LiDAR 시스템의 파장 선택 이해

LiDAR에는 여러 유형이 있습니다. 자동차 산업에 종사하는 사람들은 각각의 상대적인 강점과 약점을 알고 있어야 합니다.

첨단 운전자 지원 시스템(ADAS) 및 자율 주행(AD)은 자율 주행을 가능하게 하는 알고리즘에 공급되는 차량 주변 환경의 효과적인 감지로 성공할 수 있다는 것이 널리 알려져 있습니다. 생명이 중요한 상황에서 감지에 대한 절대적인 의존도를 감안할 때 여러 센서 방식이 데이터를 융합하여 서로를 보강하고 중복성을 제공하는 데 사용됩니다. 이를 통해 각 기술이 장점을 발휘하고 더 잘 결합된 솔루션을 제공할 수 있습니다.

앞으로 ADAS 및 AD용 차량에 사용되는 센서에서 두드러지게 나타날 3가지 방식은 이미지 센서, 레이더, LiDAR(Light Detection and Ranging)입니다. 이러한 각 센서는 고유한 장점을 가지고 있으며 함께 모든 포인트 또는 커널에 대해 색상, 강도, 속도 및 깊이를 제공하는 기능인 센서 융합을 통해 자율 인식 알고리즘이 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 제공하는 완전한 센서 제품군을 구성할 수 있습니다. 장면.

그림 1:센서 융합은 각 방식의 장점을 활용하여 차량 주변에 대한 완전한 정보를 제공합니다.

거리를 측정하기 위해 빛을 사용한다는 개념이 수십 년 전으로 거슬러 올라갔음에도 불구하고 이 세 가지 기본 방식 중 LiDAR는 대중 시장에서 상용화된 가장 초기 단계의 기술입니다. Yole Développement에 따르면 자동차 LiDAR 시장은 2020년 3,900만 달러에서 2025년 17억 5,000만 달러로 놀라운 성장을 보일 것으로 예상되며, 이는 완전한 센서 제품군을 필요로 하는 자율 시스템의 확산에 기인합니다. 기회가 너무 커서 LiDAR 기술을 연구하는 회사가 100개가 훨씬 넘고 이들 회사에 대한 누적 투자액이 2020년까지 15억 달러를 초과했습니다. 2020년 말에 시작된 LiDAR 회사. 그러나 단일 기술에 대해 작업하는 회사가 너무 많으면 사용 중인 빛의 파장과 같이 근본적으로 다른 회사도 있습니다(905nm 및 1550nm가 대표적임). 네트워킹을 위한 이더넷이든 비디오를 위한 VHS이든 간에 거듭거듭 확인된 것처럼 성공적인 기술과 통합이 될 것입니다.

LiDAR 기술의 사용자(자동차 제조업체, 사람과 상품 운송을 위한 자율 로봇 차량을 설계 및 제작하는 회사)를 볼 때 가장 중요한 것은 요구 사항입니다. 궁극적으로 이러한 회사는 공급업체가 저반사율 물체의 범위 지정 및 감지에 대한 성능 사양을 충족하면서 높은 수준의 신뢰성과 저렴한 비용으로 LiDAR 센서를 제공하기를 원합니다. 모든 엔지니어가 강력한 관점을 갖고 있지만 공급업체가 적절한 비용으로 성능 및 안정성 요구 사항을 충족할 수 있다면 이러한 회사는 기술 구현에 불가지론적일 가능성이 높습니다. 그리고 이는 이 기사가 해결하는 데 도움이 되는 근본적인 논쟁으로 이어집니다. 어떤 파장이 자동차 LiDAR 애플리케이션에 널리 사용됩니까?

