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自動車用レーダー 2024-2044年:予測、技術、用途


Automotive Radar 2024-2044: Forecasts, Technologies, Applications

今世紀に入り、新たな先進運転支援技術の採用が拍車をかけ、自動車用レーダー市場は花開いた。しかし、その普及と人気にもかかわらず、IDTechExは本レポートの中で、この地味なセンサーには、新技術開発と新規... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
IDTechEx
アイディーテックエックス
2023年10月5日 US$7,000
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310 英語

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サマリー

今世紀に入り、新たな先進運転支援技術の採用が拍車をかけ、自動車用レーダー市場は花開いた。しかし、その普及と人気にもかかわらず、IDTechExは本レポートの中で、この地味なセンサーには、新技術開発と新規アプリケーションの両面で、まだ大きなビジネスチャンスがあると予測している。そのため、80億米ドルを超えるこの市場には、10年間のCAGRが6.9%と、長期的、持続的、安定的な成長の可能性が残されています。本レポートでは、このような機会を説明し、自動車用レーダーの新技術と新興技術を詳述し、既存市場を徹底的に調査し、その継続的な成長と変革に関する20年間の予測を示している。
 
 
4Dレーダー
 
自動車用レーダーは、20年以上前から自動車市場で一般的に使用されているセンサーである。これまでのところ、その配備は重要な画像性能を保証するものではありませんでしたが、より高いレベルの自律性の出現と要求により、この状況は変わりつつあります。レーダーは、悪天候、夜間、反射率の低い対象物、直射日光の下で、競合他社に比べて卓越した性能を発揮する。しかし、走行に必要な空きスペースの特定や、基本的な対象物の分類に必要な高解像度の画像を作成する能力は、今のところ欠けている。現在市販されているほとんどのレーダーは、仰角方向の解像度が不足しており、その性能に大きな落とし穴がある。
 
ここ数年、4Dレーダーや画像レーダーが登場し、ここ2年ほどで一般車両への搭載が始まっている。本レポートでは、コンチネンタル、ボッシュ、ゼット・エフなどの大手メーカーが現在販売しているレーダーのうち、4Dイメージング・レーダーに分類されるものを紹介している。さらに、既存の消費者向け車両に搭載されている既知のレーダーをリストアップし、Arbe、Uhnder、Zendarなどの新興新興企業との比較も行っている。
 
レーダーの角度分解能性能を向上させるために利用可能な技術的手段はいくつかある。本レポートでは、利用可能な選択肢、その仕組み、改善の可能性、そしてどの企業がそれらを開発しているかについて説明する。車載レーダーメーカーの野心的な目標は、仰角方向と方位角方向の両方で角度分解能を0.1˚以下にすることである。このレベルの性能があれば、レーダーは200mの距離でタイヤのような物体を検出することができる。いくつかの新技術はこのレベルの性能に近づきつつあるが、本レポートではその方法と、まだ限界があることについて論じている。さらに本レポートでは、レーダーの性能向上を継続させる可能性のある、その他の技術開発の可能性についても探っている。
 
レーダーコクーニング機能によって高まる短距離レーダーの重視
 
短距離レーダーと長距離レーダーの両方が、ADAS機能を実現する上で重要な役割を担っている。アダプティブ・クルーズ・コントロールや自動緊急ブレーキなど、前方に依存するADASアプリケーションは、最先端の長距離レーダー製品が提供する長い検出距離と高い解像度を必要とする。一方、短距離レーダー製品は通常、死角検出システムなど、それほど高性能を必要としないアプリケーションを実現する。
 
 
アダプティブ・クルーズ・コントロールのような前方向ADASアプリケーションは現在広く採用されているため、長距離レーダーの成長可能性は減少している。本レポートによると、2022年には車両1台当たり0.69台の長距離レーダーが出荷される。しかし、自律走行アプリケーションの大半はフロントレーダー1基のみを利用するため、IDTechExはその採用上限は車両1台当たり1基強になると予測している。robotaxisや個人所有のレベル4車両など、1台あたり1台以上の高性能、長距離、4Dイメージング・レーダーを使用する車両もあるが、このレポートの20年予測が終了する時点でも、自動車市場のごく一部に過ぎない。
 
レーダー全体の数を大きく伸ばすためには、代わりに短距離レーダーに目を向けるべきである。2022年にIDTechExが計測した自動車1台当たりの短距離レーダーはわずか0.6台であった。死角検出システムは少なくとも2つの短距離レーダーを必要とするため、この数字が3倍以上になる可能性は明らかである。さらに、本レポートでは、進化するADAS機能が車両1台当たりにより多くの短距離レーダーを必要とすること、また、新しい半導体技術とパッケージング技術がレーダーを駐車センサー用途の超音波デバイスに代わる有力な選択肢として位置づける可能性があることを紹介している。
 
サービスとしての自律型モビリティの登場
 
自動車用レーダー市場の今後の成長にとって最大の原動力の一つは、自律走行車の出現と普及である。これらの車両は、環境やさまざまな障害物を把握するために多くのレーダーを使用する。実際、ロボットタクシー開発のリーダー的存在で最も著名な企業のひとつであるクルーズ社は、1台当たり21台のレーダーを使用している。近いライバルであるウェイモは、センサー群ではカメラに大きく依存しているが、それでも6つのレーダーを持っており、そのすべてが高性能4Dイメージング・レーダーであるとIDTechExは考えている。
 
現在、これらの車両の多くはカリフォルニア州でテスト用に配備されており、先行するウェイモとクルーズは合わせて1,000台以上の車両を保有している。しかし、それは自動車市場の全体像から見れば小さなものだ。過去2年間の有望な進展は、商用ロボットタクシー・サービスがオンライン化され始めていることだ。サンフランシスコ、フェニックス、ラスベガスなど全米のいくつかの都市で、一般市民がお金を払って自律移動サービス(MaaS)を利用できるようになった。車載用レーダー市場にとって、これは多数の高性能車載用レーダーを必要とする車両によって推進される市場成長の新たな段階を意味する。
 
