電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/黃晶晶）在近日舉行的深圳國際傳感器展會上，ADI帶來了數(shù)款新品包括鋰電熱失控監(jiān)測、TOF、高度可配置的互連解決方案GMSL、單芯片角度和多圈編碼器位置傳感器ADMT4000、Voyager4無線數(shù)據(jù)采集模塊、壓力變送器集成芯片及工廠校準(zhǔn)系統(tǒng)等，展示了ADI在工業(yè)、汽車以及人形機器人、低空經(jīng)濟等方面的傳感器技術(shù)和產(chǎn)品實力。

鋰電熱失控監(jiān)測，多傳感器融合

ADI用于鋰電熱失控監(jiān)測的多傳感器融合方案，包括煙霧傳感器、氣體傳感器、壓力傳感器和溫度傳感器等。其中煙霧傳感器具有體積小、靈敏度高等特點，便于嵌入到EV的電池系統(tǒng)中。ADI中國區(qū)工業(yè)市場總監(jiān)蔡振宇表示，當(dāng)前國家對電動車尤其是大巴提出嚴格的安全要求，比如在電池發(fā)生熱失控后，大概多少分鐘要疏散相應(yīng)的乘客。ADI的方案正是為此而設(shè)計，它可以幫助大客車或乘用車司機提早察覺異常，對乘客進行疏散。

該方案不僅能實現(xiàn)實時探測與報警，還可在電池內(nèi)部部署化學(xué)粉末滅火裝置，若探測到冒煙，系統(tǒng)會啟動滅火機制，避免爆燃或其他安全隱患。

在實際設(shè)計上，客戶只需要對方案進行適當(dāng)調(diào)整，便可快速產(chǎn)品化，從而減短上市時間。隨著電動車的普及，鋰電熱失控監(jiān)測領(lǐng)域的需求在不斷增加。

基于TOF的三維物體測量方案，可用于物流、機器人視覺識別

ADI基于飛行時間(ToF)的三維物體測量方案采用正方形接收的射頻模塊，可以形成1MG×1MG像素，能夠識別出3D產(chǎn)品的尺寸。

蔡振宇談到TOF在兩個領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。其一是物流體系。針對非規(guī)則形狀的物品，通過TOF可以精確的測量物品的外形，以物品是一把椅子為例，可以將其測量并兜成一個正方形的形狀，從而計算出來合適的包裝箱尺寸，該測量在5米范圍內(nèi)的誤差約為3毫米左右。



在機器人的視覺識別方面，目前業(yè)界主要有兩種識別技術(shù)，其一是雙目視覺，采用兩個攝像頭拍攝模擬人眼。其二是基于ToF的技術(shù)，例如ADI的方案僅用一個攝像頭，正面發(fā)射信號，信號在返回時會受到物體表面形態(tài)的影響，從而通過時間計算出整個物體的外形。確切地說叫做iToF，能夠模擬出產(chǎn)品外形。

在機器識別的過程中，機器人不僅能識別物體并進行初步判斷，還可以實現(xiàn)精準(zhǔn)操作。例如，在抓取時，系統(tǒng)可以根據(jù)需求進行編程，決定從哪個角度夾取目標(biāo)物體，并指示計算機執(zhí)行相應(yīng)任務(wù)。

與雙目視覺不同，ADI的TOF方案不依賴環(huán)境光照，而是自發(fā)光，通過激光進行測距，即使在黑燈工廠也可以使用，完全靠機器的視覺獨立操作。這對于工廠自動化的場景非常友好。

高度可配置的互連解決方案GMSL

高度可配置的互連解決方案GMSL，是一種SerDes技術(shù)，在汽車行業(yè)內(nèi)使用較為廣泛。該方案可同時連接四路攝像頭，最高可支持8MP的像素，并通過串行編碼合成后，通過高速傳輸傳到后面的MAX96724解串器。



