ToF vs. FMCW LiDAR: Analisis Teknis untuk Keputusan yang Tepat

Kertas terbaru^{1, 2, 3, 4, 5} telah menyajikan sejumlah klaim pemasaran tentang manfaat sistem LiDAR Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW). Seperti yang diharapkan, ada lebih banyak dalam cerita ini dari yang ditawarkan headline. Artikel ini akan memeriksa klaim-klaim ini dan menawarkan perbandingan teknis Time of Flight (ToF) vs. FMCW LiDAR untuk masing-masingnya.

Kami memahami bahwa tidak semua sistem ToF dan FMCW sama, jadi kami akan berfokus pada ToF sebagaimana diterapkan di AEye. Harapan kami adalah artikel ini akan menguraikan beberapa trade-off sistem yang sulit yang harus diatasi oleh praktisi sukses, sehingga merangsang diskusi yang kuat dan terinformasi, persaingan, dan akhirnya, perbaikan dari tawaran ToF dan FMCW.

Klaim Kompetitif

Klaim #1: FMCW adalah Teknologi Revolusioner (Baru)

Ini tidak benar.

Sebaliknya dengan berita terbaru, LiDAR FMCW telah ada sejak waktu yang lama, berasal dari pekerjaan yang dilakukan di MIT Lincoln Laboratory pada tahun 1960⁸, hanya tujuh tahun setelah laser itu sendiri ditemukan⁹. Banyak pelajaran yang dipelajari tentang FMCW selama bertahun-tahun—meskipun tidak diklasifikasikan dan domain publik—sayangnya telah lama dilupakan. Yang baru-baru ini berubah adalah ketersediaan yang lebih tinggi dari laser panjang kohesi tinggi. Sementara ini telah memperkembalikan minat pada teknologi yang established, karena secara teoretis dapat memberikan gain sinyal yang sangat tinggi, masih ada beberapa keterbatasan yang harus diatasi untuk membuat LiDAR ini viable untuk kendaraan otonom.

Klaim #2: FMCW Mendeteksi/Melacak Objek Lebih Jauh dan Lebih Cepat

Ini belum terbukti.

Sistem LiDAR ToF dapat menawarkan kecepatan shot laser yang sangat cepat (beberapa juta shot per detik dalam sistem AEye), scanning yang cekap, saliensi return yang meningkat, dan kemampuan untuk menerapkan Regions of Interest (ROI) dengan kepadatan tinggi — memberikan Anda informasi yang lebih baik dua- hingga empat kali dari return dibandingkan sistem lain. Dalam perbandingan, banyak sistem FMCW kompleks rendah hanya mampu mencapai shot rate dalam puluhan hingga ratusan ribu shot per detik (~50x lebih lambat). Jadi, pada dasarnya, kita membandingkan dwell time nanodetik dan frekvensi repetisi tinggi dengan dwell time puluhan mikrodetik dan frekvensi repetisi rendah (per pasangan laser/rx). Produk LiDAR kelas otomotif komersial yang tersedia menghasilkan jutaan return per detik menggunakan ToF, dengan FOV besar dan resolusi super-tinggi lebih dari 1000 titik per derajat persegi. AEye tidak mengetahui sistem FMCW apa pun yang mencapai tingkat kinerja ini (sistem FMCW yang ada di pasaran saat ini cenderung tidak memiliki spesifikasi kinerja spesifik).

Deteksi, akuisisi (klasifikasi), dan pelacakan objek pada jarak jauh semuanya sangat dipengaruhi oleh laser shot rate, karena kepadatan shot laser yang lebih tinggi (di ruang dan/atau waktu) memberikan lebih banyak informasi yang memungkinkan waktu deteksi yang lebih cepat dan penyaringan kebisingan yang lebih baik. AEye telah menunjukkan sistem yang mampu mendeteksi multi-point dari objek dengan refleksi rendah: objek kecil dan pejalan kaki di atas 200m, kendaraan pada 300m, dan truk kelas-3 pada jarak 1-km. Ini berkaitan dengan kemampuan jangkauan teknologi ToF. Memang, hampir semua rangefinder laser menggunakan ToF, bukan FMCW, untuk pengukuran jarak (misalnya, produk rangefinder Voxtel¹⁰ , beberapa dengan jangkauan deteksi 10+km). Meskipun artikel terbaru mengklaim bahwa FMCW memiliki jangkauan yang lebih baik, kami belum melihat sistem FMCW apa pun yang dapat mencocokkan jangkauan sistem ToF canggih sambil memberikan FOV, jangkauan keseluruhan, dan kepadatan titik yang cocok.