本レポートでは、この新時代の自動車の要件と、その出現が自動車市場をどのように変化させるかを取り上げている。IDTechExは、この新たなモビリティの機会は個人所有の新車需要に顕著な影響を与え、自動車市場のピークを引き起こすと予測している。にもかかわらず、自動車レーダーの予測では、乗用車販売のピーク後も継続的な成長が予測されていることをご覧ください。
 
車載用レーダー市場の完全かつ包括的な見解は、本レポートでご覧いただけます。車載用レーダー産業の主要な側面は以下の通りです:
  • ADAS技術の採用拡大、より高度なADAS技術の出現、新たな自律走行技術など、自動車用レーダーのさらなる採用を促進する力。
  • 自家用自動車製品、新興のロボットタクシー、サービスとしての自律移動に対するレーダー要件。
  • レーダーの性能動向
  • 性能向上と新興技術を牽引する技術トレンド
  • 4Dイメージングレーダー、技術解説、主要製品のベンチマーク
  • レーダー技術の変化:周波数、波形、レドーム、アンテナ、半導体
  • 自動車市場の特徴と地域別、レーダータイプ別の主要ティアワン企業の分析、主要OEMのレーダー選択
 
予測編では、今後20年間の自動車用レーダー市場の動向について解説しています:
  • 自動車市場の販売台数
  • 自動車用レーダーの販売台数と売上高(百万米ドル)
  • レーダーの材料需要(百万m2)


