Laufzeit im Vergleich zu FMCW-LiDAR-Systemen

Aktuelle Arbeiten ^{1, 2, 3, 4, 5} haben eine Reihe von Marketingbehauptungen über die Vorteile von LiDAR-Systemen mit frequenzmodulierter kontinuierlicher Welle (FMCW) präsentiert. Wie zu erwarten war, steckt mehr hinter der Geschichte, als die Schlagzeilen behaupten. Dieser Artikel untersucht diese Behauptungen und bietet einen technischen Vergleich der Flugzeit (ToF) mit dem FMCW-LiDAR für jede von ihnen.

Wir verstehen, dass nicht alle ToF- und FMCW-Systeme gleich sind, daher konzentrieren wir uns auf ToF, wie es bei AEye verwendet wird. Wir hoffen, dass dieser Artikel einige der schwierigen Systemkompromisse umreißt, die ein erfolgreicher Praktiker überwinden muss, und dadurch eine fundierte Diskussion, einen Wettbewerb und letztendlich eine Verbesserung sowohl der ToF- als auch der FMCW-Angebote anregt.

Wettbewerbsansprüche

Behauptung #1:FMCW ist eine (neue) revolutionäre Technologie

Das ist nicht wahr.

Im Gegensatz zu den jüngsten Nachrichtenartikeln gibt es FMCW LiDAR schon sehr lange und stammt aus der Arbeit am MIT Lincoln Laboratory in den 1960er Jahren ⁸ , nur sieben Jahre nach der Erfindung des Lasers ⁹ . Viele der im Laufe der Jahre über FMCW gelernten Lektionen sind leider längst vergessen, obwohl sie nicht klassifiziert und öffentlich zugänglich sind. Was sich in letzter Zeit geändert hat, ist die höhere Verfügbarkeit von Lasern mit langer Kohärenzlänge. Während dies das Interesse an der etablierten Technologie wiederbelebt hat, da sie theoretisch eine extrem hohe Signalverstärkung liefern kann, gibt es noch einige Einschränkungen, die angegangen werden müssen, um dieses LiDAR für autonome Fahrzeuge nutzbar zu machen.

Behauptung Nr. 2:FMCW erkennt/verfolgt Objekte weiter und schneller

Dies ist unbewiesen.

ToF-LiDAR-Systeme bieten sehr schnelle Laserschussraten (mehrere Millionen Schüsse pro Sekunde im AEye-System), agiles Scannen, erhöhte Rückstrahlkraft und die Möglichkeit, hochdichte Regions of Interest (ROIs) anzuwenden – was Ihnen einen Faktor von zwei verleiht. zu viermal besseren Informationen aus Retouren im Vergleich zu anderen Systemen. Im Vergleich dazu sind viele FMCW-Systeme mit geringer Komplexität nur in der Lage, Schussraten im Bereich von 10 bis 100 Tausend von Schüssen pro Sekunde (~ 50-mal langsamer) zu erreichen. Im Wesentlichen vergleichen wir Verweilzeiten im Nanosekundenbereich und hohe Wiederholungsraten mit Verweilzeiten im zweistelligen Mikrosekundenbereich und niedrigen Wiederholungsraten (pro Laser/Empfangspaar). Kommerzielle, automobiltaugliche LiDAR-Produkte sind verfügbar, die mit ToF Millionen von Rücksendungen pro Sekunde erzeugen, mit einem großen FOV und einer superhohen Auflösung von mehr als 1000 Punkten pro Grad im Quadrat. AEye ist kein FMCW-System bekannt, das dieses Leistungsniveau erreicht (FMCW-Systemen auf dem Markt fehlen derzeit tendenziell spezifische Leistungsspezifikationen).

Erkennung, Erfassung (Klassifizierung) und Verfolgung von Objekten auf große Entfernung werden alle stark von der Laserschussrate beeinflusst, da eine höhere Laserschussdichte (räumlich und/oder zeitlich) mehr Informationen liefert, die schnellere Erkennungszeiten und eine bessere Rauschfilterung ermöglichen. AEye hat ein System demonstriert, das in der Lage ist, mehrere Punkte mit geringem Reflexionsvermögen zu erkennen:kleine Objekte und Fußgänger in über 200 m Entfernung, Fahrzeuge in 300 m Entfernung und einen Klasse-3-LKW in 1 km Entfernung. Dies spricht für die Reichweitenfähigkeit der ToF-Technologie. Tatsächlich verwenden praktisch alle Laser-Entfernungsmesser ToF und nicht FMCW für die Entfernungsmessung (z. B. der Voxtel-Entfernungsmesser ¹⁰ Produkte, einige mit einer Reichweite von mehr als 10 km). Obwohl neuere Artikel behaupten, dass FMCW eine überlegene Reichweite hat, haben wir noch kein FMCW-System gesehen, das mit der Reichweite eines fortschrittlichen ToF-Systems mithalten kann und gleichzeitig ein passendes FOV, einen übereinstimmenden Gesamtreichweitenstreifen und eine übereinstimmende Punktdichte bietet.

