Sørg for, at LiDAR-køretøjets afstandssensorpræcision har den rigtige TIA

For at autonome køretøjer skal lykkes, skal passagerer stole på køretøjets sensorer og softwaren til at guide dem sikkert og præcist til destinationen. Nøglen til at levere tillid ligger i samkøring af input fra forskellige sensortyper for at forbedre nøjagtighed, redundans og sikkerhed, en teknik der har muliggjort avancerede førerassistentsystemer (ADAS). En af de primære sensorer er lysdetektering og rækkevidde (LiDAR), og designere skal sikre, at LiDAR-systemet har den højeste pålidelighed, opløsning, præcision og svartid for selvkørende køretøjer.

LiDAR-ydelse er i høj grad afhængig af front-end transimpedansforstærker (TIA), som hurtigt kan gendanne et avalanche-fotodiodesignal (APD) for at give digital feedback. Ved at sammenligne tidsstemplet for feedback-signalet med det transmitterede signal-tidsstempel kan ToF beregnes for rækkevidden.

Denne artikel vil kort diskutere de problemer, der er forbundet med at udvikle feedback-kredsløbets ydeevne til præcis objektdetektion ved hjælp af LiDAR. Derefter introduceres en Analog Devices TIA. Det vil vise, hvordan man kan udnytte den høje hastighed, båndbredde og lave indgangsimpedans til hurtig genopretning fra reflekteret lys, som kan producere nanosekund (ns) fotodiode stigetid. For at opnå den bedste samlede ydeevne vil den også vise, hvordan man afviser APD mørkestrøm og omgivende lys gennem vekselstrømskobling for at tillade nøjagtige ToF estimeringer.

Nøgleelementer i ADAS

Kernen i ADAS er sofistikerede sensorsystemer til analyse af eksterne objekter. Identifikationen og placeringen af disse objekter sætter et køretøj i stand til enten at underrette føreren eller tage den passende handling (eller begge dele) for at undgå uheld. Sensorteknologierne bag ADAS kan omfatte et billedkamera, inertimåleenheder (IMU'er), radar og selvfølgelig en LiDAR. Af disse er LiDAR en kritisk optisk teknologi, der udfører autonomt kørsel i dårligt vejr og foretager lateral afstandsregistrering og rækkevidde. Det udgør en integreret del af et ADAS-system (figur 1).

Figur 1: Vision (kameraer og relateret software), radar og LiDAR-systemer supplerer hinanden for at informere en ADAS, så den kan tage passende beslutninger. (Billedkilde: Analog Devices)

Et ADAS-system bruger kameraer til hurtigt og præcist at registrere og genkende eksterne objekter såsom køretøjer, fodgængere, forhindringer, trafikskilte og banelinjer. Analysen udløser en passende beslutning for at maksimeringe sikkerheden. Beslutningerne inkluderer advarsel om afgang fra bane, automatisk nødopbremsning, blind-spot-alarmer og førerens bevågenhed og alarmovervågning, blandt andre. Kameraets styrker er objektklassifikation og lateral opløsning.

Det selvstændige IMU-system måler vinkel- og lineær bevægelse, normalt med en triade af gyroskoper, magnetometre og accelerometre. En IMU er monteret i en gimball for pålideligt at sende integreret vinkelhastighed og accelerationsmængder. En gimball er en drejelig understøtning, der tillader rotation af et objekt omkring en enkelt akse. Et sæt af tre gimball-led hvor den ene er monteret på den anden med ortogonale drejeakser, gør det muligt for et objekt monteret på den inderste gimball-led at forblive uafhængig af rotationen af dennes støtte. IMU forbedrer GNSS-nøjagtigheden fra meter (m) til centimeter (cm) for nøjagtig baneplacering.

Tilpasninger af bilradarteknologi måler mange forskellige variabler, herunder afstand og hastighed, samtidig med at de giver synlighed i mørke. Typisk anvendes 24 og 77 gigahertz (GHz) signalhastigheder til høj opløsning. Radarsensoren fanger reflekterede signaler fra forskellige objekter inden for dets synsfelt. Køretøjet analyserer derefter sensoroutputtet inden for rammerne af alle de andre sensorindgange for at afgøre, om justeringer i styring og bremsning hvis nødvendig for eksempel at forhindre kollisioner.

For at fuldføre ADAS-billedet bruger LiDAR optik med et spektralresponsområde på mellem 200 og 1150 nanometer (nm). Systemet måler ToF fra lasertransmission til modtagelse af reflekterede signaler. Kompilering af mange signaler muliggør oprettelse af nøjagtige flerdimensionale dybdekort over køretøjets omgivelser. Ansøgninger om LiDAR inkluderer undgåelse af kollision, registrering af blinde vinkler, nødbremsning, adaptiv fartpilot, dynamisk affjedringskontrol og parkeringsassistent. LiDAR-systemer overgår radar med hensyn til lateral opløsning og kapacitet under dårlige vejrforhold.