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目次

1. 要旨
1.1. 自動車用レーダー市場の3つのポイント
1.2. 自動車用レーダー入門
1.3. フロントレーダーが可能にするADASアプリケーション
1.4. サイドレーダーが可能にするADASアプリケーション
1.5. 過去20年間におけるADASの利用可能性の成長
1.6. 2022年に主要なADAS機能を搭載した自動車が出荷される割合
1.7. SAEオートメーション・レベルの定義
1.8. 2020年以降のレベル2普及の伸び
1.9. 1台あたりのレーダー出荷台数
1.10. SAEレベル0、1、2で使用するレーダーの数
1.11. 自律走行車に必要なセンサーの数 - レベル0からレベル4とロボット軸
1.12. イメージング・レーダーの必要性と登場
1.13. 4Dレーダーとイメージング・レーダー
1.14. 市販されている4Dイメージング・レーダー
1.15. 現在4Dイメージング・レーダーを使用している車両
1.16. レーダーにおける半導体技術動向
1.17. 将来のレーダーパッケージの選択
1.18. 地域別乗用車販売台数予測 2019-2044
1.19. SAEレベル別自律走行車予測 2022-2044
1.20. 自律走行車用センサー 2024-2044
1.21. レーダーのSAEレベル別販売台数 2020-2044
1.22. 地域別レーダー販売 2020-2024
1.23. SAEレベル別レーダー売上高 2020-2044
1.24. 会社概要
2. はじめに
2.1. レーダー - 無線探知と測距
2.2. 自律走行車の典型的なセンサー・スイート
2.3. レーダー
2.4. センサーとその目的
2.5. Where doesレーダー Sit in the Sensor Trio?
2.6. 2022年の地域別ADAS導入状況
2.7. さまざまなレベルにおける自律走行の機能
2.8. ADASとAVの主要用語
2.9. SAE 自動車の自動化レベル
2.10. 自家用自律走行車のための法的障壁
2.11. Safety Mandated Features Driving Widerレーダー Adoption
2.12. 代表的なセンサ・スイートと各センサの目的
2.13. 1台あたりの台数 - レベル2
2.14. 車両あたりのセンサーレベル3以上
2.15. No More Medium Rangeレーダー (MRR)
2.16. 乗員検知
2.17. レーダー解剖学
2.18. レーダー主要コンポーネント
2.19. Primaryレーダー Components - The Antenna
2.20. Primaryレーダー Components - the RF Transceiver
2.21. Primaryレーダー Components - MCU
3. 自家用車の規制と法整備の進展
3.1.1. 自律走行車の規制はなぜ重要なのか?レーダー
3.1.2. 個人所有の自律走行車
3.1.3. 立法と自治
3.2. ヨーロッパ
3.2.1. EU Mandating Level2 Autonomy from July2022
3.2.2. Level 3 roll out inヨーロッパ (1)
3.2.3. Level 3 Roll Out inヨーロッパ (2)
3.2.4. レベル3の展望ヨーロッパ
3.2.5. UNECE2023 Update
3.3. 米国
3.3.1. レベル3、法制、米国
3.3.2. メルセデスSクラス、初のレベル3車登場米国
3.3.3. 今後の見通し米国
3.4. 中国
3.4.1. レベル3、法制、中国
3.4.2. 深センはレベル3へ
3.4.3. 今後の見通し中国
3.5. 日本
3.5.1. 自家用自律走行車日本
3.5.2. 世界の概要
3.5.3. 自律的な法的競争
4. 自家用自律走行車
4.1. ADASの特徴
4.1.1. ADASの機能とレーダー
4.1.2. IDTechEx'のADAS機能データベース
4.1.3. 2022年の地域別ADAS導入状況
4.1.4. ADASの機能展開米国
4.1.5. ADASの機能展開中国
4.1.6. EU+英国+EFTAにおけるADAS機能の展開
4.1.7. ADASの機能展開日本
4.1.8. SAE Level Adoption by Region2020 vs2022
4.2. 事例とケーススタディ
4.2.1. センサースイート免責事項
4.2.2. ホンダ
4.2.3. ホンダ凡例 - センサー・スイート
4.2.4. メルセデスSクラス(2021年)、EQS(2022年)
4.2.5. メルセデスSクラス - センサースイート
4.2.6. ダイムラー/ボッシュの自律駐車場
4.2.7. フォード、VW、アルゴAI
4.2.8. アウディ
4.2.9. Case study -アウディ A8 (2017)
4.2.10. テスラ
4.2.11. テスラ珍しいアプローチ
4.2.12. テスラセンサー・スイート
4.2.13. スーパークルーズ(GM)とブルークルーズ(フォード)
4.2.14. キャデラック・エスカレード
4.2.15. 中国 - XPengとArcfox
4.2.16. リーダー
4.2.17. 自家用車リーダー
4.3. Sensors for自家用車s
4.3.1. Frontレーダー Applications
4.3.2. The Role of Sideレーダーs
4.3.3. Front and Sideレーダーs per Car
4.3.4. Totalレーダーs per Car for Different SAE levels
4.3.5. 車載カメラアプリケーション
4.3.6. Eミラー、新たなカメラアプリケーション
4.3.7. 自律走行用外部カメラ
4.3.8. 自律走行モニタリング用内部カメラ
4.3.9. 車載用LiDAR
4.3.10. LiDARの配備
4.3.11. レベル0~4およびロボット軸用トータルセンサー
4.3.12. 概要個人所有の自律走行車
4.4. 主要プレーヤーの分析
4.4.1. 開発状況
4.4.2. ウェイモ
4.4.3. ウェイモセンサー・スイート
4.4.4. クルーズ
4.4.5. クルーズセンサー・スイート
4.4.6. ウェイモ andクルーズ's Ground Up Robotaxi Vehicles
4.4.7. オートX
4.4.8. オートXセンサー・スイート
4.4.9. 百度/アポロ
4.4.10. バイドゥの地上走行型ロボットタクシー
4.4.11. モービルアイ - カリフォルニア以外の最も重要なテスターのひとつ
4.4.12. Robotaxiセンサー・スイート Analysis (1)
4.4.13. Robotaxiセンサー・スイート Analysis (2)
5. TIER1 RADARS, START-UP RADARS & TIER2 TRANSCEIVERS
5.1.1. レーダー主要業績評価指標
5.2. Tier2 - Transceivers
5.2.1. トランシーバーとは?
5.2.2. テキサス・インスツルメンツ - AOP付きCMOSトランシーバ
5.2.3. テキサス・インスツルメンツの統合範囲
5.2.4. NXP - CMOSトランシーバ
5.2.5. STマイクロエレクトロニクス - SiGeトランシーバ
5.2.6. インフィニオン - CMOSへの移行
5.2.7. アナログ機器
5.2.8. グローバルファウンドリーズ - ボッシュとのCMOSパートナーシップ
5.3. Tier1 -レーダーs
5.3.1. コンチネンタル ARS540 - 製品
5.3.2. コンチネンタル
5.3.3. ボッシュ
5.3.4. デンソー
5.3.5. ヘラ
5.3.6. ZF - 未来
5.3.7. Magna fails to acquire Veoneer, But Supplies Next Gen.レーダー to漁師
5.3.8. Other Tier1s
5.3.9. Tier1リーダー and Laggards
5.3.10. 垂直統合レーダー
5.4. Newレーダー Entrants
5.4.1. Table of Emergingレーダー Players
5.4.2. 仕事
5.4.3. 仕事およびその投資家
5.4.4. センスラッド - Bringing仕事's Technology to New Markets
5.4.5. モービルアイ
5.4.6. メタウェーブ
5.4.7. メタウェーブおよびその投資家
5.4.8. ザダル
5.4.9. High Performance And Cost Effective Imagingレーダー Fromゼンダー
5.4.10. Software Enabled High Performanceレーダー Withスパルタン
5.4.11. Smartレーダー System (SRS)
5.4.12. ヴァイヤール - チップメーカー
5.4.13. Oculii (Acquired in2021)
5.4.14. Lunewave - 3D Printedレーダー Antenna
5.4.15. その他
5.4.16. Funding forレーダー Start-ups
6. レーダーの性能動向
6.1.1. IDTechExレーダー Trends Primary Research Method
6.1.2. レーダートレンド数量とフットプリント
6.1.3. レーダートレンドパッケージングと性能
6.1.4. レーダートレンドレンジの拡大
6.1.5. レーダートレンド視野
6.1.6. FOVとレンジの交換
6.1.7. レーダートレンド角度分解能(低い方が良い)
