לידר טֶכנוֹלוֹגִיָה מעצב מחדש את העתיד של בטיחות רכב וניווט אוטונומי. במאמר הלבן המקיף הזה, הארווי ויינברג מ-MicroTech Ventures ו-Pier-Olivier Hamel מאינדי סמיקונדקטור לנתח את הניואנסים בין שיטות זיהוי ישירות לקוהרנטיות במערכות LIDAR, לספק מדריך חיוני לאנשי מקצוע בתעשייה המבקשים לנווט בנוף מורכב זה.
מבוא
מכיוון ש-LIDAR הפכה לנושא חם בעולם החיישנים, בעיקר הודות למאמצים בתחום ה-ADAS והנהיגה האוטונומית, נוצר ויכוח האם זיהוי ישיר (או זמן טיסה) או קוהרנטי (Frequency Modulated Continuous Wave, לדוגמה) זיהוי פוטון הוא הטוב ביותר. למען האמת, "הטוב ביותר" תלוי מאוד ביישום. LIDAR משמש במגוון רחב של יישומים מניהול תנועה, לסיוע לנהג ונהיגה אוטונומית, למיפוי קרקע ועד ליישומים מטאורולוגיים. זה לא צריך להיות מפתיע שהחשיבות של מדדי ביצועים שונים של LIDAR - טווח מקסימלי, דיוק, חסינות הפרעות, עלות וכו' - משתנות מיישום ליישום. אפילו בתוך אותו יישום, בחירות מערכת מסוימות עשויות להטות את החשיבות של פרמטר כזה או אחר. מאמר זה נועד לדון במאפיינים השונים של זיהוי ישיר וקוהרנטי על מנת לחנך את המתעניינים ב-LIDAR ולאפשר להם לבצע בחירות מערכת מושכלות.
רקע היסטורי
LIDAR הושג לראשונה בשנות ה-1930 של המאה ה-1960 - בערך באותו זמן שפותח המכ"ם. עם זאת, רק בתחילת שנות ה-1930, כאשר פותחו הלייזרים הראשונים, LIDAR הפך למציאות. מכ"ם גלי רציף קוהרנטי (Coherent Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) פותח באמצע שנות ה-1960 וזמן קצר לאחר מכן חוקרים החלו לעבוד כדי להביא את היתרונות של זיהוי קוהרנטי לטווח מבוסס אור. במהלך שנות ה-2008, חוקרים רבים הדגימו מערכות FMCW LiDAR מוקדמות. מאז, LIDAR מצאה שימוש בעשרות יישומים, כל אחד עם רשימת האתגרים הייחודית שלה שהמפתחים נאלצו להתגבר עליהם. עליית הטלקומוניקציה האופטית נתנה דחיפה נוספת ל-LIDAR מהפיתוחים בלייזרים מתקדמים וטכניקות אפנון משופרות במימון המספר העצום של דולרי מחקר שהוזרמו לטלקומוניקציה האופטית. בדיוק כמו עם מכ"ם, טלקומוניקציה אופטית מוקדמת הסתמכה על טכניקות זיהוי ישיר עם פעימות. עד XNUMX, הגילוי הקוהרנטי החל להשתלט. כיום, לתעשייה יש את התועלת של למעלה מחצי מאה של פיתוח בהתקדמות החומרה ועיבוד אותות שפותחו עבור מכ"ם ותקשורת אופטית כדי להסתמך על הבאת מערכת LIDAR "הבאה" לחיים.
זיהוי פוטון
באופן הבסיסי ביותר, מערכת LIDAR פולטת פוטונים ומחשבת כמה זמן לקח לאותם פוטונים להגיע למטרה ולחזור. אמנם יש היבטים רבים של מערכת LIDAR שיש לקחת בחשבון (באיזה אורך גל להשתמש, שיטת סריקה, איך להתמודד עם הפרעות וכו'), הבחירה של האופן שבו אנו מזהים את הפוטונים החוזרים מניעה כמעט כל בחירת מערכת אחרת. קיימות, בעצם, שתי שיטות לזיהוי פוטון:
זיהוי ישיר: מופעל דופק לייזר שמתחיל טיימר. הטיימר נעצר כאשר ההד של דופק הלייזר מתקבל. איננו מתייחסים לשלב של הפוטונים, אלא רק בקיומם (משרעת) ובתזמון החזרה שלהם. מכיוון שמהירות האור ידועה ואינה משתנית, אנו מחשבים את המרחק למטרה כ- Δt C 2 כאשר Δt הוא הזמן בין תחילת שידור הפוטונים לבין הקצה המוביל של קליטת הפוטונים (כמתואר באיור 1).
