通信グループ | 「センサー グループ/スケートボード シャーシ グループ/自動車基本ソフトウェア グループ/ドメイン コントローラー グループ」に入るには、記事の最後にある QR コードをスキャンしてJiuzhang Assistant を追加してください。通信グループ の名前を必ずメモしてください+本名＋会社名＋役職（備考なし 友達認証が通らない）
著者 | 蘇青濤
今年に入ってから一部の自動車会社の意思決定において、「ライダーの廃止」が理論レベルから実用レベルにグレードアップし始めたようだ。しかし、本質的には、ライダーを使用するかどうかは、技術的なルートの問題だけでなく、コストの問題でもあります。LIDAR の価格が 200 米ドル未満に下落すると、現在「LIDAR からの撤退」を議論している OEM は「別の検討を行う」可能性があります。
エレクトロニクス業界では、製品のチップレベルが高く、チップの集積度が高いほど、コストが下がるという原則があります。ToF LIDAR では、業界はコスト削減の一般的な方向性としてチップベースの VCSEL+SPAD エリア アレイをデフォルトとしており、VCSEL と SPAD の統合が高まるほどコストは低くなります。
チップ化を通じて VCSEL と SPAD の統合を改善する方法を模索している勢力が 2 つあります。それは、大手 LIDAR メーカーと上流の LIDAR サプライヤーです。
数年間の開発を経て、多くの国内 VCSEL チップ サプライヤーは成熟した量産段階に入り、比較的豊富な選択肢を提供できるようになり、SPAD チップ技術は主にソニー、浜松ホトニクス、オン セミコンダクターなどの国際サプライヤーによって管理されています。関与することはほとんどありません。
特に、サプライヤーの製品の中で、車載ライダーに使用される唯一の大面積 SPAD チップは、ソニーの IMX459 です。
大面積アレイと小面積アレイの主な違いは、アプリケーション シナリオ、解像度、検出距離にあるためです。大面積アレイには、十分に高い解像度、十分に長い検出範囲、および低い信号対雑音比が必要であり、データの収集と処理に高い要求が課せられます。
大面積アレイのエンジニアリング実装は、小面積アレイの実装よりもはるかに困難です。たとえば、あなたが 8051 のスタンドアロン コンピュータを作り、別の人が大型のサーバー CPU を作った場合、どちらも「中央演算装置」と呼ぶことができますが、難易度という点では、両者の間には質的な違いがあります。
SPAD チップを小エリア アレイから大エリア アレイにアップグレードすることの難しさは、建物を建てることに似ています。高さ 10 メートルの建物を建てるだけであれば、木材で建てることができます。これが実際に行われた方法です。しかし、高さ100メートルの建物や高さ200メートルの建物を建てようとすると、鉄筋コンクリート、機械シミュレーション、大型建設機械などが必要になります。現代のエンジニアリング能力。
大面積の SPAD チップの開発は非常に難しいため、現段階では、検出側で SPAD テクノロジーを使用する LIDAR メーカーは「一歩下がって」、まず SiPM-SPAD 出力の過渡的な形式を使用する以外に選択肢はありません。 SPADと抵抗、コンデンサを直並列接続したSiPMはデジタル信号ですが、出力はアナログ回路となり、SPADの利点を活かしきれません。
(なぜ SiPM の「移行形式」テクノロジを使用する必要があるのかについては、この記事の後半で詳しく説明します)。
しかし、2 年前、高度に統合されたフルチップの完全デジタル SPAD-SoC に焦点を当てた Shiguang Xinke Company が蘇州に設立されました。これの数年前、Shiguang の創設者は、世界初の自動車 LIDAR 用の大面積アレイ SPAD チップの設計を主導しました。
現在、Zhiguang Core Technology（以下、Liguang）のチームは、ミリメートルレベルの精度シングルポイントSPAD-SoC、BSI SPADテストチップ、⼼Aフロントアレイテストを含む3つのチップの点灯を完了しました。チップ。
さらに、2 つの大面積アレイ SPAD-SoC がテープアウト用に設計され、提供されています。そのうちの1つは数百万ピクセルの大面積アレイSPAD-SoC SP100であり、もう1つは2024年初頭にリリースされる車載用の大面積アレイSPAD-SoC SQ100のフラッグシップバージョンです。
このSPAD-SoCの謎を解明するために、筆者は最近照明チームと綿密な交流を行った。
1つ
感光性大面積アレイ SPAD-SoC のいくつかのハイライト
1. センシング、コンピューティング、ストレージを統合し、チップに高度に統合
センシング、ストレージ、コンピューティングの統合。つまり、SPAD-SoC ソリューションには、センシング (高性能裏面照射型 SPAD アレイ、高精度クロック サンプリング マトリックス)、コンピューティング (高度な同時実行 dToF センシング アルゴリズム アクセラレータ) の複数のユニットがあります。 ）、ストレージ（単一光子測距エンジン）すべてが1つの空間に統合されています。
センシング、コンピューティング、ストレージをチップベースで統合することで、モジュール間のデータ送信を個別チップの帯域幅や遅延の制限から解放できます。
車載用高性能LiDAR SPAD-SoCが生成する生データは毎秒TBオーダーに達し、オフチップ処理に頼ることは不可能であるため、オンチップアルゴリズムの品質は特に重要です。上の写真の単一光子測距エンジン ( RSP 、 Ranging Signal Processor)は、光を認識して測距アルゴリズムをハードウェア上に固めるものです。最も多くのコンピューティングリソースを消費するデータ処理部分をSoCチップ内に実装することで、数百万画素のSPADエリア配列を実現すると同時に、画素数の削減にも貢献します。システム全体の消費電力。
光認識チップに統合された測距アルゴリズムは、検出プロセスにおける同期、フィルタリング、ピーク検出、ノイズ低減、補償などの問題を解決し、ミリメートルレベルの測距精度を獲得し、マルチマシンや周囲光に対する耐性を実現します。干渉。
光に対する意識:
単一光子測距エンジンが十分に機能していれば、周囲光ノイズを抑制して元の信号を取り除くことができ、検出器の検出効率の向上に役立ちます。