蔡振宇表示，由于攝像頭的速率在不斷提高，傳統(tǒng)的以太網(wǎng)100M根本無法滿足這一需求，GMSL可以達到6Gbps（第二代），而第三代則可達到12Gbps，12Gbps基本可以滿足高清攝像頭所需的速率。除了快速傳輸之外，GMSL只要一根同軸電纜即可直接連接攝像頭與總控，極大簡化線纜架構(gòu)，從而有效減少線束重量，降低整車成本。

GMSL Demo演試中可以看到，客戶的車載360度環(huán)視系統(tǒng)，包含前攝、后攝以及兩側(cè)共四個360度環(huán)視攝像頭，多攝像頭傳感器可以實現(xiàn)顯示屏的高分辨率數(shù)據(jù)傳輸以及做一些處理，以優(yōu)化空間布局，實現(xiàn)多線路高清攝像頭的融合，或全景變化的支持。

GMSL不僅應(yīng)用在汽車領(lǐng)域，也可用于人形機器人。人形機器人頭上裝兩個攝像頭，腿部或者腰部有時也會配備攝像頭。這種設(shè)計的好處在于，可以將大量數(shù)據(jù)快速傳到AI模型平臺。

此外，在工業(yè)領(lǐng)域快速相機也有類似的應(yīng)用。比如可以在幾毫秒內(nèi)完成一次拍攝，通過閃光燈快速拍下，并將高速攝像數(shù)據(jù)上傳進行分析。還有胃腸鏡的圖像由標(biāo)清升級到高清時，之前用于高清的以太網(wǎng)或光纖技術(shù)并不合適，相對來說要實現(xiàn)全高清GMSL更為合適。

ADMT4000用于人形機器人

ADMT4000是單芯片角度和多圈編碼器位置傳感器，最大的應(yīng)用場景是機器人。它具備核心特性包括，首先是ADMT4000支持無源多圈記憶，在電機旋轉(zhuǎn)多圈后仍然可以精準(zhǔn)記錄絕對位置。

其次是高精度的磁傳感技術(shù)，傳統(tǒng)磁傳感器為了輸出的模擬精度，需要配備ADC或MCU將電壓轉(zhuǎn)換為精度，本產(chǎn)品可以省去這一轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)。

最重要的特性是無需電源或者接觸便可以跟蹤旋轉(zhuǎn)。在斷電狀態(tài)下可以對機械臂的位置信息進行記錄，在上電后可以判斷出機械臂的運動。



蔡振宇解析，該技術(shù)采用雙磁傳感器架構(gòu)，包括轉(zhuǎn)圈（TURN COUNT）傳感器和角度傳感器。為了保證精確，這兩個磁傳感器呈90度傾斜排列，從而使磁場能夠正確地進入到傳感器范圍內(nèi)，外部磁場可以使傳感器產(chǎn)生微弱的電流，從而被寫入寄存器進行保存。該產(chǎn)品由ADI去年進行全球首發(fā)，是獨有的技術(shù)。

以人形機器人為例，傳統(tǒng)方案下人形機器人斷電后無法識別電機位置，需要重新判斷手臂或腳的位置后才能重啟，也就是復(fù)電后手臂需要旋轉(zhuǎn)一圈才能復(fù)位。而ADI的方案可以實現(xiàn)斷電狀態(tài)下利用主控單元對位置信號進行記憶（可以計46圈的圈數(shù)變化），電機重新驅(qū)動后手臂可以直接從靜止位置復(fù)位。目前該技術(shù)已獲得多家人形、傳統(tǒng)機器人廠商的關(guān)注。后續(xù)的產(chǎn)品升級目標(biāo)是使其可運用至重型機器人的上百圈或者上千圈的轉(zhuǎn)動需求上。

Voyager4無線數(shù)據(jù)采集模塊

Voyager4無線數(shù)據(jù)采集模塊，配置有ADI振動監(jiān)測方案。內(nèi)部集成了主振動傳感器ADXL382和副振動傳感器 ADXL367兩種不同的振動傳感器。其中，ADXL367振動傳感器的功耗較低，用以采集初始至稍大幅度振動之間的數(shù)據(jù)；當(dāng)振動變大以后，就需要用到ADXL380/2振動傳感器，這一方面是由于ADXL380振動傳感器的振動頻率范圍更大可以達到4K Hz-8K Hz，另一方面可檢測的振動帶寬更寬，可以達到4至60G左右的振動范圍，類似于飛機加速再剎車的速率。



