ToF vs FMCW LiDAR：技術的比較で見る真実

最近の論文^{1, 2, 3, 4, 5}では、周波数変調連続波（FMCW）LiDARシステムの利点について多くのマーケティング主張がなされています。予想通り、ヘッドラインが主張する以上の物語があります。この記事では、これらの主張を検証し、それぞれについてToF（Time of Flight）とFMCW LiDARの技術的比較を行います。

すべてのToFとFMCWシステムが等しいわけではないことを理解していますので、AEyeで採用されているToFに焦点を当てます。この記事が、成功する実践者が克服しなければならない困難なシステムトレードオフの一部を概説し、それによって堅実な情報に基づく議論、競争、そして最終的にToFとFMCWの両方の改善を促すことを期待しています。

競合主張の検証

主張#1：FMCWは（新しい）革命的技術

これは真実ではありません。

最近のニュース記事とは対照的に、FMCW LiDARは非常に長い間存在しており、レーザー自体が発明されてからわずか7年後の1960年代にMITリンカーン研究所で行われた研究に端を発します⁸。FMCWについて長年にわたって学ばれた多くの教訓は——非機密でパブリックドメインですが——残念ながら長く忘れ去られてきました。最近変わったのは、長いコヒーレンス長レーザーの入手性が高まったことです。これは理論上極めて高い信号利得を提供できるため、確立された技術への関心を再燃させました。しかし、自動運転車向けにこのLiDARを実用化するには、依然としていくつかの制限を克服する必要があります。

主張#2：FMCWはより遠く、より速く物体を検出・追跡できる

これは未証明です。

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システムでは毎秒数百万ショット）、アジャイルスキャン、リターン顕著性の向上、高密度ROI（注目領域）の適用能力を提供し、他のシステムより2〜4倍優れた情報をリターンから得られます。対照的に、多くの低複雑度FMCWシステムは、毎秒10万〜100万ショット程度のショットレートしか出せません（約50倍遅い）。つまり、ナノ秒オーダーの滞在時間と高繰り返しレートを、レーザー/受信機ペアあたり数十マイクロ秒の滞在時間と低繰り返しレートと比較しています。商用自動車グレードのLiDAR製品では、ToFを用いて毎秒数百万リターン、広いFOV、1度平方あたり1000ポイント以上の超高解像度を実現しています。AEyeは、このレベルの性能に匹敵するFMCWシステムを知りません（市場に出ているFMCWシステムは具体的な性能仕様を欠く傾向があります）。

長距離での物体の検出、獲得（分類）、追跡はすべてレーザーショットレートに大きく影響されます。より高いレーザーショット密度（空間的および/または時間的）は、より多くの情報を提供し、より速い検出時間とより良いノイズフィルタリングを可能にします。AEyeは、低反射率の小さな物体と歩行者を200m以上、車両を300m、クラス3トラックを1kmの距離でマルチポイント検出できるシステムを実証しました。これはToF技術の測距能力を物語っています。事実、事実上すべてのレーザー測距儀はFMCWではなくToFを距離測定に使用しています（例：Voxtel測距儀¹⁰製品、一部は10km以上の検出範囲）。最近の記事ではFMCWが優れたレンジを持つと主張されていますが、AEyeは、高度なToFシステムのレンジに匹敵しながら、同等のFOV、全体的なレンジスワス、ポイント密度を提供するFMCWシステムを見たことがありません。

主張#3：FMCWは速度と距離をより正確かつ効率的に測定できる

これは誤解を招きます。

ToFシステム（AEyeのLiDARを含む）は、目標速度を決定するために複数のレーザーショットを必要とします。これは、単一ショットで可能と主張されるFMCWと比較すると、追加のオーバーヘッドのように見えるかもしれません。しかし、もっと重要なのは、すべての速度測定が等しいわけではないという理解です。正面衝突する2台の車の径方向速度は緊急です（より長い検出範囲が望まれる理由の一つ）が、横方向速度も同様に重要で、最も危険なエッジケースの90%以上を占めます。赤信号無視、蛇行運転、歩行者の飛び出しなど、すべて回避判断には横方向速度が必要です。FMCWは横方向速度を同時に単一ショットで測定できず、ToFシステムに対して横方向速度の検出において何の利点もありません。