最初の写真の右側にある LIDAR 制御ユニットは、現在の LIDAR 会社がメイン制御チップとして一般的に使用している FPGA または MCU を置き換えます。現在、一部のレーザーレーダー企業はFPGAやMCUの代わりにASICチップを使用することを計画していますが、光認識の方法はこの機能モジュールをSPAD-SoCに統合することです。
レーザー発光コントローラーもライダー制御ユニットに統合されていることは言及する価値があります。これにより、BOM コストが削減されるだけでなく、光学アセンブリと製造の難しさも軽減され、LIDAR マシン全体のコストを 200 米ドル、さらには 100 米ドルに削減することが可能になります。
現時点では、数少ない SPAD エリア アレイ製品のどれも、これほど高い集積レベルに達していません。
2.完全デジタル
SPAD (単一光子アバランシェ ダイオード) は、LiDAR アプリケーションでレーザー エコー信号を検出するために使用される光電変換デバイスです。従来の光電変換デバイスとは異なり、SPAD デバイスは理論的には無限の利得を持ち、単一光子の存在を高感度に検出できます。
以前の主流の検出器 APD であっても、現在の主流の検出器 SiPM であっても、出力信号はアナログ信号ですが、SPAD アレイの出力はデジタル信号です。
アナログ信号の情報収集には、多くの場合、複雑な複数の独立したチップの正確な連携が必要であり、コストが高く、かさばると同時に、信号分解能が弱く、分解能が低く、エネルギー効率が低いため、結果的に消費電力が高くなります。 。
例えば、APD デバイスは利得が限られているため非常に高いレーザー発光パワーを必要とし、また数十ボルトまたは数百ボルトのバイアス高電圧を必要とするため、この技術ルートは小型化と集積化が困難です。
別の例として、SiPM デバイスも感光画素として SPAD を使用し、感度は向上していますが、「下位互換性」のためにアナログ信号を出力するために、抵抗とコンデンサの単純な直並列接続では多くのノイズが発生し、画素に影響を与える歪曲収差や利用効率も非常に低いため、高性能化を図るにはレーザーの発光パワーを非常に高くし、光学系を非常に大型にする必要があります。
さらに、アナログ信号は本質的にさまざまな干渉の影響を受けやすく、現代の電子システムではデジタル信号処理技術が一般的に使用されており、アナログ信号は処理前にアナログ - デジタル変換 (ADC) を通じてデジタル信号に変換する必要があります。プロセスによりデータの歪みが生じるため、最終出力データの精度はデジタル信号と比較できません。
光認識用の高度に統合された SPAD-SoC ソリューションでは、LIDAR に入る光子から電気信号、その後のデータ処理、点群の表示までのプロセス全体がすべてデジタルです。
このデジタル アーキテクチャでは、SPAD によって収集された情報は、SiPM システムでのデジタルからアナログへの二次変換によって引き起こされる損失や歪みなしに、単一光子計数を通じて正確に蓄積および記録されます。
また、デジタル ピクセルのターゲット表面は光スポットとより正確に一致するため、ダーク カウンティング ノイズが小さくなります。時間領域または空間での一致検出と組み合わせることで、システムの信号対雑音比が大幅に向上し、必要な発光パワーと光学部品のサイズが大幅に削減され、数十の精度でのデジタル時間サンプリングが可能になります。ピコ秒（SiPM データ サンプリング）は簡単に達成できますが、多くの場合、時間分解能はナノ秒レベルにしか達しません）。
このオールデジタル アーキテクチャは、次世代の LIDAR アーキテクチャとして認識されています。
デジタル化の利点は、携帯電話からデジタル携帯電話、テーププレーヤー、そしてその後の MP3 に至るまで、エレクトロニクス業界で長年にわたって広く検証されてきましたが、アナログからデジタルへの変換が完了すると、電子製品をチップに統合してより高い性能を実現できるようになります。高性能化、小型化により業界全体の敷居が下がり、広く普及していきます。
「デジタル」すぎるというトピックについては、次の会話で詳しく説明します。
3. 2Dアドレス指定をサポート
1 次元または 2 次元でのスキャンに基づいて、全固体ライダーは 1D アドレス指定と 2D アドレス指定に分類できます。いわゆる１ＤアドレッシングはＸ軸方向のみに走査することを意味し、いわゆる２ＤアドレッシングはＸ軸とＹ軸の両方向に走査することを意味する。
1D アドレッシングと比較して、2D アドレッシングのスキャン パーティションを小さくすることができ、同じパーティション内の異なるピクセル チャネル間のクロストークの影響が少なくなります。業界では、2D アドレッシングが次の問題を解決する「最良のソリューション」であると認識されています。 「高い耐汚染性」。
注: 多くの LIDAR メーカーは、SPAD テクノロジーを使用する場合、スキャンされた近距離ターゲットの周囲に反射率の高い物体 (鏡、道路標識、金属など、「高反射物体」と呼ばれる) がある場合、クロストークや膨張の問題が発生します。LIDAR の通常の機能を妨げるこれらの「高反射物体」の問題は、総称して「高反射汚染」と呼ばれます。
また、同じ分割数の場合、VCSEL レーザ配線パッドの幅が広くなり配線しやすくなり、同一分割内でのレーザ発光がより安定し、ドライバ設計に優しい（導通性が向上）電流をオフにします)。
しかし、2D アドレス指定可能な SPAD チップはまだありません。
1D アドレッシング用の SPAD ソリューションは、理論的には 1D パーティションの狭いストリップを細かく分割しすぎることで「2D のような」アドレッシングを実現できますが、この方法ではシステムのフレーム レートと検出距離が大幅に増加します。衰退。これは、「高いフレーム レートと長い検出距離を維持しながらクロストークの問題を解決できる」という 2D アドレッシングの利点と矛盾します。
(2D アドレス指定の内容は比較的複雑で、1 文や 2 文では説明できません。この記事の最後の「添付資料」セクションには、このトピックについて 3,000 語以上が説明されています。)
4. イメージング以上のもの
光の知覚に関しては、次のように言われています。
SPAD の無限ゲインと単一光子検出機能に基づいたこの SPAD-SoC は、高速かつ暗光イメージングの特性を備えているため、安全性を確保しながら、道路上の高速移動物体や突然の物体をリアルタイムで検出できます。夜のドライブのこと。
