飛行時間とFMCWLiDARシステム

最近の論文 ^{1、2、3、4、5} 周波数変調連続波（FMCW）LiDARシステムの利点に関する多くのマーケティングの主張を提示しています。予想されるように、見出しが主張する以上のことが物語にあります。この記事では、これらの主張を検証し、それぞれの飛行時間（ToF）とFMCWLiDARの技術的な比較を提供します。

すべてのToFシステムとFMCWシステムが同等であるとは限らないことを理解しているため、AEyeで採用されているToFに焦点を当てます。この記事で、成功した開業医が克服しなければならない困難なシステムのトレードオフのいくつかを概説し、それによって強力な情報に基づく議論、競争、そして最終的にはToFとFMCWの両方の提供の改善を刺激することを願っています。

競争力のある主張

クレーム＃1：FMCWは（新しい）革新的なテクノロジーです

これは真実ではありません。

最近のニュース記事とは異なり、FMCW LiDARは、1960年代にMITリンカーン研究所で行われた作業に端を発して非常に長い間存在してきました ⁸ 、レーザー自体が発明されてからわずか7年 ⁹ 。何年にもわたってFMCWについて学んだ教訓の多くは、未分類でパブリックドメインですが、残念ながら長い間忘れられてきました。最近変わったことは、長いコヒーレンス長のレーザーのより高い可用性です。これにより、確立されたテクノロジーへの関心が活性化されましたが、理論的には非常に高い信号ゲインを提供できるため、このLiDARを自動運転車で実行可能にするために対処しなければならない制限がいくつかあります。

クレーム＃2：FMCWはオブジェクトをより遠く、より速く検出/追跡します

これは証明されていません。

ToF LiDARシステムは、非常に高速なレーザーショットレート（AEyeシステムでは1秒あたり数百万ショット）、俊敏なスキャン、リターンの顕著性の向上、高密度の関心領域（ROI）を適用する機能を提供します。他のシステムと比較して、返品からの情報が4倍向上します。比較すると、複雑度の低いFMCWシステムの多くは、1秒あたり数万から数十万のショットしか実行できません（約50倍遅い）。したがって、本質的には、ナノ秒の滞留時間と高い繰り返し率を、数十マイクロ秒の滞留時間と低い繰り返し率（レーザー/ rxペアごと）と比較しています。 ToFを使用して毎秒数百万のリターンを生み出す商用の自動車グレードのLiDAR製品が利用可能であり、大きなFOVと1平方度あたり1000ポイントを超える超高解像度を備えています。 AEyeは、このレベルのパフォーマンスに一致するFMCWシステムを認識していません（現在、市場に出回っているFMCWシステムには、特定のパフォーマンス仕様がない傾向があります）。

レーザーショット密度（空間および/または時間）が高いほど、より多くの情報が提供され、検出時間の短縮とノイズフィルタリングの向上が可能になるため、長距離でのオブジェクトの検出、取得（分類）、および追跡はすべて、レーザーショットレートの影響を大きく受けます。 AEyeは、低反射率の多点検出が可能なシステムを実証しました。200mを超える小さな物体や歩行者、300mの車両、1kmの範囲のクラス3トラックです。これは、ToFテクノロジーのレンジング機能を表しています。実際、事実上すべてのレーザー距離計は、距離距離測定にFMCWではなくToFを使用します（例：Voxtel距離計 ¹⁰ 製品、10 km以上の検出範囲を持つ製品もあります）。最近の記事では、FMCWの範囲が優れているとされていますが、FOV、全体の範囲範囲、およびポイント密度を一致させながら、高度なToFシステムの範囲を一致させることができるFMCWシステムは見当たりません。

クレーム＃3：FMCWは速度と範囲をより正確かつ効率的に測定します

これは誤解を招く恐れがあります。

AEyeのLiDARを含むToFシステムでは、ターゲット速度を決定するために複数のレーザーショットが必要です。これは、シングルショットのFMCWの主張と比較すると、余分なオーバーヘッドのように見えるかもしれません。さらに重要なのは、すべての速度測定値が等しいわけではないことを理解することです。正面を向いて移動する2台の車の視線速度は緊急ですが（より長い検出範囲が望ましい理由の1つ）、最も危険なエッジケースの90％以上を占めるため、横方向の速度も緊急です。赤信号を発している車、曲がりくねった車、通りに足を踏み入れている歩行者はすべて、回避的な意思決定のために横方向の速度を必要とします。 FMCWは、横方向の速度を1回のショットで同時に測定することはできず、ToFシステムよりも横方向の速度を見つけることには何のメリットもありません。