6.1.8. レーダートレンドバーチャル・チャンネル数
6.1.9. レーダートレンドバーチャル・チャンネルと解像度
6.1.10. レーダーの限定決議
6.1.11. チャンネル数を増やすための2つのアプローチ
6.1.12. パッケージングと統合の動向
6.1.13. レーダートリレンマ
7. 4Dとイメージング・レーダーへの道
7.1.1. Why 4D and Imagingレーダーs are Needed
7.1.2. 4Dと4Dイメージングの違いレーダー
7.1.3. レイリー基準
7.1.4. Option1 - Increase the Operating Frequency
7.1.5. Option2 - Larger Aperture,ゼンダー
7.1.6. プラスチック製機能性バンパー
7.1.7. オプション3 - 超解像ソフトウェア
7.1.8. もうひとつの解決策 - スキャン
7.1.9. 4D Imagingレーダー Examples
7.1.10. 4D Imagingレーダー Benchmarking Method
7.1.11. 4D Imagingレーダー Benchmarking Result
7.1.12. Deployments of 4D Imagingレーダーs
8. ローカライゼーションにおけるレーダー
8.1.1. ローカリゼーションとは何か?
8.1.2. ローカリゼーション絶対と相対
8.1.3. ローカライズの主な方法
8.1.4. レーダーマッピング
8.1.5. レーダーローカリゼーションナブテック
8.1.6. レーダーローカライゼーションGPR(旧WaveSense)
9. レーダーの技術動向
9.1. 波形とMIMO
9.1.1. 波形入門
9.1.2. FMCW(シングルTx/Rx)の標準的な性能 (1)
9.1.3. FMCW(シングルTx/Rx)の標準的な性能(2)
9.1.4. マルチ入力、マルチ出力
9.1.5. MIMOのスケールアップ
9.1.6. オキュリイ(アンバレラが買収
9.1.7. 直交周波数分割多重
9.1.8. 多重周波数シフト・キー(MFSK)
9.1.9. ランダム/ノイズ/デジタルコード変調
9.1.10. ウンダー - DCM MIMOチップ開発者
9.2. 周波数の傾向
9.2.1. 周波数はどちらに向かっているのか?
9.2.2. 異なる周波数のアプリケーション
9.2.3. 異なる周波数のアプリケーション
9.2.4. Automotiveレーダー Frequency Trends
9.2.5. どのパラメータが達成可能なKPIを制限するか
9.2.6. その意義
9.2.7. Example of High Frequencyレーダー Imaging
9.2.8. パッケージングの利点
9.2.9. レンジング
9.2.10. 表面氷の検出
9.2.11. レーダーフラウンホーファーによる300GHzでのイメージング
9.2.12. Adoption Path of High Frequencyレーダーs
9.2.13. 高周波の課題とハードルレーダー
9.2.14. 規制
9.3. トランシーバ - 半導体技術とカスケード接続
9.3.1. トランジスタの小型化傾向
9.3.2. トランシーバ 半導体動向:パワーとノイズ
9.3.3. トランシーバ 半導体動向:パワーとノイズ
9.3.4. トランシーバ 半導体動向仮想チャネル
9.3.5. SiGe BiCMOS
9.3.6. シーモス
9.3.7. FD-SOI
9.3.8. 未来
9.3.9. タイムライン
9.3.10. 車載レーダーはより高度なシリコン製へ
9.4. レドーム、アンテナ、素材、基板動向
9.4.1. レドームの重要性
9.4.2. レドームと航続距離
9.4.3. 理想的なレドーム特性
9.4.4. レドーム形状に関する考察
9.4.5. プレパーム
9.4.6. レアード - サイドローブ・リダクション・スカート素材
9.4.7. レーダー美学、形と機能
9.4.8. その他の重要事項
9.4.9. 主要素材サプライヤー
9.5. レーダー材料の選択とベンチマーク
9.5.1. 誘電率:異なる基板技術のベンチマーク
9.5.2. 誘電率:様々な有機基板における安定性と周波数について
9.5.3. 誘電率:異なる無機基板(LTCC、ガラス)に対する安定性と周波数
9.5.4. ロス・タンジェント:異なる基板技術のベンチマーク
9.5.5. 損失正接:異なる基板における安定性と周波数
9.5.6. 誘電率と損失正接の安定性:ミリ波およびそれ以上の周波数における挙動
9.5.7. 誘電率の温度安定性:有機基板のベンチマーク
9.5.8. 水分吸収:異なる基材技術のベンチマーク
9.6. アンテナ
9.6.1. アンテナ設計
9.6.2. パッチアレイ設計
9.6.3. パッチアレイの実際
9.6.4. フェーズドアレイアンテナ
9.6.5. メタウェーブ - アナログビームフォーミング/ビームステアリング
9.6.6. エコダイン
9.6.7. ルーンウェーブ - 3Dプリントアンテナ
9.6.8. アンテナの小型化
9.6.9. ボードの動向
10. レーダー市場, サプライヤー, シェア, 構造, 変化
10.1. ADASの利用可能性
10.2. Adoption of ADAS Drivingレーダー Growth
10.3. Level 3 Vehicles and Furtherレーダー Adoption
10.4. テスラとスバル
10.5. Tier One Market Share by Volume - Allレーダーs
10.6. 売上高別ティア1市場シェア - すべてレーダー
10.7. ティア1市場シェア(売上高別)-フロントレーダー
10.8. Top OEM Frontレーダー Choices
10.9. Frontレーダー Popularity by Region -米国 and EU + UK + EFTA
10.10. Frontレーダー Popularity by Region -中国 and日本
10.11. ティアワンの売上高シェア - 側レーダー
10.12. Top OEM Sideレーダー Choices
10.13. Sideレーダー Popularity by Region -米国 and EU + UK + EFTA
10.14. Sideレーダー Popularity by Region -中国 and日本
10.15. レーダーモデル年齢
10.16. Most Popularレーダー Models in米国
10.17. EU + UK + EFTAで最も人気のあるレーダーモデル
11. 予測
11.1. Methodology - Autonomous Vehicles Report and Total Number ofレーダーs
11.2. 方法論 - 技術分割
11.3. 対応可能な市場地域別乗用車販売台数予測 2019-2044
11.4. 対応可能な市場SAEレベル別自律走行車予測 2022-2044
11.5. 予測方法センサー
11.6. 対応可能な市場 Sensors for Autonomous Vehicles2022-2044
11.7. レーダー Unit Sales by SAE Level Forecast -2020-2044
11.8. レーダー Unit Sales by Region Forecast -2020-2044
11.9. レーダー Sales Revenue Forecast by SAE Level2020-2044
11.10. レーダー Unit Sales Forecast in米国 by SAE Level2020-2044
11.11. レーダー Unit Sales Forecast in中国 by SAE Level2020-2044
11.12. レーダー Unit Sales Forecast in EU + UK + EFTA by SAE Level2024-2044
11.13. レーダー Unit Sales Forecast in日本 by SAE Level2020-2044
11.14. Short-Rangeレーダー Forecast by Virtual Channels2020-2044
11.15. Long-Rangeレーダー Forecast by Virtual Channels2020-2044
11.16. Totalレーダー Market by No. Virtual Channels2020-2044
11.17. レーダー Sales Proportionally by Frequency2020-2044
11.18. レーダー Sales Proportionally by Semiconductor Technology2024-2044
11.19. Low-Loss Material Market Forecast for Automotiveレーダー2020-2044
12. 会社概要
12.1. 仕事(2021)
12.2. ボッシュ(2021)
12.3. コンチネンタル - インフラレーダー
12.4. コンチネンタル(2021)
12.5. 漁師
12.6. グリーンウェーブ
12.7. 萱木アドバンストマテリアル
12.8. メタウェーブ
12.9. モービルアイ
12.10. モービルアイ(2021)
12.11. ノダー
12.12. エヌエックスピー(2021)
12.13. プラスチック・オムニウム
12.14. ポントセンス
12.15. センスラッド
12.16. Smartレーダー Systems
12.17. スパルタンレーダー
12.18. ウンダー
12.19. ウェイモ
12.20. ザダルラボ
12.21. ゼンダー

