LIDAR Technologie gestaltet die Zukunft der Automobilsicherheit und der autonomen Navigation neu. In diesem umfassenden Whitepaper stellen Harvey Weinberg von MicroTech Ventures und Pier-Olivier Hamel von Indie vor Halbleiter analysieren die Nuancen zwischen direkten und kohärenten Erkennungsmethoden in LIDAR-Systemen und bieten einen wichtigen Leitfaden für Branchenexperten, die sich in dieser komplexen Landschaft zurechtfinden möchten.
Einleitung
Da LIDAR zu einem heißen Thema in der Sensorwelt geworden ist, vor allem dank der Bemühungen im ADAS- und autonomen Fahrsektor, ist eine Debatte darüber entstanden, ob direkte Erkennung (oder Flugzeit) oder kohärent (Frequency Modulated Continuous Wave, (zum Beispiel) ist die Photonendetektion am besten. In Wahrheit hängt „am besten“ sehr stark von der Anwendung ab. LIDAR wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, vom Verkehrsmanagement über Fahrerassistenz und autonomes Fahren bis hin zur Bodenkartierung und meteorologischen Anwendungen. Es sollte nicht überraschen, dass die Bedeutung verschiedener LIDAR-Leistungsmetriken – maximale Reichweite, Genauigkeit, Störfestigkeit, Kosten usw. – von Anwendung zu Anwendung unterschiedlich ist. Selbst innerhalb derselben Anwendung können bestimmte Systementscheidungen die Bedeutung des einen oder anderen Parameters verzerren. Ziel dieses Artikels ist es, die verschiedenen Merkmale der direkten und kohärenten Erkennung zu diskutieren, um diejenigen, die sich für LIDAR interessieren, aufzuklären und es ihnen zu ermöglichen, fundierte Systementscheidungen zu treffen.
Historischer Hintergrund
LIDAR wurde erstmals in den 1930er Jahren konzipiert – etwa zur gleichen Zeit wie Radar. Doch erst Anfang der 1960er Jahre, als die ersten Laser entwickelt wurden, wurde LIDAR Realität. Das kohärente frequenzmodulierte Dauerstrichradar (FMCW) wurde Mitte der 1930er Jahre entwickelt und kurz darauf machten sich Forscher daran, die Vorteile der kohärenten Erkennung auf die lichtbasierte Entfernungsmessung zu übertragen. In den 1960er Jahren demonstrierten mehrere Forscher frühe FMCW-LiDAR-Systeme. Seitdem wurde LIDAR in Dutzenden von Anwendungen eingesetzt, von denen jede eine einzigartige Liste von Herausforderungen mit sich brachte, die Entwickler bewältigen mussten. Der Aufstieg der optischen Telekommunikation gab LIDAR einen weiteren Aufschwung durch die Entwicklung fortschrittlicher Laser und verbesserter Modulationstechniken, die durch die enorme Menge an Forschungsgeldern finanziert wurden, die in die optische Telekommunikation geflossen sind. Ebenso wie das Radar beruhte die frühe optische Telekommunikation auf gepulsten Direkterkennungstechniken. Im Jahr 2008 begann sich die kohärente Erkennung durchzusetzen. Heute ist die Branche in der glücklichen Lage, bei der Umsetzung des „nächsten“ LIDAR-Systems auf die Vorteile einer über ein halbes Jahrhundert langen Entwicklung in den Bereichen Hardware und Signalverarbeitung für Radar und optische Kommunikation zurückgreifen zu können.
