Tempo de voo vs. Sistemas FMCW LiDAR

Artigos recentes ^{1, 2, 3, 4, 5} apresentaram uma série de alegações de marketing sobre os benefícios dos sistemas LiDAR de onda contínua modulada em frequência (FMCW). Como seria de esperar, há mais na história do que as manchetes afirmam. Este artigo examinará essas alegações e oferecerá uma comparação técnica de Time of Flight (ToF) vs. FMCW LiDAR para cada uma delas.



Entendemos que nem todos os sistemas ToF e FMCW são iguais, então vamos nos concentrar no ToF como empregado na AEye. Nossa esperança é que este artigo descreva algumas das difíceis compensações do sistema que um profissional bem-sucedido deve superar, estimulando assim uma discussão informada robusta, competição e, finalmente, melhoria das ofertas de ToF e FMCW.

Reivindicações competitivas

Reivindicação nº 1:FMCW é uma (nova) tecnologia revolucionária

Isso é falso.

Ao contrário dos artigos de notícias recentes, o FMCW LiDAR existe há muito tempo, decorrente do trabalho realizado no MIT Lincoln Laboratory na década de 1960 ⁸ , apenas sete anos após a invenção do próprio laser ⁹ . Muitas das lições aprendidas sobre o FMCW ao longo dos anos – embora não classificadas e de domínio público – infelizmente foram esquecidas há muito tempo. O que mudou recentemente é a maior disponibilidade de lasers de longa coerência. Embora isso tenha rejuvenescido o interesse na tecnologia estabelecida, pois teoricamente pode fornecer um ganho de sinal extremamente alto, ainda existem várias limitações que devem ser abordadas para tornar esse LiDAR viável para veículos autônomos.

Reivindicação nº 2:FMCW detecta/rastreia objetos mais longe e mais rápido

Isso não está comprovado.

Os sistemas ToF LiDAR podem oferecer taxas de disparo a laser muito rápidas (vários milhões de disparos por segundo no sistema AEye), digitalização ágil, maior saliência de retorno e a capacidade de aplicar Regiões de Interesse (ROIs) de alta densidade - oferecendo um fator de dois- a informações quatro vezes melhores de retornos em relação a outros sistemas. Em comparação, muitos sistemas FMCW de baixa complexidade só são capazes de taxas de disparo na ordem de 10 a 100 de milhares de disparos por segundo (~50x mais lento). Então, em essência, estamos comparando tempos de permanência de nanossegundos e altas taxas de repetição com tempos de permanência de dezenas de microssegundos e baixas taxas de repetição (por par laser/rx). Estão disponíveis produtos comerciais LiDAR de nível automotivo que produzem milhões de retornos por segundo usando ToF, com grande FOV e resolução super alta de mais de 1.000 pontos por grau quadrado. A AEye não tem conhecimento de nenhum sistema FMCW que corresponda a esse nível de desempenho (os sistemas FMCW no mercado atualmente tendem a não ter especificações de desempenho específicas).

Detecção, aquisição (classificação) e rastreamento de objetos a longa distância são fortemente influenciados pela taxa de disparo do laser, porque uma maior densidade de disparo do laser (no espaço e/ou no tempo) fornece mais informações que permitem tempos de detecção mais rápidos e melhor filtragem de ruído. A AEye demonstrou um sistema capaz de detectar multipontos de baixa refletividade:pequenos objetos e pedestres a mais de 200m, veículos a 300m e um caminhão classe 3 a 1 km de distância. Isso fala da capacidade de alcance da tecnologia ToF. De fato, praticamente todos os telêmetros a laser usam ToF, não FMCW, para alcance de distância (por exemplo, o telêmetro Voxtel ¹⁰ produtos, alguns com alcance de detecção de mais de 10 km). Embora artigos recentes afirmem que o FMCW tem alcance superior, não vimos um sistema FMCW que possa corresponder ao alcance de um sistema ToF avançado, fornecendo FOV, faixa de alcance geral e densidade de pontos correspondentes.

Reivindicação nº 3:o FMCW mede a velocidade e o alcance com mais precisão e eficiência

Isso é enganoso.

Os sistemas ToF, incluindo o LiDAR da AEye, exigem vários disparos de laser para determinar a velocidade do alvo. Isso pode parecer uma sobrecarga extra quando comparado às reivindicações do FMCW com tiros únicos. Muito mais importante é o entendimento de que nem todas as medidas de velocidade são iguais. Embora a velocidade radial em dois carros em movimento frontal seja urgente (uma das razões pelas quais um alcance maior de detecção é desejável), a velocidade lateral também é, pois compreende mais de 90% dos casos de borda mais perigosos. Carros passando no sinal vermelho, veículos desviando, pedestres entrando em uma rua, todos exigem velocidade lateral para uma tomada de decisão evasiva. O FMCW não pode medir a velocidade lateral simultaneamente, de uma só vez, e não tem nenhum benefício em encontrar a velocidade lateral sobre os sistemas ToF.

