LiDAR は急速に関心を集めており、ADAS や自動車両検知システムに導入されていますが、このテクノロジーを実装するにはさまざまな方法があります。 このペーパーでは、これらのアプローチとコヒーレント LiDAR 検出の相対的な利点について説明します。
光の検出と測距 (ライダー) は 1930 年代に初めて概念化され、電波の検出と測距 (レーダー) とほぼ同時に概念化されました。 しかし、この技術は 1960 年代にレーザーが登場するまで証明されず、その後数年間で光通信の発展によりレーザーと光変調技術が大幅に進歩しました。
2008 年、当初は「光学レーダー」と呼ばれていた初の市販 LiDAR システムが、ボルボ乗用車でデビューしました。 この画期的な技術は、最初の自動緊急ブレーキ (AEB) システムの 1 つを強化し、車両が自動的にブレーキをかけて追突事故を防止または軽減できるようにします。
15 年前の初期の導入（その後、AEB の安価な代替手段としてレーダーに置き換えられた）以降、高解像度 LIDAR は急速に進化し、自動運転車プログラムの重要な高解像度センサーとなり、技術的にさまざまな技術を育成してきました。革新的で資金豊富な新興企業。 より広い範囲、優れた解像度、車両周囲のリアルタイム 3D 視覚化を提供するこの技術は、自動運転だけでなく、乗用車や商用車の先進運転支援システム (ADAS) を補完する重要なセンサー パラダイムへと成熟しつつあります。艦隊。
LiDAR センサーは赤外線スペクトルの光子を放出し、周囲の 3D 画像を検出して作成します。 これらは自動車用途で非常に人気があることが証明されています。 レーダーに対する LiDAR の主な利点は、使用される光の波長が非常に短いため、正確な測定が可能であることです。 さらに、LIDAR はあらゆる照明条件でも動作でき、カメラと比べて検出範囲が優れています。 LIDAR センサーによって取得されたデータは、「点群」とみなすことができます。
LiDAR システムを開発する際には、使用する波長、スキャン方法、干渉への対処方法など、考慮すべきことがたくさんあります。 ただし、システムが行う必要がある最大の決定は、戻ってくる光子を最適に検出する方法です。 直接検出とコヒーレント検出という 2 つの主な候補があります。
直接検出
直接検出システムでは、レーザー パルスが放射され、事実上タイマーが開始されます。 レーザーパルスの戻りを受信すると停止し、経過時間に基づいて距離を計算します。 図 1 を参照してください。
図 1: 光の速度 (c) は一定であるため、ターゲットまでの距離は Δtc/2 です。ここで、Δt は光子の送信の開始と光子の受信フロントの間の時間です。
最大約50mの距離では、高品質の同調可能なシングルモードレーザー(短時間で大量の光子を圧縮する光源であるため)や変調が不要なため、駆動回路が簡素化されます。 また、波面収差を補正するために精密な光学系も必要ありません。
なぜ射程が短いのか？ 照明領域が距離とともに増加するにつれて、反射電力は（距離の二乗として）減少します。 注: これを計算する式は次のとおりです。リターン電力は、送信電力 x (ターゲット領域/照明領域) x (受信領域/(π x range2)) にほぼ等しいです。 この損失は避けることができないため、最も簡単な解決策は、より多くの電力を送信するか、受信機の感度を高めることです。
ただし、使用できるレーザー出力には限界があります。 強烈な近赤外線 (IR) 光 (800 ～ 1400ηm) は人間の視力を損なう可能性があります。 ADAS または自動運転車アプリケーションで NIR 光の送信出力を増加させるだけでは、他の道路利用者や歩行者に危険をもたらす可能性があります。
受信感度を向上させるには、より広い面積の受信レンズを使用して光子の収集を増やすことができます。 さらに、アバランシェ フォトダイオード (APD、固有ゲインを備えたフォトダイオード) も使用できますが、これらは高価で、壊れやすく、小さい傾向があり (システム光学系がさらに複雑になります)、自己生成ノイズの前に約 15 倍のゲインしか提供できません。 A問題になります。 ガイガー モード雪崩光検出器 (GMAPD) や単一光子雪崩検出器 (SPAD) などの他のセンサー タイプは、直接検出 LIDAR システムでより優れた感度を提供しますが、雪、埃、または霧の多い環境では効果が低くなります。
さらに、すべての検出システムには何らかの形で干渉を軽減する必要があります。 レーダーであっても LIDAR であっても、システムは、受信機が受信している信号 (パルス電波または光子のいずれか) が送信機からのものであることを認識する必要があります。 干渉の問題は、パルス式自動車レーダーの初期に発生しました。 多くの車にレーダーが搭載されると、相互干渉が問題になりました。 最も一般的な解決策は、レーダー システムが主に周波数変調連続波 (FMCW - 下記を参照) を使用するコヒーレント検出技術に切り替えることでした。
直接検出 LIDAR のもう 1 つの制限は、各ポイントでの速度を直接測定しないことです。代わりに、距離が時間の経過とともにどのように変化するかを判断することによって (つまり、後続の複数のフレームを比較して) 速度を計算する必要があるため、システムの応答性が損なわれる可能性があります。
コヒーレント検出とFMCW