Behauptung Nr. 3:FMCW misst Geschwindigkeit und Reichweite genauer und effizienter

Das ist irreführend.

ToF-Systeme, einschließlich LiDAR von AEye, erfordern mehrere Laserschüsse, um die Zielgeschwindigkeit zu bestimmen. Dies mag im Vergleich zu den Behauptungen von FMCW mit Einzelaufnahmen wie zusätzlicher Overhead erscheinen. Viel wichtiger ist das Verständnis, dass nicht alle Geschwindigkeitsmessungen gleich sind. Während die Radialgeschwindigkeit in zwei sich frontal bewegenden Autos dringend ist (einer der Gründe, warum eine längere Erfassungsreichweite wünschenswert ist), gilt dies auch für die Quergeschwindigkeit, da sie über 90 % der gefährlichsten Randfälle ausmacht. Autos, die eine rote Ampel überfahren, ausweichende Fahrzeuge, Fußgänger, die auf eine Straße treten, alle benötigen Quergeschwindigkeit, um ausweichende Entscheidungen zu treffen. FMCW kann die Quergeschwindigkeit nicht gleichzeitig in einem Schuss messen und hat keinerlei Vorteil beim Ermitteln der Quergeschwindigkeit gegenüber ToF-Systemen.

Stellen Sie sich ein Auto vor, das sich mit einer Geschwindigkeit von 30 bis 40 Metern/Sekunde (~67 bis 89 MPH) bewegt und von einem Laserschuss erfasst wird. Wenn kurze Zeit später ein zweiter Laserschuss gemacht wird, sagen wir 50 μs nach dem ersten, hat sich das Ziel in diesem Intervall nur um ~1,75 mm bewegt. Um eine statistisch signifikante Geschwindigkeit zu ermitteln, sollte sich das Ziel mindestens 2 cm bewegt haben, was etwa 500 μs dauert (wobei ausreichend SNR erforderlich ist, um Entfernungsabtastungen zu interpolieren). Mit dieser zweiten Messung kann eine statistisch signifikante Reichweite und Geschwindigkeit innerhalb eines Zeitrahmens festgestellt werden, der im Vergleich zu einer Bildrate vernachlässigbar ist. Bei einem agilen Scanner sind die 500 μs nicht nur der Geschwindigkeitsschätzung gewidmet oder „gefangen“. Stattdessen können in der Zwischenzeit viele andere Schüsse auf Ziele abgefeuert werden. Diese Zeit kann verwendet werden, um andere Bereiche/Ziele zu betrachten, bevor für eine hochgradig zuverlässige Geschwindigkeitsmessung zum ursprünglichen Ziel zurückgekehrt wird, während ein FMCW-System für die gesamte Verweilzeit gefangen ist.

Die Gefangenschaftszeit wird durch die Tatsache verstärkt, dass FMCW häufig mindestens zwei Laserfrequenz-Sweeps (aufwärts und abwärts) erfordert, um eine eindeutige Erkennung zu bilden, wobei der Abwärts-Sweep Informationen liefert, die erforderlich sind, um die Mehrdeutigkeit zu überwinden, die sich aus dem Mischbereich + der Dopplerverschiebung ergibt. Dadurch verdoppelt sich die benötigte Verweilzeit pro Schuss über die bereits beschriebene hinaus. Die Bewegungsmenge eines Ziels in 10 μs kann typischerweise nur 0,5 mm betragen, was es schwierig macht, Vibration von echter, linearer Bewegung zu trennen.

Behauptung #4:FMCW hat weniger Störungen

Ganz im Gegenteil!

Nebenreflexionen treten sowohl in ToF- als auch in FMCW-Systemen auf. Diese können Retroreflektor-Anomalien wie „Halos“, „Schalen“, Reflexionen der ersten Oberfläche, außeraxiale räumliche Seitenkeulen sowie Mehrwege und Clutter umfassen. Der Schlüssel zu jedem guten LiDAR ist die Unterdrückung von Seitenkeulen sowohl im räumlichen Bereich (mit guter Optik) als auch im zeitlichen/Wellenformbereich. ToF und FMCW sind im räumlichen Verhalten vergleichbar, aber wo FMCW wirklich leidet, ist der Zeitbereich/Wellenformbereich, wenn kontrastreiche Ziele vorhanden sind.

