了解 LiDAR 系统中的波长选择

LiDAR 有多种类型。从事汽车行业的人应该了解每个行业的相对优势和劣势。

人们普遍认为，高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 可以通过有效感知车辆周围的环境来实现自动导航，从而获得成功。鉴于在生命攸关的情况下对传感的绝对依赖，使用多种传感器模式将数据融合在一起以相互增强并提供冗余。这使得每项技术都能发挥其优势并提供更好的组合解决方案。

未来 ADAS 和 AD 车辆中使用的传感器将突出的三种模式是图像传感器、雷达和 LiDAR（光检测和测距）。这些传感器中的每一个都有自己的优势，它们一起可以构成一个完整的传感器套件，提供数据，使自主感知算法能够通过传感器融合做出决策——为每个点或内核提供颜色、强度、速度和深度的能力现场。

图 1：传感器融合利用每种模式的优势来提供有关车辆周围环境的完整信息。

在这三种主要模式中，LiDAR 是用于大众市场使用的最新兴的技术，尽管使用光来测量距离的概念可以追溯到几十年前。据 Yole Développement 称，在需要完整传感器套件的自主系统激增的推动下，汽车 LiDAR 市场将出现惊人的增长，从 2020 年的 3900 万美元增长到 2025 年的预计 17.5 亿美元。机会如此之大，以至于有超过 100 家公司在研究 LiDAR 技术，到 2020 年对这些公司的累计投资将超过 15 亿美元——这是在 SPAC 驱动的首次公开募股泛滥之前的LiDAR 公司于 2020 年末开始。但是当有这么多公司致力于单一技术时——其中一些从根本上不同，例如所使用的光波长（突出的例子是 905nm 和 1550nm）——不可避免地会出现成为一项成功的技术和整合，正如一次又一次地看到的那样，无论是用于网络的以太网还是用于视频的 VHS。

当人们看到 LiDAR 技术的用户时——汽车制造商，以及设计和制造用于运输人和货物的自动机器人车辆的公司——他们心中最重要的事情是他们的需求。最终，这些公司希望供应商为他们提供低成本、高可靠性的 LiDAR 传感器，同时满足测距和检测低反射率物体的性能规范。尽管所有工程师都有强烈的观点，但如果供应商能够以合适的成本满足性能和可靠性要求，这些公司很可能不知道该技术的实施。这导致了本文旨在帮助解决的基本辩论：哪种波长将适用于汽车 LiDAR 应用？

激光雷达概述
要开始解决这个问题，有必要了解 LiDAR 系统的解剖结构，其中有不同的架构。相干激光雷达是一种称为调频连续波 (FMCW) 的激光雷达，它将传输的激光信号与反射光混合，以计算物体的距离和速度。 FMCW 提供了一些优势，但与最常见的 LiDAR 方法、直接飞行时间 (dToF) LiDAR 相比，它仍然相对不常见。该实现通过对从照明源发出的非常短的光脉冲从物体反射并返回以被传感器检测到所需的时间进行计时来测量到物体的距离。它利用光速直接 使用与时间、速度和距离相关的简单数学公式计算到物体的距离。一个典型的dToF LiDAR系统有六大硬件功能，但波长的选择主要影响发射和接收功能。

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图 2：典型 dToF 系统框图，绿色部分代表安森美半导体产品的一些重点领域。

表 1 显示了各种 LiDAR 制造商的列表，从已知的汽车 Tier-1 到全球所有地区的初创公司。根据市场报告和公开信息，这些公司中的绝大多数在近红外 (NIR) 波长而不是短波红外 (SWIR) 波长运行其 LiDAR。此外，虽然专注于 FMCW 的 SWIR 供应商仅限于这些波长，但大多数采用直接飞行时间实施的供应商都可以选择使用 NIR 波长制造系统，同时能够利用他们现有的许多 IP 都围绕着波束控制和信号处理等功能。

