LIDAR công nghệ đang định hình lại tương lai của an toàn ô tô và điều hướng tự động. Trong báo cáo nghiên cứu toàn diện này, Harvey Weinberg của MicroTech Ventures và Pier-Olivier Hamel của indie Semiconductor mổ xẻ các sắc thái giữa các phương pháp phát hiện trực tiếp và mạch lạc trong hệ thống LIDAR, cung cấp hướng dẫn cần thiết cho các chuyên gia trong ngành đang tìm cách điều hướng bối cảnh phức tạp này.
Giới thiệu
Vì LIDAR đã trở thành một chủ đề nóng trong thế giới cảm biến, chủ yếu nhờ vào những nỗ lực trong ADAS và lĩnh vực lái xe tự động, nên một cuộc tranh luận đã nổ ra về việc liệu phát hiện trực tiếp (hoặc thời gian bay) hay kết hợp (Sóng liên tục được điều chế tần số, ví dụ) phát hiện photon là tốt nhất. Thực ra, “tốt nhất” phụ thuộc rất nhiều vào ứng dụng. LIDAR được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ quản lý giao thông, hỗ trợ lái xe và lái xe tự động, lập bản đồ mặt đất, đến các ứng dụng khí tượng. Không có gì ngạc nhiên khi tầm quan trọng của các số liệu hiệu suất LIDAR khác nhau – phạm vi tối đa, độ chính xác, khả năng chống nhiễu, chi phí, v.v. – khác nhau tùy theo ứng dụng. Ngay cả trong cùng một ứng dụng, một số lựa chọn hệ thống nhất định có thể làm sai lệch tầm quan trọng của tham số này hay tham số khác. Bài viết này nhằm mục đích thảo luận về các đặc điểm khác nhau của phát hiện trực tiếp và mạch lạc nhằm giáo dục những người quan tâm đến LIDAR và cho phép họ đưa ra các lựa chọn hệ thống sáng suốt.
Bối cảnh lịch sử
LIDAR lần đầu tiên được khái niệm hóa vào những năm 1930 – cùng thời điểm radar được phát triển. Tuy nhiên, phải đến đầu những năm 1960, khi tia laser đầu tiên được phát triển, LIDAR mới trở thành hiện thực. Radar Sóng liên tục điều chế tần số kết hợp (FMCW) đã được phát triển vào giữa những năm 1930 và ngay sau đó, các nhà nghiên cứu bắt đầu nỗ lực mang lại lợi ích của việc phát hiện kết hợp cho phạm vi dựa trên ánh sáng. Trong những năm 1960, nhiều nhà nghiên cứu đã trình diễn các hệ thống LiDAR FMCW đầu tiên. Kể từ đó, LIDAR đã được sử dụng trong hàng chục ứng dụng, mỗi ứng dụng đều có danh sách các thách thức riêng mà các nhà phát triển phải vượt qua. Sự phát triển của viễn thông quang học đã tạo ra một động lực khác cho LIDAR nhờ sự phát triển của các tia laser tiên tiến và các kỹ thuật điều chế cải tiến được tài trợ bởi số lượng đô la nghiên cứu khổng lồ đổ vào viễn thông quang học. Cũng giống như radar, viễn thông quang học thời kỳ đầu dựa vào các kỹ thuật phát hiện xung, trực tiếp. Đến năm 2008, việc phát hiện mạch lạc bắt đầu chiếm ưu thế. Ngày nay, ngành công nghiệp này may mắn được hưởng lợi từ hơn nửa thế kỷ phát triển về các tiến bộ xử lý tín hiệu và phần cứng được phát triển cho radar và thông tin liên lạc quang học nhằm đưa hệ thống LIDAR “tiếp theo” vào cuộc sống.