30〜40 m/s（約67〜89 mph）で移動する車がレーザーショットで検出されたとします。2番目のレーザーショットを短い期間後、例えば最初の50μs後に行うと、ターゲットはその間に約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2cm移動している必要があり、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）。この2回目の測定で、フレームレートに比べて無視できる時間枠内で、統計的に有意な距離と速度を確立できます。アジャイルスキャナーがあれば、500μsは速度推定だけに「専有」または「拘束」されることはありません。代わりに、その間に他の領域/ターゲットへの多くのショットを発射できます。元のターゲットに戻って高信頼度の速度測定を行う前に、他のエリア/ターゲットを見るためにこの時間を使えます。一方、FMCWシステムはその滞在時間全体が拘束されます。

拘束時間を複合させるのは、FMCWが曖昧さのない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（アップとダウン）を必要とすることが多いことです。ダウンスイープは、混合レンジ＋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。これは、すでに説明した以上に、ショットあたりの滞在時間を2倍にします。10μsでのターゲットの移動量は通常0.5mm程度で、振動と実際の直線運動を分離するのが困難です。

主張#4：FMCWは干渉が少ない

実際は逆です！

擬似反射はToFとFMCWの両システムで発生します。これらには、リトレフレクター異常（「ハロー」「シェル」）、第1表面反射、オフアックス空間サイドローブ、マルチパス、クラッターなどが含まれます。優れたLiDARの鍵は、空間領域（優れた光学系で）と時間/波形領域の両方でサイドローブを抑制することです。ToFとFMCWは空間的振る舞いでは比較可能ですが、FMCWが真に苦しむのは、高コントラストターゲットが存在する場合の時間領域/波形領域です。

クラッター： FMCWはウィンドウベースのサイドローブ除去で自己干渉（クラッター）に対処しますが、これはサイドローブを持たないToFよりはるかに脆弱です。文脈を提供すると、10μsのFMCWパルスは光を1.5kmの範囲に径方向に広げます。この範囲内のあらゆる物体がFFT（時間）サイドローブに捕捉されます。より短い1μsのFMCWパルスでも、150m先の高強度クラッターによって汚染される可能性があります。矩形ウィンドウFFTの第1サイドローブは-13dBとよく知られており、一貫して良いポイントクラウドに必要なレベルよりはるかに高いです（ショット内のどのオブジェクトも、他のレンジポイントと強度で13dB以上差がないという、運用上の道路条件ではあり得ない状況でない限り）。

もちろん、より深いサイドローブテーパーを適用できますが、パルス拡大の犠牲になります。さらに、受信機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スパー（第3次インターセプト）、位相雑音⁶、大気位相変調などにより、どれだけウィンドウテーパーを深くしても緩和できない、実効的な全体システムサイドローブレベルを制限します。航空宇宙・防衛システムはこのような制限を克服できますが、FMCWで生じる長距離小物体と近距離リトレフレクターを分離するために必要な時間瞬間的な>100dBダイナミックレンジを実現できる低コスト自動車グレードシステムは知りません。

対照的に、典型的なガウシアンToFシステムでは、2nsパルス持続時間で、パルス持続時間自体の数cmを超える時間ベースのサイドローブは一切ありません。小ターゲットリターンが取得されるとき、大小さまざまなオフセットリターン間のダイナミックレンジの如何にかかわらず、フォトディテクターに入射する光に影響はありません。