これには、入射光のサンプルと透過光の混合が含まれ、これには 2 つの主な利点があります。 まず、位相長干渉 (つまり、受信信号に送信信号を乗算) によってノイズのない光子利得の増幅を実現できるため、システムは非常に低出力のレーザーで優れた感度を達成できます。 第二に、送信信号と受信信号を混合することで、正確に同じ波長ではない光（太陽光や隣接する LiDAR システムからの光など）は単純に無視されるため、LiDAR システムの選択性が高くなります。
コヒーレント検出 LiDAR システムを実装するにはいくつかの方法がありますが、最も一般的なのは周波数変調連続波 (FMCW) 変調です。 図 2 に簡略化した例を示します。
図 2: レーザーは約 1550 nm で動作し、数百 MHz (たとえば、1550.002 ～ 1550 nm) で変調します。 放出される (および反射される) 信号は約 200 THz です。 光混合後、フォトダイオードは 2 つの信号の和と差を表示します。 フォトダイオードの帯域幅は限られており、約 400 THz の合計には応答せず、数百 MHz の差信号しか検出できません。
実際には、レーザーは周波数を上下に走査して鋸歯状のプロファイル (周波数対時間) を生成し、そこから距離と速度を導き出します。 後者の場合は、ドップラー効果を考慮してください。 図 3 は、光学系のより詳細な概要を示しています。
図 3: FMCW LIDAR システムの主要な光学コンポーネント。
FMCW ライダーには直接検出システムよりも複雑ですが、多くの利点があります。 たとえば、前述したように、戻り信号は送信元 (局部発振器、図 4 の LO) から取得したサンプルで乗算されます。 LIDAR の経路損失が高いため、LO の数パーセントでもリターン信号よりもはるかに大きくなる可能性があります。 信号増幅量は非常に高くなりますが、まったく同じ波長の信号に限定されるため、高い光子効率が得られます。
たとえば、約 300m の範囲の FMCW LIDAR システムは、200mW 未満のレーザー出力で実現できます。 同じ範囲の場合、同様の直接検出システムはピーク電力の 1000 倍を必要とします。 特に、FMCW は LiDAR の他の領域の中心にあります。 たとえば、最大数キロメートルの範囲の光学高度計や、500メートル以上の範囲の風特性評価用のレーザードップラーLiDAR装置などです。
コヒーレント LIDAR のもう 1 つの利点は、信号チェーンの帯域幅がかなり低いことです。 図 3 の波長 (レーザーが 1550.002 から 1550ηm までスキャンする) を考慮すると、フォトダイオードの帯域幅は数百 MHz に制限される可能性があります。 直接検出システムでは、受信パルスの立ち上がりエッジを解析するために、できるだけ広い帯域幅 (通常は 2GHz 以上) が必要です。
当然のことながら、帯域幅が狭くなると、フォトダイオード上でより低いノイズの相互インピーダンス増幅器とより遅いアナログデジタルコンバータの使用が可能になります。
最後に、コヒーレント検出により、ポイントごとの速度情報が提供されます。 ポイントごとの速度の利点は、後続のセンシング システムが LiDAR (およびその他のセンサー) データを解釈するときに使用できる追加のコンテキスト メトリックとなり、より多くの情報に基づいた意思決定が可能になることです。
したがって、コヒーレント検出のさまざまな利点は重要ですが、コヒーレント LIDAR にも課題がないわけではありません。
レーザーは、光が最も遠いターゲットに到達し、そこから戻ってくるのに十分な長期間にわたって位相の完全性を維持できなければなりません。 レーザーの位相が送信時間中に大幅に変化すると、コヒーレンスが失われ、距離測定値が不鮮明になる可能性があります。 また、FM（FMCWの場合）である必要があります。 ほとんどのダイオード レーザーはその目的を達成できませんが、いくつかの半導体チューナブル レーザーは商業市場に登場しています。
さらに、すべてのスキャン メカニズムがコヒーレント検出と互換性があるわけではありません。 受信機は、戻り信号を送信信号と混合する必要があるため、光が可能な限り遠いターゲットに到達し、そこから戻ってくるのに十分な時間、各ポイントを観測する必要があります。 たとえば、300 m の範囲では、走査機構が少なくとも 2 μs の間静止し続ける必要がありますが、連続的に移動する走査機構の多くはそれができません。
最後に、コヒーレント LIDAR の信号処理タスクは直接検出よりも大幅に大きいことに注意することが重要です。 幸いなことに、半導体メーカーは、これらの信号処理ニーズを満たすために、データ コンバーター、マイクロコントローラー、DSP と FFT ガス ペダルを統合する強力なシステム オン チップ (SoC) 製品を導入しています。indie Semiconductor の iND83301 Surya LIDAR SoC は、その一例です。
概要
異なる LIDAR アプリケーションは、異なる設計アプローチから恩恵を受けます。 前述したように、高出力パルス直接検出は、超長距離が必要で、LiDAR システムが相互に干渉したり人間の目に害を及ぼすリスクがほとんどない航空機地上調査などのアプリケーションでうまく機能します。
ただし、ADAS や自動地上車両などのアプリケーションでは、さまざまな機能が必要になります。<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.
