Mit dem richtigen TIA die Präzision des LiDAR-Abstandssensors in Fahrzeugen sicherstellen

Von Bonnie Baker

Zur Verfügung gestellt von Nordamerikanische Fachredakteure von Digi-Key

Damit autonome Fahrzeuge erfolgreich sind, müssen die Fahrgäste den Sensoren und der Software des Autos vertrauen, dass sie sie sicher und präzise zum Ziel führen. Der Schlüssel, um Vertrauen zu schaffen, liegt in der Fusion von Eingaben verschiedener Sensortypen, um die Genauigkeit, Redundanz und Sicherheit zu erhöhen, eine Technik, die fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS) ermöglicht hat. Einer der primären Sensoren ist der LiDAR-Sensor (Light Detection and Ranging), und die Entwickler müssen sicherstellen, dass das LiDAR-System die höchste Zuverlässigkeit, Auflösung, Präzision und Reaktionszeit für selbstfahrende Autos bietet.

Die LiDAR-Performance hängt wesentlich vom Frontend-Transimpedanzverstärker (TIA) ab, der das Signal einer Avalanche-Photodiode (APD) schnell aufbereitet, um ein digitales Feedback zu liefern. Durch den Vergleich des Zeitstempels des Rückmeldesignals mit dem Zeitstempel des Sendesignals kann die Laufzeit (Time-of-Flight, ToF) für die Entfernungsmessung berechnet werden.

In diesem Artikel wird kurz auf die Probleme eingegangen, die mit der Entwicklung der Leistung der Rückkopplungsschaltung für die präzise Objekterkennung mit LiDAR verbunden sind. Anschließend wird ein TIA von Analog Devices vorgestellt. Es wird gezeigt, wie man die hohe Geschwindigkeit, die Bandbreite und die niedrige Eingangsimpedanz für eine schnelle Erholung von reflektiertem Licht nutzen kann, was zu einer Anstiegszeit der Fotodiode im Nanosekundenbereich (ns) führen kann. Um die beste Gesamtleistung zu erreichen, wird auch gezeigt, wie der APD-Dunkelstrom und das Umgebungslicht durch AC-Kopplung unterdrückt werden können, um genaue ToF-Schätzungen zu ermöglichen.

Schlüsselelemente von ADAS

Das Herzstück von ADAS sind ausgeklügelte Sensorsysteme zur Analyse von externen Objekten. Die Identifizierung und Ortung dieser Objekte ermöglicht es dem Fahrzeug, entweder den Fahrer zu benachrichtigen oder die entsprechenden Maßnahmen zu ergreifen - oder beides, um Zwischenfälle zu vermeiden. Die Sensortechnologien hinter ADAS können eine Bildkamera, Inertialmesseinheiten (IMUs), Radar und natürlich LiDAR umfassen. Von diesen ist LiDAR eine entscheidende optische Technologie, die bei autonomen Fahrzeugen auch bei schlechtem Wetter eine seitliche Entfernungserfassung und -messung durchführt. Es bildet einen integralen Bestandteil eines ADAS-Systems (Abbildung 1).

Grafik zu Bildverarbeitungs- (Kameras und zugehörige Software), Radar- und LiDAR-Systemen Abbildung 1: Bildverarbeitungs- (Kameras und zugehörige Software), Radar- und LiDAR-Systeme ergänzen sich gegenseitig, um ein ADAS zu informieren, damit es geeignete Maßnahmen ergreifen kann. (Bildquelle: Analog Devices)

Ein ADAS-System nutzt Kameras, um externe Objekte wie Fahrzeuge, Fußgänger, Hindernisse, Verkehrsschilder und Fahrspurlinien schnell und genau zu erkennen. Die Analyse löst die entsprechende Reaktion aus, um die Sicherheit zu maximieren. Dazu gehören u.a. Spurhalteassistent, automatische Notbremsung, Toter-Winkel-Warner und Fahrer-Wach- und Aufmerksamkeitsüberwachung. Die Stärken der Kamera sind die Objektklassifizierung und die seitliche Auflösung.

Das eigenständige IMU-System misst Winkel- und Linearbewegungen, in der Regel mit einer Triade aus Gyroskopen, Magnetometern und Beschleunigungsmessern. Eine IMU ist kardanisch aufgehängt, um zuverlässig integrierte Winkelgeschwindigkeits- und Beschleunigungsgrößen auszugeben. Ein Kardanring ist eine schwenkbare Halterung, die die Drehung eines Objekts um eine einzige Achse ermöglicht. Ein Satz von drei Kardanringen (zusammen als kardanische Aufhängung bezeichnet), die mit orthogonalen Drehachsen aufeinander montiert sind, ermöglicht es, dass ein Objekt, das auf dem innersten Kardanring montiert ist, unabhängig von der Drehung seiner Halterung bleibt. Die IMU verbessert die GNSS-Genauigkeit von Metern (m) auf Zentimeter (cm) für eine genaue Fahrspurpositionierung.

