Makalah terbaru 1, 2, 3, 4, 5 telah mempresentasikan sejumlah klaim pemasaran tentang manfaat sistem LiDAR Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW). Seperti yang diharapkan, ada lebih banyak cerita daripada yang diklaim oleh berita utama. Artikel ini akan memeriksa klaim tersebut dan menawarkan perbandingan teknis Time of Flight (ToF) vs. FMCW LiDAR untuk masing-masing klaim tersebut.
Kami memahami bahwa tidak semua sistem ToF dan FMCW sama, jadi kami akan fokus pada ToF seperti yang diterapkan di AEye. Harapan kami adalah bahwa artikel ini akan menguraikan beberapa pertukaran sistem yang sulit yang harus diatasi oleh praktisi yang sukses, sehingga merangsang diskusi yang kuat, persaingan, dan pada akhirnya, peningkatan penawaran ToF dan FMCW.
Klaim #1:FMCW adalah Teknologi Revolusioner (Baru)
Ini tidak benar.
Berlawanan dengan artikel berita baru-baru ini, FMCW LiDAR telah ada sejak lama, berasal dari pekerjaan yang dilakukan di MIT Lincoln Laboratory pada 1960-an 8 , hanya tujuh tahun setelah laser itu sendiri ditemukan 9 . Banyak pelajaran yang dipetik tentang FMCW selama bertahun-tahun— meskipun tidak terklasifikasi dan menjadi domain publik—sayangnya telah lama terlupakan. Apa yang telah berubah baru-baru ini adalah ketersediaan laser panjang koherensi yang lebih tinggi. Meskipun hal ini telah membangkitkan kembali minat terhadap teknologi yang sudah mapan, karena secara teoritis dapat memberikan penguatan sinyal yang sangat tinggi, masih ada beberapa batasan yang harus diatasi agar LiDAR ini dapat digunakan untuk kendaraan otonom.
Klaim #2:FMCW Mendeteksi/Melacak Objek Lebih Jauh, Lebih Cepat
Ini tidak terbukti.
Sistem ToF LiDAR dapat menawarkan kecepatan bidikan laser yang sangat cepat (beberapa juta bidikan per detik dalam sistem AEye), pemindaian gesit, peningkatan arti-penting pengembalian, dan kemampuan untuk menerapkan Region of Interest (ROI) kepadatan tinggi — memberi Anda faktor dua- untuk informasi empat kali lebih baik dari pengembalian versus sistem lain. Sebagai perbandingan, banyak sistem FMCW dengan kompleksitas rendah hanya mampu menghasilkan kecepatan bidikan dalam 10 detik hingga 100 detik dari ribuan bidikan per detik (~ 50x lebih lambat). Jadi, pada dasarnya, kami membandingkan waktu tinggal nanodetik dan tingkat pengulangan yang tinggi dengan waktu tinggal puluhan mikrodetik dan tingkat pengulangan yang rendah (per pasangan laser/rx). Produk LiDAR komersial kelas otomotif tersedia yang menghasilkan jutaan pengembalian per detik menggunakan ToF, dengan FOV besar dan resolusi super tinggi lebih dari 1000 poin per derajat kuadrat. AEye tidak mengetahui adanya sistem FMCW yang cocok dengan tingkat kinerja ini (sistem FMCW di pasaran saat ini cenderung tidak memiliki spesifikasi kinerja yang spesifik).
Deteksi, akuisisi (klasifikasi), dan pelacakan objek pada jarak jauh semuanya sangat dipengaruhi oleh laju tembakan laser, karena kepadatan tembakan laser yang lebih tinggi (dalam ruang dan/atau waktu) memberikan lebih banyak informasi yang memungkinkan waktu deteksi lebih cepat dan penyaringan kebisingan yang lebih baik. AEye telah mendemonstrasikan sistem yang mampu mendeteksi reflektifitas rendah multi-titik:objek kecil dan pejalan kaki pada jarak lebih dari 200m, kendaraan pada jarak 300m, dan truk kelas-3 pada jarak 1 km. Ini berbicara tentang kemampuan jangkauan teknologi ToF. Memang, hampir semua pengukur jarak laser menggunakan ToF, bukan FMCW, untuk rentang jarak (mis., pengintai Voxtel 10 produk, beberapa dengan jangkauan deteksi 10+ km). Meskipun artikel terbaru mengklaim bahwa FMCW memiliki jangkauan superior, kami belum melihat sistem FMCW yang dapat menandingi jangkauan sistem ToF canggih sambil memberikan FOV yang cocok, petak jangkauan keseluruhan, dan kepadatan titik.