Klaim #3: FMCW Mengukur Kecepatan dan Jarak Lebih Akurat dan Efisien

Ini menyesatkan.

Sistem ToF, termasuk LiDAR AEye, memerlukan beberapa shot laser untuk menentukan kecepatan target. Ini mungkin terlihat sebagai overhead tambahan dibandingkan dengan klaim FMCW dengan satu shot. Yang lebih penting adalah pemahaman bahwa tidak semua pengukuran kecepatan sama. Sementara kecepatan radial dalam dua mobil yang bertabrakan depan-depan adalah mendesak (salah satu alasan mengapa jangkauan deteksi yang lebih panjang diinginkan), demikian pula kecepatan lateral karena itu mencakup lebih dari 90% dari kasus tepi paling berbahaya. Mobil yang melanggar lampu merah, mobil yang menyimpang, pejalan kaki yang melangkah ke jalan, semuanya memerlukan kecepatan lateral untuk pengambilan keputusan menghindar. FMCW tidak dapat mengukur kecepatan secara bersamaan, dalam satu shot, dan tidak memiliki manfaat apa pun dalam menemukan kecepatan lateral dibandingkan sistem ToF.

Pertimbangkan mobil yang bergerak antara 30 dan 40 meter/detik (~67 hingga 89 MPH) yang terdeteksi oleh shot laser. Jika shot laser kedua diambil waktu singkat kemudian, katakanlah 50μs setelah shot pertama, target hanya akan bergerak ~1,75 mm selama interval tersebut. Untuk menentukan kecepatan yang secara statistik signifikan, target harus bergerak setidaknya 2 cm, yang memakan waktu sekitar 500μs (sambil memerlukan SNR yang cukup untuk interpolasi sampel jarak). Dengan pengukuran kedua ini, jarak dan kecepatan yang secara statistik signifikan dapat ditentukan dalam waktu yang dapat diabaikan dibandingkan dengan frame rate. Dengan scanner cekap, 500μs tersebut tidak sepenuhnya dialokasikan atau “dikepung” untuk estimasi kecepatan. Sebaliknya, banyak shot lain dapat ditembakan ke target lain di antaranya. Waktu ini dapat digunakan untuk melihat area/target lain sebelum kembali ke target asli untuk pengukuran kecepatan dengan kepercayaan tinggi, sedangkan sistem FMCW terikepung selama seluruh waktu dwell mereka.

Waktu ikepungan ini ditambah oleh fakta bahwa FMCW sering memerlukan minimal dua sweep frekuensi laser (naik dan turun) untuk membentuk deteksi yang tidak ambigu, dengan sweep turun memberikan informasi yang diperlukan untuk mengatasi ambiguitas yang timbul dari pencampuran jarak + perpindahan Doppler. Ini menggandakan waktu dwell yang diperlukan per shot di atas dan di luar yang telah dijelaskan. Jumlah gerakan target dalam 10μs biasanya hanya 0,5mm, sehingga sulit untuk memisahkan getaran dari gerakan linier nyata.

Klaim #4: FMCW Punya Interferensi yang Lebih Sedikit

Sebenarnya sebaliknya!

Refleksi palsu timbul baik pada sistem ToF maupun FMCW. Ini dapat mencakup anomali retroreflektor seperti “halos,” “shells,” refleksi permukaan pertama, sidelobes spasial off-axis, serta multipath, dan kebocoran. Kunci dari LiDAR yang baik adalah menekan sidelobes baik di domain spasial (dengan optik yang baik) dan domain temporal/waveform. ToF dan FMCW serupa dalam perilaku spasial, tetapi tempat FMCW benar-benar menderita adalah di domain temporal/waveform ketika target dengan kontras tinggi hadir.