Unordnung: FMCW stützt sich auf fensterbasierte Nebenkeulenunterdrückung, um Selbstinterferenz (Clutter) zu beheben, die weitaus weniger robust ist als ToF, das keine Nebenkeulen hat. Ein 10-μs-FMCW-Impuls verteilt Licht radial über eine Reichweite von 1,5 km. Alle Objekte innerhalb dieser Bereichsausdehnung werden in den FFT-(Zeit-)Nebenkeulen erfasst. Sogar ein kürzerer FMCW-Impuls von 1 μs kann durch Störungen hoher Intensität in 150 m Entfernung beeinträchtigt werden. Die erste Nebenkeule einer FFT mit rechteckigem Fenster beträgt bekanntermaßen -13 dB, weit über den Pegeln, die für eine konstant gute Punktwolke erforderlich sind. (Es sei denn, kein Objekt in der Aufnahme unterscheidet sich in der Intensität von einem anderen Entfernungspunkt in einer Aufnahme um mehr als etwa 13 dB, was unter normalen Straßenbedingungen unwahrscheinlich ist).

Natürlich kann eine tiefere Nebenkeulenverjüngung angewendet werden, jedoch auf Kosten der Impulsverbreiterung. Darüber hinaus begrenzen Nichtlinearitäten im Front-End des Empfängers (sogenannter störungsfreier Dynamikbereich) die effektiven Seitenkeulenpegel des Gesamtsystems, die aufgrund von Komprimierung und ADC-Störungen (Intercepts dritter Ordnung) erreichbar sind; Phasenrauschen6; und atmosphärische Phasenmodulation usw., die durch keine Fensterverjüngung gemildert werden kann. Luft- und Raumfahrt- und Verteidigungssysteme können solche Einschränkungen überwinden und tun dies auch, aber uns sind keine kostengünstigen Systeme in Automobilqualität bekannt, die in der Lage sind, den zeitsynchronen Dynamikbereich von> 100 dB zu erreichen, der erforderlich ist, um kleine Objekte mit großer Reichweite von Retroreflektoren mit kurzer Reichweite zu trennen, wie z entstehen in FMCW.

Im Gegensatz dazu hat ein typisches Gaußsches ToF-System bei einer Impulsdauer von 2 ns keinerlei zeitbasierte Nebenkeulen jenseits der wenigen cm der Impulsdauer selbst. Kein Dynamikbereich zwischen kleinen und großen Offset-Echos hat irgendeine Auswirkung auf das auf den Fotodetektor einfallende Licht, wenn das kleine Ziel-Echo erfasst wird.

Erste Oberfläche: Eine potenziell stärkere Interferenzquelle ist eine Reflexion, die entweder von einer Windschutzscheibe oder einer anderen ersten Oberfläche verursacht wird, die auf das LiDAR-System aufgebracht wird. So wie der Sendestrahl nahezu kontinuierlich eingeschaltet ist, sind die Reflexionen relativ zu entfernten Objekten kontinuierlich und sehr stark, was eine ähnliche Art von Niederfrequenzkomponente darstellt, die unerwünschte FFT-Nebenkeulen in den transformierten Daten erzeugt. Das Ergebnis kann auch eine deutliche Reduzierung des nutzbaren Dynamikbereichs sein. Darüber hinaus weisen Windschutzscheiben als Mehrschichtglas unter mechanischer Belastung eine komplexe inhomogene Polarisation auf. Dadurch wird das elektrische Feld der Signalrückgabe auf der Fotodetektoroberfläche zufällig, was das optische Mischen erschwert (dekohärt).

Schließlich ist aufgrund der Natur der Zeitbereichsverarbeitung gegenüber der Frequenzbereichsverarbeitung die Handhabung von Mehrfachechos – sogar mit hohem Dynamikbereich – ein unkomplizierter Prozess in ToF-Systemen, während er in FMCW-Systemen eine erhebliche Begriffsklärung erfordert. Die Multi-Echo-Verarbeitung ist besonders wichtig im Umgang mit Verdunklungsstoffen wie Rauch, Dampf und Nebel.

Behauptung Nr. 5:FMCW ist für die Automobilindustrie geeignet, zuverlässig und leicht skalierbar

Dies ist bestenfalls unbewiesen.