Photonenerkennung
Im Grunde sendet ein LIDAR-System Photonen aus und berechnet, wie lange diese Photonen brauchten, um ein Ziel zu erreichen und zurückzukehren. Während bei einem LIDAR-System viele Aspekte berücksichtigt werden müssen (welche Wellenlänge verwendet werden soll, Scanmethode, wie mit Interferenzen umgegangen werden soll usw.), bestimmt die Wahl, wie wir diese zurückkehrenden Photonen erkennen, fast alle anderen Systementscheidungen. Es gibt im Wesentlichen zwei Methoden zur Photonendetektion:
Direkte Erkennung: Es wird ein Laserimpuls abgefeuert, der einen Timer startet. Der Timer wird gestoppt, wenn das Echo des Laserimpulses empfangen wird. Wir berücksichtigen nicht die Phase der Photonen, sondern lediglich ihre Existenz (Amplitude) und den Zeitpunkt ihrer Rückkehr. Da die Lichtgeschwindigkeit bekannt und unveränderlich ist, berechnen wir die Entfernung zum Ziel als Δt C 2, wobei Δt die Zeit zwischen dem Beginn der Photonenübertragung und der Vorderkante des Photonenempfangs ist (wie in Abbildung 1 dargestellt).
Kohärente Detektion: Ein modulierter Laser ist über einen längeren Zeitraum eingeschaltet und das Rücksignal wird vor der Photodioden-Detektion optisch mit einer Probe der übertragenen Fotodetektion (dem sogenannten lokalen Oszillator) gemischt. Diese optische Mischung führt dazu, dass das Empfangssignal durch den Lokaloszillator verstärkt wird. Durch die Verwendung einer Probe des Sendesignals können wir sicherstellen, dass die Phasenbeziehung zwischen Sende- und Empfangskanälen erhalten bleibt (oder kohärent ist). Wie bei der direkten Detektion wird die Entfernung durch Messung der Zeit zwischen Photonenübertragung und -empfang berechnet. Bei der kohärenten Detektion wird jedoch eine Modulation auf das kontinuierlich (oder quasi-kontinuierlich) übertragene Signal angewendet. Da der Laser kontinuierlich sendet, wird der Echozeitpunkt durch geeignete Demodulation bestimmt, was mehr Signalverarbeitung als die direkte Erkennung erfordert. Mit der kohärenten Erkennung können wir die Geschwindigkeit direkt und unmittelbar messen (nicht durch Messung der Zielbewegung über mehrere Frames, wie dies bei der direkten Erkennung der Fall wäre), indem wir die durch Doppler verursachte Frequenzverschiebung des zurückgegebenen Signals erkennen.
Wir beginnen mit der detaillierten Beschreibung der direkten Erkennung, da sie konzeptionell einfacher ist.
Direkte Erkennung
Direktdetektionssysteme verwenden einen gepulsten Laser, der kurze Lichtstöße (einige Nanosekunden) aussendet. Der LIDAR-Sensor misst die Zeit, die benötigt wird, um den reflektierten Lichtimpuls zu empfangen. Durch die Analyse der Zeit, die das Licht benötigt, um zum Ziel und zurück zu gelangen, wird die Entfernung zu Objekten in der Umgebung berechnet.
Die direkte Erkennung eignet sich, wenn nur eine geringe Leistung erforderlich ist, beispielsweise eine Reichweite unter 50 Metern. Es ist kein abstimmbarer Single-Mode-Laser erforderlich, da die Hauptanforderung lediglich darin besteht, innerhalb kurzer Zeit zahlreiche Photonen zu erzeugen. Folglich wird die Lasertreiberschaltung vereinfacht, da keine Notwendigkeit besteht, den Laser zu modulieren; Stattdessen besteht die Aufgabe des Modulators darin, schnell eine erhebliche Strommenge in den Laser einzuspeisen. Darüber hinaus werden die Präzisionsanforderungen an die Optik reduziert, da Bedenken hinsichtlich der Wellenfrontverzerrung minimal sind.
Mathematisch lässt sich die Rückflussleistung in einem auf direkter Detektion basierenden System wie folgt ausdrücken:
Wie man intuitiv vermuten würde, sehen wir, dass die Rücklaufleistung mit dem Quadrat der Reichweite abnimmt. Ebenso nimmt die Rückleistung mit zunehmender beleuchteter Fläche linear ab. Natürlich wächst der beleuchtete Bereich quadratisch mit der Reichweite, da er sich in zwei Dimensionen ausdehnt, sobald die Divergenz des Laserstrahls beginnt. Die Signalrücklaufleistung sinkt also um 1 ⁄Reichweite oder 1 ⁄Reichweite, je nachdem, ob sich das Ziel vor oder nach Beginn der Strahldivergenz befindet. Es sollte klar sein, dass das Erreichen einer großen Reichweite die Emission vieler Photonen erfordert.