LiDAR 개요
이 질문을 다루기 시작하려면 다양한 아키텍처가 있는 LiDAR 시스템의 구조를 이해해야 합니다. FMCW(주파수 변조 연속파)라고 하는 Coherent LiDAR는 전송된 레이저 신호와 반사광을 혼합하여 물체의 범위와 속도를 계산합니다. FMCW는 몇 가지 장점을 제공하지만 가장 일반적인 LiDAR 접근 방식인 직접 비행 시간(dToF) LiDAR와 비교할 때 상대적으로 흔하지 않습니다. 이 구현은 조명 소스에서 보낸 매우 짧은 펄스의 빛이 물체에서 반사되어 센서에 의해 감지되기 ​​위해 반환되는 데 걸리는 시간을 측정하여 물체까지의 거리를 측정합니다. 빛의 속도를 사용하여 직접 시간, 속도 및 거리와 관련된 간단한 수학 공식을 사용하여 물체까지의 거리를 계산합니다. 일반적인 dToF LiDAR 시스템에는 6가지 주요 하드웨어 기능이 있지만 파장 선택은 대부분 송수신 기능에 영향을 미칩니다.

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그림 2:ON Semiconductor 제품의 일부 초점 영역을 나타내는 녹색 부분이 있는 일반적인 dToF 시스템의 블록 다이어그램

표 1은 알려진 자동차 Tier-1부터 전 세계 모든 지역의 신생 기업에 이르기까지 다양한 LiDAR 제조업체 목록을 보여줍니다. 시장 보고서 및 공개 정보에 따르면 이들 회사의 대다수는 SWIR(단파 적외선) 파장이 아닌 NIR(근적외선) 파장에서 LiDAR를 작동합니다. 또한, FMCW에서 작업하는 SWIR 중심 공급업체는 해당 파장으로 제한되지만 직접 비행 시간 구현을 구현하는 대부분의 공급업체는 NIR 파장을 사용하는 시스템을 만드는 경로가 있습니다. 빔 스티어링 및 신호 처리와 같은 기능 주변의 기존 IP가 많습니다.

표 1:NIR 및 SWIR 파장에서 작동하는 LiDAR 제조업체 목록. 전체 목록이 아닙니다. (이미지 출처:Yole, IHS Markit 및 공개)

이들 제조업체의 전부는 아니지만 대다수가 NIR 파장을 선택했다는 점을 감안할 때 어떻게 이러한 결정을 내렸고 어떤 의미가 있는지 고려해야 합니다. 토론의 중심에는 LiDAR에 사용되는 구성 요소를 구성하는 반도체 재료 및 빛의 속성과 관련된 몇 가지 기본 물리학이 있습니다.

물체에서 반사되어 감지기에 수신되도록 의도된 LiDAR 시스템의 레이저에 의해 발사된 광자는 태양에서 오는 주변 광자와 경쟁해야 합니다. 태양 복사의 스펙트럼을 살펴보고 대기 흡수를 고려하면 시스템에 노이즈로 존재하는 광자의 양을 줄이는 특정 파장의 복사 조도 "딥"이 있습니다. 905nm에서는 1550nm보다 태양 복사 조도가 약 3배 더 높으며, 이는 NIR 시스템이 센서를 방해할 수 있는 더 많은 노이즈와 싸워야 함을 의미합니다. 그러나 이것은 LiDAR 시스템의 파장을 선택할 때 고려해야 할 요소 중 하나일 뿐입니다.

그림 3:대기에서 빛을 흡수하면 선명한 피크가 나타납니다.

센서
LiDAR 시스템에서 광자를 감지하는 구성 요소는 서로 다른 유형의 광검출기이므로 감지할 파장에 따라 서로 다른 반도체 재료로 구성될 수 있는 이유를 설명하는 것이 중요합니다. 반도체에서 밴드 갭은 가전자대와 전도대를 분리합니다. 광자는 전자가 밴드 갭을 극복하고 반도체를 전도성으로 만들어 광전류를 생성하는 데 도움이 되는 에너지를 제공합니다. 모든 광자의 에너지는 파장과 관련이 있고 반도체의 밴드 갭은 감도와 관련이 있습니다. 이것이 감지되는 빛의 파장에 따라 다른 반도체 재료가 필요한 이유입니다. 가장 흔하고 가장 저렴하게 제조할 수 있는 반도체인 실리콘은 최대 약 1000nm의 가시광선 및 근적외선 파장에 반응합니다. SWIR 범위를 넘어서는 파장을 감지하기 위해 1000nm에서 2500nm 사이의 파장을 감지할 수 있는 InGaAs와 같은 물질을 만들기 위해 보다 특이한 III/V족 반도체를 합금할 수 있습니다.