Adaptionen der Kfz-Radartechnologie messen viele verschiedene Variablen, wie z. B. Entfernung und Geschwindigkeit, und bieten gleichzeitig „Sichtbarkeit“ bei Dunkelheit. Typischerweise werden Signalraten von 24 und 77 Gigahertz (GHz) für eine hohe Auflösung verwendet. Der Radarsensor erfasst die von verschiedenen Objekten innerhalb seines Sichtfeldes reflektierten Signale. Das Fahrzeug analysiert dann die Sensorausgabe im Kontext aller anderen Sensoreingaben, um festzustellen, ob Anpassungen der Lenkung und der Bremsen erforderlich sind, um z. B. Kollisionen zu vermeiden.

Um das ADAS-Bild zu vervollständigen, verwendet LiDAR Optiken mit einem Spektralbereich zwischen 200 und 1150 Nanometern (nm). Das System misst die Laufzeit vom Aussenden des Lasersignals bis zum Empfang der reflektierten Signale. Die Zusammenstellung vieler Signale ermöglicht die Erstellung von genauen mehrdimensionalen Tiefenkarten der Fahrzeugumgebung. Zu den Anwendungen für LiDAR gehören Kollisionsvermeidung, Blindseitenerkennung, Notbremsung, adaptive Geschwindigkeitsregelung, dynamische Fahrwerksregelung und Einparkhilfe. LiDAR-Systeme übertreffen das Radar in Bezug auf die laterale Auflösung und die Fähigkeiten bei schlechten Wetterbedingungen.

ADAS und autonome Fahrzeuge benötigen eine Vielzahl dieser Sensoren, die um das Fahrzeug herum platziert werden, um eine 360˚-Erkennung und Analyse zu ermöglichen (Abbildung 2).

Abbildung: Kameras, Radar und LiDAR ergeben zusammen ein 360°-SichtfeldAbbildung 2: Kameras, Radar und LiDAR sorgen zusammen für ein 360°-Sichtfeld rund um das Fahrzeug, um die Sicherheit der Personen im Innen- und Außenbereich zu gewährleisten. (Bildquelle: Analog Devices)

In dem Maße, wie sich diese Sensoren und die dazugehörige Software verbessern, werden Fahrer, Passagiere und alle Personen in der Nähe des Fahrzeugs sicherer werden.

LiDAR-Optik

LiDAR-Designs haben sich von „Kaffeedosen“-Sensoren, die auf dem Autodach rotieren und ca. 75.000 EUR kosten, zu moderneren Ansätzen entwickelt, die im Bereich von 1000 EUR pro Stück kosten. Die Kostensenkung ist vor allem auf Fortschritte bei den Lasern und der zugehörigen Elektronik zurückzuführen. Die Entwicklung hin zu reinen Halbleiterlasern (im Gegensatz zur rotierenden Kaffeedose) und die damit verbundene Skalierung in den Halbleiterprozessen sind die Hauptgründe für die Reduzierung von Kosten und Größe. Jetzt können mehrere LiDAR-Sensoren an der Vorder- und Rückseite sowie an den Seiten des Fahrzeugs platziert werden, um eine kostengünstige 360˚-Sicht zu ermöglichen.

Ein typisches LiDAR-Design kann in drei Hauptabschnitte unterteilt werden: Datenerfassung (DAQ), analoges Frontend (AFE) und Laserquelle (Abbildung 3).

Schema des Aufbaus eines LiDAR-Auswertesystems (zum Vergrößern anklicken)Abbildung 3: Eine Aufschlüsselung eines LiDAR-Auswertesystems zeigt, dass ein LiDAR aus drei Hauptteilen besteht: einem DAQ, einem AFE und einer Laserquelle. (Bildquelle: Analog Devices)

Der DAQ enthält einen Highspeed-Analog/Digital-Wandler (ADC) und die entsprechende Leistungsversorgung und Taktung, um die ToF-Daten vom Laser und dem AFE zu erfassen. Das AFE enthält den APD-Lichtsensor und den TIA zur Erfassung des reflektierten Signals. Die gesamte Signalkette konditioniert das APD-Ausgangssignal, das dem ADC im DAQ-Teil zugeführt wird. Das AFE bezieht auch das Delay-Timing in seine Ausgabe an den DAQ ein. Der Laserteil enthält die Laser und die zugehörige Treiberschaltung und überträgt das anfängliche Laserausgangssignal.

