面向智能3D传感应用,Lumotive发布全球首款商业量产光束操控半导体解决方案

新推出的LM10芯片有望彻底变革工业机器人、智能基础设施和汽车领域的3D传感应用。

光学半导体先驱Lumotive近日宣布基于其突破性光控超构表面(LCM™)技术推出第一款全面量产的产品:LM10,这也是全球首款数字光束操控解决方案。

与机械系统相比,Lumotive数字光束操控解决方案以其卓越的成本、尺寸和可靠性优势,克服了传统的激光雷达(LiDAR)传感器的局限性。作为可以大批量生产的纯固态光学半导体,Lumotive的LCM方案使下一代激光雷达能够扩展到新的应用领域,并成为全球智能3D传感的普遍标准。LM10专为中短距离探测用例而设计,如今迎来了新一代,必将对从物体跟踪到自主导航的广泛解决方案带来积极影响。

LM10主要特性:

• 转向轴上160°超宽视场(FoV)

• 10 mm x 9 mm有源孔径区域,适合多种系统设计

• 真正的固态、零惯性光束操控

• 软件可定义的非顺序动态扫描

• 兼容所有类型的激光器,包括VCSEL和EEL

• 提供评估套件和完整的激光雷达参考设计

得益于Lumotive的专利制造工艺及其顶级制造合作伙伴,LM10现已上市,并为大规模量产做好准备。Lumotive采用久经考验、广泛可用的硅制造技术来生产LCM芯片。此外,Lumotive还提供一款M30参考设计,这是一款围绕LM10构建的可量产激光雷达传感器。激光雷达制造商可以利用该传感器快速高效地将基于LCM的产品推向市场。

M30参考设计

Lumotive正在开发更高性能、更紧凑的光束操控芯片,将继续致力于使光学3D传感像目前相机技术一样普及和易用。

Lumotive创始人、首席技术官Gleb Akselrod博士表示:“经过8年的潜心研发,我们很高兴将第一款固态光束操控产品推向市场。LCM技术利用动态超构表面的革命性原理,能够在没有任何运动部件的情况下主动控制光线,为3D传感及其他软件控制光束成形至关重要的应用提供了前所未有的性能。”

Lumotive首席执行官Sam Heidari博士表示:“随着LM10的推出,我们正式进入可编程光学的新时代,至此,掌握光束操控不再是遥远的愿景。通过将超构材料的变革力量与我们获得专利的半导体制造工艺相结合,我们实现了LM10的低成本大规模生产,从而使高质量、软件定义的3D传感大众化。”

Hokuyo Automatic总裁Hitoshi Ozaki评价称:“LM10卓越的性能、紧凑的设计和软件定义的扫描模式,能够为工业机器人应用提供精确的物体检测、形状识别和增强的安全性,将推动行业迈向效率和生产力的新前沿。这就是为什么我们对与Lumotive的合作感到如此兴奋,这使我们能够推出开创性的3D传感解决方案,提供超越传统的激光雷达扫描技术的性能。”

Namuga首席执行官James JH Suh表示:“LM10及其数字光束操控能力使我们能够将扫描激光雷达系统的独特优势,融入与其他3D传感相机相同的嵌入式外形设计。我们渴望在新一代3D传感产品中实现LCM技术的潜力,这将对第四次工业革命以及AR/VR、物联网和自动驾驶汽车市场产生颠覆性影响。”

Axibo首席执行官Anoop Gadhrri表示:“凭借其先进的扫描功能和目标区域动态调整,LM10芯片彻底改变了摄影摄像系统中的主体跟踪和自动对焦。该创新解决方案不仅提高了电影自动化的质量和精度,还为电影摄影师、AR/VR开发人员和视觉故事讲述者解锁了前所未有的创造性和可能性。我们很高兴见证这一独特合作在重塑电影摄影、沉浸式体验等方面的变革性影响。”

Gpixel首席商务官Wim Wuyts表示:“作为Lumotive引以为傲的合作伙伴,LM10能够在不牺牲外形尺寸或可靠性的情况下,扩展GTOF0503等飞行时间(ToF)传感器的探测范围,这给我们留下了深刻印象。通过克服纯闪光照明的局限性,LM10为先进成像应用开启了更多新可能,我们非常乐观地相信它将为物流领域的机器人导航带来更强大的卓越性能。”

Lumentum产品线管理高级总监Matt Everett表示:“LM10采用的动态超构表面技术能够扩展激光雷达系统中激光组件的探测范围并提高其能量效率。Lumotive和Lumentum的技术整合,以紧凑的形式实现了真正的固态VCSEL激光雷达,并具有软件可定义的特性,同时提供了无与伦比的灵活性和性能。LM10将帮助客户实现它们对激光雷达的所有目标愿景,彻底改变行业并开辟创新的新疆界。”

关于Lumotive

Lumotive屡获殊荣的光学半导体解决方案为下一代消费类、移动和工业自动化产品(如移动设备、自动驾驶汽车和机器人)提供了先进的传感和感知能力。Lumotive专利的革命性光控超构表面(LCM)芯片提供了无与伦比的小尺寸、高性能、可靠性、低成本和易集成优势,并已经为大规模应用做好了量产准备。

本文转载自:MEMS微信公众号

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