 

 

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Summary

この調査レポートでは、自動車用レーダーの新技術と新興技術を詳述し、既存市場を徹底的に調査し、その継続的な成長と変革に関する20年間の予測を示している。
 
主な掲載内容(目次より抜粋)
  • 自家用車の規制と法整備の進展
  • 自家用自律走行車
  • レーダーの性能動向
  • 4Dとイメージング・レーダーへの道
  • ローカライゼーションにおけるレーダー
  • レーダーの技術動向
  • レーダー市場, サプライヤー, シェア, 構造, 変化
 
Report Summary
Spurred by the adoption of new advanced driver assistance technologies during this century, the automotive radar market has blossomed. However, despite its widespread adoption and popularity IDTechEx predicts within this report that there are still substantial opportunities for this humble sensor, both in terms of new technology developments and new applications. As such this market with a value of more than US$8 billion still has the potential for long, sustained, and steady growth with a 10-year CAGR of 6.9%. This report explains those opportunities, details new and emerging automotive radar technologies, thoroughly examines the existing market, and provides a 20-year forecast of its continued growth and transformation.
 
 
4D radar
 
Automotive radar has been a common sensor used within the car market for more than 20 years. Thus far its deployment hasn't warranted significant imaging performance, but with the emergence and demand for higher levels of autonomy this is changing. Radar provides exceptional performance in poor weather, night-time, low reflectivity objects, and direct sunlight compared to its competitors. However, its ability to create the high-resolution images necessary for identifying free space to drive in and even perform basic object classification has so far been missing. Most radars on the market even today miss the ability to resolve in the elevation direction which creates significant pitfalls in its performance.
 
Over the past few years 4D radar and imaging radar have emerged, and in the past two years they have begun deployment onto consumer vehicles. This report highlights which radar currently available from leading tier ones such as Continental, Bosch, and ZF could be classified as 4D imaging radars. Additionally known deployments onto existing consumer vehicles are listed and the tier one radar are benchmarked against emerging start-ups such as Arbe, Uhnder, Zendar and more.
 
There is a selection of technological avenues available for improving radar angular resolution performance. This report explains the options available, how they work, the potential for improvement they offer, and which companies have been developing them. An ambitious goal of the automotive radar players has been to get below 0.1˚ of angular resolution in both the elevation and azimuth directions. With this level of performance, a radar would be able to detect an object such as a tire on its side at 200m. Some emerging technologies are getting towards this level of performance, and this report discusses how, and how there are still limitations. Furthermore, the report explores other potential technology developments that could continue the performance growth of radar.
 
Growing emphasis on short range radars driven by radar cocooning features
 
Short range and long-range radars both have important roles in enabling ADAS functionality. Forward facing dependent ADAS applications such as adaptive cruise control and automatic emergency braking require the long detection distances and high resolution offered by the cutting-edge long-range radar products. While short range radar products typically fulfil applications that don't require so much performance, such as blind spot detection systems.
 
 
Forward facing ADAS applications such as adaptive cruise control are now widely adopted, which means that the growth potential for long range radar is reducing. This report found that there were 0.69 long range radars shipped per vehicle in 2022. This is set to grow, but with the vast majority of autonomous applications utilizing only a single front radar, IDTechEx predicts its adoption ceiling will be little over 1 per vehicle. Some vehicles, such as robotaxis and privately owned level 4 vehicles will consume more than one high performance, long range, 4D imaging radar per vehicle, but even by the end of this reports 20-year forecast that makes up only a small contingency of the automotive market.
 
For significant growth in overall radar numbers, one should instead turn to the short-range radar. In 2022 IDTechEx measured only 0.6 short range radar per vehicle. There is clear potential for this figure to more than treble as blind spot detection systems require at least two short range radar. Furthermore, see in this report how evolving ADAS features will require more short-range radar per vehicle, and how new semiconductor and packaging technologies could position radar as a compelling alternative to ultrasonic devices for parking sensor applications.
 
Autonomous mobility as a service coming of age
 
One of the biggest drivers for the future growth of the automotive radar market will be the emergence and widespread adoption of autonomous vehicles. These vehicles use many radars for understanding the environment and different obstacles. In fact, one of the leaders and most prominent companies in robotaxi development, Cruise, uses 21 radars per vehicle. Close rival, Waymo, relies more heavily on cameras in its sensor suite, yet it still has an impressive six radar, all of which IDTechEx believe to be high performance 4D imaging radar.
 
Currently, many of these vehicles are deployed for testing in California, with the leaders, Waymo and Cruise having a combined fleet of more than 1,000 vehicles. However, that is small in the grand scheme of the automotive market. The promising development within the past two years is that commercial robotaxi services are beginning to come online. It is now possible for members of the public to pay for autonomous mobility as a service (MaaS) in several cities across the US including San Francisco, Phoenix, and Las Vegas. For the automotive radar market this signifies a new phase of market growth propelled by vehicles that require numerous high performance automotive radar.
 
This report covers the requirements for this new era of vehicle and how their emergence will change the automotive market. IDTechEx predicts that this new mobility opportunity will have noticeable impact on the demand for new personally owned vehicles, causing the car market to peak. Despite this, see how the forecasts for automotive radar still predict continued growth after the peak in passenger car sales.
 