Das LiDAR-AFE

Wie in Abbildung 4 dargestellt, beginnt eine beispielhafte Signalkette eines LiDAR-Empfängers mit einer Hochspannungs-Sperrvorspannung (-120 bis -300 Volt), einer APD mit niedriger Eingangskapazität, gefolgt von einem TIA, z. B. dem LTC6561HUF#PBF von Analog Devices. Es ist wichtig, für niedrigere APD-Eingangs- und Leiterplatten-Parasitärkapazitäten zu entwerfen, um das Highspeed-Verstärkungsbandbreitenprodukt (GBWP) des TIA von 220 MHz zu ergänzen. Der TIA-Eingangsbereich erfordert zusätzliche Aufmerksamkeit, um den gewünschten Grad an Signalintegrität und Kanalisolierung zu erreichen, damit dem vom APD erzeugten Stromsignal kein zusätzliches Rauschen hinzugefügt wird und somit das SNR und die Objekterkennungsrate des Systems maximiert werden.

Um die Signalintegrität zu verbessern, verfügt der TIA über einen Tiefpass-Verstärkerfilter, den LT6016 von Analog Devices, der das Klingeln von Hochgeschwindigkeitssignalen dämpft. Der TIA wandelt den APD-Ausgangsstrom (IAPD) in eine Ausgangsspannung, VTIA, um. Die Spannung VTIA wird an den Differenzpufferverstärker (ADA4950-1YCPZ-R7 von Analog Devices) weitergeleitet, der den Eingang des ADC ansteuert (nicht abgebildet).

Diagramm des APD, des TIA LTC6561 und des Eingang/Ausgang-Highspeed-Differenzverstärkers ADA4950 (zum Vergrößern anklicken)Abbildung 4: Ein AFE für dieses Design besteht aus dem APD, dem TIA LTC6561 und dem Eingang/Ausgang-Highspeed-Differenzverstärker ADA4950. Der LT6016 ist ein Verstärkerfilter, der das Klingeln von Hochgeschwindigkeitssignalen dämpft. (Bildquelle: Analog Devices)

Um die Entfernung mit Hilfe der Laufzeit zu berechnen, wird das Inkrement der ADC-Abtastrate verwendet, um die Auflösung des empfangenen Lichtimpulses zu bestimmen, Gleichung 1:

Gleichung 1 Gleichung 1

Dabei gilt:

LS = Lichtgeschwindigkeit (3 x 108 m/s)

fS = ADC-Abtastrate

N = Anzahl der ADC-Abtastungen im Zeitintervall zwischen der Erzeugung eines Lichtimpulses und dem Empfang seiner Reflexion

Wenn die Abtastrate des ADCs beispielsweise 1 GHz beträgt, entspricht jede Abtastung einer Entfernung von 15 cm.

Die Stichprobenunsicherheiten müssen nahe Null liegen, da schon wenige Stichproben mit Unsicherheiten zu erheblichen Messfehlern führen. Folglich verwenden LiDAR-Systeme parallele TIAs und ADCs, um die Abtastunsicherheit gegen Null zu führen. Diese Zunahme der Kanäle erhöht die Verlustleistung und die Größe der Leiterplatte. Diese kritischen Design-Einschränkungen erfordern auch Highspeed-ADCs mit seriellem Ausgang und JESD204B-Schnittstelle, um Probleme mit parallelen ADCs zu lösen.

LiDAR-Sensoren

Wie bereits erwähnt, ist das wichtigste Sensorelement in einem LiDAR-System der APD. Die Sperrvorspannung dieser Fotodioden mit interner Verstärkung reicht von einigen zehn Volt bis zu Hunderten von Volt. Das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) der APD ist höher als bei einer PIN-Photodiode. Zusätzlich zeichnen sich die APDs durch ihr schnelles Ansprechverhalten, den geringen Dunkelstrom und die hohe Empfindlichkeit aus. Die spektrale Empfindlichkeit der APD liegt im Bereich von 200 bis 1150 nm und entspricht damit dem typischen Spektralbereich für LiDAR.

Ein gutes Beispiel für eine APD ist die MTAPD-07-010 von Marktech Optoelectronics mit einer spektralen Empfindlichkeit im Bereich von 400 bis 1100 nm, mit einem Spitzenwert bei 905 nm (Abbildung 5). Die aktive Fläche der Komponente misst 0,04 Millimeter im Quadrat (mm2). Sie hat eine Verlustleistung von 1 Milliwatt (mW), einen Durchlassstrom von 1 Milliampere (mA) und eine Betriebsspannung von 0,95 x seiner Durchbruchspannung (Vbr) von 200 Volt (max). Ihre Anstiegszeit beträgt 0,6 ns.