초기 LiDAR는 PIN 포토다이오드를 센서로 사용했습니다. PIN 포토다이오드는 고유한 이득이 없으므로 약한 신호를 쉽게 감지할 수 없습니다. APD(Avalanche Photodiode)는 오늘날 LiDAR에 사용되는 가장 눈에 띄는 유형의 센서이며 적당한 양의 이득을 제공합니다. 그러나 APD는 또한 광자 도달 신호를 통합하기 위해 PIN 포토다이오드와 같은 선형 모드에서 작동해야 하며 매우 높은 바이어스 전압을 필요로 하는 반면 부품 간 균일성이 좋지 않습니다. LiDAR에서 점점 더 많이 사용되고 있는 최신 유형의 센서는 매우 큰 이득을 갖고 감지된 모든 단일 광자에서 측정 가능한 전류 출력을 생성할 수 있는 SPAD(단일 광자 애벌랜치 다이오드)를 기반으로 합니다. SiPM(실리콘 광전자 증배관)은 생성된 신호의 진폭을 확인하여 단일 광자를 다중 광자와 구별할 수 있다는 추가 이점이 있는 실리콘 기반 SPAD 어레이입니다.

그림 4:LiDAR에서 신호를 감지하는 데 사용되는 다양한 유형의 광검출기

파장 주제에 대한 관련성으로 돌아가서 이러한 모든 유형의 광검출기는 실리콘(NIR 감지용) 또는 III/V 반도체(SWIR 감지용)에 구축할 수 있습니다. 반면에 제조 가능성과 비용은 기술 실행 가능성의 핵심이며 CMOS 실리콘 파운드리는 이러한 센서의 대량 및 저비용 제조를 가능하게 합니다. 이것이 SiPM이 더 높은 성능을 허용하는 것 외에도 LiDAR에 점점 더 많이 채택되는 주된 이유입니다. SWIR용 APD 및 SPAD가 존재하지만 프로세스가 실리콘 기반이 아니기 때문에 판독 로직과 통합하기가 어렵습니다. 마지막으로, SWIR용 III/V 기반 SPAD 어레이 및 광전자 증배관(SiPM과 유사)은 아직 상용화되지 않았으므로 생태계 가용성은 NIR 파장을 선호합니다.

레이저

광자 생성에는 완전히 다른 프로세스가 포함됩니다. 이득 매질로 반도체 p-n 접합을 사용하여 레이저를 만들 수 있습니다. 이것은 원자가 더 낮은 에너지 대역으로 이동할 때 광자의 공명 방출을 일으키는 접합부를 통해 전류를 펌핑하여 수행되어 일관된 레이저 빔 출력을 생성합니다. 반도체 레이저는 GaAs 및 InP와 같은 직접 밴드갭 물질을 기반으로 하며, 이는 실리콘과 같은 간접 밴드갭 물질과 달리 원자가 더 낮은 에너지 밴드로 이동할 때 발생하는 광자 생성에 효율적입니다.