（ここでいう「高速撮像」とは、1秒間に数万フレームに達する撮像フレームレートのことを指します。－筆者注）
下の写真から、ファンが静止しているとき、エリア アレイ チップを使用したカメラとライダーの両方がファン ブレードの位置をはっきりと確認できることがわかります。
ファンが高速で回転すると、カメラではファンブレードの形状や位置をはっきりと見ることができませんが、SPAD単一光子検出の特性に基づいて、エリアアレイチップでは高速で動作するファンブレードをはっきりと見ることができます。
光対応 SPAD-SoC は、2D データと 3D データを同時に出力することもできます。カメラやデータの後処理を必要とせず、固定解像度の深度画像、信号画像、環境画像をリアルタイムで出力できます。
二
このSPAD-SoCのオペレーターはどんな人たちなのでしょうか？
Chiguang は、設立から 4 か月後に最初のシングルポイント チップ SPAD-SoC SK100 の納入を完了し、テープアウトと点灯に 1 回成功しました。
最初の BSI SPAD テスト チップはわずか6 か月で設計され、一度に飛行して点灯することに成功しました。
同時期に、数百万ピクセルの大面積アレイ SPAD-SoC SP100 の設計も完了しました。
通常、チップの設計からテープアウトまでには少なくとも12か月かかりますが、Chiguangがこのような短期間で複数の新製品の設計を完了できるのは、Chiguangのコアチームが会社設立前から蓄積した経験によるものです。関連する経験。
Zhiguang の創設者は、VCSEL+SPAD ルートを商業化した世界初のチームのリーダーであり、ビジネスを開始するために中国に戻る前に、海外で複数の大面積車載用 SPAD チップの設計テープアウトと量産を完了しました。 。光センシングシステムの各サブシステムの担当者は、Oracle、Nvidia、Apple などの超大規模チッププロジェクトでの実務経験があり、SPAD デバイスの担当者は世界トップクラスの研究室の出身です。
チップアーキテクチャとデジタル回路の担当者はスーパーコンピューティングCPUシステムレベルのチップ設計者であり、設計された高精度クロックサンプリング回路は数十マイクロ秒の分解能を持ち、数万個のSPADを同時にサンプリングしてデータ処理することができます。強力な並列サンプリング機能と高いポイント周波数を実現するための基盤です。同時に、完全な自動車グレードの SPAD チップ設計機能を備えています。
三つ
LIDAR システムの観点から SPAD を定義する
他の SPAD チップ企業と比較して、Shiguang チームには、下流のニーズをより深く理解しているという独自の利点があります。
LIDAR の上流サプライヤーという位置づけですが、コアチームの多くのメンバーが LIDAR システム全体を設計できる能力を持っているため、より高い視点で LIDAR 設計全体を俯瞰し、最終解析からスタートすることができます。 SPAD 受信チップ アーキテクチャは、光学系や VCSEL などのサポート コア デバイスの特性とシステム要件を組み合わせて、システム レベルで最適なパフォーマンス、効率、コストを達成するように定義されています。
システムの観点からコアチップを定義するこのアプローチは、Apple が自社開発した iPhone/Macbook CPU と一致しています。
四
以下は、Jiuzhang と光認識チームとの対話の記録です。
完全なシーンをカバー
第9章：メインライダー（フロントビュー）の検知範囲をエリアアレイ化すれば自動車会社のニーズに応えられるか？VCSELの検出距離が追いつかず、お客様がSPADエリアアレイを購入されてしまうと、使いこなすことが難しくなり、VCSELメーカーに足を引っ張られてしまうのではありませんか？
光認識: まず、これを訂正する必要があります。「大面積アレイ SPAD の検出距離は長くできない」は真実ではありません。すでに市場には、10% で 200 メートルの検出範囲に達する SPAD レーザー レーダーが存在します。
2つ目は、いわゆる「VCSELの進歩に引きずられる」という心配がないことです。私が 2016 年に VCSEL+SPAD 技術ルートに取り組み始めてから今日に至るまで、VCSEL デバイスは急速に発展し、ユニット光パワー密度は数倍になり、ブラインド フィリングや回転ミラーを含むほとんどのアプリケーション シナリオをカバーできるようになりました。将来的には完全なシーンがカバーされるようになるでしょう。
ライダー業界の「クアルコム」を目指して
第 9 章: あなたの顧客はすべて LiDAR 企業ですか?
Shiguang : LiDAR 企業は確かに当社にとって比較的大きな顧客グループですが、ロボティクスや産業分野の一部のソリューションプロバイダーもターゲットにしています。dtof技術の発展により、現在応用分野はますます拡大しており、Zhiguangはより多くの産業や消費財分野の顧客にサービスを提供できる十分な強みを持っています。
第 9 章: これらの企業に一連のリファレンス デザインを提供していただけますか? つまり、SPAC-SoCだけを購入するのですが、送信側のVCSELの仕様はどのようなものにすればよいのか、提案もしてもらえますか？
Shiguang : はい、この方法で LIDAR 製造の技術的敷居を大幅に下げたいと考えています。
第9章: ToFライダーの中で最も障壁の高いSPAD SoCを主力事業とされていますが、同時にライダー完成機の製作経験もありますが、将来的にライダー完成機も作る予定ですか？
光の意識：やりません。当社のポジショニングは Tier 2 であり、携帯電話メーカーではなく、LiDAR 業界の「クアルコム」になります。
なぜSiPMは「過渡期」として存在するのでしょうか？
第9章：SiPMはSPADと並列接続された抵抗、コンデンサのセットで構成されていますが、SAPDがデジタル信号を出力するのに対し、SiPMはアナログ信号を出力するため、出力信号から判断するとSiPMはSPADアレイより遅れています。
その後の SPAD アレイはデジタル信号に「戻り」ますが、これは SiPM が確かに単なる「過渡的な形式」であることも示しています。では、なぜ SiPM に過渡的な形式があるのでしょうか?