Phát hiện photon
Về cơ bản nhất, hệ thống LIDAR phát ra các photon và tính toán xem các photon đó mất bao lâu để đến được mục tiêu và quay trở lại. Mặc dù có nhiều khía cạnh của hệ thống LIDAR cần xem xét (sử dụng bước sóng nào, phương pháp quét, cách xử lý nhiễu, v.v.), việc lựa chọn cách chúng tôi phát hiện các photon quay trở lại đó sẽ thúc đẩy hầu hết mọi lựa chọn hệ thống khác. Về cơ bản, có hai phương pháp phát hiện photon:
Phát hiện trực tiếp: Một xung laser được bắn ra sẽ khởi động bộ hẹn giờ. Bộ hẹn giờ sẽ dừng khi nhận được tiếng vang của xung laser. Chúng ta không xem xét pha của các photon mà chỉ đơn giản xem xét sự tồn tại (biên độ) và thời gian quay trở lại của chúng. Vì tốc độ ánh sáng đã biết và bất biến, nên chúng ta tính khoảng cách tới mục tiêu là Δt C 2 trong đó Δt là thời gian từ lúc bắt đầu truyền photon đến cạnh đầu của sự tiếp nhận photon (như trong Hình 1).
Phát hiện kết hợp: Một tia laser được điều chế được bật trong một khoảng thời gian dài hơn và tín hiệu phản hồi được trộn về mặt quang học với một mẫu của bộ tách sóng quang truyền qua (gọi là bộ dao động cục bộ) trước khi phát hiện điốt quang. Sự trộn quang này dẫn đến tín hiệu thu được khuếch đại bởi bộ tạo dao động cục bộ. Bằng cách sử dụng mẫu tín hiệu truyền, chúng tôi đảm bảo rằng mối quan hệ pha giữa các kênh truyền và nhận được duy trì (hoặc nhất quán). Giống như phát hiện trực tiếp, khoảng cách được tính bằng cách đo thời gian giữa quá trình truyền và nhận photon. Nhưng trong trường hợp phát hiện mạch lạc, việc điều chế được áp dụng cho tín hiệu được truyền liên tục (hoặc gần như liên tục). Khi tia laser truyền liên tục, thời gian phản hồi được xác định bằng cách giải điều chế thích hợp, đòi hỏi phải xử lý tín hiệu nhiều hơn là phát hiện trực tiếp. Với tính năng phát hiện mạch lạc, chúng ta có thể đo trực tiếp vận tốc tức thời (không phải bằng cách đo chuyển động của mục tiêu trên nhiều khung hình như cách phát hiện trực tiếp) bằng cách phát hiện sự thay đổi tần số của tín hiệu phản hồi do Doppler gây ra.
Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách mô tả chi tiết việc phát hiện trực tiếp vì nó đơn giản hơn về mặt khái niệm.
Phát hiện trực tiếp
Hệ thống phát hiện trực tiếp sử dụng xung laser để phát ra những chùm ánh sáng ngắn (vài nano giây). Cảm biến LIDAR đo thời gian cần thiết để nhận xung ánh sáng phản xạ. Bằng cách phân tích thời gian để ánh sáng truyền đến mục tiêu và quay trở lại, nó tính toán khoảng cách đến các vật thể trong môi trường.
Phát hiện trực tiếp phù hợp nếu chỉ cần hiệu suất khiêm tốn, chẳng hạn như phạm vi dưới 50 mét. Không cần đến laser đơn chế độ có thể điều chỉnh được vì yêu cầu cơ bản chỉ là nguồn cung cấp nhiều photon trong một khung thời gian ngắn. Do đó, mạch điều khiển laser được đơn giản hóa vì không cần thiết phải điều chỉnh laser; thay vào đó, nhiệm vụ của bộ điều biến là nhanh chóng đưa một lượng dòng điện đáng kể vào tia laser. Ngoài ra, các yêu cầu về độ chính xác đối với quang học được giảm bớt do mối lo ngại về độ méo mặt sóng là tối thiểu.