זיהוי קוהרנטי: לייזר מאופנן פועל למשך פרק זמן ארוך יותר והאות החוזר מעורבב אופטית עם דגימה של זיהוי הפוטו-המשודר (הנקרא מתנד מקומי) לפני זיהוי הפוטודיודה. ערבוב אופטי זה מביא לכך שאות הקבלה מוגבר על ידי המתנד המקומי. על ידי שימוש בדגימה של אות השידור מובטח לנו שיחס הפאזה בין ערוצי השידור והקבלה נשמר (או קוהרנטי). בדומה לזיהוי ישיר, המרחק מחושב על ידי מדידת הזמן בין שידור פוטון לקליטה. אבל במקרה של זיהוי קוהרנטי, אפנון מוחל על האות המשודר באופן רציף (או מעין רציף). כאשר הלייזר משדר ברציפות, תזמון ההד נקבע על ידי דמודולציה מתאימה, הדורשת יותר עיבוד אותות מאשר זיהוי ישיר. בעזרת זיהוי קוהרנטי, אנו יכולים למדוד מהירות באופן מיידי באופן ישיר (לא על ידי מדידת תנועת מטרה על פני מספר פריימים כפי שניתן לעשות עם זיהוי ישיר) על ידי זיהוי הסטת התדר של האות המוחזר שנגרם על ידי דופלר.
נתחיל בתיאור זיהוי ישיר בפירוט שכן הוא פשוט יותר מבחינה רעיונית.
זיהוי ישיר
מערכות זיהוי ישיר משתמשות בלייזר דופק כדי לפלוט פרצי אור קצרים (כמה ננו-שניות). חיישן LIDAR מודד את הזמן הדרוש כדי לקבל את דופק האור המוחזר. על ידי ניתוח הזמן שלוקח לאור לנוע אל המטרה ובחזרה, הוא מחשב את המרחק לחפצים בסביבה.
זיהוי ישיר מתאים אם יש צורך בביצועים צנועים בלבד, כגון טווח מתחת ל-50 מטר. אין צורך בלייזר מתכוונן במצב יחיד מכיוון שהדרישה העיקרית היא רק מקור לפוטונים רבים בתוך פרק זמן קצר. כתוצאה מכך, מעגל הנהג הלייזר מפושט מכיוון שאין צורך לווסת את הלייזר; במקום זאת, המשימה של המאפנן היא להזריק במהירות כמות משמעותית של זרם לתוך הלייזר. בנוסף, דרישות הדיוק עבור אופטיקה מופחתות, מכיוון שהחששות לגבי עיוות חזית הגל הם מינימליים.
מבחינה מתמטית, ניתן לבטא את כוח ההחזר במערכת מבוססת זיהוי ישיר באופן הבא:
כפי שניתן היה לחשוד באופן אינטואיטיבי, אנו רואים שהכוח ההחזר יורד בריבוע הטווח. כמו כן, כוח ההחזרה פוחת באופן ליניארי ככל שהאזור המואר גדל. כמובן, האזור המואר גדל באופן ריבועי עם הטווח כשהוא מתרחב בשני מימדים ברגע שמתחילה סטייה של קרן הלייזר. אז, כוח החזרת האות יורד כ-1 ⁄Range או 1 ⁄Range, תלוי אם המטרה היא לפני או אחרי תחילת סטיית האלומה. צריך להיות ברור שהשגת טווח ארוך דורשת פליטת הרבה פוטונים.
עם זאת, יש מגבלות לכמות כוח הלייזר שניתן להשתמש בה. אור אינטנסיבי קרוב ל-IR (800 עד 1400 ננומטר) עלול לפגוע בראייה. מכיוון שבני אדם אינם יכולים לראות אור בטווח זה, איננו ממצמצים או מסיטים את עינינו לאור בהיר קרוב ל-IR. אבל העיניים שלנו יכולות למקד את האור הזה אל הרשתית שלנו. זה יכול לגרום לנזק לרשתית. אורכי גל ארוכים יותר של אור, 1400 עד 3000 ננומטר (או גל קצר-IR), למשל, נספגים באזור המימי שמאחורי הקרנית. אז למרות שהוא בלתי נראה לבני אדם באופן דומה, אנחנו יכולים לסבול הרבה יותר חשיפה ללייזר באורכי גל אלה - בערך חמישה סדרים או גודל יותר. הסיבה שחשוב להבין זאת לגבי זיהוי ישיר של LIDAR היא שמערכות LIDAR רבות (במיוחד LIDAR לרכב בעלות נמוכה) משתמשות ב-905 או 940nm כאורך הגל שלהן, בשל הזמינות הרחבה של לייזרים מבוססי InGaAs ופוטודיודות סיליקון בעלות נמוכה. לייזרים ופוטודיודות ב-IR-גלים קצרים נוטים להיות הרבה יותר יקרים, ומבטלים את היתרון העיקרי של זיהוי ישיר - הפשטות והעלות הנמוכה שלו.