レーザーショットによって検出された30〜40メートル/秒（〜67〜89 MPH）で移動する車を考えてみます。 2回目のレーザーショットが短時間、たとえば最初のレーザーショットの50μs後に撮影された場合、ターゲットはその間隔の間に約1.75mmしか移動しません。統計的に有意な速度を確立するには、ターゲットが少なくとも2 cm移動している必要があります。これには、約500μsかかります（範囲サンプルを補間するのに十分なSNRが必要です）。その2番目の測定では、フレームレートと比較して無視できる時間枠内で、統計的に有意な範囲と速度を確立できます。アジャイルスキャナーを使用すると、500μsは速度推定専用または「キャプティブ」ではありません。代わりに、他の多くのショットを暫定的にターゲットに向けて発射することができます。この時間は、信頼性の高い速度測定のために元のターゲットに戻る前に他の領域/ターゲットを調べるために使用できますが、FMCWシステムは滞留時間全体にわたって拘束されます。

拘束時間を悪化させるのは、FMCWが明確な検出を形成するために最低2回のレーザー周波数スイープ（上下）を必要とすることが多いという事実です。ダウンスイープは、混合範囲+ドップラーシフトから生じる曖昧さを克服するために必要な情報を提供します。これにより、ショットごとに必要な滞留時間が2倍になり、すでに説明した時間よりも長くなります。 10μsでのターゲットの動きの量は通常わずか0.5mmであるため、振動と実際の直線的な動きを区別することは困難です。

クレーム＃4：FMCWの干渉が少ない

実際にはまったく逆です！

ToFシステムとFMCWシステムの両方でスプリアス反射が発生します。これらには、「ハロー」、「シェル」、最初の表面反射、軸外の空間サイドローブ、マルチパス、クラッターなどの再帰反射器の異常が含まれる場合があります。優れたLiDARの鍵は、空間ドメイン（優れた光学系を使用）と時間/波形ドメインの両方でサイドローブを抑制することです。 ToFとFMCWは空間的な振る舞いにおいて同等ですが、FMCWが本当に苦しんでいるのは、高コントラストのターゲットが存在する場合の時間領域/波形領域です。

混乱： FMCWは、ウィンドウベースのサイドローブ除去に依存して、サイドローブのないToFよりもはるかに堅牢でない自己干渉（クラッター）に対処します。コンテキストを提供するために、10μsのFMCWパルスが1.5kmの範囲に放射状に光を拡散します。この範囲内のオブジェクトはすべて、FFT（時間）サイドローブでキャッチされます。 1μsの短いFMCWパルスでも、150m離れた高強度のクラッタによって破損する可能性があります。長方形ウィンドウFFTの最初のサイドローブは-13dBであることがよく知られており、一貫して良好な点群に必要なレベルをはるかに上回っています。 （ショット内のオブジェクトが、ショット内の他の範囲ポイントによって約13dBを超えて強度が異なる場合を除きます。これは、運用中の道路状況ではありそうもないことです）。

もちろん、より深いサイドローブテーパーを適用することもできますが、パルスの広がりを犠牲にします。さらに、受信機のフロントエンドの非線形性（いわゆるスプリアスフリーダイナミックレンジ）は、圧縮とADCスプリアス（3次インターセプト）によって達成可能なシステム全体のサイドローブレベルを制限します。位相ノイズ6;大気位相変調など、ウィンドウテーパーの量を軽減することはできません。航空宇宙および防衛システムはこのような制限を克服できますが、長距離の小型物体を近距離の再帰反射器から選別するために必要な100dbを超えるダイナミックレンジを瞬時に実現できる低コストの自動車グレードのシステムはありません。 FMCWで発生します。

対照的に、2nsのパルス幅の典型的なガウスToFシステムには、パルス幅自体の数cmを超える時間ベースのサイドローブはありません。小さなターゲットリターンがキャプチャされたときに、小さなオフセットリターンと大きなオフセットリターンの間のダイナミックレンジの量は、光検出器に入射する光に影響を与えません。

最初の表面： 潜在的に強い干渉源は、LiDARシステムに適用されるフロントガラスまたは他の最初の表面のいずれかによって引き起こされる反射です。送信ビームがほぼ連続的にオンになっているように、反射は連続的で、遠くのオブジェクトに比べて非常に強く、変換されたデータに望ましくないFFTサイドローブを作成する同様の種類の低周波数成分を表します。その結果、使用可能なダイナミックレンジが大幅に減少する可能性もあります。さらに、機械的応力下の多層ガラスであるフロントガラスは、複雑な不均一な偏光を持っています。これにより、光検出器表面での信号リターンの電界がランダム化され、光学的混合が複雑になります。