光への意識：あらゆる技術革新は一朝一夕に実現するものではなく、技術の下位互換性のある製品は、ある時点では独自の価値を持つことが多いですが、比較的短期間の過渡的な存在であることが多いです。
私たちが毎日使用しているコンピュータ システムには、この例がたくさんあります。
たとえば、LCD モニタはデジタル信号を出力しますが、最初に普及したときは、以前に DVI デジタル インターフェイスを持たなかったホスト デバイスとの下位互換性を保つために、VGA アナログ インターフェイスも備えていました。
[以下の内容は https://zh.wikipedia.org/wiki/DVI から引用しています。
アナログ方式でビデオデータを送信する標準的な VGA は、CRT (ブラウン管) ベースの表示デバイスに適合するように設計されていますが、LCD などのデジタル表示デバイスが実用化され始めると、信号がアナログ方式で送信されると、デジタル表示装置では、走査線信号（アナログ信号）を特定の周波数でサンプリングしてデジタル形式に変換し直す必要があるため、サンプリングに誤差があると画質の劣化につながります。
…
また、信号源がコンピュータの場合、グラフィックスカードでデジタル信号をアナログ信号に変換し、その後液晶モニタでデジタル信号に戻すという処理が明らかに冗長となる。そのため、LCDモニターの主流化に伴いDVIも広く使われています。——著者注】
SiPM と LIDAR システムの関係は、VGA インターフェイスと LCD ディスプレイの関係に非常に似ており、どちらもデジタル化へのシステム変革のプロセスにおける一時的な移行ソリューションです。
標準的な SPAD 検出デジタル システムでは、各ピクセルの光強度情報を取得するために、各感光ピクセルは複数の SPAD ピクセルで構成され、各ピクセルには独自の TDC (時間デジタル変換デバイス) があり、これを直接採用します。光子時間情報）、これらの TDC デジタル信号は、単一光子計数を通じて正確に蓄積および記録されます。
しかし、ほとんどの LIDAR メーカーにとって、APD から SPAD への切り替えの初期段階では、汎用 DSP (信号処理装置) が SPAD から出力されたデジタル信号を直接取得する方法についての成熟したソリューションは基本的にありません。 , サンプラーソリューションとしてのADC（Analog-to-Digital Converter、アナログ信号からデジタル信号へのコンバーター）は既製であり、新たな研究開発投資は必要ありません。
この場合、ライダーメーカーは、核物理学と医療の分野ですでに比較的成熟している SiPM を発見しました。
SPADの出力波形は振幅が単一であり、エコー強度を区別できないため、検出端にSPADが1つしかない場合、ターゲットに関する十分な情報を持ち帰ることができません。光子がターゲットに関する十分な情報を持ち帰るためには、エコー強度を区別できるように、出力波形が多振幅になるように複数の SPAD を並列接続する必要があります。
SiPM ソリューションでは、複数の SPAD ピクセルが 1 つのピクセルを形成しますが、SPAD が出力する 0 ～ 1 信号は時間領域情報として直接収集されず、複数の SPAD の出力情報が最初に抵抗とコンデンサーを介して並列および直列に混合されます。オーバーレイ。正確ではなく近似的で干渉を受けやすいアナログ電圧信号を形成します。
出力はアナログ信号であるため、後続の回路コンポーネントは前世代のアナログ LIDAR の ADC チップと信号処理アルゴリズムを再利用でき、SPAD デバイスの技術的な下位互換性を実現します。
第 9 章: 出力信号がアナログ信号になる理由は、ADC がアナログ信号インターフェイスを介して SiPM 側に接続されているため、実際には ADC をサンプラーとして「収容」するためであるように思えます。
光の認識: はい。さらに、SiPM はアナログ APD 受光素子と同様のアナログ信号特性を備えているため、ADC サンプリング後のデータ処理アルゴリズムもある程度再利用されます。
第9章: なぜ直並列接続により出力信号をデジタル信号からアナログ信号に変換できるのですか?
光認識: 抵抗、コンデンサ、信号の直列および並列接続は、デジタル信号からアナログ信号への比較的大まかな変換方法です。SPAD によって出力される 0 ～ 1 パルス信号は、DC 信号を分離するコンデンサを通過し、抵抗器を介して電流信号に変換され、集められ、その後別の抵抗器を介して電圧アナログ信号に変換されます。収束点または二次インピーダンス増幅器 (TIA) 。
第九章：しかし、この変革には多くの犠牲が生じたはずですよね？
光認識: 実際、上記の抵抗器とコンデンサーは、体積の制限により並列接続する場合、オンチップで集積する必要があることが多く、シリコン半導体プロセスにおける小型 RC センシング ディスクリート デバイスの個体差は非常に大きくなります。が大きいため、出力電圧のアナログ信号はせいぜい光子の数に近似し非線形となり、正確な情報を収集することができません。
一方、後続のデジタル - アナログ変換 (ADC) では、より多くの損失と歪みが生じます。
光認識のためのオールデジタルソリューション
第 9 章: 過渡期テクノロジーである SiPM はいつその段階を終えるのでしょうか?
Shiguang : 私たちが連絡を取ったすべての LiDAR 顧客のうち、量産が完了しているプロジェクトを除いて、SiPM 技術ルートで新しい R&D プロジェクトを開始している顧客はいません。
すべての電子製品はアナログからデジタルへの進化を遂げ、この進化が完了すると、従来のアナログ技術は急速に置き換えられます。それは、テープから MP3 を聞くようなものです。MP3 はデジタル化してチップ化できるため、深センの多くの小規模工場では、従来のテープ プレーヤーよりも同等の音質でありながら、音量と価格がはるかに優れた製品を一夜にして生産できます。そしてすぐに、ポータブル テープ ドライブは、長年独占されてきた市場。これまでの分野で新製品の開発にリソースを投資し続けるメーカーはありません。
第9章：あなたが強調する「フルデジタル化」とは、主にディテクタ側とサンプラー側の「アナログインターフェース」を遮断し、デジタル信号を直接出力し、そのデジタル信号をTDCが直接収集することを指しますか？
光の認識: はい。SPADデバイスにより光子が電気信号に変換されるまで、TDCにより光子の到着時刻を直接記録し、独自アルゴリズムによるデジタル信号処理を経て、距離測定結果の校正・補正までの全プロセスをデジタル化・統合ワンチップで仕上げます。
第 9 章: 現在のアナログ信号 SiPM と比較した完全デジタル SPAD アレイの主な利点は何ですか?