Về mặt toán học, công suất phản hồi trong hệ thống dựa trên phát hiện trực tiếp có thể được biểu thị như sau:
Như người ta có thể nghi ngờ bằng trực giác, chúng ta thấy rằng công suất phản hồi giảm theo bình phương của phạm vi. Tương tự như vậy, công suất phản hồi cũng giảm tuyến tính khi diện tích được chiếu sáng tăng lên. Tất nhiên, vùng được chiếu sáng tăng theo bậc hai theo phạm vi vì nó đang mở rộng theo hai chiều khi sự phân kỳ của chùm tia laser bắt đầu. Vì vậy, công suất phản hồi tín hiệu giảm xuống 1 ⁄Range hoặc 1 ⁄Range tùy thuộc vào việc mục tiêu ở trước hay sau khi bắt đầu phân kỳ chùm tia. Rõ ràng là để đạt được tầm xa đòi hỏi phải phát ra nhiều photon.
Tuy nhiên, có những giới hạn về lượng năng lượng laser có thể được sử dụng. Ánh sáng cận hồng ngoại cường độ cao (800 đến 1400nm) có thể làm hỏng thị lực. Vì con người không thể nhìn thấy ánh sáng trong phạm vi này nên chúng ta không chớp mắt hoặc đảo mắt trước ánh sáng gần hồng ngoại. Nhưng mắt chúng ta có thể tập trung ánh sáng này vào võng mạc. Điều này có thể dẫn đến tổn thương võng mạc. Ví dụ, các bước sóng ánh sáng dài hơn, từ 1400 đến 3000nm (hoặc sóng ngắn IR), được hấp thụ bởi vùng nước phía sau giác mạc. Vì vậy, mặc dù con người không thể nhìn thấy nó, nhưng chúng ta có thể chịu được mức tiếp xúc tia laser nhiều hơn ở những bước sóng đó – lớn hơn khoảng năm bậc hoặc cường độ. Lý do điều quan trọng cần hiểu liên quan đến LIDAR phát hiện trực tiếp là vì nhiều hệ thống LIDAR (đặc biệt là LIDAR ô tô giá rẻ) sử dụng 905 hoặc 940nm làm bước sóng hoạt động do có sẵn rộng rãi các laser dựa trên InGaAs và điốt quang Silicon chi phí thấp. Laser và photodiode ở sóng ngắn IR có xu hướng đắt hơn nhiều, phủ nhận ưu điểm chính của việc phát hiện trực tiếp – tính đơn giản và chi phí thấp.
Có nhiều phương tiện khác để cải thiện phạm vi phát hiện trực tiếp bằng cách cải thiện độ nhạy của máy thu. Có thể sử dụng ống kính nhận diện tích lớn hơn. Việc tăng diện tích thu thập photon giúp cải thiện độ nhạy của máy thu mà không có thêm bất kỳ nhiễu điện tử nào. Việc tăng gấp đôi đường kính ống kính mang lại độ nhạy thu gấp 4 lần so với hệ thống quang học lớn hơn và phức tạp hơn (hãy nhớ rằng mức tăng 16 lần chỉ có nghĩa là phạm vi tăng gấp đôi). Chùm truyền qua có khẩu độ lớn hơn có thể được sử dụng để duy trì sự chuẩn trực chặt chẽ của tia laser trong khoảng cách xa hơn (xem phần về dãy Rayleigh bên dưới), nhưng chùm tia có đường kính lớn có thể không tương thích với nhiều phương pháp quét (ví dụ như gương MEMS nhỏ). Điốt quang tuyết lở (APD) – điốt quang có mức tăng nội tại – có thể được sử dụng để tăng độ nhạy thu. Trên thực tế, chúng có thể mang lại mức tăng khoảng 5x đến 15x trước khi tiếng ồn tự tạo trở thành vấn đề. Điốt quang tuyết lở có xu hướng đắt tiền và dễ vỡ. Nhìn chung, chúng cũng là những thiết bị có diện tích rất nhỏ, điều này làm phức tạp thêm thiết kế quang học. Cuối cùng, Máy dò ảnh tuyết lở ở chế độ Geiger (GMAPD) hoặc Máy dò ảnh tuyết lở đơn photon (SPAD) đều có sẵn. Chúng cung cấp độ nhạy cực cao – chỉ cần một photon để phát hiện. Tuy nhiên, một khi chúng đã được kích hoạt, chúng cần có thời gian hữu hạn (~5 đến 10ηs) để phục hồi trước khi có thể kích hoạt lại. Mặc dù những thứ này có thể tạo ra một hệ thống LIDAR tầm xa được đơn giản hóa cao, nguyên tắc hoạt động của chúng là dễ bị nhiễu (hệ thống LIDAR mặt trời và liền kề) và hoạt động kém trong môi trường tuyết, bụi hoặc sương mù (một photon phản chiếu từ bông tuyết sẽ làm mù GMPD khỏi bất cứ thứ gì ở phía sau bông tuyết từ 1.5 đến 3 m). Như chúng ta sẽ thảo luận sau, một số ứng dụng không bị ảnh hưởng bởi Mặt trời, các hệ thống LIDAR lân cận hoặc lo ngại về môi trường thời tiết xấu. Trong các ứng dụng đó, hệ thống phát hiện trực tiếp dựa trên GMPD hoạt động rất tốt.