Kebocoran: FMCW bergantung pada penolakan sidelobes berbasis window untuk mengatasi interferensi sendiri (kebocoran) yang jauh kurang kuat daripada ToF, yang tidak memiliki sidelobes. Untuk memberikan konteks, pulse FMCW 10μs menyebarkan cahaya secara radial di seluruh jangkauan 1,5 km. Setiap objek dalam jangkauan ini akan tertangkap dalam sidelobes FFT (waktu). Bahkan pulse FMCW 1μs yang lebih pendek dapat rusak oleh kebocoran intensitas tinggi 150m jauhnya. Sidelobe pertama dari FFT Window Rectangular terkenal -13dB, jauh di atas level yang diperlukan untuk point cloud yang konsisten baik. (Kecuali tidak ada objek dalam shot yang berbeda dalam intensitas dengan titik jarak lain dalam shot lebih dari sekitar 13dB, sesuatu yang tidak mungkin dalam kondisi jalan operasional).

Tentu saja, taper sidelobes yang lebih dalam dapat diterapkan, tetapi dengan pengorbanan pembulasan pulse. Selain itu, nonlinearitas di receiver front end (dynamic range bebas spurious) akan membatasi level sidelobes sistem keseluruhan yang dapat dicapai karena kompresi dan ADC spurs (third order intercepts); phase noise6; dan modulasi fase atmosferik dll., yang tidak dapat diatasi oleh sejumlah window taper. Sistem penerbangan dan pertahanan dapat dan memang mengatasi keterbatasan tersebut, tetapi kami tidak mengetahui sistem kelas otomotif murah apa pun yang mampu mencapai dynamic range >100db time-instantaneous yang diperlukan untuk mengurutkan objek kecil jarak jauh dari retroreflektor jarak dekat, seperti yang timbul dalam FMCW.

Di sisi lain, sistem ToF Gaussian umum, dengan durasi pulse 2ns, tidak memiliki sidelobes berbasis waktu sama sekali selain beberapa cm dari durasi pulse itu sendiri. Tidak ada jumlah dynamic range antara return kecil dan besar yang berpengaruh pada cahaya yang terjadi pada photodetector ketika return target kecil tertangkap.

Permukaan Pertama: Sumber interferensi yang potensial lebih kuat adalah refleksi yang disebabkan oleh kaca selang atau permukaan pertama lainnya yang diterapkan pada sistem LiDAR. Sama seperti sinar transmisi hampir kontinu, refleksinya akan kontinu, dan sangat kuat, relatif terhadap objek jauh, mewakili jenis komponen frekuensi rendah yang sama yang menciptakan sidelobes FFT yang tidak diinginkan dalam data yang ditransformasi. Hasilnya juga dapat berupa penurunan yang signifikan dari dynamic range yang dapat digunakan. Selain itu, kaca selang, yang merupakan kaca berlapis di bawah tekanan mekanis, memiliki polarisasi inhomogen kompleks. Ini mengacak medan listrik dari sinyal return pada permukaan photodetector, menyulitkan (mendekoherekan) pencampuran optik.

Terakhir, karena sifat pemrosesan domain waktu vs. domain frekuensi, penanganan multi-echo—bahkan dengan dynamic range tinggi—adalah proses yang sederhana dalam sistem ToF, sedangkan membutuhkan disambiguasi yang signifikan dalam sistem FMCW. Pemrosesan multi-echo sangat penting dalam menangani obskuran seperti asap, uap, dan kabut.

Klaim #5: FMCW adalah Kelas Otomotif, Andal, dan Dapat Diskalakan dengan Mudah

Ini belum terbukti, paling baik.

Keunggulan yang dikatakan FMCW berasal dari fakta bahwa itu memanfaatkan kematangan teknologi fotonik dan telekomunikasi, sehingga memfasilitasi skalabilitas ke tingkat kinerja yang lebih tinggi (selain penghematan biaya). Benar, FMCW memungkinkan photodetektor murah, seperti PINs, sedangkan ToF sering menggunakan APDs dan detektor yang lebih mahal lainnya. Namun, detailnya jauh lebih halus.

