LiDAR는 ADAS 및 자동 차량 감지 시스템에 빠르게 관심을 끌고 배치되고 있지만 기술을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 문서에서는 이러한 접근 방식과 일관된 LiDAR 감지의 상대적 이점에 대해 설명합니다.
빛 감지 및 거리 측정(LIDAR)은 1930년대에 무선 감지 및 거리 측정(레이더)과 거의 동시에 개념화되었습니다. 그러나 이 기술은 1960년대 레이저가 출현하기 전까지는 입증되지 않았으며, 이후 광통신의 발달로 레이저와 광변조 기술이 크게 발전했습니다.
2008년에는 처음에는 '광학 레이더'라고 불렸던 최초의 상용 LiDAR 시스템이 볼보 승용차에 처음으로 등장했습니다. 이 획기적인 기술은 최초의 자동 긴급 제동(AEB) 시스템 중 하나를 구동하여 차량이 자동으로 제동하여 후방 충돌을 방지하거나 완화할 수 있게 해줍니다.
15년 전 초기 도입된 이후(그리고 이후 AEB의 저렴한 대안으로 레이더로 대체됨) 고해상도 LiDAR는 자율 주행 자동차 프로그램을 위한 핵심 고해상도 센서로 빠르게 발전했으며 기술적으로 다양한 분야를 육성해 왔습니다. 혁신적이고 자금이 풍부한 스타트업. 더 넓은 범위, 우수한 해상도 및 차량 주변의 실시간 3D 시각화를 제공하는 이 기술은 이제 자율 주행뿐만 아니라 승용차 및 상업용 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)을 보완하는 중요한 센서 패러다임으로 성숙하고 있습니다. 함대.
LiDAR 센서는 적외선 스펙트럼의 광자를 방출하여 주변 환경의 3D 이미지를 감지하고 생성합니다. 그들은 자동차 응용 분야에서 매우 인기가 있음이 입증되었습니다. 레이더에 비해 LiDAR의 가장 큰 장점은 사용되는 빛의 파장이 매우 짧아 정밀한 측정이 가능하다는 것입니다. 또한 LIDAR는 모든 조명 조건에서 작동할 수 있으며 카메라에 비해 감지 범위가 더 좋습니다. LIDAR 센서로 캡처한 데이터는 "포인트 클라우드"로 간주될 수 있습니다.
LiDAR 시스템을 개발할 때 사용할 파장, 스캔 방법, 간섭 처리 방법 등 고려해야 할 사항이 많습니다. 그러나 시스템이 내려야 하는 가장 큰 결정은 되돌아오는 광자를 가장 잘 감지하는 방법입니다. 두 가지 주요 경쟁자가 있는데, 직접 감지와 일관성 감지입니다.
직접 감지
직접 감지 시스템에서는 레이저 펄스가 방출되어 타이머가 효과적으로 시작됩니다. 레이저 펄스의 반환이 수신되면 정지하고 경과 시간을 기준으로 거리를 계산합니다. 그림 1을 참조하세요.
그림 1: 빛의 속도(c)는 일정하므로 대상까지의 거리는 Δtc/2입니다. 여기서 Δt는 광자 전송 시작과 광자 수신 전면 사이의 시간입니다.
최대 약 50m 거리의 경우 고품질 조정 가능한 단일 모드 레이저(단순히 짧은 시간에 많은 수의 광자를 압축하는 소스이기 때문에) 또는 변조가 필요하지 않으므로 구동 회로가 단순화됩니다. 파면 수차를 보상하기 위해 정밀 광학이 필요하지도 않습니다.
왜 단거리인가? 조명 영역이 거리에 따라 증가함에 따라 반사 전력은 감소합니다(거리의 제곱). 참고: 이를 계산하는 공식은 다음과 같습니다. 반사 전력은 송신 전력 x(대상 영역/조명 영역) x(수신 영역/(π x 범위2))와 거의 같습니다. 이러한 손실은 피할 수 없으므로 가장 간단한 해결책은 더 많은 전력을 전송하거나 수신기 감도를 높이는 것입니다.
그러나 사용할 수 있는 레이저 출력의 양에는 제한이 있습니다. 강렬한 근적외선(IR) 빛(800~1400nm)은 인간의 시력을 손상시킬 수 있습니다. 단순히 ADAS나 자율주행차 애플리케이션에서 NIR 광의 전송 출력을 높이면 다른 도로 사용자와 보행자에게 위험을 초래할 수 있습니다.