Shiguang : すべての電子製品は基本的にアナログからデジタルへのアップグレードプロセスを経ています。以前のビデオテープと後の MP3 を簡単に比較してみましょう。アナログ信号からデジタル信号への最も直感的な変化は、音量が大幅に減少することです。同様に、LiDAR では、SiPM ソリューションと比較して、SPAD アレイ ソリューションはシステム全体のサイズをさらに縮小します。
デジタル化のもう 1 つの特徴は、デジタルからアナログへの変換を行わないため、元の信号の歪みが少なく、より正確に保存できることです。
TDC の時間検出精度は数十ピコ秒、またはそれ以下のオーダーに達する可能性がありますが、ADC のサンプリング レートは多くの場合ナノ秒オーダーにしか達しないため、元のデータの時間精度は数十、場合によっては数百も改善されます。回。西洋のレシピの「小さじ 1 杯の塩」から、化学のマニュアルの「2.53 グラムの塩化ナトリウム」までが理解できます。
第 9 章: 以前のアナログ信号は、テスト用紙をコピーしに行ったが、うっかり間違ってコピーしてしまうようなものでしたが、現在のデジタル信号は、私があなたの用紙を直接コピーしたようなものですか?
光の認識：はい。また、アナログ送信は、写真を撮ろうと携帯電話を画面に向けると、結果ははるかに悪いものになるのに対し、デジタル送信は、集合写真を撮った後、あなたが私に直接送ってくるようなものであることも理解できます。 WeChat の元の写真。
第 9 章: SPAD アレイの S/N 比も SiPM よりも高いはずですよね?
光の認識：はい。
SPAD 単一光子計数と比較すると、SiPM はディスクリートコンポーネント LIDAR アーキテクチャに属しており、光信号の変換は正確かつ効率的ではありません。そのため、単一ピクセルで同じ効果を達成するには、多くの場合、より大きな感光性ターゲット表面が必要になります。ダークカウント - 感光性デバイスの内部で生成されるノイズ。さらに、SiPM が出力するアナログ信号では、レーザーエコーであれノイズであれ、すべての信号が単に混合されているだけであり、区別して処理することはできません。
しかし、単一光子計数 SPAD-SoC では、時間、位置、強度などの特性に従って、さまざまな信号をデジタル的に分類、保存、処理できます。高性能のオンチップ アルゴリズムと組み合わせることで、レーザー エコー情報を簡単に取得できます。ノイズ信号に含まれていることを識別することができます。
このため、SPAD-SoC ライダー システムの送信パワーと受信光学開口に対する要件は、SiPM ライダー システムよりも大幅に小さくなります。したがって、そのサイズ、消費電力、コストのすべてに大きな利点があります。
大規模なアレイと小規模なアレイ
第 9 章: 多くの企業は、SPAD エリア アレイを大エリア アレイ (主に自動車シナリオ用) と小エリア アレイ (主に携帯電話などの消費者製品用) に分けています。この 2 つの主な違いは、解像度と検出範囲です。他に何かありますか？
意識：その通りです。大面積アレイと小面積アレイの主な違いは、アプリケーション シナリオ、解像度、検出距離ですが、内部統合と設計の難易度には依然として大きな違いがあります。ここで CPU に例えることができます。今日でも広く使用されている 8051 マイクロコントローラーや、私たちの同僚が参加した多くの携帯電話 AP やスーパーコンピューティング CPU は中央処理装置と呼ぶことができますが、それらは質的に異なります。
まず第一に、小面積アレイ SPAD は光信号の生データ取得を完了するだけでよく、信号処理は外部プロセッサに引き渡すことができます (携帯電話や掃除ロボットは一般にこのアーキテクチャを備えています)。車種仕様の配列は出来ません。
車サイズの大面積アレイは高解像度 (100x+) と長い検出範囲 (10x+) を備えているため、元のデータ量は多くの場合、民生用小面積アレイの 1,000 倍、さらには 10,000 倍となり、数百 GB または TB に達することもあります。現在の車載ネットワークの帯域幅は、数秒のオーダーであり、このような大量のデータを処理するには十分ではありません。したがって、大面積アレイによって生成されたデータは、大面積アレイ チップ自体によって「ローカル」に処理され、抽出された距離と信号特性情報がドメイン コントローラーに送信される必要があります。
第二に、大面積アレイには十分に高い解像度、十分に長い検出距離、および低い信号対雑音比が必要であり、そのためデータの取得と処理に高い要求が課せられます。
送信機のコンポーネントと出力が与えられると、ライダーの検出距離は主に反射信号の光パワーに依存し、反射信号の光パワーは感知距離の二乗に反比例します。したがって、0.1メートルの障害物を正確に検出し、100メートルの距離をはっきりと見る必要がありますが、これは1,000倍のギャップに相当し、反射信号の光パワーでは100万倍のダイナミックレンジを意味し、困難になる可能性があります。想像した。
さらに、大面積アレイのチップ サイズも物理的な課題をもたらします。
チップ設計は基本的に二次元平面の世界に直面しており、チップ面積が増大するにつれて信号経路の混雑度は幾何級数的に増加します。さらに、エリア アレイ チップの 2D アドレス指定により、設計の難しさが新たな高みに押し上げられます。
信号経路、電源ネットワーク、クロックネットワーク、熱管理、DFMなどの一連の問題は、大型チップの設計において豊富な実務経験を持つ上級専門家が解決する必要があり、それが当社の強みでもあります。
つまり、SPAD チップの難易度が小面積アレイから大面積アレイへと段階的に上昇するのは、建物を建てるようなもので、高さ 10 メートルの建物を建てるだけであれば、木材で建てることができます。農耕時代に作られたものですが、高さ10メートルの建物を建てようと思えば木造で建てることができますが、高さ100メートル、200メートルの建物となると必ず鉄筋コンクリート、機械シミュレーション、大規模なシミュレーションが必要になります。建設機械など。工業化とそれを支える一連の技術と能力が必要です。
オンチップアルゴリズムの統合について
第 9 章: 測距アルゴリズムを SoC に統合する際に障壁はありますか?