Rantai pasokan untuk komponen LiDAR masih relatif baru, tetapi komponen seperti fiber laser, penerima array PIN, ADC, dan FPGA atau ASIC telah digunakan dalam berbagai industri selama bertahun-tahun. Jenis komponen ini sangat rendah risiko dari segi basis pasokan. Dalam perbandingan, komponen kunci untuk sistem FMCW adalah laser phase noise yang sangat rendah, yang memiliki banyak persyaratan yang ketat dan tidak ada pengguna volume tinggi lain untuk membantu menurunkan biaya manufaktur volume.

Komponen optik yang digunakan dalam sistem LiDAR ToF adalah turunan dari komponen yang digunakan secara luas dan rutin dalam sistem komersial. Perkembangan baru adalah MEMS, yang sebelumnya digunakan dalam hampir semua sensor tekanan otomotif dan airbag, serta Gatling guns, seeker peluru, dan q-switch resonator laser di militer. Komponen sistem FMCW telah tersedia di lingkungan laboratorium selama bertahun-tahun, tetapi tidak ada sistem produksi volume tinggi yang menerapkan item seperti laser diode panjang kohesi tinggi dan frekuensi cekap yang diperlukan untuk mengaktifkan sistem tersebut.

Selain itu, LiDAR ToF sudah memiliki beberapa penjual yang menjual komponen yang memenuhi syarat otomatif di seluruh tumpukan perangkat keras: laser, detektor, ASIC, dll. Secara historis, teknologi disruptif (seperti sumber laser FMCW) yang unik diproduksi internal, harus memiliki gain teknis 10x untuk mengimbangi produk yang menikmati rantai pasokan yang kuat dengan beberapa penjual yang sudah lolos standar kualitas untuk basis pelanggan yang diberikan.

Skalabilitas terkait langsung dengan kematangan. Salah satu cara untuk menggambarkan kematangan teknologi adalah skema yang dikembangkan oleh NASA pada tahun 1970⁷ yang disebut “Technology Readiness Level” (TRL). Skema ini memberikan angka pada sebuah teknologi sesuai dengan sejauh mana jalur dari inspirasi teknologi (TRL 1) hingga penerapan dalam beberapa misi yang sukses (TRL 9).

Dalam kasus LiDAR ToF, kami yakin komponen dan sistem berada pada TRL 8, sementara komponen dan sistem FMCW berada pada TRL 4. Ini adalah celah yang signifikan dalam kesiapan teknologi yang akan memakan waktu bertahun-tahun untuk ditutup. Kekurangan skalabilitas utama dari sistem FMCW termasuk shot rate rendah karena peregangan pulse chirp laser, dan ADC serta FPGA kecepatan tinggi yang diperlukan untuk memproses return. Dalam kasus di mana diperlukan shot rate yang lebih tinggi pada tingkat sistem, saluran paralel dari jalur optik dan elektronika dapat diterapkan. Ini mungkin menggunakan satu scanning MEMS tunggal, tetapi setiap item yang direplikasi adalah sebagian besar dari biaya sistem LiDAR, jadi menggandakan saluran hampir menggandakan biaya keseluruhan LiDAR.

Biaya Laser: Dalam sistem FMCW, panjang kohesi ditentukan oleh cara laser dirancang dan diproduksi dan harus setidaknya dua kali lebih panjang dari jangkauan target terpanjang. Biasanya, laser phase noise yang rendah jauh lebih mahal daripada laser diode tradisional. Di sisi lain, di luar memelihara bentuk pulse yang baik, tidak ada banyak persyaratan lain pada laser dalam sistem ToF di luar yang sudah diperlukan di pasar telekomunikasi.

Biaya Penerima: Meskipun benar bahwa detektor FMCW dapat berupa PIN kelas rendah dan relatif murah, biaya penerima keseluruhan mahal karena persyaratan optik front-end dan elektronika back-end. Namun bahkan di sini, sistem FMCW koaksial dan sistem ToF koaksial tidak akan melihat perbedaan signifikan dalam biaya detektor berdasarkan ukuran detektor yang diperlukan. Biaya penerima keseluruhan akan mendukung sistem ToF. Namun, tempat FMCW benar-benar melonjak dalam hal biaya adalah untuk sistem jarak dekat. Efisiensi energi yang lebih tinggi yang diungkapkan oleh kohesi memungkinkan penggunaan laser diode, dan chip scale LiDAR dapat dicapai.