수신 감도를 향상시키기 위해 더 넓은 영역의 수신 렌즈를 사용하여 광자 수집을 늘릴 수 있습니다. 또한 애벌런치 포토다이오드(APD, 고유 이득이 있는 포토다이오드)를 사용할 수 있지만 가격이 비싸고 깨지기 쉽고 작으며(이로 인해 시스템 광학이 더욱 복잡해짐) 자체 생성 노이즈 이전에 약 15배의 이득만 제공할 수 있습니다. A 문제가 됩니다. GMAPD(가이거 모드 눈사태 광검출기) 및 SPAD(단일 광자 눈사태 탐지기)와 같은 다른 센서 유형은 직접 감지 LIDAR 시스템에서 더 나은 감도를 제공하지만 눈이 오거나 먼지가 많거나 안개가 낀 환경에서는 효율성이 떨어집니다.
또한 모든 탐지 시스템에는 일정한 형태의 간섭 완화가 필요합니다. 레이더든 LIDAR든 시스템은 수신기에서 수신되는 신호(펄스 전파 또는 광자)가 송신기에서 나오는 것임을 알아야 합니다. 펄스형 자동차 레이더 초기에는 간섭 문제가 발생했습니다. 많은 자동차에 레이더가 탑재되자 상호 간섭이 문제가 됐다. 가장 널리 사용되는 솔루션은 레이더 시스템이 주로 주파수 변조 연속파(FMCW - 아래 참조)를 사용하는 응집성 탐지 기술로 전환하는 것이었습니다.
직접 감지 라이더의 또 다른 한계는 각 지점에서 속도를 직접 측정하지 않는다는 것입니다. 대신 시간에 따라 범위가 어떻게 변하는지(예: 여러 후속 프레임 비교) 결정하여 계산해야 하며, 이는 시스템 응답성을 손상시킬 수 있습니다.
일관성 있는 감지 및 FMCW
여기에는 입사광 샘플과 투과광 샘플을 혼합하는 작업이 포함되며 이는 두 가지 주요 이점이 있습니다. 첫째, 위상 길이 간섭(즉, 수신된 신호에 전송된 신호를 곱함)을 통해 광자 이득의 잡음 없는 증폭이 달성될 수 있으며, 이를 통해 시스템은 매우 낮은 전력의 레이저로 탁월한 감도를 달성할 수 있습니다. 둘째, 송신 신호와 수신 신호를 혼합하면 LiDAR 시스템의 선택성이 높아집니다. 파장이 정확히 같지 않은 빛(예: 태양광 또는 인접한 LiDAR 시스템의 빛)은 무시되기 때문입니다.
응집성 감지 LiDAR 시스템을 구현하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 널리 사용되는 방법은 FMCW(주파수 변조 연속파) 변조입니다. 그림 2는 단순화된 예를 보여줍니다.
그림 2: 레이저는 약 1550nm에서 작동하고 수백 MHz에서 변조됩니다(예: 1550.002에서 1550nm까지). 방출된(및 반사된) 신호는 약 200THz입니다. 광학 혼합 후 포토다이오드는 두 신호의 합과 차이를 표시합니다. 포토다이오드는 제한된 대역폭을 가지며 약 400THz의 합에 응답하지 않으며 수백 MHz의 차이 신호만 감지할 수 있습니다.
실제로 레이저는 주파수에 따라 위아래로 스캔되어 거리와 속도를 도출할 수 있는 톱니 모양 프로파일(주파수 대 시간)을 생성합니다. 후자의 경우 도플러 효과를 고려하십시오. 그림 3은 광학 장치에 대한 보다 자세한 개요를 보여줍니다.
그림 3: FMCW 라이더 시스템의 주요 광학 구성 요소.
FMCW 라이더는 직접 감지 시스템보다 더 복잡하지만 많은 장점을 가지고 있습니다. 예를 들어 위에서 언급한 것처럼 반환 신호는 송신 소스(국부 발진기, 그림 4의 LO)에서 획득한 샘플과 곱해집니다. LiDAR의 높은 경로 손실로 인해 LO의 몇 퍼센트라도 반환 신호보다 훨씬 클 수 있습니다. 신호 증폭량은 매우 높지만 정확히 동일한 파장의 신호로 제한되므로 광자 효율이 높아집니다.