Klaim #3:FMCW Mengukur Kecepatan dan Jangkauan Lebih Akurat dan Efisien
Ini menyesatkan.
Sistem ToF, termasuk LiDAR Aeye, memang membutuhkan beberapa tembakan laser untuk menentukan kecepatan target. Ini mungkin tampak seperti overhead ekstra jika dibandingkan dengan klaim FMCW dengan bidikan tunggal. Jauh lebih penting adalah pemahaman bahwa tidak semua pengukuran kecepatan sama. Sementara kecepatan radial dalam dua mobil yang bergerak langsung sangat mendesak (salah satu alasan diperlukannya jangkauan deteksi yang lebih panjang), demikian juga kecepatan lateral karena mencakup lebih dari 90% kasus tepi yang paling berbahaya. Mobil yang menerobos lampu merah, kendaraan yang meliuk-liuk, pejalan kaki yang melangkah ke jalan, semuanya membutuhkan kecepatan lateral untuk pengambilan keputusan yang mengelak. FMCW tidak dapat mengukur kecepatan lateral secara bersamaan, dalam satu bidikan, dan tidak memiliki manfaat apa pun dalam menemukan kecepatan lateral melalui sistem ToF.
Bayangkan sebuah mobil bergerak antara 30 dan 40 meter/detik (~67 hingga 89 MPH) yang terdeteksi oleh tembakan laser. Jika tembakan laser kedua diambil beberapa saat kemudian, katakanlah 50μs setelah yang pertama, target hanya akan bergerak ~1,75 mm selama interval tersebut. Untuk menetapkan kecepatan yang signifikan secara statistik, target harus bergerak setidaknya 2 cm, yang membutuhkan waktu sekitar 500μs (sementara membutuhkan SNR yang cukup untuk menginterpolasi sampel jangkauan). Dengan pengukuran kedua itu, rentang dan kecepatan yang signifikan secara statistik dapat ditetapkan dalam kerangka waktu yang dapat diabaikan dibandingkan dengan laju bingkai. Dengan pemindai yang gesit, 500-an tidak semata-mata didedikasikan atau "tertawan" untuk estimasi kecepatan. Sebaliknya, banyak tembakan lain dapat ditembakkan ke target untuk sementara. Waktu ini dapat digunakan untuk melihat area/target lain sebelum kembali ke target awal untuk pengukuran kecepatan kepercayaan tinggi, sedangkan sistem FMCW terikat untuk seluruh waktu diamnya.
Peracikan waktu penangkaran adalah fakta bahwa FMCW sering membutuhkan minimal dua sapuan frekuensi laser (atas dan bawah) untuk membentuk deteksi yang jelas, dengan sapuan ke bawah memberikan informasi yang diperlukan untuk mengatasi ambiguitas yang timbul dari rentang pencampuran + pergeseran Doppler. Ini menggandakan waktu diam yang diperlukan per bidikan di atas dan di luar yang telah dijelaskan. Jumlah gerakan target dalam 10 detik biasanya hanya 0,5 mm, sehingga sulit untuk memisahkan getaran versus gerakan linier nyata.
Klaim #4:FMCW Kurang Interferensi
Justru sebaliknya!
Refleksi palsu muncul di kedua sistem ToF dan FMCW. Ini dapat mencakup anomali retroreflector seperti "lingkaran cahaya", "kerang", refleksi permukaan pertama, sidelobe spasial off-axis, serta multipath, dan kekacauan. Kunci untuk LiDAR yang baik adalah menekan sidelobes baik di domain spasial (dengan optik yang baik) dan domain temporal/bentuk gelombang. ToF dan FMCW sebanding dalam perilaku spasial, tetapi di mana FMCW benar-benar menderita adalah dalam domain waktu/domain bentuk gelombang ketika target kontras tinggi hadir.
