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NewsightImaging首款专为近距离LiDAR应用于而设计的CMOS图像传感器NSI3000及电路板，现量产供货据麦姆斯咨询报导，LiDAR（激光雷达）和光谱分析应用于的先进设备CMOS图像传感器开发商——以色列NewsightImaging，本月中旬在底特律AutoSens展览上讲解了为什么该公司的CMOS图像传感器解决方案能沦为自动驾驶汽车LiDAR传感器的理想自由选择。该公司近期刚宣告通过TowerJazz坐落于以色列的代工厂，使用TowerJazz先进设备的180nm技术，构建了其CMOS图像传感器的大规模量产。
当前，汽车LiDAR系统所面对的技术挑战主要还包括：远距离、小尺寸及半透明物体的观测；远距离观测的分辨率；近距离及远距离的高精度观测；防止阳光或其它光源的致盲；以及准确的时序掌控。当然，市场还期望LiDAR系统需要兼备低功耗、无运动部件且低成本。因此，机械旋转式LiDAR和所含运动部件的MEMS技术方案，都在希望符合苛刻的车规拒绝，特别是在是面临未来先进设备的自动驾驶。
目前LiDAR系统中使用的传感器（如SPAD单光子雪崩二极管）需要构建远距离观测。但是，它们的分辨率受限，并且很难符合汽车应用于在200米距离，以最少20像素的分辨率辨识行人的拒绝。NewsightImaging的增强型飞行中时间（eToF，enhancedTime-oF-Flight）技术正是为解决问题上述所有问题而设计的原始的CMOS解决方案。eToF是一种不不含任何运动部件的3D固态器件。
它内辟多合一CMOS芯片，将观测、逻辑芯片、处置和数字输入全部构建在一颗高灵敏度、小尺寸、低成本的单芯片上。其eToF技术强化了脉冲间接飞行中时间距离传感方案。在脉冲间接飞行中时间测量中，物体的距离，是通过距离选通法展开感官和观测的。
其回到信号脉冲的距离信息被为两部分。如上图右图，回到信号被与升空信号对准的第一窗口（1stWindow）捕捉，取得一部分回到信号的分数，标记为“A”；紧接着，回到信号再度被与升空信号末端对准的第二窗口（2ndWindow）捕捉，取得另一部分回到信号的分数，标记为“B”。然后通过计算出来A和B值的比值来算数得距离信息，计算公式为d=0.5*c*t*[B/(A+B)]，其中c为光速，t为升空信号的宽度。十分最重要的是，A和B值测量了光线光的强度，因此每次反射光的捕猎构成了原始的光学。
eToF强化脉冲间接飞行中时间测量法，主要倚赖以下几点：-强化的动态范围；-近距离和远距离的高精度观测；-防止外部光源致盲；-以及数字脉冲时序掌控。强化的动态范围，目的符合远距离观测黯淡信号且会由于近距离低光线物体而引发饱和状态的挑战，同时还能捕捉适当的信息以取得充足的分辨率。在NewsightImaging的方案中，信号的处置在仿真域中已完成。
这意味著数据经过传输和分析，而会遗失任何积累信息，并且用于了标准的处置工具。其结果是明显缩放的黯淡信号，以及由此获得的高信噪比，从而取得远距离观测所必须的高分辨率。通过各种脉冲宽度和反对算法间的转换，取得近距离和远距离的高精度观测，需要以适合的性能和较好的分辨率，覆盖面积近距离和远距离观测的运营模式。
应用于独有的光学解决方案来减低环境光和其他车辆灯光引发的致盲。并且，致盲的减轻，是在原激光器波动大于的前提下构建的，这对LiDAR系统取得充足的性能至关重要。数字时序掌控，对于脉冲的精准升空和接管至关重要。
NewsightImaging研发了一款超强灵活、超强较慢的电流源脉冲激光驱动器。其平面的输入脉冲在幅度和持续时间上可以几乎掌控。凭借这项技术，其上升时间和下降时间仅有不受激光器打开延时的容许。
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