Considere um carro se movendo entre 30 e 40 metros/segundo (~67 a 89 MPH) detectado por um disparo de laser. Se um segundo disparo de laser for feito um curto período depois, digamos 50μs após o primeiro, o alvo terá se movido apenas ~ 1,75 mm durante esse intervalo. Para estabelecer uma velocidade que seja estatisticamente significativa, o alvo deve ter se movido pelo menos 2 cm, o que leva cerca de 500μs (enquanto requer SNR suficiente para interpolar amostras de alcance). Com essa segunda medição, uma faixa e velocidade estatisticamente significativas podem ser estabelecidas dentro de um período de tempo insignificante em comparação com uma taxa de quadros. Com um scanner ágil, os 500μs não são apenas dedicados ou “cativos” à estimativa de velocidade. Em vez disso, muitos outros tiros podem ser disparados contra alvos nesse ínterim. Esse tempo pode ser usado para observar outras áreas/alvos antes de retornar ao alvo original para uma medição de velocidade de alta confiança, enquanto um sistema FMCW é cativo por todo o tempo de permanência.

Para agravar o tempo de cativeiro está o fato de que o FMCW geralmente requer um mínimo de duas varreduras de frequência de laser (para cima e para baixo) para formar uma detecção inequívoca, com a varredura para baixo fornecendo as informações necessárias para superar a ambiguidade decorrente da faixa de mistura + deslocamento Doppler. Isso dobra o tempo de permanência necessário por disparo acima e além do já descrito. A quantidade de movimento de um alvo em 10μs pode ser tipicamente de apenas 0,5 mm, tornando difícil separar a vibração do movimento linear real.

Reivindicação nº 4:FMCW tem menos interferência

Muito pelo contrário na verdade!

Reflexões espúrias surgem em sistemas ToF e FMCW. Isso pode incluir anomalias de retrorrefletores como “halos”, “conchas”, reflexões da primeira superfície, lóbulos espaciais fora do eixo, bem como multicaminho e desordem. A chave para qualquer bom LiDAR é suprimir os lóbulos laterais tanto no domínio espacial (com boa ótica) quanto no domínio temporal/forma de onda. ToF e FMCW são comparáveis ​​em comportamento espacial, mas onde FMCW realmente sofre é no domínio do tempo/domínio da forma de onda quando alvos de alto contraste estão presentes.

Desorganização: O FMCW conta com a rejeição de lóbulos laterais baseada em janela para lidar com a auto-interferência (desordem) que é muito menos robusta que o ToF, que não possui lóbulos laterais. Para fornecer contexto, um pulso FMCW de 10μs espalha a luz radialmente por um alcance de 1,5 km. Quaisquer objetos dentro desta extensão de alcance serão capturados nos lóbulos laterais FFT (tempo). Mesmo um pulso FMCW mais curto de 1μs pode ser corrompido por interferência de alta intensidade a 150m de distância. O 1º lóbulo lateral de uma FFT de Janela Retangular é bem conhecido por ser -13dB, muito acima dos níveis necessários para uma nuvem de pontos consistentemente boa. (A menos que nenhum objeto no tiro difira em intensidade por qualquer outro ponto de alcance em um tiro em mais de 13dB, algo que é improvável em condições operacionais de estrada).

É claro que o afunilamento do lóbulo lateral mais profundo pode ser aplicado, mas com o sacrifício do alargamento do pulso. Além disso, as não linearidades no front-end do receptor (chamado alcance dinâmico livre de espúrios) limitarão os níveis efetivos de lóbulo lateral do sistema geral alcançáveis ​​devido à compressão e spurs ADC (interceptações de terceira ordem); ruído de fase6; e modulação de fase atmosférica etc., que nenhuma quantidade de conicidade de janela pode mitigar. Os sistemas aeroespaciais e de defesa podem superar essas limitações, mas não temos conhecimento de nenhum sistema automotivo de baixo custo capaz de alcance dinâmico instantâneo> 100 db necessário para separar objetos pequenos de longo alcance de retrorrefletores de curto alcance, como surgem na FMCW.

Em contraste, um sistema ToF gaussiano típico, com duração de pulso de 2ns, não possui lóbulos laterais baseados no tempo além dos poucos cm da própria duração do pulso. Nenhuma quantidade de faixa dinâmica entre pequenos e grandes retornos de deslocamento tem qualquer efeito sobre a luz incidente no fotodetector quando o pequeno retorno do alvo é capturado.