Es gibt jedoch Grenzen hinsichtlich der Menge an Laserleistung, die verwendet werden kann. Intensives Nahinfrarotlicht (800 bis 1400 nm) kann die Sehkraft beeinträchtigen. Da Menschen Licht in diesem Bereich nicht sehen können, blinzeln wir nicht und wenden unsere Augen nicht dem hellen Nahinfrarotlicht zu. Aber unsere Augen können dieses Licht auf unsere Netzhaut fokussieren. Dies kann zu Netzhautschäden führen. Längere Wellenlängen des Lichts, beispielsweise 1400 bis 3000 nm (oder kurzwelliges IR), werden vom wässrigen Bereich hinter der Hornhaut absorbiert. Obwohl es für Menschen ebenfalls unsichtbar ist, können wir bei diesen Wellenlängen eine viel stärkere Laserbelastung tolerieren – etwa fünf Größenordnungen mehr. Der Grund, warum es wichtig ist, dies im Hinblick auf LIDAR mit direkter Detektion zu verstehen, liegt darin, dass viele LIDAR-Systeme (insbesondere kostengünstige LIDAR für die Automobilindustrie) 905 oder 940 nm als Betriebswellenlänge verwenden, da kostengünstige InGaAs-basierte Laser und Silizium-Fotodioden weit verbreitet sind. Laser und Fotodioden im Kurzwellen-IR-Bereich sind tendenziell viel teurer, was den Hauptvorteil der direkten Detektion – ihre Einfachheit und geringen Kosten – zunichte macht.
Es gibt andere Möglichkeiten, den direkten Erkennungsbereich durch eine Verbesserung der Empfängerempfindlichkeit zu verbessern. Es können Empfangslinsen mit größerer Fläche verwendet werden. Die Vergrößerung der Photonensammelfläche bietet eine verbesserte Empfängerempfindlichkeit ohne zusätzliches elektronisches Rauschen. Die Verdoppelung des Linsendurchmessers bietet eine 4-fache Empfangsempfindlichkeit auf Kosten eines größeren und komplexeren optischen Systems (denken Sie daran, dass eine 16-fache Erhöhung der Verstärkung nur eine Verdoppelung der Reichweite bedeutet). Ein Sendestrahl mit größerer Apertur kann verwendet werden, um eine enge Kollimation des Lasers über eine größere Entfernung aufrechtzuerhalten (siehe den Abschnitt über den Rayleigh-Bereich weiter unten). Strahlen mit großem Durchmesser sind jedoch möglicherweise nicht mit vielen Scanmethoden (z. B. kleinen MEMS-Spiegeln) kompatibel. Zur Erhöhung der Empfangsempfindlichkeit können Avalanche-Photodioden (APDs) – Fotodioden mit Eigenverstärkung – eingesetzt werden. In der Praxis können sie etwa 5- bis 15-fache Gewinne bieten, bevor selbst erzeugtes Rauschen zum Problem wird. Lawinenfotodioden sind in der Regel teuer und zerbrechlich. Zudem handelt es sich in der Regel um sehr kleinflächige Geräte, was das optische Design zusätzlich verkompliziert. Schließlich sind Geiger Mode Avalanche Photo-Detectors (GMAPDs) oder Single Photon Avalanche Detectors (SPADs) verfügbar. Sie bieten eine extreme Empfindlichkeit – für die Detektion wird nur ein einziges Photon benötigt. Sobald sie jedoch ausgelöst wurden, benötigen sie eine begrenzte Zeit (~ 5 bis 10 ηs), um sich zu erholen, bevor sie erneut ausgelöst werden können. Diese können zwar ein stark vereinfachtes LIDAR-System mit großer Reichweite bilden, ihr Funktionsprinzip ist jedoch so, dass sie anfällig für Störungen sind (Solar- und angrenzende LIDAR-Systeme) und in verschneiten, staubigen oder nebligen Umgebungen (ein von einer Schneeflocke reflektiertes Photon) schlecht funktionieren blendet das GMAPD für alles, was sich 1.5 bis 3 m hinter der Schneeflocke befindet). Wie wir später besprechen werden, unterliegen einige Anwendungen keinen Störungen durch die Sonne, benachbarte LIDAR-Systeme oder sind von Umgebungen mit schlechtem Wetter betroffen. In diesen Anwendungen funktionieren GMAPD-basierte Direkterkennungssysteme sehr gut.