Kekacauan: FMCW bergantung pada penolakan sidelobe berbasis jendela untuk mengatasi interferensi diri (kekacauan) yang jauh lebih kuat daripada ToF, yang tidak memiliki sidelobe. Untuk memberikan konteks, pulsa FMCW 10μs menyebarkan cahaya secara radial melintasi jarak 1,5 km. Objek apa pun dalam batas jangkauan ini akan ditangkap di sidelobes FFT (waktu). Bahkan pulsa FMCW 1μs yang lebih pendek dapat dirusak oleh gangguan intensitas tinggi yang berjarak 150m. Sidelobe pertama dari Rectangular Window FFT dikenal dengan -13dB, jauh di atas level yang dibutuhkan untuk point cloud yang baik secara konsisten. (Kecuali tidak ada objek dalam bidikan yang intensitasnya berbeda dengan titik jangkauan lainnya dalam bidikan lebih dari sekitar 13dB, sesuatu yang tidak mungkin terjadi dalam kondisi jalan operasional).
Tentu saja, lancip sidelobe yang lebih dalam dapat diterapkan, tetapi dengan mengorbankan pelebaran nadi. Selanjutnya, nonlinier di ujung depan penerima (disebut rentang dinamis bebas palsu) akan membatasi tingkat sidelobe sistem keseluruhan yang efektif yang dapat dicapai karena kompresi dan taji ADC (perpotongan orde ketiga); kebisingan fase6; dan modulasi fase atmosfer dll., yang tidak dapat dikurangi dengan jumlah lancip jendela. Sistem kedirgantaraan dan pertahanan dapat dan memang mengatasi keterbatasan seperti itu, tetapi kami tidak mengetahui adanya sistem kelas otomotif berbiaya rendah yang mampu melakukan rentang dinamis> 100db seketika yang diperlukan untuk memilah objek kecil jarak jauh dari retroreflektor jarak dekat, seperti muncul di FMCW.
Sebaliknya, sistem Gaussian ToF tipikal, pada durasi pulsa 2ns, tidak memiliki sidelobe berbasis waktu apa pun di luar beberapa cm dari durasi pulsa itu sendiri. Tidak ada rentang dinamis antara pengembalian offset kecil dan besar yang memiliki efek pada insiden cahaya pada fotodetektor saat pengembalian target kecil ditangkap.
Permukaan Pertama: Sumber interferensi yang berpotensi lebih kuat adalah pantulan yang disebabkan oleh kaca depan atau permukaan pertama lainnya yang diterapkan pada sistem LiDAR. Sama seperti pancaran sinar dekat terus menerus, refleksi akan terus menerus, dan sangat kuat, relatif terhadap objek jauh, mewakili komponen frekuensi rendah serupa yang menciptakan sidelobe FFT yang tidak diinginkan dalam data yang diubah. Hasilnya juga bisa menjadi pengurangan yang signifikan dari rentang dinamis yang dapat digunakan. Selanjutnya, kaca depan, yang merupakan kaca multilayer di bawah tekanan mekanis, memiliki polarisasi homogen yang kompleks. Ini mengacak medan listrik dari sinyal yang kembali pada permukaan fotodetektor, yang memperumit pencampuran optik (penguraian koheren).
Terakhir, karena sifat pemrosesan domain waktu vs. pemrosesan domain frekuensi, penanganan multi-gema—bahkan dengan rentang dinamis tinggi—adalah proses yang mudah dalam sistem ToF, sedangkan hal itu memerlukan disambiguasi yang signifikan dalam sistem FMCW. Pemrosesan multi-gema sangat penting dalam menangani obscurants seperti asap, uap, dan kabut.
Klaim #5:FMCW adalah Kelas Otomotif, Andal, dan Mudah Dapat Diskalakan
Ini paling tidak terbukti.
Keuntungan yang diakui FMCW berasal dari fakta bahwa ia memanfaatkan kematangan teknologi fotonik dan telekomunikasi, sehingga memfasilitasi skalabilitas ke tingkat kinerja yang lebih tinggi (selain penghematan biaya). Benar, FMCW memungkinkan fotodetektor murah, seperti PIN, sedangkan ToF sering menggunakan APD dan detektor lain yang lebih mahal. Namun, detailnya jauh lebih bernuansa.
Rantai pasokan untuk komponen LiDAR relatif baru lahir, tetapi komponen seperti laser serat, penerima susunan PIN, ADC dan FPGA atau ASICS telah digunakan di berbagai industri selama bertahun-tahun. Jenis komponen ini berisiko sangat rendah dari sudut pandang basis pasokan. Sebagai perbandingan, komponen penting untuk sistem FMCW adalah laser noise fase sangat rendah, yang memiliki banyak persyaratan ketat dan tidak ada pengguna volume tinggi lainnya untuk membantu menurunkan biaya produksi volume.