ADAS og autonome køretøjer kræver flere af disse sensorer placeret rundt om køretøjet til 360 ˚ detektion og analyse (figur 2).

Figur 2: Kameraer, radar og LiDAR giver sammen et 360 ° synsfelt omkring køretøjer for at sikre sikkerheden for dem både indenfor og udenfor. (Billedkilde: Analog Devices)

Efterhånden som disse sensorer og deres tilknyttede software forbedres, bliver chauffører, passagerer og enhver, der er nærliggende køretøjet, mere sikker.

LiDAR-optik

LiDAR-design er udviklet sig fra ”kaffedåssensorer”, der roterer på bilens tag med en værdi til ca. $ 75.000 USD til mere moderne tilgange, der koster i området $ 1.000 pr. stk. Omkostningsreduktionen kan primært henføres til fremskridt inden for lasere og tilhørende elektronik. Bevægelsen mod halvlederlasere (vs. roterende kaffedåse) og den tilknyttede skalering i halvlederprocesser er hovedårsagerne til, at omkostninger og størrelse er reduceret. Nu kan flere LiDAR-sensorer placeres på tværs af køretøjets for- og bagside såvel som på siderne for at få en omkostningseffektiv 360 ˚ synlighed.

Et typisk LiDAR-design kan opdeles i tre hovedafsnit: Dataopsamling (DAQ), analog frontend (AFE) og laserkilde (figur 3).

Figur 3: En opdeling af et LiDAR-evalueringssystem viser, at en LiDAR består af tre hovedsektioner: En DAQ, en AFE og en laserkilde. (Billedkilde: Analog Devices)

DAQ'en indeholder en højhastigheds A/D-konverter (ADC) og den nødvendige effekt og clock til at indsamle ToF-data fra laseren og AFE. AFE indeholder en APD-lyssensor og TIA til at indfange det reflekterede signal. Hele signalkæden samles i APD-udgangssignalet, som fødes ind i ADC i DAQ-sektionen. AFE inkluderer også forsinkelsestimingen i dennes output til DAQ. Laserdelen indeholder lasere og tilhørende kredsløb og transmitterer til det indledende laserudgangssignal.

LiDAR-AFE'en

Som vist i figur 4 starter et eksempel på en LiDAR-modtagersignalkæde med en omvendt højspændings-bias (-120 til -300 volt), lav indgangskapacitans APD efterfulgt af en TIA, såsom Analog Devices' LTC6561HUF # PBF. Det er vigtigt at designe med henblik på APD-input og pc-kort parasitære kapaciteter, der supplerer TIA's high-speed 220 MHz gain-båndbreddeprodukt (GBWP). TIA-indgangssektionen kræver yderligere opmærksomhed for at opnå det ønskede niveau af signalintegritet og kanalisolering, så der ikke tilføjes yderligere støj til det aktuelle signal, der genereres af APD. Dette optimerer systemets SNR og detekteringshastighed af objekter.

For at forbedre signalintegriteten har TIA et lavpas forstærkerfilter som Analog Devices' LT6016 til at dæmpe signalringning. TIA konverterer APD udgangsstrømmen (I_APD) til en udgangsspænding, V_TIA. Spændingen V_TIA sender til den differentielle bufferforstærker som Analog Devices ' ADA4950-1YCPZ-R7), der driver ADC-indgangen (ikke vist).

Figur 4: En AFE til dette design omfatter APD, LTC6561 TIA og ADA4950 differentiale I/O-højhastighedsforstærker. LT6016 er et forstærkerfilter, der dæmper højhastigheds signalring. (Billedkilde: Analog Devices)

For at beregne afstand, ved hjælp af ToF, bruges stigningen i ADC-samplingshastigheden til at bestemme opløsningen af den modtagne lyspuls, ligning 1:

 Ligning 1

Hvor:

L_S = Lysets hastighed (3 x 10⁸ m/s)

f_S = ADC'ens samplingsfrekvens

N = antal ADC-samples i tidsintervallet mellem hvornår en lysimpuls genereres, og når dens refleksion modtages

For eksempel, hvis ADC's samplingshastighed er 1 GHz, svarer hver prøve til en afstand på 15 cm.