光認識: これまでにマシン システム全体に関する豊富な経験がなく、LIDAR に必要な測距アルゴリズムについてよく知らない場合は、一連のアルゴリズムを性急に適用する可能性があります。アルゴリズムが適切に記述されていない場合は、チップのテープアウトに失敗する可能性があります。
私たちのチームのメンバーは、測距アルゴリズムを統合したチップを何世代にもわたって作成しており、豊富な実践経験を蓄積しており、顧客から認められているため、自信を持ってこれを行うことができます。
第 9 章: では、この測距アルゴリズムを開発する上での障壁は何でしょうか?
光認識：アナログ回路やSPADデバイスを深く理解し、その特性に合わせて測距アルゴリズムを調整する必要があるほか、レーザーレーダーシステムの設計能力も習得する必要があります。
3D 積層プロセスを使用する理由
9 章: いくつかの SPAD 企業が 3D スタッキング テクノロジを使用しています。統合の要件がより高いため、他のプロセスではその需要を満たすことができないのでしょうか?
光認識: これは小さな領域のアレイには必要ありませんが、大きな領域のアレイは 3D 積層プロセスを通じて実現する必要があります。
(出典: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9566373)
大面積アレイ SPAD チップは、次の 3 つの条件を同時に満たす必要があります。
i.処理回路の面積 (上の写真の濃い灰色の部分) は比較的大きく、対応するクエンチング回路 (薄い灰色) とのデータ接続を確立する必要があります。
ii.クエンチング回路 (ライトグレー) と SPAD ピクセル (黄色) の間の距離は遠すぎてはいけません。遠すぎると、時間測定の精度とシステム時間に影響します。
iii. 2 つのピクセルごと (各ピクセルには N 個の SPAD が含まれます) の距離は遠すぎてはいけません。遠すぎると、充填率が低くなり、検出感度に影響を与える可能性があります。
枚葉式プロセスでは、これらのうちの１つを単独で満たすことも、２つを同時に満たすことも困難ではないが、３つを同時に満たすことは特に困難である。これは「不可能な三角形」です。
典型的な単一ウェーハ設計は、上の 2 つの例 (a、b) に示されています。設計 a は i、ii を満たすことができますが、曲線因子が非常に低く、設計 b は ii、iii を満たすことができますが、大面積アレイ設計では巻線リソースの制限により i を満たすことが困難です。
この問題をより適切に解決できるのは、3D に積み重ねられた 2 つのウェーハを接合することだけです (c、d)。
適応力
第 9 章: 現在、LIDAR の主要な制御チップである FPGA はプログラム可能であるため、さまざまな技術的ルートに高度に適応します。では、Shiguang 製の SoC は、さまざまな技術ルートに適応するこの能力をどのように維持しているのでしょうか?
光認識: 当社の信号処理ユニット RSP (Ranging Signal Processor) はプログラム可能です。RSP はソフトとハードの 2 つの部分に分かれており、ソフト部分は共通言語でプログラムでき、ハード部分も柔軟に構成できます。レジスタを介した関数とパラメータ。
たとえば、CPU、FPGA、オンチップアルゴリズムの順に柔軟性は低下しますが、効率は順に向上する必要があります。LIDAR 内に FPGA を統合すると、コストと消費電力が非常に高くなります。私たちのアプローチは、ほとんどの顧客が必要とするアルゴリズムの理解に基づいて効率を最大化し、柔軟かつ構成可能にすることです。
顧客の切り替えコスト
第 9 章: APD に慣れている LIDAR メーカーにとって、SPAD と SiPM への切り替えは大きな課題に直面します。それは、信号処理に大きな変更が必要であるということです。現時点で実際に量産化が進んでいないのは、このことも理由かもしれません。Chiguang の SPAD-SoC ソリューションで顧客の「スイッチング コスト」を削減する方法はありますか?
Chiguang : 私たちは実際、お客様が APD または SiPM から SPAD-SoC に切り替えるしきい値を下げるお手伝いをしたいと考えています。
お客様の中には、LiDAR業界に参入したばかりでLiDARの経験が無い企業様もいらっしゃいますが、システムレベルでのご提案も可能ですし、大手LiDARメーカーであってもSPAD-SoCチップ以上の提供が可能です。結局のところ、VCSEL+SPAD に関しては、私たちのチームが最も蓄積された経験を持っています。
エンジニアリングの詳細
0 1
並列処理
第 9 章: SPAD SoC が並列処理できるチャネル数は、システム フレーム レート、ポイント周波数、検出距離、解像度などのシステム指標を決定する重要な要素ですが、チップの消費電力、面積にも影響されます。 、配線の難易度、クロック 設計の難易度などの要因によって制限されます。では、Shiguang 氏は SPAD-SoC のプロセスにおける並列処理に関連する問題をどのように考慮しているのでしょうか?
光認識：まず、ライダーシステムの理解に基づいてサンプリングフレームレート、ポイント周波数、検出距離などのパラメータを決定し、次に顧客のニーズに基づいて全体のチップ面積と消費電力を最適化して、当社の最も効率的な構造を開発するための経験。
0 2
ノイズ
第 9 章: SPAD ソリューションでは、検出パフォーマンスが向上しますが、ノイズの増加は避けられませんか? それとも今すぐ回避する方法はあるのでしょうか？
光認識：ライダー自体がもたらすノイズは技術的手段で回避できますが、検出性能の向上に伴って環境光ノイズは必然的に増加します。ただし、一部の巧妙な光学設計により、周囲光ノイズをさらに抑制することができ、そのような光学設計には受信チップの協力が必要になる場合があります。さらに、オンチップアルゴリズムにより、この種の問題も大幅に改善されます。
第 9 章: 高温は SPAD のノイズ レベルにもさらに影響を与え、元の高いアフターパルス効果、寄生パルス、クロストーク、その他の不利な要因に基づいて性能の劣化を悪化させます。これまでのところ、軽い知識はこれらの問題を克服していますか？
光認識: SPAD デバイス構造を設計するときは、ダーク カウントを可能な限り低く保つように努め、関連するノイズ フィルタリング アルゴリズムもチップ上で実行します。
0 3
デッドタイム
第 9 章: SPAD の「デッドタイム」とは、光子イベントの各検出後に SPAD 検出器が通常の動作状態に戻るのに必要な時間間隔 (通常は数ナノ秒) です。このデッドタイムの間、検出器は新しい光子イベントを再度検出できません。背景光のノイズが強い場合、頻繁な誤トリガーにより SPAD は「疲労」状態になり、点群ノイズが大幅に増加し、検出範囲も減衰します。この問題は解決されましたか?