A complete and comprehensive view of the automotive radar market can be found in this report. Key aspects of the automotive radar industry covered include:
  • Forces that are driving further adoption of automotive radar, such as increased adoption of ADAS technologies, the emergence of more sophisticated ADAS technologies, and emerging autonomous driving technologies.
  • Radar requirements for private automotive products, emerging robotaxis, and autonomous mobility as a service.
  • Performance trends within radar
  • Technology trends driving performance improvements and emerging technologies
  • 4D imaging radars, technologies explained and key products benchmarked
  • Changes to radar technologies; frequencies, waveforms, radomes, antennas, and semiconductors
  • Automotive market characterization and analysis of leading tier-one companies by region, for different radar types, and radar choices of leading OEMs
 
The forecast chapter then explains how trends within the automotive radar market will play out over the next 20 years:
  • Automotive market unit sales
  • Automotive radar unit sales and revenue (US$ million)
  • Material demand for radar (million m2)

 



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Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY
1.1. Three Key Takeaways for the Automotive Radar Market
1.2. Introduction to Automotive Radar
1.3. ADAS Applications Enabled by Front Radar
1.4. ADAS Applications Enabled by Side Radar
1.5. Growth in ADAS Availability Over the Past 20 years
1.6. Percentage of Vehicles Shipped With Key ADAS Features in 2022
1.7. SAE Automation Levels Definition
1.8. Growth in Level 2 Deployment Since 2020
1.9. Number of Radars Shipped per Vehicle
1.10. Number of Radars Used in SAE Levels 0, 1 & 2
1.11. No of Sensors Required for Autonomous Cars - Level 0 to Level 4 and Robotaxis
1.12. The Need For and Emergence of Imaging Radar
1.13. 4D Radars and Imaging Radars
1.14. Existing 4D Imaging Radars on the Market
1.15. Vehicles Currently Using 4D Imaging Radars
1.16. Semiconductor Technology Trends in Radar
1.17. Future Radar Packaging Choices
1.18. Passenger Vehicle Sales Forecast by Region 2019-2044
1.19. Autonomous Vehicles Forecast by SAE level 2022-2044
1.20. Sensors for Autonomous Vehicles 2024-2044
1.21. Radar Unit Sales for Different SAE Levels 2020-2044
1.22. Regional Radar Sales 2020-2024
1.23. Sales Revenue From Radar by SAE Level 2020-2044
1.24. Company profiles
2. INTRODUCTION
2.1. Radar - Radio Detection and Ranging
2.2. Typical Sensor Suite for Autonomous Cars
2.3. Radar
2.4. Sensors and their Purpose
2.5. Where does Radar Sit in the Sensor Trio?
2.6. ADAS Adoption by Region in 2022
2.7. Functions of Autonomous Driving at Different Levels
2.8. ADAS and AV Key Terminologies
2.9. SAE Levels of Automation in Cars
2.10. Legislative Barriers for Private Autonomous Vehicles
2.11. Safety Mandated Features Driving Wider Radar Adoption
2.12. Typical Sensor Suites and the Purpose of Each Sensor
2.13. Quantity per Car - Level 2
2.14. Sensors per Vehicle: Level 3 and Above
2.15. No More Medium Range Radar (MRR)
2.16. Occupant Detection
2.17. Radar Anatomy
2.18. Radar Key Components
2.19. Primary Radar Components - The Antenna
2.20. Primary Radar Components - the RF Transceiver
2.21. Primary Radar Components - MCU
3. REGULATORY & LEGISLATIVE PROGRESS FOR PRIVATE VEHICLES
3.1.1. Why Regulating Autonomous Vehicles is Important for the Continued Growth of Radar
3.1.2. Privately Owned Autonomous Vehicles
3.1.3. Legislation and Autonomy
3.2. Europe
3.2.1. EU Mandating Level 2 Autonomy from July 2022
3.2.2. Level 3 roll out in Europe (1)
3.2.3. Level 3 Roll Out in Europe (2)
3.2.4. Level 3 outlook in Europe
3.2.5. UNECE 2023 Update
3.3. US
3.3.1. Level 3, Legislation, US
3.3.2. Mercedes S-Class first level 3 car in US
3.3.3. Outlook for the US
3.4. China
3.4.1. Level 3, Legislation, China
3.4.2. Shenzhen Moves Towards Level 3
3.4.3. Outlook for China
3.5. Japan
3.5.1. Private Autonomous Vehicles in Japan
3.5.2. World Overview
3.5.3. The Autonomous Legal Race
4. PRIVATE AUTONOMOUS VEHICLES
4.1. ADAS Features
4.1.1. ADAS Functions and Radar
4.1.2. IDTechEx's ADAS Feature Database
4.1.3. ADAS Adoption by Region in 2022
4.1.4. ADAS Feature Deployment in the US
4.1.5. ADAS Feature Deployment in the China
4.1.6. ADAS Feature Deployment in EU + UK + EFTA
4.1.7. ADAS Feature Deployment in Japan
4.1.8. SAE Level Adoption by Region 2020 vs 2022
4.2. Examples and Case Studies
4.2.1. Sensor Suite Disclaimer
4.2.2. Honda
4.2.3. Honda Legend - Sensor suite
4.2.4. Mercedes S-Class (2021), EQS (2022)
4.2.5. Mercedes S-class - Sensor Suite