Der angebliche Vorteil von FMCW ergibt sich aus der Tatsache, dass es die Reife der Photonik- und Telekommunikationstechnologie nutzt und dadurch die Skalierbarkeit auf höhere Leistungsniveaus (zusätzlich zu Kosteneinsparungen) erleichtert. FMCW ermöglicht zwar kostengünstige Fotodetektoren wie PINs, während ToF häufig APDs und andere teurere Detektoren verwendet. Die Details sind jedoch viel nuancierter.

Die Lieferkette für LiDAR-Komponenten ist noch relativ jung, aber Komponenten wie Faserlaser, PIN-Array-Empfänger, ADCs und FPGAs oder ASICS werden seit Jahren in verschiedenen Branchen eingesetzt. Diese Arten von Komponenten sind aus Sicht der Versorgungsbasis sehr risikoarm. Im Vergleich dazu ist die kritische Komponente für FMCW-Systeme der Laser mit sehr niedrigem Phasenrauschen, der viele strenge Anforderungen und keinen anderen Benutzer mit hohem Volumen hat, um die Kosten für die Serienfertigung zu senken.

Die in ToF-LiDAR-Systemen verwendeten optischen Komponenten sind Derivate von Komponenten, die in kommerziellen Systemen weit verbreitet und routinemäßig verwendet werden. Bei den neuen Entwicklungen handelt es sich um MEMS, die zuvor in praktisch allen Druck- und Airbagsensoren von Kraftfahrzeugen verwendet wurden, sowie in Gatlin-Kanonen, Raketensuchern und Laserresonator-Q-Schaltern beim Militär. Die Komponenten von FMCW-Systemen sind seit Jahren in Laborumgebungen verfügbar, aber keine Massenproduktionssysteme haben Elemente wie den frequenzagilen Diodenlaser mit langer Kohärenzlänge eingesetzt, der erforderlich ist, um solche Systeme zu ermöglichen.

Darüber hinaus haben ToF-LiDARs bereits mehrere Anbieter, die für den Automobilbereich qualifizierte Komponenten über den gesamten Hardware-Stack verkaufen:Laser, Detektoren, ASICs usw. Historisch gesehen muss eine disruptive Technologie (wie FMCW-Laserquellen), die einzigartig im eigenen Haus hergestellt wird, eine 10x haben technischer Gewinn, um ein Produkt auszugleichen, das eine stabile Lieferkette mit mehreren Anbietern genießt, die bereits Qualitätsstandards für einen bestimmten Kundenstamm erfüllen.

Skalierbarkeit hängt direkt mit der Reife zusammen. Eine Möglichkeit, die Technologiereife zu beschreiben, ist ein Schema, das von der NASA in den 1970er Jahren7 entwickelt wurde und als „Technology Readiness Level“ (TRL) bezeichnet wird. Dieses Schema weist einer Technologie Nummern zu, je nachdem, wie weit der Weg von der Technologieinspiration (TRL 1) bis zum Einsatz in mehreren erfolgreichen Missionen (TRL 9) fortgeschritten ist.

Im Fall von ToF LiDAR glauben wir, dass die Komponenten und Systeme bei TRL 8 liegen, während die FMCW-Komponenten und -Systeme bei TRL 4 liegen. Dies ist eine erhebliche Lücke in der Technologiereife, deren Schließung viele Jahre dauern wird. Zu den größten Skalierbarkeitsmängeln von FMCW-Systemen gehören die niedrige Schussrate aufgrund der Laser-Chirp-Pulsdehnung und der Hochgeschwindigkeits-ADC und FPGA, die für die Verarbeitung von Rücksendungen erforderlich sind. In dem Fall, in dem höhere Schussraten auf Systemebene erforderlich sind, können parallele Kanäle des optischen Pfads und der Elektronik eingesetzt werden. Diese könnten ein einzelnes MEMS zum Scannen verwenden, aber jedes replizierte Element macht den größten Teil der Kosten des LiDAR-Systems aus, sodass die Verdopplung der Kanäle die Gesamtkosten des LiDAR fast verdoppelt.

Laser Costs: In FMCW systems, coherence length is determined by how the laser is designed and fabricated and must be at least twice as long as the longest target range. Typically, a low phase noise laser is much more expensive than a traditional diode laser. In contrast, outside of maintaining a good pulse shape, there are few other requirements on the laser in a ToF system beyond those already required in telecom markets.