表 1：在 NIR 和 SWIR 波长下运行的 LiDAR 制造商列表。不是一个全面的清单。 （图片来源：Yole、IHS Markit 和公开披露）

鉴于这些制造商中的大多数（但不是全部）都选择了 NIR 波长，因此应考虑他们如何做出这一决定以及其影响是什么。讨论的核心是与构成 LiDAR 中使用的组件的光和半导体材料的特性相关的一些基本物理学。

在 LiDAR 系统中由激光发射的光子旨在被物体反射并被探测器接收，必须与来自太阳的环境光子竞争。查看太阳辐射光谱并考虑到大气吸收，某些波长的辐照度存在“下降”，这会减少作为系统噪声存在的光子数量。 905nm 处的太阳辐照度比 1550nm 处高出约 3 倍，这意味着 NIR 系统必须应对可能干扰传感器的更多噪声。但这只是为 LiDAR 系统选择波长时需要考虑的因素之一。

图 3：光的大气吸收导致清晰的峰。

传感器
LiDAR 系统中负责感测光子的组件是不同类型的光电探测器，因此重要的是解释为什么它们可能由不同的半导体材料组成，具体取决于要检测的波长。在半导体中，带隙将价带和导带分开。光子提供能量来帮助电子克服带隙并使半导体导电，从而产生光电流。每个光子的能量都与其波长有关，而半导体的带隙与其灵敏度有关——这就是为什么根据要检测的光的波长需要不同的半导体材料的原因。硅是最常见且制造成本最低的半导体，它对高达约 1000nm 的可见光和 NIR 波长有响应。为了检测 SWIR 范围以外的波长，可以对更奇异的 III/V 族半导体进行合金化，使 InGaAs 等材料能够检测 1000nm 至 2500nm 的光波长。

早期的 LiDAR 使用 PIN 光电二极管作为传感器。 PIN 光电二极管没有固有增益，因此无法轻松检测微弱信号。雪崩光电二极管 (APD) 是当今 LiDAR 中最突出的传感器类型，可提供适度的增益。然而，APD 也需要像 PIN 光电二极管一样在线性模式下运行，以集成来自光子到达的信号，并且部件之间的均匀性也很差，同时需要非常高的偏置电压。越来越多地用于 LiDAR 的最新类型的传感器建立在单光子雪崩二极管 (SPAD) 上，它具有非常大的增益，并且能够从检测到的每个单光子产生可测量的电流输出。硅光电倍增管 (SiPM) 是一种基于硅的 SPAD 阵列，具有额外的优势，即能够通过查看生成信号的幅度来区分单个光子和多个光子。

图 4：用于检测 LiDAR 信号的不同类型的光电探测器

回到与波长主题的相关性，所有这些类型的光电探测器都可以建立在硅（用于 NIR 检测）或 III/V 半导体（用于 SWIR 检测）上。另一方面，可制造性和成本是该技术可行性的关键，CMOS 硅代工厂允许大批量和低成本制造此类传感器。这是 LiDAR 越来越多地采用 SiPM 以实现更高性能的主要原因。虽然存在用于 SWIR 的 APD 和 SPAD，但由于这些工艺不是基于硅的，因此很难将它们与读出逻辑集成。最后，用于 SWIR 的基于 III/V 的 SPAD 阵列和光电倍增管（类似于 SiPM）尚未商业化，因此生态系统可用性有利于 NIR 波长。

激光

产生光子涉及一个完全不同的过程。可以用半导体p-n结作为增益介质来制造激光器；这是通过通过结泵浦电流来实现的，当原子进入较低能带时，光子共振发射，从而产生相干激光束输出。半导体激光器基于 GaAs 和 InP 等直接带隙材料，与硅等间接带隙材料不同，当原子进入较低能带时，它们可以有效地产生光子。