4.2.6. Daimler/Bosch Autonomous Parking
4.2.7. Ford, VW and Argo AI
4.2.8. Audi
4.2.9. Case study - Audi A8 (2017)
4.2.10. Tesla
4.2.11. Tesla's Unusual Approach
4.2.12. Tesla's Sensor Suite
4.2.13. Super Cruise (GM) and BlueCruise (Ford)
4.2.14. Cadillac Escalade - Sensor suite
4.2.15. China - XPeng and Arcfox
4.2.16. Leaders
4.2.17. Private Vehicle Leaders
4.3. Sensors for Private Vehicles
4.3.1. Front Radar Applications
4.3.2. The Role of Side Radars
4.3.3. Front and Side Radars per Car
4.3.4. Total Radars per Car for Different SAE levels
4.3.5. Vehicle camera applications
4.3.6. E-mirrors, an emerging camera application
4.3.7. External Cameras for Autonomous Driving
4.3.8. Internal Cameras for Autonomous Driver Monitoring
4.3.9. LiDARs in automotive applications
4.3.10. LiDAR Deployment
4.3.11. Total Sensors For Level 0 to Level 4 and Robotaxis
4.3.12. Summary of Privately Owned Autonomous Vehicles
4.4. Key Player Analysis
4.4.1. State of Development
4.4.2. Waymo
4.4.3. Waymo Sensor Suite
4.4.4. Cruise
4.4.5. Cruise Sensor Suite
4.4.6. Waymo and Cruise's Ground Up Robotaxi Vehicles
4.4.7. AutoX
4.4.8. AutoX Sensor Suite
4.4.9. Baidu/Apollo
4.4.10. Baidu's Ground Up Robotaxi
4.4.11. Mobileye - One of the Most Significant Testers Not in California
4.4.12. Robotaxi Sensor Suite Analysis (1)
4.4.13. Robotaxi Sensor Suite Analysis (2)
5. TIER 1 RADARS, START-UP RADARS & TIER 2 TRANSCEIVERS
5.1.1. Radar Key Performance Indicators
5.2. Tier 2 - Transceivers
5.2.1. What is the Transceiver?
5.2.2. Texas Instruments - CMOS Transceiver with AOP
5.2.3. Texas Instruments Range of Integration
5.2.4. NXP - CMOS Transceiver
5.2.5. STMicroelectronics - SiGe Transceiver
5.2.6. Infineon - Moving Over to CMOS
5.2.7. Analogue Devices
5.2.8. Global Foundries - CMOS Partnership with Bosch
5.3. Tier 1 - Radars
5.3.1. Continental ARS540 - Product
5.3.2. Continental
5.3.3. Bosch
5.3.4. Denso
5.3.5. Hella
5.3.6. ZF - Future
5.3.7. Magna fails to acquire Veoneer, But Supplies Next Gen. Radar to Fisker
5.3.8. Other Tier 1s
5.3.9. Tier 1 Leaders and Laggards
5.3.10. Vertical Integration of Radar
5.4. New Radar Entrants
5.4.1. Table of Emerging Radar Players
5.4.2. Arbe
5.4.3. Arbe and its Investors
5.4.4. Sensrad - Bringing Arbe's Technology to New Markets
5.4.5. Mobileye
5.4.6. Metawave
5.4.7. Metawave and its Investors
5.4.8. Zadar
5.4.9. High Performance And Cost Effective Imaging Radar From Zendar
5.4.10. Software Enabled High Performance Radar With Spartan
5.4.11. Smart Radar System (SRS)
5.4.12. Vayyar - Chip Manufacturer
5.4.13. Oculii (Acquired in 2021)
5.4.14. Lunewave - 3D Printed Radar Antenna
5.4.15. Others
5.4.16. Funding for Radar Start-ups
6. PERFORMANCE TRENDS IN RADAR
6.1.1. IDTechEx Radar Trends Primary Research Method
6.1.2. Radar Trends: Volume and Footprint
6.1.3. Radar Trends: Packaging and Performance
6.1.4. Radar Trends: Increasing Range
6.1.5. Radar Trends: Field of View
6.1.6. Trading FOV with Range
6.1.7. Radar Trends: Angular Resolution (lower is better)
6.1.8. Radar Trends: Virtual Channel Count
6.1.9. Radar Trends: Virtual Channels and Resolution
6.1.10. Radars Limited Resolution
6.1.11. Two Approaches to Larger Channel Counts
6.1.12. Packaging and Integration Trends
6.1.13. Radar Trilemma
7. ROUTES TO 4D AND IMAGING RADAR
7.1.1. Why 4D and Imaging Radars are Needed
7.1.2. Difference between 4D and 4D Imaging Radar
7.1.3. The Rayleigh Criterion
7.1.4. Option 1 - Increase the Operating Frequency
7.1.5. Option 2 - Larger Aperture, Zendar
7.1.6. Plastic Omnium's Functionalized Bumper
7.1.7. Option 3 - Super-Resolution Software
7.1.8. Another Solution - Scanning
7.1.9. 4D Imaging Radar Examples
7.1.10. 4D Imaging Radar Benchmarking Method
7.1.11. 4D Imaging Radar Benchmarking Result
7.1.12. Deployments of 4D Imaging Radars
8. RADAR IN LOCALISATION
8.1.1. What is Localisation?
8.1.2. Localization: Absolute vs Relative
8.1.3. Main Methods of Localisation
8.1.4. Radar Mapping
8.1.5. Radar Localisation: Navtech
8.1.6. Radar Localisation: GPR (previously WaveSense)
9. TECHNOLOGY TRENDS WITHIN RADAR
9.1. Waveforms and MIMO
9.1.1. Introduction to Waveforms
9.1.2. Typical Performance with FMCW (single Tx/Rx) (1)
9.1.3. Typical Performance with FMCW (single Tx/Rx) (2)
9.1.4. Multiple Inputs, Multiple Outputs
9.1.5. Scaling up of MIMO
9.1.6. Oculii (acquired by Ambarella
9.1.7. Orthogonal Frequency Division Multiplexing
9.1.8. Multiple Frequency Shift Key (MFSK)
9.1.9. Random/Noise/Digital Code Modulation
9.1.10. Uhnder - DCM MIMO Chip Developer
9.2. Frequency trends
9.2.1. Which Way is Frequency Going?
9.2.2. Applications of Different Frequencies
9.2.3. Applications of Different Frequencies