Primeira Superfície: Uma fonte de interferência potencialmente mais forte é uma reflexão causada por um para-brisa ou outra primeira superfície aplicada ao sistema LiDAR. Assim como o feixe de transmissão está quase continuamente, as reflexões serão contínuas e muito fortes em relação a objetos distantes, representando um tipo semelhante de componente de baixa frequência que cria lóbulos laterais de FFT indesejáveis ​​nos dados transformados. O resultado também pode ser uma redução significativa da faixa dinâmica utilizável. Além disso, os pára-brisas, sendo vidros multicamadas sob estresse mecânico, possuem polarização não homogênea complexa. Isso aleatoriza o campo elétrico do sinal de retorno na superfície do fotodetector, complicando (descoerendo) a mistura óptica.

Por último, devido à natureza do processamento no domínio do tempo versus o processamento no domínio da frequência, o tratamento de multi-ecos - mesmo com alta faixa dinâmica - é um processo direto em sistemas ToF, enquanto requer uma desambiguação significativa em sistemas FMCW. O processamento multi-eco é especialmente importante ao lidar com obscuros como fumaça, vapor e neblina.

Reivindicação nº 5:FMCW é de nível automotivo, confiável e facilmente escalável

Isso não é comprovado na melhor das hipóteses.

A suposta vantagem do FMCW vem do fato de que ele aproveita a maturidade da tecnologia fotônica e de telecomunicações, facilitando assim a escalabilidade para níveis mais altos de desempenho (além da economia de custos). É verdade que o FMCW permite fotodetectores de baixo custo, como PINs, enquanto o ToF geralmente usa APDs e outros detectores mais caros. No entanto, os detalhes são muito mais sutis.

A cadeia de suprimentos para componentes LiDAR é relativamente incipiente, mas componentes como lasers de fibra, receptores de matriz PIN, ADCs e FPGAs ou ASICS têm sido usados ​​em vários setores há anos. Esses tipos de componentes apresentam um risco muito baixo do ponto de vista da base de fornecimento. Em comparação, o componente crítico para os sistemas FMCW é o laser de ruído de fase muito baixo, que possui muitos requisitos rígidos e nenhum outro usuário de alto volume para ajudar a reduzir os custos de fabricação de volume.

Os componentes ópticos usados ​​em sistemas ToF LiDAR são derivados de componentes amplamente e rotineiramente usados ​​em sistemas comerciais. Os novos desenvolvimentos são os MEMS, que foram usados ​​anteriormente em praticamente todos os sensores automotivos de pressão e air bag, bem como armas Gatlin, buscadores de mísseis e q-switches ressonadores a laser nas forças armadas. Os componentes dos sistemas FMCW estão disponíveis em ambientes de laboratório há anos, mas nenhum sistema de produção de alto volume implantou itens como o laser de diodo de comprimento de coerência longo e ágil de frequência necessário para habilitar esses sistemas.

Além disso, os ToF LiDARs já possuem vários fornecedores que vendem componentes automotivos qualificados em toda a pilha de hardware:lasers, detectores, ASICs, etc. ganho técnico para compensar um produto que possui uma cadeia de suprimentos robusta com vários fornecedores que já atendem aos padrões de qualidade para uma determinada base de clientes.

A escalabilidade está diretamente ligada à maturidade. Uma maneira de descrever a maturidade da tecnologia é um esquema desenvolvido pela NASA na década de 19707 chamado de “Nível de Prontidão Tecnológica” (TRL). Esse esquema atribui números a uma tecnologia de acordo com a distância desde a inspiração da tecnologia (TRL 1) até a implantação em várias missões bem-sucedidas (TRL 9).

No caso do ToF LiDAR, acreditamos que os componentes e sistemas estão em TRL 8, enquanto os componentes e sistemas FMCW estão em TRL 4. Essa é uma lacuna significativa na prontidão tecnológica que levará muitos anos para ser fechada. As principais deficiências de escalabilidade dos sistemas FMCW incluem a baixa taxa de disparo devido ao alongamento do pulso de chirp do laser e o ADC e FPGA de alta velocidade necessários para processar retornos. No caso de serem necessárias taxas de disparo mais altas no nível do sistema, podem ser implantados canais paralelos do caminho óptico e da eletrônica. Eles podem usar um único MEMS de varredura, mas cada item replicado é a maior parte do custo do sistema LiDAR, portanto, duplicar os canais quase dobra o custo total do LiDAR.

Custos do laser: Nos sistemas FMCW, o comprimento de coerência é determinado pela forma como o laser é projetado e fabricado e deve ser pelo menos duas vezes maior que o maior alcance do alvo. 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.