예를 들어, 약 300m 범위의 FMCW 라이더 시스템은 200mW 미만의 레이저 출력으로 구현될 수 있습니다. 동일한 범위의 경우 유사한 직접 감지 시스템에는 피크 전력의 1000배가 필요합니다. 특히 FMCW는 LiDAR의 다른 영역의 핵심입니다. 예를 들어 최대 수 킬로미터 범위의 광학 고도계 장비와 500m 이상의 범위를 가진 바람 특성 분석을 위한 레이저 도플러 LiDAR 장비가 있습니다.
코히어런트 라이더의 또 다른 장점은 신호 체인의 대역폭이 다소 낮다는 것입니다. 그림 3의 파장(레이저가 1550.002에서 1550nm까지 스캔하는 경우)을 고려하면 포토다이오드 대역폭은 수백 MHz로 제한될 수 있습니다. 직접 감지 시스템은 수신된 펄스의 앞쪽 가장자리를 해결하기 위해 가능한 한 넓은 대역폭(일반적으로 2GHz 이상)이 필요합니다.
당연히 대역폭이 더 좁기 때문에 포토다이오드에서 더 낮은 잡음의 상호 임피던스 증폭기와 더 느린 아날로그-디지털 변환기를 사용할 수 있습니다.
마지막으로 일관성 있는 감지는 지점별 속도 정보를 제공합니다. 점당 속도의 이점은 LiDAR(및 기타 센서) 데이터를 해석할 때 후속 감지 시스템이 사용할 수 있는 추가적인 상황별 측정법이므로 보다 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.
따라서 코히어런트 감지의 다양한 이점은 중요하지만 코히어런트 LiDAR에도 어려움이 있습니다.
레이저는 빛이 가장 먼 대상에 도달하고 돌아올 수 있도록 충분한 시간 동안 위상 무결성을 유지할 수 있어야 합니다. 전송 시간에 따라 레이저의 위상이 크게 변하면 일관성이 손실되어 거리 측정이 흐려질 수 있습니다. 또한 FM이어야 합니다(FMCW의 경우). 대부분의 다이오드 레이저는 이 작업을 수행할 수 없지만 일부 반도체 조정 가능 레이저가 상용 시장에 등장했습니다.
또한 모든 스캐닝 메커니즘이 일관성 있는 감지와 호환되는 것은 아닙니다. 반환 신호가 전송된 신호와 혼합되어야 하기 때문에 수신기는 빛이 가능한 가장 먼 대상에 도달하고 돌아올 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 각 지점을 관찰해야 합니다. 예를 들어, 300m 범위에서는 스캐닝 메커니즘이 최소 2μs 동안 정지 상태를 유지해야 하지만 연속적으로 움직이는 많은 스캐닝 메커니즘은 그렇게 할 수 없습니다.
마지막으로, 코히어런트 LiDAR의 신호 처리 작업이 직접 감지보다 훨씬 크다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 다행스럽게도 반도체 제조업체에서는 이러한 신호 처리 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 변환기, 마이크로 컨트롤러 및 DSP를 FFT 가속 페달과 통합하는 강력한 SoC(시스템 온 칩) 제품을 출시했습니다. Indie Semiconductor의 iND83301 Surya LIDAR SoC가 그러한 예 중 하나입니다.
개요
다양한 LiDAR 애플리케이션은 다양한 설계 접근 방식의 이점을 얻습니다. 앞에서 언급했듯이 고출력 펄스 직접 감지는 초장거리가 필요하고 LiDAR 시스템이 서로 간섭하거나 사람의 눈에 해를 끼칠 위험이 거의 없는 항공 지상 조사와 같은 응용 분야에서 잘 작동할 수 있습니다.
그러나 ADAS 및 자동화된 지상 차량과 같은 애플리케이션의 경우 다양한 범위가 필요합니다.<1km and where other potentially interfering LiDAR systems are likely to be deployed, coherent detection (and in particular FMCW) offers a number of advantages. These include immunity to interference (including solar), high signal-to-noise ratio (important in adverse weather conditions), locally accurate velocity detection (providing additional information to the sensing system), and ease of system modification. For these reasons, coherent LiDAR detection is gaining momentum given the multiple use cases, especially next-generation automotive sensing.