LiDAR 中使用的激光器主要有两种类型：边缘发射激光器 (EEL) 和垂直腔面发射激光器 (VCSEL)。 EEL 比 VCSEL 成本更低，输出效率更高，因此如今得到了更广泛的应用。它们更难以封装和构建到阵列中，并且还会受到波长随温度变化的影响，这导致检测器必须寻找更宽的光子波长波段，从而也可以检测到更多的环境光子作为噪声。尽管成本较高且功率效率较低，但较新的 VCSEL 技术具有易于高效封装的优势，因为光束是从顶部产生的。 VCSEL 的市场采用率正在增加，因为其成本将继续显着降低并且功率效率将提高。 EEL 和 VCSEL 可用于生成 NIR 和 SWIR 波长，关键区别在于可以使用 GaAs 生成 NIR 波长，而 SWIR 波长需要使用 InGaAsP。 GaAs 激光器能够使用更大尺寸的晶圆代工厂，从而降低成本，再次表明 NIR LiDAR 制造商的生态系统从成本和供应链安全角度来看具有优势。

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图 5：LiDAR 中使用的不同类型的激光器。

激光功率和眼睛安全

在谈论波长辩论时，必须考虑 LiDAR 系统对眼睛安全的影响。 dToF LiDAR 的概念涉及使用在特定视角范围内具有高峰值功率的短激光脉冲发射到场景中。需要确保站在 LiDAR 发射路径路径上的行人眼睛不会被向其方向发射的激光损伤，而 IEC-60825 是一项规范，规定了不同方向的最大允许曝光量。光的波长。虽然近红外光与可见光类似，能够穿过角膜到达人眼的视网膜，但短波红外光主要在角膜内被吸收，因此能够以更高的水平暴露。

图 6：IEC-60825 人眼安全激光曝光规范。

从性能角度来看，能够输出多个数量级的更高激光功率对于基于 1550nm 的系统来说是一个优势，因为它允许发出更多光子，从而返回以进行检测。不过，更高的激光功率也伴随着热权衡。应该注意的是，无论波长如何，都必须通过清楚地考虑每个脉冲的能量和激光孔径的大小来进行适当的人眼安全设计。使用基于 905nm 的 LiDAR，峰值功率可以通过这些因素中的任何一个来增加，如图 7 所示。

图 7：针对不同光学元件和激光参数的 NIR LiDAR 人眼安全激光设计。

NIR 和 SWIR LiDAR 系统的比较

上述对能够输出的激光功率量的关注使我们回到正在使用的传感器。能够检测较弱信号的高性能传感器显然会以多种方式使系统受益——能够实现更远的距离或能够使用更少的激光功率来实现相同的距离。安森美半导体开发了一系列用于 NIR LiDAR 的 SiPM，利用其最新的 RDM 系列传感器将光子检测效率 (PDE)（指示灵敏度的关键参数）提高到市场领先的 18%。

图 8：安森美半导体 SiPM 的工艺路线图。

为了比较 NIR dToF LiDAR 和 SWIR dToF LiDAR 的性能，我们对相同的 LiDAR 架构和环境条件进行了系统建模，激光器和传感器的参数不同。 LiDAR 架构是一个同轴系统，带有一个 16 通道探测器阵列和一个扫描机制，可以在整个视野范围内传播，如图 10 所示。该系统模型已经过硬件验证，使我们能够准确估计 LiDAR 的性能

图 9：dToF LiDAR 传感器的系统模型。

表 2：用于 NIR 和 SWIR 系统模型仿真的 LiDAR 传感器和激光参数。

1550nm 系统使用更高的激光功率，以及更高的 PDE 传感器，因为它使用了高 PDE InGaAs 合金，这应该会在我们的系统模拟中产生更好的测距性能。使用由传感器镜头上的 50nm 带通滤波器（分别以 905nm 和 1550nm 为中心）过滤的 100klux 环境光的系统级参数，0.1° x 5° 视角以 30fps 的速度水平扫描超过 80°，500kHz 的激光重复率与1ns脉冲宽度，22mm透镜直径，结果如图10所示。

图 10：基于 905nm 和 1550nm 的类似 LiDAR 系统的仿真结果。

正如预期的那样，1550nm 系统能够对低反射率物体进行更远的测距，达到 500m，测距概率为 99%。然而，基于 905nm 的系统仍然可以实现超过 200m 的测距，这表明两种类型的系统都可以在典型环境条件下实现汽车远程 LiDAR 要求。当引入雨雾等恶劣环境条件时，SWIR 光的吸水特性会导致其性能比基于 NIR 的系统下降得更快，这是另一个需要考虑的因素。