LiDAR에 사용되는 레이저에는 EEL(Edge Emitting Laser)과 VCSEL(Vertical Cavity Surface Emitting Laser)의 두 가지 주요 유형이 있습니다. EEL은 VCSEL보다 비용이 저렴하고 출력 효율이 높기 때문에 오늘날 더 널리 사용됩니다. 그것들은 패키지화하고 어레이로 구축하기가 더 어렵고 또한 검출기가 더 넓은 광자 파장 대역을 찾아야 하는 온도에 따른 파장 이동으로 인해 어려움을 겪습니다. 더 높은 비용과 더 낮은 전력 효율성에도 불구하고 새로운 VCSEL 기술은 빔이 상단에서 생성되기 때문에 쉽고 효율적인 패키징의 이점이 있습니다. 비용이 지속적으로 크게 감소하고 전력 효율성이 향상됨에 따라 VCSEL의 시장 채택이 증가하고 있습니다. EEL 및 VCSEL은 NIR 및 SWIR 파장 생성에 모두 존재하며 주요 차이점은 NIR 파장은 GaAs로 생성할 수 있는 반면 SWIR 파장은 InGaAsP를 사용해야 합니다. GaAs 레이저는 더 큰 웨이퍼 크기의 파운드리를 사용하여 비용을 낮출 수 있으며, 이는 다시 비용 및 공급망 보안 관점에서 NIR LiDAR 제조업체 생태계에 이점이 있음을 나타냅니다.

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그림 5:LiDAR에 사용되는 다양한 유형의 레이저

레이저 파워 및 눈 안전

파장 논쟁에 대해 이야기하는 동안 LiDAR 시스템의 눈 안전 영향을 고려하는 것이 필수적입니다. dToF LiDAR의 개념은 장면에 방출될 특정 화각에서 높은 피크 전력을 가진 짧은 레이저 펄스를 사용하는 것입니다. LiDAR의 방출 경로의 경로에 서 있는 보행자는 자신의 방향으로 발사되는 레이저로 인해 눈이 손상되지 않도록 보장해야 하며, IEC-60825는 서로 다른 방향에서 허용되는 최대 노출을 지시하는 사양입니다. 빛의 파장. 가시광선과 유사한 NIR 빛은 각막을 통과하여 사람 눈의 망막에 도달할 수 있지만 SWIR 빛은 대부분 각막 내에서 흡수되어 결과적으로 더 높은 수준으로 노출될 수 있습니다.

그림 6:눈에 안전한 레이저 노출을 위한 IEC-60825 사양.

더 높은 레이저 출력을 여러 자릿수 출력할 수 있다는 것은 성능 관점에서 1550nm 기반 시스템의 장점입니다. 더 많은 광자를 내보내고 다시 감지할 수 있기 때문입니다. 그러나 더 높은 레이저 출력에는 열 트레이드오프도 있습니다. 펄스당 에너지와 레이저 조리개의 크기를 명확하게 고려하여 파장에 관계없이 적절한 눈 안전 설계를 수행해야 합니다. 905nm 기반 LiDAR를 사용하면 그림 7과 같이 이러한 요인 중 하나에 의해 피크 전력을 증가시킬 수 있습니다.

그림 7:다양한 광학 장치 및 레이저 매개변수를 고려한 NIR LiDAR용 눈에 안전한 레이저 설계

NIR 및 SWIR LiDAR 시스템 비교

출력할 수 있는 레이저 출력의 양에 대한 위의 초점은 사용 중인 센서로 돌아갑니다. 약한 신호를 감지할 수 있는 고성능 센서는 더 긴 범위를 달성할 수 있거나 동일한 범위를 달성하기 위해 더 적은 레이저 전력을 사용할 수 있다는 점에서 여러 면에서 시스템에 분명히 이점이 있습니다. ON Semiconductor는 NIR LiDAR용 SiPM 시리즈를 개발하여 감도를 나타내는 핵심 매개변수인 PDE(광자 감지 효율)를 최신 RDM 시리즈 센서로 시장 최고의 18%까지 끌어올렸습니다.

그림 8:ON Semiconductor SiPM의 프로세스 로드맵.

