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浅谈SiPM 传感器在汽车 LiDAR的应用

电子设计 来源:onsemi 作者: Deborah Herbert 2021-06-21 11:55 次阅读

可以通过传感技术获取有关我们周围环境的信息,以造福于我们的日常生活:要么提高任务效率、我们的安全,要么纯粹用于娱乐目的。LiDAR就是这样一种传感技术,它使用激光来测量与物体的距离,并可用于创建周围环境的 3D 模型。LiDAR系统捕获的图像中的每个像素都将具有与其关联的深度。这允许更好地识别对象并消除可能存在于仅由图像传感器获得的 2D 图像中的任何歧义。

LiDAR如何构建 3D 点云?LiDAR通常使用直接飞行时间 (dToF) 技术来测量与物体的距离。发出一个短激光脉冲,其中一些光被场景中的物体反射回来并被传感器检测到,例如ArrayRDM-0112A20-QFN,以准确记录激光脉冲往返所需的时间(见图1)。使用已知的光速,距离可以从这个 dToF 测量中计算出来。这给出了视场内的单个距离测量值。

为了构建周围环境的完整图片,需要在场景中的许多不同位置重复此点测量。这可以通过在整个场景中旋转和扫描的固定传感器和激光器来实现,或者通过使用光束控制技术,如 MEMS微机电系统)镜子。

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图 1. dToF 技术说明。

一般来说,LiDAR系统依赖于以下关键组件:照明源、传感器、光学器件、光束控制、信号处理和电源管理(图 2)。对于性能,最关键的元素是照明源和传感器。照明通常受眼睛安全考虑的限制,因此对系统性能的最大影响通常取决于传感器。

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图 2.包括传感器元件的 dToFLiDAR系统的解剖结构。

在许多情况下,系统需要在有限的信号返回下运行,这些信号来自远处或低反射率的物体,其中信号可能只包含少量光子。因此,传感器应尽可能灵敏。激光雷达的灵敏度传感器是不同因素的组合。首先,检测效率,即入射光子产生信号的概率,是最重要的。然后是对低入射通量或最小可检测信号的敏感性。某些传感器(例如 PIN 二极管)没有内部增益,因此检测到的单个光子不会超过固有传感器噪声。雪崩光电二极管 (APD) 具有一定的内部增益 (~100x),但仍然由少量光子组成的入射信号不会记录在噪声之上,这需要它在一定时间内对返回的信号进行积分。在盖革模式下运行的传感器,例如SiPM(硅光电倍增管)和 SPAD(单光子雪崩二极管)具有一百万 (1,000,000x) 数量级的内部增益,因此即使是单个光子也能产生可以在高于内部传感器噪声的情况下可靠检测的信号。这允许人们设置一个低阈值来检测最微弱的返回信号。

虽然的SiPM和SPAD的克服了许多噪音问题,由于其高增益,在实际的激光雷达应用中有噪音的另一个来源是要考虑需求-环境太阳背景或干脆把阳光。我们经常试图在受到来自太阳的不需要的光的轰击时检测非常微弱的LiDAR返回信号。因此,问题变成了最大化信号(返回的激光)而忽略或最小化噪声(阳光)的问题之一。一种方法是利用传感器的单光子灵敏度并寻找时间相关的光子。

这种多脉冲 dToF 测量方法是通过多次重复该过程(多个激光脉冲导致每个 dToF 测量)来实现的。不是为每次测量计算距离,而是将每个 ToF 值添加到直方图或分布图中。结果是一个类似于图 3 所示的图。背景计数在时间上是不相关的——也就是说,它们相对于脉冲发射时间随机到达。这些计数可以忽略,因为它们是由阳光引起的噪声。峰值代表相关的计数及时 – 大量计数都以相同的时间值到达,表明来自目标的信号。该峰值可以转换为特定帧的距离,并且该过程可以重新开始。即使每帧每像素有几十个激光周期,也可以实现 30 fps 的帧速率。

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图 3. 示例LiDARToF 直方图

虽然SiPM或 SPAD 传感器可以将其单光子灵敏度与时间相关技术结合使用来查看微弱的返回信号,但 PIN 二极管或 APD 传感器会由于在太阳背景中丢失而直接错过这些计数。因此,这些其他类型的传感器根本无法测得那么远或那么有效。

深度信息如何在现实世界中使用,激光雷达如何提供帮助?迄今为止,消费者移动应用程序必须仅通过图像传感器技术启用许多功能,例如使用结构光。几年来,飞行时间 (ToF) 技术已在某种程度上融入手机,以增加深度感应并启用快速自动对焦和“散景”人像效果等摄影功能。最近,dToF 成像 LiDAR 传感器已集成到最新的消费类移动设备中,,与以前的技术相比,它提供了更好的深度信息,无疑将大大增加使用这些数据的移动应用程序的数量。3D 信息可用于启用 3D 地图应用程序和改进的增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 体验。

在安全是关键的汽车和工业应用中,图像传感器单独用于物体识别以及自主决策和导航的局限性突出了通过融合不同传感模式对附加信息的需求。LiDAR可与其他传感技术(如摄像头、超声波和雷达)结合使用,以提供额外的冗余,提高负责导航或与环境交互的决策算法的置信度。这些技术中的每一种都具有独特的特性,可提供不同级别的信息,在不同情况下各有利弊。

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图 4. 不同传感器技术的比较

为了实现汽车的高性能LiDAR系统,SiPM等高灵敏度传感器是最有效的接收器安森美半导体的SiPM提供无与伦比的性能和操作参数组合:高光子检测效率、低噪声和暗计数率以及低操作电压、温度敏感性和工艺均匀性。

所述ArrayRDM-0112A20-QFN,一个12像素线阵的SiPM,地址市场对激光雷达。它在 905 nm 处具有行业领先的 18% 光子检测效率,这是具有成本效益的广泛市场LiDAR系统的典型波长。

编辑:hfy

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