第1表面反射： より強力な干渉源となり得るのは、ウィンドシールドやLiDARシステムに適用される他の第1表面による反射です。送信ビームがほぼ連続的にオンであるため、反射も連続的で、遠方物体に対して非常に強く、同様の種類の低周波成分を生み、変換データに望ましくないFFTサイドローブを作ります。結果として、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、ウィンドシールドは機械的応力下の多層ガラスであり、複雑な非均質偏光を持ちます。これにより、フォトディテクター表面での信号リターンの電界がランダム化され、光学混合が複雑化（デコヒーレンス）します。

最後に、時間領域処理と周波数領域処理の性質の違いにより、マルチエコー処理（高ダイナミックレンジでも）は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曖昧さ解消が必要です。マルチエコー処理は、煙、蒸気、霧などの障害物への対処で特に重要です。

主張#5：FMCWは車載グレード、信頼性が高く、容易にスケーラブル

良くて未証明です。

FMCWの purported 利点は、フォトニクスと通信技術の成熟度を活用できることで、より高い性能レベルへのスケーラビリティ（コスト削減も）を促進するという点から来ています。事実、FMCWではPINのような低コストフォトディテクターを使用できますが、ToFではAPDやその他のより高価なディテクターをよく使用します。しかし、詳細はもっと微妙です。

LiDARコンポーネントのサプライチェーンは比較的新興ですが、ファイバーレーザー、PINアレイ受信機、ADC、FPGAやASICなどのコンポーネントは、何年も様々な産業で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、サプライベースの観点からは非常に低リスクです。対照的に、FMCWシステムの重要なコンポーネントは、非常に低い位相雑音レーザーで、多くの厳しい要件があり、大量生産コストを下げ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品です。新しい開発はMEMSで、これは事実上すべての自動車圧力センサーとエアバッグセンサー、ガトリングガン、ミサイルシーカー、軍事用レーザー共振器Qスイッチで以前から使用されてきました。FMCWシステムのコンポーネントは何年も実験室環境で利用可能でしたが、そのようなシステムを可能にする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、大量生産システムで導入した例はありません。

さらに、ToF LiDARはすでに、ハードウェアスタック全体（レーザー、ディテクター、ASICなど）で自動車認定コンポーネントを販売する複数のベンダーを持っています。歴史的に、破壊的技術（FMCWレーザー源のような）が独自に社内製造される場合、すでに特定の顧客ベースで品質基準を通過している複数ベンダーの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には、10倍の技術的利得が必要です。

スケーラビリティは成熟度に直結します。技術成熟度を記述する一つの方法は、NASAが1970年代に開発した⁷「技術成熟度レベル」（TRL）というスキームです。このスキームは、技術インスピレーション（TRL 1）から複数の成功ミッションへの展開（TRL 9）までの道のりの進捗に応じて技術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にあると考えられますが、FMCWのコンポーネントとシステムはTRL 4です。これは埋めるのに長年かかる、技術成熟度の大きなギャップです。FMCWシステムの主要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伸張による低ショットレート、リターン処理に必要な高速ADCとFPGAがあります。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、光学パスとエレクトロニクスの並列チャネルを導入できます。これらは単一のスキャニングMEMSを使用するかもしれませんが、複製される各アイテムはLiDARシステムのコストの大部分を占めるため、チャネルを倍増するとLiDARの全体コストがほぼ倍増します。

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・製造方法で決まり、最長ターゲット距離の少なくとも2倍必要です。通常、低位相雑音レーザーは従来のダイオードレーザーよりはるかに高価です。対照的に、ToFシステムでは、優れたパルス形状の維持以外に、通信市場で既に要求されているもの以上のレーザー要件はほとんどありません。

受信機コスト： FMCWディテクターが低グレードPINで比較的安価なのは事実ですが、フロントエンド光学系とバックエンドエレクトロニクスの要件により、総受信機コストは高価です。ここでも同軸FMCWシステムと同軸ToFシステムでは、必要なディテクターサイズに基づくディテクターコストに大きな差はありません。総受信機コストはToFシステムに有利です。しかし、FMCWがコストで真に光るのは短距離システムです。コヒーレンスから生じる高いエネルギー効率によりダイオードレーザーが採用でき、チップスケールLiDARが実現可能です。