成本考虑

在广泛研究了 LiDAR 系统背后的技术以及使用不同波长的影响后，我们现在回到成本考虑因素。我们之前解释过，用于基于 NIR 的 LiDAR 的传感器来自原生 CMOS 硅代工工艺，这使半导体的成本尽可能低。此外，它们还通过使用堆叠芯片技术将 CMOS 读出逻辑与传感器集成到一个芯片中，这在今天的代工厂中很容易获得，从而进一步压缩信号链并降低成本。相反，SWIR 传感器使用 III/V 半导体代工厂，如成本更高的 InGaAs 和新的混合 Ge-Si 技术——这可以实现更低成本的 SWIR 传感器——使与读出逻辑的集成更容易，但估计仍要贵 5 倍以上甚至在成熟后也比传统的 CMOS 硅。在激光器方面，用于制造 NIR 系统中的激光芯片的 GaAs 晶片与用于制造 SWIR 系统中的激光芯片的 InGaAs 晶片之间的晶片尺寸差异再次导致成本差异，而且 NIR 系统具有将 VCSEL 与更容易获得的供应商群一起使用的途径还可以实现更低的集成成本。

上述因素的总和导致 IHS Markit（Amsrud，2019 年）进行的分析表明，对于相同类型的组件（传感器或激光器），SWIR 系统的成本将高出 10 到 100 倍比 NIR 系统。 2019 年，NIR 系统的传感器和激光器的平均组合组件成本估计在每个通道 4 到 20 美元之间，到 2025 年下降到 2 到 10 美元。相比之下，SWIR 系统的等效平均组件成本估计为2019 年每通道 275 美元，到 2025 年每通道降低至 155 美元。考虑到 LiDAR 系统包含多个通道，即使使用一维扫描方法，这是一个巨大的成本差异，因为单点通道的垂直阵列仍然存在需要。

表 3：成本考虑摘要。 （图片来源：IHS Markit）

LiDAR 市场动态也不利于 SWIR 阵营。自动驾驶市场的增长速度没有五年前的市场预期那么快，而激光雷达必不可少的 4 级和 5 级自动驾驶系统距离广泛的大规模部署还有几年的时间。同时，使用激光雷达的工业和机器人市场更加注重成本，不需要 SWIR 系统的超高性能优势，因此这些制造商同时也没有办法带来组件正如人们经常声称的那样，通过增加数量来降低成本。有一个“鸡和蛋”的问题，即在数量增加时获得较低的成本，但需要较低的成本来获得数量。

总结

在深入研究该技术以及 NIR 和 SWIR 系统之间的差异之后，很明显为什么当今存在的绝大多数 LiDAR 系统都使用 NIR 波长。虽然未来的前景永远不会 100% 确定，但显然生态系统供应商的成本和可用性是关键因素，而且由于 CMOS 硅的技术优势和规模经济，基于 NIR 的系统肯定会更便宜。虽然 SWIR 确实允许使用更远距离的 LiDAR 系统，但基于 NIR 的 LiDAR 也可以满足所需的汽车远距离要求，同时在 ADAS 和 AD 中也需要的中短距离配置中也表现出色。当今汽车市场上大规模生产的基于 NIR 的 LiDAR 的存在表明该技术已经商业化并得到验证，但仍需要一些时间来整合并让赢家和输家摆脱困境。毕竟，20 世纪之交的汽车行业有 30 家不同的制造商，并且在接下来的十年中增加到近 500 家——但仅仅过了几年，它们中的大部分就消失了。预计到本十年末，激光雷达制造商可能会发生类似的情况。

参考文献

Yole 开发 (2020)。 用于汽车和工业应用的 LiDAR – 2020 年市场和技术报告

Amsrud, P.（2019 年 9 月 25 日）。 低成本激光雷达系统的竞赛[会议演示] .汽车激光雷达 2019，底特律，密歇根州，美国。 IHS Markit。

— Bahman Hadji，安森美半导体汽车传感部门业务发展总监

>> 本文最初发表在我们的姊妹网站 EE次。

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