最後に、時間領域処理と周波数領域処理の性質上、マルチエコーの処理は、ダイナミックレンジが高い場合でも、ToFシステムでは簡単なプロセスですが、FMCWシステムでは大幅な明確化が必要です。マルチエコー処理は、煙、蒸気、霧などの不明瞭なものを処理する場合に特に重要です。

クレーム＃5：FMCWは自動車グレードであり、信頼性が高く、すぐに拡張可能です

これはせいぜい証明されていません。

FMCWの利点は、フォトニクスと通信技術の成熟度を活用し、それによって（コスト削減に加えて）より高いパフォーマンスレベルへのスケーラビリティを促進するという事実に由来します。確かに、FMCWではPINなどの低コストの光検出器が使用できますが、ToFではAPDやその他のより高価な検出器がよく使用されます。ただし、詳細ははるかに微妙です。

LiDARコンポーネントのサプライチェーンは比較的初期段階ですが、ファイバーレーザー、PINアレイレシーバー、ADC、FPGA、ASICSなどのコンポーネントは、さまざまな業界で長年使用されてきました。これらのタイプのコンポーネントは、供給ベースの観点からは非常にリスクが低いです。比較すると、FMCWシステムの重要なコンポーネントは、非常に低位相のノイズレーザーです。これには、多くの厳しい要件があり、大量生産コストの削減を支援する他の大量ユーザーがいません。

ToF LiDARシステムで使用される光学コンポーネントは、商用システムで広く日常的に使用されているコンポーネントの派生物です。新しい開発は、これまでほとんどすべての自動車の圧力センサーとエアバッグセンサー、および軍隊のガトリンガン、ミサイルシーカー、レーザー共振器のqスイッチで使用されていたMEMSです。 FMCWシステムのコンポーネントは、何年もの間実験室環境で利用可能でしたが、大量生産システムでは、そのようなシステムを実現するために必要な周波数アジャイル長コヒーレンス長ダイオードレーザーのようなアイテムを展開していません。

さらに、ToF LiDARには、ハードウェアスタック全体で自動車用認定コンポーネント（レーザー、検出器、ASICなど）を販売する複数のベンダーがすでに存在します。歴史的に、社内で独自に製造された破壊的なテクノロジー（FMCWレーザーソースなど）には、10倍の速度が必要です。複数のベンダーが特定の顧客ベースの品質基準をすでに通過している堅牢なサプライチェーンを享受している製品を相殺するための技術的利益。

スケーラビリティは、成熟度に直接関係しています。技術の成熟度を説明する1つの方法は、NASAが1970年代に開発した「技術準備レベル」（TRL）と呼ばれるスキームです7。このスキームは、テクノロジーのインスピレーション（TRL 1）から複数の成功したミッション（TRL 9）での展開までのパスに沿って、テクノロジーに番号を割り当てます。

ToF LiDARの場合、コンポーネントとシステムはTRL 8にあり、FMCWのコンポーネントとシステムはTRL 4にあると考えています。これは、技術の準備における大きなギャップであり、閉じるまでに何年もかかります。 FMCWシステムの主なスケーラビリティの欠点には、レーザーチャープパルスストレッチによる低いショットレート、およびリターンの処理に必要な高速ADCとFPGAが含まれます。システムレベルでより高いショットレートが必要な場合は、光路と電子機器の並列チャネルを展開できます。これらは単一のスキャンMEMSを使用する場合がありますが、複製された各アイテムはLiDARシステムのコストの大部分であるため、チャネルを2倍にするとLiDARの全体的なコストがほぼ2倍になります。

レーザーコスト： FMCWシステムでは、コヒーレンス長はレーザーの設計と製造方法によって決まり、最長のターゲット範囲の少なくとも2倍の長さである必要があります。通常、低位相ノイズレーザーは、従来のダイオードレーザーよりもはるかに高価です。対照的に、良好なパルス形状を維持する以外に、ToFシステムのレーザーには、通信市場ですでに必要とされている要件以外の要件はほとんどありません。

受信者の費用： FMCW検出器は低グレードのPINであり、比較的安価である可能性があることは事実ですが、フロントエンドの光学系とバックエンドの電子機器の要件により、受信機の総コストは高くつきます。ただし、ここでも、同軸FMCWシステムと同軸ToFシステムでは、必要な検出器のサイズに基づいて検出器のコストに大きな違いは見られません。総受信機コストはToFシステムに有利になります。ただし、FMCWが実際にコストを重視しているのは、短距離システムの場合です。コヒーレンスから明らかなより高いエネルギー効率により、ダイオードレーザーの使用が可能になり、チップスケールのLi-DARが実現可能です。

光学コスト： 一般的なToFシステムでは、インコヒーレント検出（単純な振幅ピーク検出）が行われ、光学素子は波長の1/4以内（いわゆるλ/ 4）で十分です。比較すると、FMCWはコヒーレント検出を使用し、全体として、すべての光学面はλ/20のようにはるかに厳しい許容範囲内にある必要があります。これらのコンポーネントは非常に高価になる可能性があります。