Abbildung: Die APD MTPAPD-07-0101 von Marktech Optoelectronics hat ihre Spitzenempfindlichkeit bei 905 nmAbbildung 5: Die APD MTPAPD-07-0101 hat ihre Spitzenempfindlichkeit bei 905 nm, eine aktive Fläche von 0,04 mm2 und eine Anstiegszeit von 6 ns. (Bildquelle: Marktech Optoelectronics)

Die typische APD auf Halbleiterbasis arbeitet mit einer relativ hohen Sperrspannung im Bereich von zehn oder sogar hunderten von Volt, manchmal knapp unterhalb des Durchbruchs (laut MTAPD-07-010 bei 0,95 Vbr). In dieser Konfiguration regen absorbierte Photonen Elektronen und Löcher in dem starken internen elektrischen Feld an, um Sekundärträger zu erzeugen. Über einige Mikrometer hinweg verstärkt der Avalanche-Prozess den Fotostrom effektiv.

Aufgrund ihrer Betriebscharakteristik benötigen APDs weniger elektronische Signalverstärkung und sind weniger anfällig für elektronisches Rauschen, wodurch sie sich für extrem empfindliche Detektoren eignen. Der Multiplikations- oder Verstärkungsfaktor von Silizium-APDs variiert je nach Komponente und angelegter Sperrspannung. Die MTAPD-07-010 bietet eine Verstärkung von 100.

TIA-Lösungen

Im Betrieb sendet das LiDAR ein digitales optisches Burst-Signal aus, dessen Reflexionen von der APD MTAPD-07-010 erfasst würden. Dies erfordert einen TIA mit schneller Sättigungsüberlast-Erholungszeit und schnellem Ausgangsmultiplexing. Der rauscharme, vierkanalige TIA LTC6561 mit einer Bandbreite von 220 Megahertz (MHz) erfüllt diese Anforderungen (Bild 6).

Diagramm des vierkanaligen TIA LTC6561 von Analog Devices mit unabhängigen Verstärkern (zum Vergrößern anklicken)Abbildung 6: Der Vierkanal-TIA LTC6561 mit unabhängigen Verstärkern und einer einzigen gemultiplexten Ausgangsstufe wurde für LiDAR unter Verwendung von APDs entwickelt. (Bildquelle: Analog Devices)

In Abbildung 6 werden die reflektierten Lasersignale (gemäß Abbildung 3) durch das APD-Array und die vier rauscharmen 200-MHz-TIAs erfasst. Die TIAs übertragen die erfassten Signale schnell an den ToF-Detektor (oben rechts). Die 1nF-Kondensatoren am Eingang der vier TIAs filtern und eliminieren effektiv den APD-Dunkelstrom und die Umgebungslichtbedingungen, wodurch der Dynamikbereich der TIAs erhalten bleibt. Der Wert der Kondensatoren wirkt sich jedoch auf die Schaltzeiten aus, so dass die Entwickler dies bei ihrem Entwurf berücksichtigen müssen.

Unter intensiver optischer Beleuchtung können APDs große Ströme leiten, oft mehr als 1 Ampere (A). Der LTC6561 überlebt und erholt sich schnell von großen Überlastströmen dieser Größenordnung. Eine schnelle Überlastungserholung ist für LiDAR-Anwendungen entscheidend. Die schnelle 1-mA-Überlasterholung benötigt 10 ns zum Einschwingen (Abbildung 7).

Der LTC6561 überlebt und erholt sich schnell von Überlastströmen dieser Größenordnung.Abbildung 7: Der LTC6561 überlebt und erholt sich schnell in 10 ns von Überlastströmen von 1 mA. (Bildquelle: Analog Devices)

In Abbildung 7 wird der Ausgangspuls breiter, wenn die Höhe des Eingangsstroms den linearen Bereich überschreitet. Die Wiederherstellungszeit bleibt jedoch im Bereich von 10 ns. Der LTC6561 erholt sich von 1-mA-Sättigungsereignissen in weniger als 12 ns ohne Phasenumkehr und minimiert so den Datenverlust.

Fazit

Der Weg zu erfolgreichen autonomen Fahrzeugen beginnt mit der Integration und Verschmelzung von Kameras, IMUs, Radar und LiDAR. Insbesondere LiDAR ist vielversprechend, wenn die Probleme, die mit einer präzisen Objekterkennung mit dieser optischen Technologie verbunden sind, verstanden und adäquat gelöst werden.

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Über den Autor

Bonnie Baker

Bonnie Baker ist eine aktive Autorin bei Digi-Key Electronics. Burr-Brown, Microchip und Texas Instruments vereinfachten ihr die Beschäftigung mit analogem Design und analogen Systemen seit mehr als 30 Jahren. Bonnie hat einen Master of Science in Elektrotechnik von der University of Arizona (Tucson, Arizona) und einen Bachelor-Abschluss in Musikausbildung von der Northern Arizona University (Flagstaff, Arizona). Zusätzlich zu ihrer Faszination für analoges Design hat Bonnie den Ehrgeiz, ihr Wissen und ihre Erfahrung durch die Veröffentlichung von bisher über 450 Artikeln, Design-Notizen und Anwendungshinweisen weiterzugeben.

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