蔡振宇表示，由于ADXL382振動傳感器功耗相對更大，為了延長電池壽命，又保持運動傳感器的靈敏度，該方案集成了ADXL382和ADXL367這兩個振動傳感器。為了實現(xiàn)無線數(shù)據(jù)采集，該方案輔助配備了藍牙SOC MAX32666，振動后通過傳感器將振動數(shù)據(jù)傳出。信號傳出前端來到AI Edge SOC MAX78000 MCU。ADI基于這個MCU撰寫了AI的數(shù)據(jù)采集算法。通過算法對振動數(shù)據(jù)進行采集和處理，用以判斷電機狀態(tài)好壞。ADI可提供整套方案的模塊給客戶。

壓力變送器集成芯片及工廠校準(zhǔn)系統(tǒng)

壓力變送器是許多工業(yè)設(shè)備中用于控制工業(yè)過程和壓力變化的重要元件，可用于測量壓力、液位、流速、密度等。ADI壓力變送器集成芯片及工廠校準(zhǔn)系統(tǒng)，包含一體化MAX40109集成AFE，以及MAX32675C 集成SOC芯片。MAX32675是一款基于Cortex-M4F、具有強大安全功能的低功耗微控制器，除了具備高性能模擬前端外，內(nèi)部增加了HART模塊，在功耗、Flash等方面也有了進一步的提升。

蔡振宇說道，由于多晶硅或者單晶硅結(jié)構(gòu)帶來的壓力，壓力傳感器會造成一些偏差，因此所有的壓力傳感器出廠前都需要校準(zhǔn)。為了配合芯片的推廣，ADI應(yīng)用工程師做了一個數(shù)字和模擬的校準(zhǔn)系統(tǒng)。客戶采購芯片的同時可獲得完整的校準(zhǔn)系統(tǒng)，方便客戶在產(chǎn)線上做相應(yīng)的校準(zhǔn)生產(chǎn)，提高客戶產(chǎn)品投放市場的速度。傳統(tǒng)方案需要客戶自行開發(fā)校準(zhǔn)系統(tǒng)，而ADI提供一套完整的解決方案。

看好人形機器人、低空經(jīng)濟，ADI更注重系統(tǒng)性解決方案

行業(yè)普遍將2025年視為人形機器人元年，公眾對人形機器人產(chǎn)生了一定的認知。但是，目前人形機器人主要以工業(yè)實驗性質(zhì)的場景為主，現(xiàn)有產(chǎn)品的續(xù)航能力、動作精度及AI智能化水平還需要持續(xù)迭代。

蔡振宇舉例說，以前研發(fā)的工業(yè)機器人采用固定的動作、用力、力矩，技術(shù)已經(jīng)成熟。人形機器人最困難的就是適應(yīng)多場景的應(yīng)用。例如讓機器人同時處理藥片分揀、杯具抓取與搬桌子，在研發(fā)時很難調(diào)整力矩實現(xiàn)智能性，這就是落地的挑戰(zhàn)之一。據(jù)透露，針對人形機器人，ADI明年將推出新的傳感器產(chǎn)品，相關(guān)概念已在討論中。

在低空經(jīng)濟方面，ADI的MEMS已廣泛應(yīng)用于無人機、無人機器人等領(lǐng)域，助力地震救災(zāi)、山林救火、物流運輸。例如使用帶滅火功能的無人機器人，又如地震后沒有無線及照明的情況下，救災(zāi)無人機攜帶5G基站懸停協(xié)助救災(zāi)。

隨著工業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)品的智能化升級，ADI致力于提供系統(tǒng)性解決方案，通過一整套的解決方案，簡化客戶的設(shè)計流程，幫客戶的產(chǎn)品實現(xiàn)更高附加值。