光の認識：これは実はダイナミックレンジの問題です。回路およびシステム設計レベルで SPAD のダイナミック レンジを拡大することで、周囲光の干渉下でもシステムが信号を受信できるようにすることができます。
第 9 章: 一方で、ポストパルスレートはデッドタイムを通じて抑制する必要があり、他方ではデッドタイムは検出数に影響を与えるため、制御においてこれら 2 つの目標のバランスを取る方法デッドタイム？
光認識:実際、ポストパルスは SPAD デバイスの設計で最適化できます。SPAD が十分に機能し、ポストパルスレートが非常に低い場合、必要なデッドタイムは非常に小さくなる可能性があります。もちろん、デッドタイムを小さくするにはクエンチング回路の面積を大きくする必要があり、消費電力も増加します。最適化する必要がある技術的な点は数多くあります。
04
アフターパルス効果
第 9 章: SPAD の「ダーク カウント/ダーク ノイズ」および「ポストパルス効果」は誤警報を引き起こし、検出の安定性を低下させる可能性があります。では、「ダークカウント」と「ポストパルス効果」を抑えるためにどのような対策が講じられているのでしょうか？
光認識：100Hz以内のダークカウンティングが可能となり、ポストパルス率は1%未満となり、基本的に使用に影響はありません。
05
フィルファクター
第 9 章: 「充填率」は検出器の光感度を決定する重要な要素ですが、SPAD 検出器の「充填率」を向上させるために、光認識ではどのような努力が払われてきたのでしょうか?
光認識: マイクロ・ナノ光学構造、マイクロレンズなどを使用すると、いくつかの独特な散乱構造が存在し、光が入射した後、シリコン内に散乱することができ、実際に光吸収効果を高めることができます。
06
フォトンダークカウントの差
第 9 章: 複数の光子がほぼ同時に SPAD アレイに到着すると、最初の光子の数だけが記録され、他の光子の数が見逃されたり過小評価されたりします。これにより、実際のフォトンカウンティングに誤差が生じる可能性があり、その結果、LIDAR システムのターゲット検出感度と精度に影響を与える可能性があります。光の認識はこの問題を解決しましたか？
光認識: SiPM ではこの問題が発生しやすく、複数の SPAD デバイスが TDC サンプリング チャネルに接続されている場合にもこの問題が発生します。しかし、当社のチップ構造とアルゴリズムはすべての信号を確実に収集できるため、そのような問題は発生しません。
07
ディザリング効果
第 9 章: ジッター効果 (時間ジッター) は SPAD 検出器の時間分解能に影響を及ぼし、それによって検出距離の精度に影響を与えます。では、ジッター効果による悪影響を軽減するために、どのような技術的対策が講じられているのでしょうか?
光認識：まず、最適化されたSPAD設計によりSPAD自体が発生する時間ジッターを低減し、次に最適化されたフロントエンド回路とタイミング回路設計により、送信および取得時の時間信号のジッターを低く抑えます。レベル。
08
反射率の校正
第 9 章: 一部の LIDAR メーカーは、APD と比較して SPAD はターゲットの反射率を正確に校正することが難しいと報告しています。この問題に関して、何か解決策はあるのでしょうか？
光認識: 当社のオンチップ測距アルゴリズムを使用して、SPAD で非常に優れた反射率情報の校正を行うこともできます。
09
バフ能力
第 9 章: 一部の LIDAR メーカーは、使用した SPAD のゲイン能力がシステムのテスト距離要件を満たしておらず、レーザー出力にも適合できないと報告しています。光の認識でこの問題は解決できるでしょうか？
光認識: 過去の経験に基づき、適切なオンチップ アルゴリズムおよびシステム設計と組み合わせている限り、VCSEL+SPAD ソリューションは、レーザー光出力が特に低い場合 (1 桁のワット数)、150 メートル以上の距離を検出できます。遠くの反射率 10% のターゲット。
10
検出効率 (PDE)
第 9 章: SPAD の検出効率 (PDE) には改善の余地はありますか? もしそうなら、それは主に何に依存していますか?