Về nhiễu, điều quan trọng cần lưu ý là các hệ thống phát hiện trực tiếp được sử dụng trong các ứng dụng có các hệ thống LIDAR khác xung quanh (như ô tô hoặc phương tiện tự hành trên mặt đất) phải thiết kế một số phương tiện giảm thiểu nhiễu. Đối với máy thu của hệ thống LIDAR phát hiện trực tiếp, mọi xung ánh sáng ở bước sóng tương tự trông giống như xung của chính nó. Đây không phải là vấn đề riêng của LIDAR. Trong những ngày đầu của radar ô tô, hệ thống xung đã được sử dụng. Một khi nhiều ô tô được trang bị radar, sự can thiệp lẫn nhau đã trở thành một vấn đề. Để đáp lại, ngành công nghiệp radar ô tô đã chuyển sang các kỹ thuật phát hiện mạch lạc – chủ yếu là FMCW – phần lớn giải quyết được các vấn đề nhiễu lẫn nhau. Nói chung, một số loại mã hóa xung phải được sử dụng để phân biệt xung laser “của bạn” với các hệ thống khác. Chi phí cho việc này là giảm phạm vi (nếu công suất laser trung bình bị hạn chế do các vấn đề về nhiệt hoặc an toàn cho mắt) hoặc giảm số lượng điểm/giây mà thiết bị LIDAR có khả năng đo. Mã hóa xung rất khó thực hiện khi sử dụng GMAPD vì thời gian giữa các xung phải đủ dài để đảm bảo GMPD đã phục hồi từ xung cuối cùng.
Cuối cùng, cần lưu ý rằng LIDAR phát hiện trực tiếp không đo trực tiếp vận tốc (có thể là đầu vào có giá trị cho nhận thức xuôi dòng). Vận tốc có thể được suy ra bằng cách đo chuyển động của mục tiêu trên nhiều khung hình; tuy nhiên, đây có xu hướng là một kỹ thuật đo có độ chính xác thấp vì nó phụ thuộc vào các phép đo lặp lại của vị trí mục tiêu trong mỗi khung hình. Ví dụ: nếu mục tiêu đang di chuyển với tốc độ 15m/s (khoảng 33 mph) và tốc độ khung hình là 20Hz thì mục tiêu sẽ di chuyển 75cm trong một khung hình. Nếu độ chính xác của phép đo là ±10cm (khoảng mức tốt nhất có thể mong đợi từ hệ thống LIDAR ô tô phát hiện trực tiếp), thì sai số đo vận tốc có thể lên tới ± 10cm/75cm = ±13%. Tất nhiên, điều này có thể được cải thiện bằng cách đo nhiều khung hình liên tiếp. Nhưng điều này sẽ mất thời gian vì độ chính xác của phép đo chỉ cải thiện theo căn bậc hai của số phép đo được thực hiện (ví dụ: 9 phép đo trung bình cải thiện độ chính xác lên hệ số 3 trong khi tăng độ trễ lên hệ số 9, lên tới 450 mili giây ở khung hình tốc độ 20Hz).
Để tiếp tục đọc toàn bộ báo cáo trắng miễn phí, hãy nhấp vào ĐÂY.