NIR dToF LiDAR와 SWIR dToF LiDAR의 성능을 비교하기 위해 동일한 LiDAR 아키텍처 및 환경 조건에 대해 레이저 및 센서에 대해 서로 다른 매개변수를 사용하여 시스템 모델링을 수행했습니다. LiDAR 아키텍처는 그림 10과 같이 16채널 검출기 어레이와 시야 전체에 퍼지는 스캐닝 메커니즘이 있는 동축 시스템입니다. 이 시스템 모델은 하드웨어로 검증되었으며 LiDAR의 성능을 정확하게 추정할 수 있습니다. 시스템.

그림 9:dToF LiDAR 센서의 시스템 모델.

표 2:NIR 및 SWIR 시스템 모델 시뮬레이션을 위한 LiDAR 센서 및 레이저 매개변수

1550nm 시스템은 높은 PDE InGaAs 합금을 사용하기 때문에 더 많은 양의 레이저 출력과 더 높은 PDE 센서를 사용하므로 시스템 시뮬레이션에서 더 나은 범위의 성능을 얻을 수 있습니다. 센서 렌즈에서 50nm 대역 통과로 필터링된 100klux 주변광의 시스템 수준 매개변수(각각 905nm 및 1550nm 중심)를 사용하여 0.1° x 5° 시야각을 30fps에서 수평으로 80° 이상 스캔하고 500kHz 레이저 반복률 1ns 펄스 폭, 22mm 렌즈 직경, 결과는 그림 10에 나와 있습니다.

그림 10:905nm 및 1550nm 기반의 유사한 LiDAR 시스템에 대한 시뮬레이션 결과

예상대로 1550nm 시스템은 반사율이 낮은 물체의 경우 99% 범위 확률로 최대 500m까지 범위를 확장할 수 있습니다. 그러나 905nm 기반 시스템은 여전히 ​​200m 이상의 범위를 달성하여 두 유형의 시스템이 일반적인 환경 조건에서 자동차 장거리 LiDAR 요구 사항을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 비나 안개와 같은 열악한 환경 조건이 도입되면 SWIR 조명의 수분 흡수 특성으로 인해 NIR 기반 시스템보다 성능이 더 빠르게 저하되며 이는 고려해야 할 또 다른 요소입니다.

비용 고려사항

LiDAR 시스템 이면의 기술과 다양한 파장 사용의 의미를 광범위하게 살펴보았으므로 이제 비용 고려 요소로 돌아갑니다. 우리는 앞서 NIR 기반 LiDAR에 사용되는 센서가 기본 CMOS 실리콘 파운드리 공정에서 유래하여 반도체 비용을 최대한 낮출 수 있다고 설명했습니다. 또한 현재 파운드리에서 쉽게 사용할 수 있는 적층 다이 기술을 사용하여 센서와 CMOS 판독 로직을 하나의 칩에 통합할 수 있어 신호 체인을 더욱 축소하고 비용을 절감할 수 있습니다. 반대로 SWIR 센서는 더 높은 비용의 InGaAs와 새로운 하이브리드 Ge-Si 기술인 III/V 반도체 파운드리를 사용하여 더 저렴한 SWIR 센서를 가능하게 할 수 있으므로 판독 로직과의 통합이 더 쉬워지지만 여전히 5배 이상 더 비쌀 것으로 추정됩니다. 성숙기에 도달한 후에도 기존 CMOS 실리콘보다 레이저 측에서 NIR 시스템에서 레이저 칩을 만드는 데 사용되는 GaAs 웨이퍼와 SWIR 시스템에서 레이저 칩을 만드는 데 사용되는 InGaAs 웨이퍼 간의 웨이퍼 크기 차이는 다시 비용 격차를 초래하고 NIR 시스템이 훨씬 더 쉽게 사용할 수 있는 공급업체 기반과 함께 VCSEL을 사용하는 경로는 또한 더 낮은 비용의 통합을 가능하게 합니다.