In Bezug auf Interferenzen ist es auch wichtig zu beachten, dass Direkterkennungssysteme, die in Anwendungen verwendet werden, in denen sich andere LIDAR-Systeme befinden (z. B. Automobile oder autonome Bodenfahrzeuge), einige Mittel zur Interferenzminderung einbauen müssen. Für den Empfänger eines LIDAR-Systems mit direkter Detektion sieht jeder Lichtimpuls mit einer ähnlichen Wellenlänge genauso aus wie sein eigener Impuls. Dies ist kein exklusives LIDAR-Problem. In den Anfängen des Automobilradars wurden gepulste Systeme verwendet. Nachdem viele Autos mit Radar ausgestattet waren, wurde die gegenseitige Beeinflussung zum Problem. Als Reaktion darauf wechselte die Automobilradarindustrie zu kohärenten Erkennungstechniken – hauptsächlich FMCW – und löste damit weitgehend die Probleme der gegenseitigen Interferenz. Im Allgemeinen muss eine Art Pulskodierung verwendet werden, um „Ihre“ Laserpulse von anderen Systemen zu unterscheiden. Die Kosten hierfür sind entweder eine verringerte Reichweite (wenn die durchschnittliche Laserleistung aufgrund von thermischen oder Augensicherheitsproblemen begrenzt ist) oder eine verringerte Anzahl von Punkten pro Sekunde, die das LIDAR-Gerät messen kann. Bei Verwendung von GMAPDs ist die Impulskodierung schwierig durchzuführen, da die Zeit zwischen den Impulsen lang genug sein muss, um sicherzustellen, dass sich der GMAPD vom letzten Impuls erholt hat.
Abschließend ist zu beachten, dass LIDAR mit direkter Erkennung die Geschwindigkeit nicht direkt misst (was ein wertvoller Input für die nachgelagerte Wahrnehmung sein kann). Die Geschwindigkeit kann durch Messung der Zielbewegung über mehrere Frames hinweg abgeleitet werden; Hierbei handelt es sich jedoch tendenziell um eine Messtechnik mit geringer Genauigkeit, da sie auf wiederholbaren Messungen der Zielposition in jedem Bild abhängt. Wenn sich ein Ziel beispielsweise mit 15 m/s (ca. 33 Meilen pro Stunde) bewegt und die Bildrate 20 Hz beträgt, hätte sich das Ziel in einem Bild um 75 cm bewegt. Wenn die Messgenauigkeit ±10 cm beträgt (ungefähr das Beste, was man von einem Automobil-LIDAR-System mit Direkterkennung erwarten würde), könnte der Fehler bei der Geschwindigkeitsmessung bis zu ± 10 cm/75 cm = ±13 % betragen. Dies könnte natürlich durch die Messung mehrerer aufeinanderfolgender Frames verbessert werden. Dies würde jedoch einige Zeit in Anspruch nehmen, da sich die Messgenauigkeit nur mit der Quadratwurzel der Anzahl der durchgeführten Messungen verbessert (z. B. verbessern 9 gemittelte Messungen die Genauigkeit um den Faktor 3 und erhöhen gleichzeitig die Latenz um den Faktor 9, bis zu 450 ms am Frame). Frequenz von 20 Hz).
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