激光雷达感知挑战

一辆成功的自动驾驶汽车将不得不使用紧密集成的传感器系统来复制人类的驾驶能力。典型的人类驾驶员使用两只眼睛、两只耳朵和汽车的触觉反馈来驾驶。他们的大脑实时处理所有这些信息，并参考他们庞大的驾驶经验数据库。复制人类驾驶所需的传感器将包括雷达、激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）和超声波传感器。这些系统中的每一个都有其优势，但也有字面上的盲点。一个传感器极不可能被如此精致，以至于不需要其他传感器。在本文中，我们将探讨LIDAR的顶层设计考虑因素，LIDAR是一种将为任何自动驾驶解决方案提供重要数据的传感器。

图1.比较视觉、雷达和激光雷达的蜘蛛图。

激光雷达是自动驾驶汽车中雷达的密切合作伙伴。这两种技术都在没有可见光的情况下运行，这对于夜间驾驶或弱光条件至关重要。雷达适用于远距离检测和跟踪，而激光雷达提供更高的角度分辨率，允许物体识别和分类。换句话说，雷达有利于检测那里可能有东西，而一旦雷达找到它，激光雷达就可以告诉你更多关于它的信息。

在设计激光雷达系统时存在技术挑战，显而易见的是保持在近红外波长的眼睛安全限制以下。IEC 60825-1 中概述了这些安全准则。这并不是要降低人眼安全的重要性——这里讨论的方面都会影响人眼安全。有许多不同的激光雷达系统拓扑，具有不同程度的设计复杂性，各有优缺点。

从本质上讲，所有设计都有需要注意的相同基本方面。让我们关注影响系统设计的人眼安全以外的考虑因素，即：最大化SNR、检测要求、视场、热考虑因素、功耗和航位推算。

从接收路径来看，系统的信噪比（SNR）会影响在长距离（100 m至300 m）检测小物体的能力。ADC本底噪声不能超过接收路径中的其他噪声源。如果背景光或信号散粒噪声贡献低于ADC的本底噪声或印刷电路板（PCB）噪声，则精度将受到限制。在直接检测拓扑中执行飞行时间（To F）计算要求系统能够输出短脉冲（~1 ns至5 ns），并使用高采样速率ADC进行检测。1 GSPS的采样速度可在接收信号路径上实现这一点。此外，请记住，ADC有效位数（ENOB）必须允许跨阻放大器（TIA）提供完整的输出范围，而不会对信号进行削波。

图3.激光雷达电气架构。

系统是否需要检测 100 米外的篮球？确定关注物体的反射率和大小以及距离会限制TIA的可接受SNR。ADC必须检测的相同脉冲要求TIA具有检测窄脉冲的带宽。由于系统必须处理的距离、反射率和物体尺寸范围如此之广，TIA 必须能够从饱和事件中恢复。饱和事件可能发生在高反射物体上，该物体返回高百分比的透射光，使放大器饱和（例如，像限速标志这样的近距离物体）。这些事件很常见，系统恢复以提供准确信息的速度对于安全至关重要。

所需的视野和角度分辨率也会影响检测篮球的能力。发射和接收光学器件是决定视场的主要贡献因素。角度分辨率将决定您是否可以在更远的距离检测和分类篮球等物体，或者只是检测物体是否存在。

处理这些系统所需的功率和可能产生的热量给激光雷达系统设计人员带来了重大挑战。当然，降低信号链的功耗将降低解决方案产生的热量。元件的性能随温度变化很大，信号链中一些更容易受影响的元件将需要温度补偿。热电控制器是高精度冷却或加热IC的好方法。例如，激光二极管需要温度补偿，以在 LIDAR 系统的工作温度范围内保持波长和效率的运行。

在某些情况下，雪崩光电二极管和激光器的电压偏置需要数百伏的正电压或负电压才能工作。以高效率和尽可能少的元件产生这些电压是最佳设计实践。需要精密数模转换器（DAC）来产生偏置点、电流和电压，以提供精确的基准输入。除了1.8 V至12 V的传统电压域外，LIDAR系统对电压电平的需求也在增加。仔细选择电源解决方案是有回报的，尤其是当解决方案中增加了另一个电压时。选择具有关断或低功耗模式的IC和电源也很重要，因为系统可以灵活地循环多个通道。

与激光雷达传感器集成的 IMU 具有许多优势。IMU 传感器智能融合多轴陀螺仪和加速度计，为稳定和导航应用提供可靠的位置和运动识别。精密微机电系统 （MEMS） IMU 即使在复杂的操作环境中面对极端运动动态时也能提供所需的精度水平。IMU 提供具有航位推算、定位和稳定功能的自动驾驶系统。这反过来又在ADAS或GPS性能下降或不可用时向系统提供可信数据。IMU 受益于快速更新速率（每秒数千个样本），并且不受外部环境变化的影响。IMU 越稳定，为系统提供关键见解的时间就越长。

IMU 可以直接集成到 LIDAR 模块中，以检测、分析和校正汽车环境中常见的振动。例如，IMU输出可用于移动LIDAR点云，否则这些点云会因车辆在道路上的坑洼上行驶而未对齐。旋转激光雷达系统上的轴承磨损也可以使用IMU检测，这允许在现场发生故障之前对激光雷达进行维修。

结论

在初始产品定义期间，需要注意LIDAR系统的复杂性，以确定可接受的SNR、检测要求、视场、热限制和功耗。意识到哪些组件是每个组件的主要贡献者，以及仔细的IC选择，可以增加成功设计的机会。

审核编辑：郭婷