Biaya Optik: Dalam sistem ToF umum, deteksi tidak koheren (deteksi puncak amplitudo sederhana) terjadi dan elemen optik hanya perlu berada dalam satu-empat panjang gelombang (sogenannt λ/4). Dalam perbandingan, FMCW menggunakan deteksi koheren dan secara agregat, semua permukaan optik harus berada dalam toleransi yang jauh lebih ketat, seperti λ/20. Komponen ini bisa sangat mahal.

Biaya Elektronik: Dalam sistem ToF AEye, elektronika terdiri dari ADC analog-to-digital kecepatan tinggi dan FPGA yang melakukan deteksi puncak dan perhitungan jarak. Bandbreit elektronika proporsional terhadap resolusi jarak dan untuk persyaratan sistem Li-DAR umum, komponen ini tidak ada yang biasa-biasa saja.

FMCW memerlukan tingkat konversi ADC yang dua- hingga empat kali lebih tinggi dari sistem ToF dan kemudian harus diikuti oleh FPGA yang mampu mengambil data dan melakukan konversi FFT kecepatan sangat tinggi. Bahkan dengan penggunaan ASIC, kompleksitas sistem FMCW adalah beberapa kali kompleksitas (dan biaya) pemrosesan yang diperlukan untuk ToF.

Klaim #6: Menambahkan FMCW ke Optical Phased Arrays (OPAs) Akan Menghindari Kurangnya Kinerja Solid-State dari FMCW

Ini belum terbukti.

FMCW memiliki tingkat kesiapan teknis yang rendah, dan Optical Phased Arrays memiliki tingkat kesiapan teknis yang lebih rendah (kira-kira TRL 3 dengan bukti prinsip eksperimental dan tidak dapat digunakan dalam skala yang diperlukan untuk FMCW). Program DARPA Modular Optical Aperture Building Blocks (MOABB) asli menunjukkan bahwa, untuk mencapai kinerja steering beam transmit dengan sidelobe spasial sangat rendah, waveguide submicron (λ/2) diperlukan¹¹. Konsekuensi dari kebutuhan akan waveguide yang kecil ini adalah kemampuan penanganan daya dari elemen-elemen ini, yang diidentifikasi sebagai keterbatasan fundamental dari pendekatan ini. Di sisi penerima, ide untuk mencampur cahaya dari lensa input ke substrat fotonik di mana cahaya harus dikumpulkan ke dalam waveguide yang sangat kecil juga adalah tantangan kinerja optik (etendue limitation).

Hampir semua sistem OPA menggunakan perpindahan panjang gelombang termal untuk mengarahkan beam dalam satu dimensi sambil menggunakan array terpadu untuk mengarahkan beam dalam dimensi lain. Diketahui bahwa steering beam array terpadu degradasi (menciptakan sidelobes spasial) sangat cepat dengan perpindahan frekuensi laser. Kombinasi mekanisme steering beam yang bergantung pada laser dengan intensitas konstan dan panjang gelombang konstan, sementara mekanisme jangkauan bergantung pada sweeping frekuensi (panjang gelombang) laser, tidak bekerja baik untuk pendekatan FMCW tradisional. Ide untuk menggabungkan FMCW dengan teknologi steering beam yang masih dalam tahap awal pengembangan ini sangat berisiko. Kami yakin jalur ini dapat memakan waktu 10 tahun lagi untuk mencapai kematangan yang dapat digunakan.

Kesimpulan

AEye yakin bahwa sistem ToF dengan scanning cekap dan kinerja tinggi melayani kebutuhan LiDAR kendaraan otonom secara lebih efektif daripada FMCW ketika biaya, jangkauan, kinerja, dan kualitas point cloud penting. Namun, tidak sulit untuk melihat alur logis di mana FMCW dapat memainkan peran niche dalam aplikasi di mana shot rate yang lebih rendah cocok dan sistem FMCW lebih ekonomis.

Artikel ini ditulis oleh Luis Dussan, Pendiri dan CTO, AEye (Dublin, CA). Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi di sini.

Referensi

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.