위 요인의 총계는 IHS Markit(Amsrud, 2019)에서 수행한 분석으로 이어졌으며, 동일한 유형의 구성 요소(센서 또는 레이저)의 경우 SWIR 시스템 비용이 10~100배 더 높을 것으로 나타났습니다. NIR 시스템보다. NIR 시스템용 센서와 레이저의 평균 결합 구성요소 비용은 2019년 채널당 $4~$20이고 2025년에는 $2~$10로 감소할 것으로 추정되었습니다. 대조적으로 SWIR 시스템의 등가 평균 구성요소 비용은 다음과 같이 추정되었습니다. 2019년에 채널당 $275, 2025년까지 채널당 $155로 감소합니다. 단일 포인트 채널의 수직 어레이가 여전히 유효하기 때문에 1D 스캐닝 접근 방식을 사용하더라도 LiDAR 시스템이 여러 채널을 포함한다는 사실을 고려할 때 엄청난 비용 차이입니다. 필수입니다.

표 3:비용 고려 사항 요약. (이미지 출처:IHS Markit)

LiDAR 시장 역학 또한 SWIR 진영을 선호하지 않습니다. 자율주행 시장은 5년 전 시장의 기대만큼 빠르게 성장하지 않았으며, LiDAR가 필수인 레벨 4 및 레벨 5 자율주행 시스템은 대중화되기 몇 년이 남았습니다. 한편, LiDAR를 사용하는 산업 및 로봇 시장은 훨씬 더 비용에 민감하고 SWIR 시스템의 초고성능 이점이 필요하지 않으므로 이러한 제조업체는 그동안 부품을 가져올 방법이 없습니다. 흔히 주장하는 것처럼 볼륨을 높여 비용을 낮춥니다. 볼륨이 증가할 때 더 낮은 비용을 얻을 수 있지만 볼륨을 얻으려면 더 낮은 비용이 필요한 "닭과 달걀" 문제가 있습니다.

요약

기술과 NIR과 SWIR 시스템의 차이점을 자세히 살펴본 후에 오늘날 존재하는 대다수의 LiDAR 시스템이 NIR 파장을 사용하는 이유가 분명해졌습니다. 미래에 대한 전망이 100% 확실하지는 않지만 생태계 공급업체의 비용과 가용성이 핵심 요소임은 분명하며 NIR 기반 시스템은 CMOS 실리콘의 기술 이점과 규모의 경제로 인해 확실히 항상 더 저렴할 것입니다. SWIR은 장거리 LiDAR 시스템을 허용하지만 NIR 기반 LiDAR는 원하는 자동차 장거리 요구 사항을 달성하는 동시에 ADAS 및 AD에서도 필요한 단거리 및 중거리 구성에 대해 매우 우수한 성능을 발휘합니다. 오늘날 자동차 시장을 위한 대량 생산에 NIR 기반 LiDAR의 존재는 기술이 상용화되고 입증되었지만 통합이 일어나고 승자와 패자가 흔들리기까지는 여전히 시간이 걸릴 것입니다. 결국, 20세기 전환기의 자동차 산업에는 30개의 서로 다른 제조업체가 포함되어 있었고 향후 10년 동안 거의 500개로 늘어났지만 대부분이 사라지는 데는 불과 몇 년밖에 걸리지 않았습니다. 2010년 말까지 LiDAR 제조업체에서도 비슷한 일이 일어날 것으로 예상됩니다.

참조

Yole 개발(2020). 자동차 및 산업용 애플리케이션을 위한 LiDAR – 2020년 시장 및 기술 보고서

Amsrud, P. (2019년 9월 25일). 저비용 LIDAR 시스템 경쟁 [컨퍼런스 프레젠테이션] . Automotive LIDAR 2019, 미국 미시간주 디트로이트 IHS 마킷.

— Bahman Hadji, 사업 개발 이사, 자동차 감지 사업부, ON Semiconductor

>> 이 기사는 원래 자매 사이트인 EE에 게시되었습니다. 시간.

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