[发明专利]用于无人驾驶决策模拟训练的光学下转换芯片及制备方法

说明书

本发明涉及一种用于无人驾驶决策模拟训练的光学下转换芯片及制备方法，属于无人驾驶技术领域和红外场景投影技术领域。本发明提出的光学下转换芯片可以实现较大的阵列规模(2000×2000以上)，因此红外图像的分辨率会得到较大的提升；使用了硅片作为芯片的基底，可以克服转换薄膜机械性能较差的缺点，同时提升了芯片的图像刷新频率；通过在基底上制作出隔离缝隙实现阵列单元间的传热隔离，从而大幅降低阵列单元间的串扰；通过在辐射层下制作出凹槽可以有效地控制散热速度；该制作流程仅需一块用于光刻的掩膜版，无需多次光刻和套刻，工艺简单。

技术领域

本发明涉及一种用于无人驾驶决策模拟训练的光学下转换芯片及制备方法，属于无人驾驶技术领域和红外场景投影技术领域。

背景技术

无人驾驶技术是通过感知、定位、计算、控制等方式自动安全地操作设备(无人车、无人机、无人船舶)按照规定路线运行的技术，涉及到人工智能、计算机视觉、自动控制等技术的综合运用。无人驾驶技术发展的关键环节在于驾驶决策，如果驾驶决策环节不能做出精准、正确的判断，那么就有可能造成事故。在一些情况下，依靠无人驾驶技术的设备可能会在夜晚或恶劣天气条件(大雾、雾霾、雨天)下行驶，在这种情况下驾驶决策就显得十分重要。在光线昏暗、路况复杂或天气恶劣的情况下，驾驶决策就不能依靠常规的可见光相机，而是要依靠红外成像仪和雷达获得环境感知数据和信息。

红外成像仪能够获得环境背景的红外信息，驾驶决策模型可以根据这些信息进行提取和分析，然后作出相应的分类和判断，最后根据判断的结果给出相应的速度决策和方向决策。完整的驾驶决策模型需要依靠大量的数据搭建深度学习模型和分类模型并进行训练及优化。对于红外图像判断训练一般使用红外数据训练集，但是这样只能对算法模型进行仿真和训练，并不涉及实物设备的训练，因此对于实际复杂的路况来说单纯的算法模型训练并不可靠。如果想实现红外成像仪结合决策模型的半实物训练就必须使用红外成像仪在多个不同的场景进行拍摄，这种做法十分耗时而且费力，模拟一些恶劣的天气条件还需要等待天时地利人和。在实物训练还不够完善的时候直接上路测试是十分危险的，因此能够给驾驶决策模型提供大量的红外环境数据和信息的模拟设备十分关键。目前国内可以提供红外场景模拟的技术主要有：电阻阵列、数字微镜器件DMD和转换薄膜。其中，电阻阵列由于制作工艺复杂所以产率较低，阵列的规模(512×512)也较小；数字微镜DMD由于在长波波段存在衍射所以长波成像质量较差；转换薄膜(专利公开号：CN102491255A)可以实现较大的阵列规模(1280×1280)，但是它的厚度通常为几百纳米，其机械性能较差，在安装和使用的过程中极易损坏。

对于无人驾驶决策模型而言，提供红外场景模拟的设备分辨率越高，红外成像仪获得的红外图像越清晰，这样可以减少模型的误判率，提高准确率。上述的三种红外场景模拟设备目前分辨率还不足以满足无人驾驶决策模拟的要求，因此本发明旨在提出一种新的工艺方法制备出红外场景模拟设备的核心部件——光学下转换芯片，解决目前存在的问题。光学下转换芯片受短波光(可见光)的激发后，会辐射出长波光(红外光)，即下转换发光。光学下转换芯片的工作原理是基于热传导理论的光-热-光的转换，将吸收的入射光能量转换为温度场分布，然后发出红外辐射。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有无人驾驶决策模型红外场景模拟的设备分辨率低的问题，提供一种用于无人驾驶决策模拟训练的光学下转换芯片及制备方法。

本发明提出的光学下转换芯片可以实现较大的阵列规模(2000×2000以上)，因此红外图像的分辨率会得到较大的提升；使用了硅片作为芯片的基底，可以克服转换薄膜机械性能较差的缺点，同时提升了芯片的图像刷新频率；通过在基底上制作出隔离缝隙实现阵列单元间的传热隔离，从而大幅降低阵列单元间的串扰；通过在辐射层下制作出凹槽可以有效地控制散热速度；该制作流程仅需一块用于光刻的掩膜版，无需多次光刻和套刻，工艺简单。