

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