9.2.4. Automotive Radar Frequency Trends
9.2.5. Which Parameters Limit the Achievable KPIs
9.2.6. The Significance of
9.2.7. Example of High Frequency Radar Imaging
9.2.8. Packaging Benefits
9.2.9. Ranging
9.2.10. Surface Ice Detection
9.2.11. Radar Imaging at 300GHz from Fraunhofer
9.2.12. Adoption Path of High Frequency Radars
9.2.13. Challenges and Hurdles for High Frequency Radar
9.2.14. Regulation
9.3. Transceivers - Semiconductor Technologies and Cascading
9.3.1. The trend towards smaller transistors
9.3.2. Transceivers Semiconductor Trends: Power and Noise
9.3.3. Transceivers Semiconductor Trends: Power and Noise
9.3.4. Transceivers Semiconductor Trends: Virtual Channels
9.3.5. SiGe BiCMOS
9.3.6. CMOS
9.3.7. FD-SOI
9.3.8. The Future
9.3.9. Timeline
9.3.10. Automotive radar trending towards more advanced silicon
9.4. Radomes, Antennas, Materials and Board Trends
9.4.1. Importance of the Radome
9.4.2. Radome and Range
9.4.3. Ideal Radome Properties
9.4.4. Radome Shape Considerations
9.4.5. Preperm
9.4.6. Laird - Side Lobe Reduction Skirt Material
9.4.7. Radar Aesthetics, Form and Function
9.4.8. Other material considerations
9.4.9. Key Material Suppliers
9.5. Radar Material Selection and Benchmarking
9.5.1. Dielectric Constant: Benchmarking Different Substrate Technologies
9.5.2. Dielectric Constant: Stability vs Frequency for Different Organic Substrates
9.5.3. Dielectric Constant: Stability vs Frequency for Different Inorganic Substrates (LTCC, Glass)
9.5.4. Loss Tangent: Benchmarking Different Substrate Technologies
9.5.5. Loss Tangent: Stability vs Frequency For Different Substrates
9.5.6. Dielectric Constant and Loss Tangent Stability: Behaviour at mmWave Frequencies and Higher
9.5.7. Temperature Stability of Dielectric Constant: Benchmarking Organic Substrates
9.5.8. Moisture Uptake: Benchmarking Different Substrate Technologies
9.6. Antennas
9.6.1. Antenna Design
9.6.2. Patch Array Design
9.6.3. Patch Array in Practice
9.6.4. Phased Array Antennas
9.6.5. Metawave - Analogue Beamforming/Beam Steering
9.6.6. Echodyne
9.6.7. Lunewave - 3D Printed Antenna
9.6.8. Antenna Miniaturisation
9.6.9. Board Trends
10. RADAR MARKET, SUPPLIERS, SHARES, STRUCTURE, CHANGES
10.1. Availability of ADAS
10.2. Adoption of ADAS Driving Radar Growth
10.3. Level 3 Vehicles and Further Radar Adoption
10.4. Tesla and Subaru
10.5. Tier One Market Share by Volume - All Radars
10.6. Tier One Market Share by Revenue - All Radar
10.7. Tier One Market Share by Revenue - Front Radar
10.8. Top OEM Front Radar Choices
10.9. Front Radar Popularity by Region - US and EU + UK + EFTA
10.10. Front Radar Popularity by Region - China and Japan
10.11. Tier One Market Share by Revenue - Side Radar
10.12. Top OEM Side Radar Choices
10.13. Side Radar Popularity by Region - US and EU + UK + EFTA
10.14. Side Radar Popularity by Region - China and Japan
10.15. Radar Model Age
10.16. Most Popular Radar Models in US
10.17. Most popular radar models in EU + UK + EFTA
11. FORECASTS
11.1. Methodology - Autonomous Vehicles Report and Total Number of Radars
11.2. Methodology - Technology Splits
11.3. Addressable Market - Passenger Vehicle Sales Forecast by Region 2019-2044
11.4. Addressable Market - Autonomous Vehicles Forecast by SAE level 2022-2044
11.5. Forecasting Method: Sensors
11.6. Addressable Market - Sensors for Autonomous Vehicles 2022-2044
11.7. Radar Unit Sales by SAE Level Forecast - 2020-2044
11.8. Radar Unit Sales by Region Forecast - 2020-2044
11.9. Radar Sales Revenue Forecast by SAE Level 2020-2044
11.10. Radar Unit Sales Forecast in US by SAE Level 2020-2044
11.11. Radar Unit Sales Forecast in China by SAE Level 2020-2044
11.12. Radar Unit Sales Forecast in EU + UK + EFTA by SAE Level 2024-2044
11.13. Radar Unit Sales Forecast in Japan by SAE Level 2020-2044
11.14. Short-Range Radar Forecast by Virtual Channels 2020-2044
11.15. Long-Range Radar Forecast by Virtual Channels 2020-2044
11.16. Total Radar Market by No. Virtual Channels 2020-2044
11.17. Radar Sales Proportionally by Frequency 2020-2044
11.18. Radar Sales Proportionally by Semiconductor Technology 2024-2044
11.19. Low-Loss Material Market Forecast for Automotive Radar 2020-2044
12. COMPANY PROFILES
12.1. Arbe (2021)
12.2. Bosch (2021)
12.3. Continental - infrastructure radar
12.4. Continental (2021)
12.5. Fisker
12.6. Greenerwave
12.7. Kayaki Advanced Materials
12.8. Metawave
12.9. Mobileye
12.10. Mobileye (2021)
12.11. Nodar
12.12. NXP (2021)
12.13. Plastic Omnium
12.14. Pontosense
12.15. Sensrad
12.16. Smart Radar Systems
12.17. Spartan Radar
12.18. Uhnder
12.19. Waymo
12.20. Zadar Labs
12.21. Zendar

 

 

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