光学系コスト： 典型的なToFシステムでは、非コヒーレント検出（単純な振幅ピーク検出）が行われ、光学要素は1/4波長（いわゆるλ/4）以内であればよいです。比較すると、FMCWはコヒーレント検出を使用し、総合的にすべての光学表面がλ/20のようなはるかに厳しい公差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り得ます。

エレクトロニクスコスト： AEyeのToFシステムでは、エレクトロニクスは高速アナログ-デジタル変換器（ADC）と、ピーク検出と測距計算を行うフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）で構成されます。エレクトロニクスの帯域幅は測距分解能に比例し、一般的なLiDARシステム要件では、コンポーネントは特殊なものではありません。

FMCWでは、ToFシステムの2〜4倍のADC変換レートが必要で、その後非常に高速FFT変換を行うFPGAが続きます。ASICを使用しても、FMCWシステムの複雑さ（とコスト）はToFに必要な処理の数倍です。

主張#6：FMCWを光位相アレイ（OPA）に追加すれば、FMCWのソリッドステート性能不足を補える

これは未証明です。

FMCWは低い技術成熟度レベルですが、光位相アレイはさらに低い技術成熟度レベル（実験的原理証明の段階で、FMCWに必要な程度までスケールでは使用不能、おおよそTRL 3）です。元のDARPA MOABB（モジュラー光学開口ビルディングブロック）プログラムでは、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には、サブミクロン（λ/2）波導が必要であることが実証されました¹¹. このような小さな波導が必要になることの帰結は、そのような要素の電力処理能力であり、このアプローチの根本的制約として特定されました。受信側では、入力レンズから光をフォトニック基板に結合し、そこでは光を非常に小さな波導に集光しなければならないというアイデアも、光学性能の課題（エタンデュー制限）です。

ほとんどのOPAシステムは、レーザー波長の熱シフトで1次元ビームステアリングを行い、位相アレイで別の次元でビームステアリングを行います。位相アレイビームステアリングがレーザービームの周波数シフトで非常に速く劣化（空間サイドローブを生成）することはよく知られています。レーザーが一定強度・一定波長であることに依存するビームステアリング機構と、レーザーの周波数（波長）をスイープすることに依存する測距機構の組み合わせは、従来のFMCWアプローチではうまく機能しません。このような初期段階の開発にある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、信じられないほどリスキーです。この道が実用的な成熟度に達するにはさらに10年かかると考えています。

結論

AEyeは、コスト、距離、性能、ポイントクラウド品質が重要な場合、高性能アジャイルスキャンToFシステムが、自動運転車LiDARのニーズにより効果的に応えると考えています。しかし、より低いショットレートが適しており、FMCWシステムがより経済的なニッチ用途では、FMCWが役割を果たす論理的理由があることは否定しません。

この記事は、AEye（カリフォルニア州ダブリン）の創業者兼CTO、Luis Dussan氏によって執筆されました。詳細はこちら .

参考文献

1. Aurora Team、「FMCW Lidar: The Self-Driving Game-Changer」、2020年4月9日。
2. Philip Ross、「Aeva Unveils Lidar on a Chip」、IEEE Spectrum、2019年12月11日。
3. Timothy Lee、「Two Apple veterans built a new lidar sensor — here’s how it works」、arsTECHNICA、2018年10月2日。
4. Jeff Hect、「Lasers for Lidar: FMCW lidar: An alternative for self-driving cars」、Laser-FocusWorld、2019年5月31日。
5. 「Aeva launches ‘4D’ LiDAR on chip for autonomous driving」、2019年12月16日。
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, 2019年12月1日。
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、2020年6月。
11. P Suni et al、「Photonic Integrated Circuit FMCW Lidar On A Chip」、19th Coherent Laser Radar Conference。