Shiguang : はい、しかし、PDE が特定のパフォーマンス レベルに達すると、システム全体に対する PDE の改善の助けはそれほど明白ではなくなります。
PDE は SNR (信号対雑音比) の 2 乗に比例するため、つまり PDE が 2% から 32% に増加すると、16 倍に増加すると、SNR は 4 倍増加し、検出距離も増加します。が 2 倍に増加するというこの成果は非常に注目に値しますが、PDE は 30% から 60% に増加し、2 倍にしか増加せず、SNR は 1.4 倍 (ルート数 2) 増加し、距離の変化はわずか 1.2 (ルート数) でした。番号 1.414)、これは改善に限界があります。
PDE が特定の値まで増加した後は、増加し続けることにはほとんど意味がないことがわかります。
[上記の「何倍になった」という表現は厳密には厳密ではありません。例えば「16倍になった」は実際には15倍になりました。正確には「前回の16倍になった」となります。英語では「beight to」と「increase by」ですが、わかりやすくするために、この記事では多くの人が使用しているこの表現方法を引き続き使用します。——著者注】
別紙：「2Dアドレッシング」について
以前の機械式または現在のハイブリッド固体レーザー レーダー (トランシーバー システムは点または線) は、一度に 1 つの点または 1 つの線しか検出できませんが、移動する走査部品を通じて 1 つの表面を検出できます。トランシーバー システムはエリア アレイです) ステージでは、最も理想的な環境下では、一度に 1 つのエリアを検出できます。
「一度に表面全体を検出する」という理想的な状況には前提条件があります。エリアアレイ光源内のすべてのレーザーが同時にオンになり、ターゲット検出エリア全体を照らし、検出器内の対応する感光デバイスが照射されます。つまり、照明が視野全体の検出を可能にすると、反射されたレーザー信号を受信します。
ただし、レーザーの送信出力や受信側の信号の並列処理能力などの要因により制限されるため、現時点では「すべてのレーザーを同時にオンにする」ことはできません。主流の方法は、送信側をいくつかのパーティションに分割し、そのうちの 1 つのパーティションを順番にオンにし、検出エリア全体を横断するまで受信側の対応する感光デバイスをオンにすることです。
パーティションをオンにすると、1D アドレッシングと 2D アドレッシングに分けられますが、カメラと同様に、Flash LIDAR の現在の主流のスキャン方式は 1D アドレッシングです。以下の図の左側に示すように:
(写真の水色は現在開いているパーティションを示します)
1D アドレッシングとは、レーザーが X 次元のみをスキャンし、レーザーと検出器が各パーティションを順番に「オン」にすることを意味します。図で水色でマークされた「ストリップ」が現在オンになっている領域です。
2D アドレス指定とは、システムが X 次元と Y 次元の両方で同時にスキャンできることを意味します。図内で水色でマークされた「四角形」は、現在開かれているパーティションです。システムは、各パーティションを特定の順序で開き、スキャンを完了します。視野全体。
1D アドレッシングにはクロストークという避けられない問題があります。
以前、多くの LIDAR 機械メーカーは、SPAD テクノロジーを使用する場合、スキャンされた短距離範囲の周囲に反射率の高い物体 (鏡、道路標識、金属など、「高反射物体」と呼ばれる) がある場合、ターゲットにすると、クロストークや膨張の問題が発生します。
クロストーク、つまり、1 つのチャネルのレーザー パルス信号によって他のチャネルに引き起こされる干渉。通常、通常の高反射標識の点群の輪郭として現れる拡大は、周囲に広がり、より大きな点群の形状を示します。実オブジェクトと余分な点群の反射強度は低くなります。(下の左の画像は「膨張した」点群画像、右の画像は通常の点群画像です)
SPADにとって、反射率の高い物体は実は「汚染源」であると言えます。「高度汚染防止」問題は、VCSEL+SPAD ルートの開発を制限する大きな障害となっています。
しかし、これら 2 つの問題が比較的一般的である理由は、現在の SPAD/SiPM が 1D アドレッシング方式を採用しているためで、代わりに 2D アドレッシング方式が使用されれば、問題はそれほど深刻ではありません。
1D アドレッシング方式では、SPAD が毎回開く領域は「最も基本的な単位」である「大きなストリップ」に基づいており、高反射物体に遭遇した場合、図 1 の「ストリップ」上には 1 つの点しか存在しません。汚染されれば、「最も基本的なユニット」全体が影響を受けます。各「最も基本的なユニット」の面積は比較的大きいため、この「局所的な損傷」はライダーの全体的な検出能力に大きな影響を与えます。
2D アドレス指定スキームでは、SPAD が毎回開かれる領域は、「最も基本的な単位」として「小さな正方形」を使用します。反射性の高い物体に遭遇した場合でも、汚染された小さな点が残り、「最も基本的な単位」全体が汚染されます。 「基本ユニット」が汚染される可能性があります。ユニット」が問題に影響を与えました。ただし、各「最も基本的なユニット」の面積は比較的小さいため、この「局所的な損傷」が LIDAR の全体的な測距能力に及ぼす影響は最小限に抑えられます。
(図 2 の小さな正方形は必ずしも正方形である必要はありませんが、一般に、形状が正方形に近いほど、汚染源の悪影響を軽減しやすくなります。)
意識はこう言います。
業界では、2D アドレス指定が「高い汚染防止」の問題を解決する「最良の解決策」であると認識されています。
さらに、パーティションの数が同じ場合、2D アドレス指定 VCSEL レーザーのパッドは幅が広くなり、配線が容易になり、同じパーティション内のレーザー光の一貫性が向上します。
2D アドレス指定のもう 1 つの利点は、LIDAR トランシーバーのコストを削減できることです。
レーザーと検出器を分割するには、連携するために多くのスイッチが必要です。ただし、ソリューションごとに必要なスイッチの数は異なります。
1D アドレッシング方式では、パーティションをオンにするたびに 1 つのスイッチが必要ですが、100 個のパーティションをオンにする必要がある場合は、100 個のスイッチが必要ですが、2D アドレッシング方式では、100 個のパーティションをオンにすると、次のいずれかを選択できます。 X Y 次元の 10 個のスイッチは、Y 次元の 10 個のスイッチと一致します。合計で必要なスイッチは 20 個だけなので、80 個のスイッチのコストが節約されます。
(1D アドレッシングと 2D アドレッシングのパーティション数は同じであることがよくあります。これは、1D および 2D パーティションでは全体の光パワーが一定であり、各ゾーンに対応する光パワーも同じであるため、パーティションの数はは同じです。の。—著者注）
VCSEL のリーダーである Lumentum は、送信機用の 2D アドレス指定スキームをすでに開発しています。しかし、検出の面では、業界のほぼ全員がそれを認識していますが、実装が非常に難しいため、まだ実際に実装されていません。
1D アドレッシングの受信チップ内のデータの流れ方向は固定されており、これはパーティションの長辺に垂直な方向ですが、2D アドレッシングの SPAD-SoC では、データ フローが X 方向と Y 方向の両方に流れる必要があります。同時に、またその期間に柔軟に対応できる必要があり、点在させたり、重複させたりすることは非常に大きな課題です。
しかし、Luminosity はこれらの困難を克服したと主張しています。
終わり
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最後に書きます
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