ישנם אמצעים נוספים לשיפור טווח הזיהוי הישיר על ידי שיפור רגישות המקלט. ניתן להשתמש בעדשות קולטות שטח גדול יותר. הגדלת אזור איסוף הפוטונים מציעה רגישות משופרת של המקלט ללא רעש אלקטרוני נוסף. הכפלת קוטר העדשה מציעה פי 4 את רגישות הקליטה על חשבון מערכת אופטית גדולה ומורכבת יותר (נזכיר כי עלייה של פי 16 ברווח מתורגמת רק להכפלת הטווח). ניתן להשתמש באלומת שידור של צמצם גדול יותר כדי לשמור על קולימציה הדוקה של הלייזר על פני מרחק ארוך יותר (ראה הסעיף על טווח ריילי למטה), אך ייתכן שאלומות בקוטר גדול לא יהיו תואמות לשיטות סריקה רבות (מראות MEMS קטנות, למשל). פוטודיודות מפולת (APDs) - פוטודיודות בעלות רווח פנימי - יכולות לשמש להגברת רגישות הקבלה. כעניין מעשי הם יכולים להציע רווחים של בערך פי 5 עד פי 15 לפני שרעש שנוצר בעצמו יהפוך לבעיה. פוטודיודות מפולת נוטות להיות יקרות ושבריריות. הם גם בדרך כלל מכשירים עם שטח קטן מאוד, מה שמסבך את העיצוב האופטי עוד יותר. לבסוף, זמינים גלאי מפולת מפולת של מצב גייגר (GMAPD) או גלאי מפולת פוטון בודדים (SPAD). הם מציעים רגישות קיצונית - יש צורך בפוטון בודד לזיהוי. עם זאת, לאחר שהם מופעלים, הם דורשים זמן סופי (~5 עד 10ηs), כדי להתאושש לפני שהם יכולים להפעיל שוב. אמנם אלה יכולים ליצור מערכת LIDAR מפושטת ביותר לטווח ארוך, אבל עקרון הפעולה שלהם הוא כזה שהם רגישים להפרעות (מערכות LIDAR סולאריות וסמוכות) ופועלים בצורה גרועה בסביבות מושלגות, מאובקות או ערפיליות (פוטון המשתקף מפתית שלג יעוור את ה-GMAPD לכל דבר שנמצא במרחק של 1.5 עד 3 מ' מאחורי פתית השלג). כפי שנדון בהמשך, יישומים מסוימים אינם נתונים להפרעות מהשמש, מערכות LIDAR סמוכות או מודאגים מסביבות מזג אוויר גרועות. באותן יישומים מערכות זיהוי ישיר מבוססות GMAPD עובדות טוב מאוד.
לגבי הפרעות, חשוב גם לציין שמערכות זיהוי ישיר המשמשות ביישומים שבהם קיימות מערכות LIDAR אחרות בסביבה (כמו רכב או כלי רכב קרקעיים אוטונומיים) חייבות לתכנן באמצעים מסוימים להפחתת הפרעות. למקלט של מערכת LIDAR זיהוי ישיר, כל פעימת אור באורך גל דומה נראית בדיוק כמו הפולס שלו. זו לא בעיה בלעדית של LIDAR. בימים הראשונים של מכ"ם רכב, נעשה שימוש במערכות פעימות. ברגע שמכוניות רבות צוידו במכ"ם, הפרעות הדדיות הפכו לבעיה. בתגובה, תעשיית מכ"ם הרכב עברה לטכניקות זיהוי קוהרנטיות - בעיקר FMCW - שפותרות במידה רבה את בעיות ההפרעות ההדדיות. באופן כללי, יש להשתמש בסוג כלשהו של קידוד פולסים כדי להבחין בין פעימות הלייזר "שלך" ממערכות אחרות. העלות לכך היא טווח מופחת (אם עוצמת הלייזר הממוצעת מוגבלת עקב בעיות תרמיות או בטיחות העיניים) או מספר מופחת של נקודות/שנייה שיחידת LIDAR מסוגלת למדוד. קשה לבצע קידוד פולסים בעת שימוש ב-GMAPD, מכיוון שהזמן בין הפולסים חייב להיות ארוך מספיק כדי להבטיח שה-GMAPD התאושש מהפעימה האחרונה.
לבסוף, יש לציין כי זיהוי ישיר LIDAR אינו מודד מהירות (שיכולה להיות קלט רב ערך לתפיסה במורד הזרם) ישירות. ניתן להסיק מהירות על ידי מדידת תנועת המטרה על פני מספר פריימים; עם זאת, זו נוטה להיות טכניקת מדידה ברמת דיוק נמוכה שכן היא תלויה במדידות הניתנות לחזרה של מיקום המטרה בכל פריים. לדוגמה, אם מטרה נעה במהירות של 15m/s (כ-33mph) וקצב הפריימים הוא 20Hz, המטרה הייתה זזה 75 ס"מ בפריים אחד. אם דיוק המדידה הוא ±10 ס"מ (בערך הטוב ביותר שניתן לצפות ממערכת LIDAR לרכב זיהוי ישיר), אזי שגיאת מדידת המהירות יכולה להיות גבוהה עד ± 10 ס"מ/75 ס"מ = ±13%. כמובן, ניתן לשפר זאת על ידי מדידת מספר פריימים רצוף. אבל זה ייקח זמן מכיוון שדיוק המדידה משתפר רק עם השורש הריבועי של מספר המדידות שנלקחו (לדוגמה, 9 מדידות ממוצעות משפרות את הדיוק בפקטור של 3 תוך הגדלת ההשהיה בפקטור של 9, עד 450ms בפריים קצב של 20 הרץ).
להמשך קריאת הספר הלבן המלא בחינם, לחץ כאן.