電子機器のコスト： AEye ToFシステムでは、電子機器は、高速アナログ-デジタルコンバーター（ADC）と、ピーク検出および距離計算を実行するフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）で構成されています。電子機器の帯域幅は範囲分解能に比例し、一般的なLi-DARシステム要件の場合、コンポーネントは珍しいものではありません。

FMCWには、ToFシステムの2〜4倍のADC変換レートが必要であり、その後にデータを取り込んで非常に高速なFFT変換を実行できるFPGAが必要です。 ASICを使用している場合でも、FMCWシステムの複雑さは、ToFに必要な処理の複雑さ（およびコスト）の数倍です。

クレーム＃6：FMCWを光フェーズドアレイ（OPA）に追加すると、FMCWのソリッドステートパフォーマンスの不足が補われます

これは証明されていません。

FMCWの技術的準備レベルは低く、光フェーズドアレイの技術的準備レベルはさらに低くなります（実験的な原理実証を備えたTRL 3であり、FMCWに必要な規模で使用することはできません）。オリジナルのDARPAモジュラー光アパーチャビルディングブロック（MOABB）プログラムは、非常に低い空間サイドローブ送信ビームステアリング性能を達成するために、サブミクロン（λ/ 2）導波路が必要であることを示しました11。そのような小さな導波路が必要な結果は、そのような要素の電力処理能力であり、これはアプローチの基本的な制限として識別されました。受信側では、入力レンズからの光を非常に小さな導波路に収集する必要があるフォトニック基板に結合するというアイデアも、光学性能の課題です（エテンデュの制限）。

ほとんどのOPAシステムは、レーザー波長の熱シフトを使用して1つの次元でビームを操縦し、フェーズドアレイを使用して別の次元でビームを操縦します。フェーズドアレイビームステアリングは、レーザービームの周波数シフトによって非常に急速に劣化（空間サイドローブを作成）することはよく知られています。一定の強度と一定の波長であるレーザーに依存するビームステアリングメカニズムと、レーザーの周波数（波長）の掃引に依存するレンジングメカニズムの組み合わせは、従来のFMCWアプローチではうまく機能しません。このような開発の初期段階にあるこのビームステアリング技術とFMCWを組み合わせるというアイデアは、非常に危険です。このパスは、使用可能な成熟度に達するまでにさらに10年かかる可能性があると考えています。

結論

AEyeは、コスト、範囲、パフォーマンス、およびポイントクラウドの品質が重要な場合、高性能で機敏なスキャンを行うToFシステムがFMCWよりも効果的に自動運転車LiDARのニーズに対応できると考えています。ただし、より低いショットレートが適切であり、FMCWシステムがより経済的であるアプリケーションで、FMCWがニッチな役割を果たすことができる論理的推論を理解することは難しくありません。

この記事は、AEye（カリフォルニア州ダブリン）の創設者兼CTOであるLuisDussanによって書かれました。詳細については、こちらをご覧ください 。

参考資料

1. Auroraチーム、「 FMCW Lidar：自動運転ゲームチェンジャー 」、2020年4月9日。
2. Philip Ross、「AevaがLidaronaChipを発表 」、IEEEスペクトラム、2019年12月11日。
3. Timothy Lee、「2人のAppleベテランが新しいLIDARセンサーを作成しました。その仕組みは次のとおりです 」、arsTECHNICA、2018年10月2日。
4. Jeff Hect、「 Lasers for Lidar：FMCW Lidar：自動運転車の代替品 」、Laser-FocusWorld、2019年5月31日。
5. 「Aevaは自動運転用の「4D」LiDARオンチップを発売します 」、2019年12月16日。
6. Phillip Sandborn、「 FMCW Lidar：チップレベルへのスケーリングとフェーズノイズ制限パフォーマンスの改善 」、カリフォルニア大学バークレー校の電気工学およびコンピュータサイエンス、テクニカルレポート番号UCB / EECS-2019-148、2019年12月1日。
7. 「テクノロジーの準備レベル 」、ウィキペディア。
8. A Gschwendtner、W Keicher、「リンカーン研究所でのコヒーレントレーザーレーダーの開発 」、MIT Tech Journal、Vol 12、＃2、2000。
9. C。 Patel、「単一周波数レーザーの安定性 」、IEEE J Quantum Electronics、v4、1968。
10. Voxtelレーザー距離計 、2020年6月。
11. P Suni et al、「フォトニック集積回路FMCW Lidar On A Chip 」、第19回コヒーレントレーザーレーダー会議。