據麥姆斯咨詢報道，日本東芝(TOSHIBA)將深入開發汽車LiDAR(激光雷達)半導體業務，主要面向：(1)LiDAR中使用的光接收元件;(2)測量IC(模擬前端IC);(3)電源IC(圖1)。東芝目前正在研發這三項技術，預計到2020年完成前期開發并達到實際應用水平，然后計劃將其商業化。其高精度測量IC技術和錯誤檢測去除技術，可使LiDAR傳感器的探測范圍相比傳統方案提高約1.8倍。

　　圖1 典型LiDAR結構框圖

　　2025年市場需求將達3000萬臺

　　東芝對汽車LiDAR市場寄予厚望。根據該公司預測，未來L3級或更高級別的自動駕駛汽車數量將持續增長，這將推動LiDAR需求迅速增長。市場預計一輛汽車將安裝多個LiDAR傳感器，到2025年，每年的市場需求將超過3000萬臺。在此之后，汽車LiDAR市場仍將保持繼續增長，東芝預測2025~2035年的復合年增長率(CAGR)將達到18%。

　　東芝開發的測量IC專為采用“直接ToF(飛行時間)”距離測量方法的LiDAR傳感器而設計。 利用直接ToF距離測量方法，從紅外激光器發射脈沖光，然后利用光接收元件將從物體反射回的光轉換為電信號，并將其輸入到測量IC，利用激光從發射到反射光返回的時間估算距離。 為了獲取二維距離圖像，通常使用多面鏡掃描激光束。在測量IC中，執行距離圖像生成等處理。

　　車載LiDAR需要更遠的探測距離和高像素的距離圖像(多個距離測量點)。例如，以時速120公里的速度行駛的車輛，其LiDAR傳感器探測距離需要達到200m。

　　為了實現遠距離探測和高像素，有必要提高測距精度(準確率)的同時，降低錯誤檢測。

　　SAT智能累積技術，緊盯目標物體

　　為了提高測距精度，東芝開發了一種被稱為“SAT(Smart Accumulation Technique，智能累積技術)”的方法，即使在各種不同的噪音環境中也能更準確地實現距離測量，該研究成果已于2018年2月在ISSCC上公布。

　　在上述直接ToF距離測量方法中，隨著被測物體的距離增加，入射到光接收元件上的太陽光量也隨著反射光返回而增加(圖2)。此時太陽光等背景光線便成為噪音，使SNR(信噪比)下降。因此，需要通過累積遠距離圖像的多個像素來提高SNR。然而，如果采用簡單地累積，遠距離圖像的圖像質量會將低，如同進行了模糊處理，使LiDAR系統難以探測并識別諸如行人和騎行者等物體(圖3)。

　　圖2 太陽光等強烈的背景光為LiDAR帶來的挑戰

　　圖3 簡單平均處理的畫質問題，降低了行人的識別率

　　對此，SAT對每個物體(如汽車和電線桿)進行反射光分類，僅累積并平均處理來自目標物體的反射光(圖4)，并在處理中抑制圖像質量劣化。與傳統累積技術相比，東芝SAT分辨率獲得了4倍提高，由此實現高達200m的高畫質LiDAR成像。

　　圖4 SAT智能累積技術概覽