Der må være næsten nul ved sampling usikkerhed, da selv et par usikre sampler kan resulterer i betydelige målefejl. Derfor bruger LiDAR-systemer parallelle TIA'er og ADC'er til at køre mod nul i samplingsusikkerhed. Denne stigning i kanaler øger strømtab og pc-kortstørrelse. Disse kritiske designbegrænsninger kræver også en ADC med høj hastighed, serielt output med JESD204B-interface for at løse parallelle ADC-problemer.

LiDAR-sensorer

Som nævnt er det vigtigste sensorelement i et LiDAR-system en APD. De omvendte spændingsforstyrrelser for disse fotodioder med intern forstærkning, varierer fra snesevis af volt til hundreder af volt. APD S/N-forholdet (SNR) er højere end en PIN-fotodiode. Derudover adskiller APD's sig med hurtige tidsrespons, lav mørkestrøm og høj følsomhed. APD-spektralresponsområdet er inden for 200 til 1150 nm for at matche det typiske spektrale interval for en LiDAR.

Et godt eksempel på en APD er Marktech Optoelectronics' MTAPD-07-010 med et spektralt respons fra 400 til 1100 nm og topper ved 905 nm (figur 5). Enhedens fodaftryk måler 0,04 mm². Den spreder 1 milliwatt (mW), har en fremadgående strøm på 1 milliampere (mA) og en driftsspænding på 0,95 x dens nedbrydningsspænding (Vbr) på 200 volt (maks.). Stigetid er 0,6 ns.

Figur 5: MTPAPD-07-0101 APD har et toprespons ved 905 nm, et fodaftryk på 0,04 mm² og en stigetid på 6 ns. (Billedkilde: Marktech Optoelectronics)

Den typiske halvlederbaserede APD fungerer med en relativt høj omvendt spænding i snesevis eller endda hundreder af volt og undertiden lige under sammenbrud (pr. MTAPD-07-010 ved 0,95 Vbr). I denne konfiguration eksciterer absorberede fotoner elektroner og huller i det stærke indre elektriske felt for at generere sekundære bærere. Over et par mikrometer, forstærker avalanche-processen effektivt lysstrømmen.

Som et resultat af deres driftsegenskaber kræver APD'er mindre elektronisk signalforstærkning og er mindre modtagelige for elektronisk støj, hvilket gør dem nyttige til ekstremt følsomme detektorer. APD's multiplikation eller forstærkningsfaktor varierer afhængigt af enheden og den omvendte spænding. MTAPD-07-010 har en forstærkning på 100.

TIA-løsninger

I drift udsender LiDAR et digitalt optisk burst-signal, hvis refleksioner vil blive fanget af MTAPD-07-010 APD'en. Dette kræver en TIA med hurtig gendannelsestid for mætningsoverbelastning og hurtig outputmultiplexing. LTC6561 støjsvage, fire-kanals TIA med en båndbredde på 220 megahertz (MHz) opfylder disse krav (figur 6).

Figur 6: LTC6561 quad TIA med uafhængige forstærkere og et enkelt multiplexet outputtrin, blev designet til LiDAR ved anvendelse af APD'er. (Billedkilde: Analog Devices)

I figur 6 detekteres reflekterede lasersignaler (figur 3) af APD-arrayet og de fire TIA'er med lav støjniveau 200 MHz. TIA'erne transmitterer hurtigt de detekterede signaler til ToF-detektoren (øverst til højre). Kondensatorerne på 1 nF på indgangen til de fire TIA'er som filtrerer effektivt og fjerner APDs mørkestrøm og omgivende lysforhold og bevarer TIA'ernes dynamiske rækkevidde. Værdien af kondensatorerne påvirker imidlertid skiftetider, så designere skal indregne dette i deres design.

Under intens optisk belysning kan APD'er lede store strømme der ofte er mere end 1 A. LTC6561 overlever og genopretter hurtigt fra store overbelastningsstrømme af denne størrelse. Hurtig genopretning af overbelastning er kritisk for LiDAR-applikationer. Hurtig genopretning af 1 mA overbelastning tager 10 ns (figur 7).

Figur 7: LTC6561 overlever og genopretter hurtigt på 10 ns i tilfælde af store overbelastningsstrømme på 1 mA. (Billedkilde: Analog Devices)

I figur 7 udvides pulsbredden for output, da niveauet for indgangsstrøm overstiger det lineære område. Gendannelsestiden forbliver dog omkring 10 ns. LTC6561 genopretter fra 1 mA-mætningshændelser på mindre end 12 ns uden faseomdannelse, hvorved datatab minimeres.

Konklusion

Vejen til vellykkede autonome køretøjer starter med integration og fusion af kameraer, IMU'er, radar og LiDAR. LiDAR holder især løfte, når de problemer, der er forbundet med at opnå præcis objektdetektion ved hjælp af denne optiske teknologi, forstås og behandles tilstrækkeligt.