Kia ja Hyundai arendavad uue põlvkonna sensoreid isejuhtiva sõidu jaoks

Kia Corporation ja Hyundai Motor Company teatasid, et teevad koostööd Korea teadus- ja tehnoloogiainstituudiga KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology), et arendada uue põlvkonna isejuhtiva sõidu andureid. Kia, Hyundai Motor ja KAIST loovad koos ühisuuringute labori, et arendada LiDAR-andureid, mis on mõeldud täiustatud autonoomsete sõidukite jaoks. Ühislabor hakkab paiknema Daejeonis.

Ühise uurimislabori eesmärk on välja töötada suure jõudlusega ja kompaktsed kiibisisesed andurid ning uus signaalituvastustehnoloogia, mis on üha konkurentsi-tihedamaks muutuval autonoomse sõidu turul hädavajalikud.

Kiibipõhised andurid, mis kasutavad erinevate funktsioonide lisamiseks pooljuhtide tootmistehnoloogiat, võivad vähendada LiDAR-i suurust võrreldes tavapäraste meetoditega ja kindlustada hindade konkurentsivõimet läbi seeriatootmise, kasutades pooljuhtide tootmisprotsesse.

Praegused LiDAR-andurid mõõdavad kaugust objektidest, kiirates ja mõõtes aega, mis kulub valguse tagasitulekuks. Järgmise põlvkonna signaalituvastusmeetod, mida nimetatakse sagedusmoduleeritud pidevlaineks (FMCW), kiirgab valgust ajas muutuva sagedusega ja analüüsib kauguse tuvastamiseks tagasituleva valguse sagedusnihet.

Võrreldes olemasolevate meetoditega on sellel tehnoloogial vähem signaalimüra, see suudab arvutada objektidega suhtelist kiirust ja välistada väliste valgusallikate, näiteks päikesevalguse häired, andes tehnoloogiale eeliseid raskete ilmastikutingimuste korral.

Ühises uurimislaboris töötab umbes 30 teadlast, sealhulgas Hyundai-Kia arenenud tehnoloogiate instituudi arendustiim ning KAISTi professorid Sang-Hyeon Kim, Sangsik Kim, Wanyeong Jung ja Hamza Kurt KAISTi elektrotehnika koolist. Labor tegutseb neli aastat kuni 2028. aastani.

KAIST juhib uurimisrühmade tööd, näiteks räni optoelektrooniliste kiibisiseste LiDAR-komponentide väljatöötamist, kiirete ja suure võimsusega integraallülituste valmistamist LiDAR-süsteemide käitamiseks ning LiDAR-süsteemide optimeerimist ja verifitseerimist.