Receiver Costs: While it’s true that FMCW detectors can be low grade PINs and relatively cheap, the total receiver cost is expensive due to the front-end optics and back-end electronics requirements. Even here though, a coaxial FMCW system and a coaxial ToF system will not see significant differences in detector costs based on detector sizes needed. The total receiver cost will favor a ToF system. However, where FMCW really shines on cost is for short range systems. The higher energy efficiency evinced from coherence enables diode lasers to be employed, and chip scale Li-DAR is achievable.

Optics Costs: In a typical ToF system, incoherent detection (simple amplitude peak detection) takes place and optical elements only have to be within one-quarter of a wavelength (so called λ/4). In comparison, FMCW uses coherent detection and in aggregate, all of the optical surfaces must be within a much tighter tolerance, like λ/20. These components can be very expensive.

Electronics Costs: In the AEye ToF system, the electronics consist of a high-speed analog to digital converter (ADC) and a field programmable gate array (FPGA) that performs peak detection and range calculations. The bandwidth of the electronics is proportional to the range resolution and for common Li-DAR system requirements, the components are nothing unusual.

FMCW requires ADC conversion rates that are two- to four-times as high as a ToF system and then must be followed by an FPGA capable of taking the data in and doing very high speed FFT conversions. Even with the use of ASICs, the complexity of FMCW systems is several times the complexity (and cost) of the processing required for ToF.

Claim #6:Adding FMCW to Optical Phased Arrays (OPAs) Will Compensate for Lack of Solid-State Performance of FMCW

This is unproven.

FMCW has a low technical readiness level, and Optical Phased Arrays have an even lower technical readiness level (roughly TRL 3 with experimental proof of principle and not usable at scale to the extent needed for FMCW). The original DARPA Modular Optical Aperture Building Blocks (MOABB) program demonstrated that, to achieve very low spatial sidelobe transmit beam-steering performance, submicron (λ/2) waveguides were necessary11. The consequence of needing such small waveguides is the power handling capability of such elements, which was identified as a fundamental limitation to the approach. On the receive side, the idea of coupling light from an input lens to a photonic substrate where the light must be collected into a very small waveguide is also an optical performance challenge (etendue limitation).

Most OPA systems use thermal shifting of laser wavelength to steer beams in one dimension while using phased arrays to steer beams in another dimension. It is well known that phased array beam steering degrades (creates spatial sidelobes) very quickly with frequency shifts of the laser beam. The combination of a beam steering mechanism that depends on the laser being a constant intensity and constant wavelength, while the ranging mechanism depends on sweeping the frequency (wavelength) of the laser, doesn’t work well for traditional FMCW approaches. The idea of combining FMCW with this beam steering technology that is in such an early stage of development is incredibly risky. We believe this path can take another 10 years to reach usable maturity.

Conclusion

AEye believes that high performance, agile-scanning ToF systems serve the needs of autonomous vehicle LiDAR more effectively than FMCW when cost, range, performance, and point cloud quality are important. However, it is not hard to see the logical reasoning where FMCW could play a niche role in applications where lower shot rates are suitable and FMCW systems are more economical.

This article was written by Luis Dussan, Founder and CTO, AEye (Dublin, CA). For more information, visit here .

References

1. Aurora Team, “FMCW Lidar:The Self-Driving Game-Changer ”, April 9, 2020.
2. Philip Ross, “Aeva Unveils Lidar on a Chip ”, IEEE Spectrum, December 11, 2019.
3. Timothy Lee, “Two Apple veterans built a new lidar sensor — here’s how it works ”, arsTECHNICA, October 2, 2018.
4. Jeff Hect, “Lasers for Lidar:FMCW lidar:An alternative for self-driving cars ”, Laser-FocusWorld, May 31st, 2019.
5. “Aeva launches ‘4D’ LiDAR on chip for autonomous driving ”, December 16, 2019.
6. Phillip Sandborn, “FMCW Lidar:Scaling to the Chip-Level and Improving Phase-Noise-Limited Performance ”, Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California at Berkeley, Technical Report No. UCB/EECS-2019-148, December 1, 2019.
7. “Technology readiness level ”, Wikipedia.
8. A Gschwendtner, W Keicher, “Development of Coherent Laser Radar at Lincoln Laboratory ”, MIT Tech journal, Vol 12, #2, 2000.
9. C. Patel, “Stability of Single Frequency Lasers ”, IEEE J Quantum Electronics, v4, 1968.
10. Voxtel Laser Rangefinders , June 2020.
11. P Suni et al, “Photonic Integrated Circuit FMCW Lidar On A Chip ”, 19th Coherent Laser Radar Conference.