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來源：Digi-Key 作者：Alan Yang 車載雷達是智能駕駛汽車的核心賦能技術之一。本文比較了智能汽車三種周圍環(huán)境的檢測方式，然后和大家分享TOF車載激光雷達系統(tǒng)的設計思路，希望可以拋磚引玉。 自動駕駛汽車檢測周邊環(huán)境的三種方式 自動駕駛車輛需要有效的感知周邊環(huán)境，一般會利用視覺系統(tǒng)、毫米波雷達和激光雷達等方式獲取環(huán)境信息。每種檢測方式都有其優(yōu)點和缺點。 
圖1：自動駕駛汽車檢測周邊環(huán)境的主要三種方式（圖片來源：ADI）
一個好的車載雷達系統(tǒng)，往往會采用多種類型的傳感器，取長補短，達到符合實際應用的要求。 TOF車載激光雷達系統(tǒng)的設計思路 要實現(xiàn)激光雷達系統(tǒng)，可以有多種選擇。例如掃描與閃光、直接飛行時間（ToF）與波形數(shù)字化等。下面我們以飛行時間（ToF）方式為例進行說明。 飛行時間ToF的工作原理，就是一束激光從激光發(fā)射器出發(fā)達到目標檢測物，然后反射回來，被激光接收器捕獲到。我們可以計算出這束激光發(fā)射和接受的時間延遲Δt，即激光飛行的時間。
圖2：飛行時間ToF原理（圖片來源：ADI） 如需了解更多關于ToF的技術信息, 可以參考以下這篇技術文章——《3D ToF很火，兩種技術方案孰優(yōu)孰劣？最詳盡的分析來了~》。 設計一個TOF車載激光雷達系統(tǒng)，首先要確定系統(tǒng)需要探測的最小目標、該目標的反射率，以及該目標的距離，視場角。上述這些因素會定義系統(tǒng)的角分辨率。同時，在該基礎上計算最小信噪比（SNR），這也是后續(xù)軟件判定檢測對象真/假的重要檢測標準。 1. 檢測距離 我們以自動駕駛汽車，防撞的應用來舉例。 · 最小目標為：小轎車4.8m × 1.8 m的外形尺寸。 · 目標的反射率：取決于物體本身的性質(zhì)（表面狀況）。這里不詳細討論，假設目標可以很好的反射。 以汽車100公里/小時的速度來計算，不僅考慮以100 km/h速度行駛的車輛，還要考慮以相同速度反向行駛的另一輛車輛。因此，雷達系統(tǒng)需要能夠檢測到200公里/小時的物體，也就是每秒相對運動至少50m。 當然，還要考慮，如非線性速度、停車距離、規(guī)避動作等復雜情況。所以一般說來，高速應用需要激光雷達系統(tǒng)檢測更遠的距離。 2. 視場角（FOV） 對于不同的應用，不同的環(huán)境，視場角的選擇也不一樣。
圖3：自動駕駛車輛和自動地面車輛的對象檢測和防撞等應用 (圖片來源：ADI) 如上圖：對于自動駕駛車輛和自動地面車輛的對象檢測和防撞等應用，可以使用16像素FOV。在大客車應用中，可以用4 × 4網(wǎng)格矩陣，以檢測系統(tǒng)周圍的物體，作為車輛的安全器件。 3. 角度分辨率 確定FOV之后, 我們可以計算相應的分辨率。FOV可以分為垂直FOV（VFOV）和水平FOV（HFOV）。 當激光二極管陣列選定之后，比如下圖，一行16個激光二極管組成一個陣列，每個像素尺寸2mm × 0.8mm，20mm焦距的鏡頭。
圖4：激光二極管陣列 (圖片來源：ADI) 于是，可以利用三角函數(shù)計算每個像素對應的VFOV與HFOV。
圖5：VFOV與HFOV的計算 (圖片來源：ADI) 因此，根據(jù)三角函數(shù)我們可以得出每個像素，VFOV=5.7°，HFOV=2.292°。有了VFOV/HFOV, 我們就可以得知在某一特定距離，實物尺寸與相素的關系。 換一個場景，假設FOV=1°，即1°角度分辨率，在200 m距離時，一個像素點對應于2 × Tan（0.5°）× 200m = 3.5m長的物體。即1°角分辨率會轉(zhuǎn)換成每側(cè)3.5米像素。對于4.8m×1.8 m小轎車來說，很難檢測。 當FOV=0.1°，即0.1°角度分辨率，在200 m距離時，一個像素點對應于2 × Tan（0.05°）×200m = 0.35m長的物體。 對于一個4.8m × 1.8m長的小轎車，在200m距離時，至少可以有5個像素寬度的成像。 精細的角度分辨率使車載雷達系統(tǒng)能夠從單一對象接收多個像素的返回信號。因此，在這個系統(tǒng)下，甚至有可能區(qū)分汽車和摩托車。 4. 距離精度與最小信噪比（SNR） 距離（或深度）、精度都與ADC采樣速率相關。距離精度允許系統(tǒng)準確地知道一個物體有多遠。對于移動的應用來說，非常重要。 假設ADC采樣周期Δt為1ns采樣時段，我們可以計算距離d=(c×Δt)/2 = 15cm。其中，c是光速，即使用1GSPS ADC的距離精度可達到15cm。 可以采用更復雜的技術（例如過采樣插值）來改善范圍測量精度。相關方案，可參考《ADI應用筆記：過采樣插值DAC》，這里就不擴展介紹了。 據(jù)估計，大約可以將范圍測量精度提升SNR的平方根。匹配濾波器是用于處理數(shù)據(jù)的性能最高的算法之一，它可以在插入之后最大化SNR，以得出最高的范圍測量精度。 激光雷達系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu) 以ADI的方案為例，激光雷達系統(tǒng)的拓撲結(jié)構(gòu)如下：
圖6：ADI激光雷達系統(tǒng)拓撲結(jié)構(gòu) (圖片來源：ADI) 如需為激光雷達系統(tǒng)選擇所需的物料，Digi-Key網(wǎng)站上豐富的3D ToF產(chǎn)品和解決方案，會讓研發(fā)工作更為快捷。 · TOF圖像傳感器 可以在Digi-Key網(wǎng)站中的“圖像傳感器、鏡頭、攝像頭”產(chǎn)品分類下查找，在“類型欄”中，請選擇3D 飛行時間。Digi-Key TOF圖像傳感器相關頁面，點擊這里訪問>>> · CCD TOF信號處理器 比如，ADI ADDI9036帶可編程時序和V驅(qū)動器的CCD TOF信號處理器就是不錯的產(chǎn)品。 在Digi-Key網(wǎng)站中，你可以找到以下兩款ADDI9036開發(fā)板。 AD-FXTOF1-EBZ AD-96TOF1-EBZ · 激光二極管驅(qū)動器 這個產(chǎn)品門類中的代表產(chǎn)品包括ADI的ADP3634, 這是一顆高速、雙通道、4A MOSFET驅(qū)動器。 最后的話 最后要特別提醒大家：不是所有的應用程序都需要0.1°的角度分辨率和200米的檢測范圍。這就需要開發(fā)者從實際應用要求出發(fā)，明確關鍵參數(shù)，如檢測距離、FOV、精度等；在此基礎上，選擇合適的電子元器件，平衡性能和成本，提高設計成功的可能性。 |