Komponen optik yang digunakan dalam sistem ToF LiDAR merupakan turunan dari komponen yang secara luas dan rutin digunakan dalam sistem komersial. Perkembangan baru adalah MEMS, yang sebelumnya telah digunakan di hampir semua sensor tekanan dan kantong udara otomotif, serta senjata Gatlin, pencari rudal, dan q-switch resonator laser di militer. Komponen sistem FMCW telah tersedia di lingkungan laboratorium selama bertahun-tahun, tetapi tidak ada sistem produksi bervolume tinggi yang menggunakan item seperti laser dioda panjang koherensi panjang frekuensi tangkas yang diperlukan untuk mengaktifkan sistem tersebut.
Selain itu, ToF LiDAR telah memiliki beberapa vendor yang menjual komponen otomotif yang memenuhi syarat di seluruh tumpukan perangkat keras:laser, detektor, ASIC, dll. Secara historis, teknologi pengganggu (seperti sumber laser FMCW) yang diproduksi secara unik di dalam negeri, harus memiliki 10x keuntungan teknis untuk mengimbangi produk yang menikmati rantai pasokan yang kuat dengan beberapa vendor yang telah melewati standar kualitas untuk basis pelanggan tertentu.
Skalabilitas berhubungan langsung dengan jatuh tempo. Salah satu cara untuk menggambarkan kematangan teknologi adalah skema yang dikembangkan oleh NASA pada 1970-an7 yang disebut "Tingkat Kesiapan Teknologi" (TRL). Skema ini menetapkan angka untuk suatu teknologi sesuai dengan seberapa jauh jalur dari inspirasi teknologi (TRL 1) hingga penerapan di beberapa misi yang berhasil (TRL 9).
Dalam kasus ToF LiDAR, kami yakin komponen dan sistem berada di TRL 8, sedangkan komponen dan sistem FMCW berada di TRL 4. Ini adalah kesenjangan signifikan dalam kesiapan teknologi yang akan membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk ditutup. Kelemahan skalabilitas utama dari sistem FMCW termasuk tingkat tembakan yang rendah karena peregangan pulsa kicauan laser, dan ADC dan FPGA berkecepatan tinggi yang diperlukan untuk memproses pengembalian. Dalam kasus di mana laju bidikan yang lebih tinggi pada tingkat sistem diperlukan, saluran paralel dari jalur optik dan elektronik dapat digunakan. Ini mungkin menggunakan MEMS pemindaian tunggal, tetapi setiap item yang direplikasi adalah sebagian besar biaya sistem LiDAR, sehingga menggandakan saluran hampir menggandakan biaya keseluruhan LiDAR.
Biaya Laser: 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.
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 .
Sensor
Kamera gelombang kontinu (CW time of flight (ToF) adalah solusi kuat yang menawarkan presisi kedalaman tinggi untuk aplikasi yang membutuhkan informasi 3D berkualitas tinggi, tetapi pengembang perlu mempertimbangkan banyak faktor untuk mencapai tingkat kinerja terbaik. Ini adalah artikel pertama da
Bagaimana sensor waktu penerbangan menentukan jarak? Pelajari lebih lanjut tentang kamera ToF menggunakan contoh kamera 3D. Bagaimana waktu sensor penerbangan menentukan jarak? Pelajari lebih lanjut tentang kamera ToF menggunakan contoh kamera 3D. Ada tiga teknologi pencitraan 3D terkemuka yang be
Sementara sistem LiDAR (deteksi dan jangkauan cahaya) biasanya dibahas dalam konteks industri otomotif, di mana sistem — yang menggunakan pulsa sinar laser untuk tujuan mendeteksi objek dan jangkauan — adalah elemen kunci untuk pengembangan kemampuan kendaraan otonom, perusahaan sensor industri Sick
4 Area yang Harus Diperiksa Saat Mengukur Waktu Tunda dalam Sistem Pengambilan Sampel Karim Mahraz, Manajer Produk Dalam sistem pengambilan sampel penganalisis proses, selalu ada penundaan antara saat Anda mengambil sampel dan saat Anda mendapatkan pembacaan. Waktu tunda bersifat kumulatif, me
