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Klassifizierung oder Detektierung?

Wie sich die Anforderungen von Lidar-Systemen unterscheiden

24. März 2021, 15:30 Uhr   |  Autoren: Sarven Ipek und Ron Kapusta, Redaktion: Irina Hübner

Wie sich die Anforderungen von Lidar-Systemen unterscheiden
© temp-64GTX | Shutterstock

Die Wahrnehmung der Welt um uns herum ist eine echte Herausforderung, besonders für autonome Systeme. Sind die Designanforderungen für die Detektierung und Klassifizierung von Objekten erst einmal verstanden, so hilft das bei der Realisierung einer sicheren und kosteneffektiven Lösung.

Eine Zukunft mit vollständig autonomen Systemen ist inzwischen kein Wunschtraum mehr. Aktuell haben die Fragen, die sich im Zusammenhang mit dem autonomen Fahren stellen, vorwiegend mit den zugrundeliegenden Technologien und mit den noch notwendigen Fortschritten zu tun. Lidar (Light Detection And Ranging) ist zu einer der meistdiskutierten Techniken geworden, die den Umstieg auf autonome Anwendungen unterstützten, aber auch hier sind noch viele Fragen offen. Lidar-Systeme mit Reichweiten von mehr als 100 m und einer Winkelauflösung von 0,1° dominieren weiter die Schlagzeilen, aber längst nicht alle autonomen Anwendungen verlangen nach diesem Leistungsniveau. Anwendungen wie das automatische Einparken und Straßenkehrmaschinen sind zwei Beispiele dafür.

Für solche Einsatzzwecke kommen mehrere Tiefensensortechnologien infrage, wie zum Beispiel Radar, stereoskopische Bildgebung, Ultraschall und eben Lidar. Alle diese Sensoren aber weisen ein spezifisches Profil aus Leistungsfähigkeit, Platzbedarf und Kosten auf. Ultraschallsensoren sind am kostengünstigsten, sind aber mit Einschränkungen in Sachen Reichweite, Auflösung und Zuverlässigkeit behaftet. Radar ist bezüglich Reichweite und Zuverlässigkeit deutlich besser, besitzt aber ebenfalls eine eingeschränkte Winkelauflösung.

Die Stereobildgebung kann einen großen Rechenaufwand verursachen und ist hinsichtlich der Genauigkeit eingeschränkt, wenn keine ordnungsgemäße Kalibrierung erfolgt. Ein sorgfältiges Lidar-Systemdesign dagegen kann durch präzise Tiefenerfassung, hohe Winkelauflösung und geringe Verarbeitungskomplexität selbst über größere Distanzen Abhilfe schaffen. Zwar gelten Lidar-Systeme häufig als sperrig und teuer, aber dies muss nicht immer der Fall sein.

Die Objektgröße

Beim Design eines Lidar-Systems legt man zunächst fest, was die kleinsten Objekte sind, die das System detektieren soll, wie es um die Reflektivität dieser Objekte steht und in welcher Entfernung die Objekte detektiert werden müssen. All dies bestimmt die erforderliche Winkelauflösung des Systems. Darauf basierend lässt sich der minimal erreichbare Signal-Rauschabstand (Signal-to-Noise Ratio, SNR) berechnen, der als Detektierungskriterium dient (wahr oder falsch positiv bzw. negativ).

Wenn man die Wahrnehmungsumgebung kennt und außerdem weiß, welche Informationen notwendig sind, um die entsprechenden Designabwägungen zu treffen, lässt sich eine im Hinblick auf Kosten und Leistungsfähigkeit optimierte Lösung entwickeln. Als Beispiel dient der Vergleich eines autonomen Autos, das mit 100 km/h auf der Landstraße fährt, mit einem autonomen Roboter, der sich mit 6 km/h in einer Fußgängerzone oder eine Lagerhalle bewegt. Im Fall des mit 100 km/h fahrenden Autos muss nicht nur das Auto selbst berücksichtigt werden, sondern möglicherweise auch entgegenkommende, gleich schnell fahrende Fahrzeuge.

Für das Wahrnehmungssystem bedeutet dies eine Relativgeschwindigkeit von 200 km/h. Für einen Lidar-Sensor, der Objekte in einer Entfernung von maximal 200 m wahrnehmen kann, würden die entgegenkommenden Fahrzeuge die Entfernung voneinander in nur einer Sekunde um 25 % verringern. Die Geschwindigkeit des Fahrzeugs (bzw. die nichtlineare Annäherungsgeschwindigkeit an das Objekt), der Bremsweg und die bei Ausweichmanövern auftretende Dynamik führen zu Komplexitäten, die in jeder Situation anders sind. Allgemein gilt jedoch die Aussage, dass für Anwendungen mit hohen Geschwindigkeiten Lidar-Systeme mit größerer Reichweite benötigt werden.

Die Winkelauslösung

Eine weitere wichtige Eigenschaft beim Design von Lidar-Systemen ist die Auflösung. Eine hohe Winkelauflösung ermöglicht es dem Lidar-System, mehrere Pixel als Rücksignale von einem Objekt zu empfangen.

Lidar-System mit 32 vertikalen Kanälen, das seine Umgebung horizontal mit einer Winkelauflösung von 1° erfasst
© Analog Devices

Bild 1. Lidar-System mit 32 vertikalen Kanälen, das seine Umgebung horizontal mit einer Winkelauflösung von 1° erfasst.

Wie Bild 1 verdeutlicht, entspricht 1° Winkelauflösung in 200 m Entfernung Pixeln mit 3,5 m Kantenlänge. Derart große Pixel aber sind größer als viele der zu detektierenden Objekte, was gleich mehrere Herausforderungen birgt. Zum Beispiel wird häufig Spatial Averaging (räumliche Mittelung) benutzt, um den SNR und die Erkennbarkeit zu verbessern, aber bei nur einem Pixel pro Objekt ist dies keine Option. Selbst wenn ein Objekt unter diesen Bedingungen erkannt wird, ist es unmöglich, Aussagen über seine Größe zu liefern.

Schließlich sind Gegenstände auf der Straße, Verkehrsschilder und selbst Motorräder typischerweise kleiner als 3,5 m. Bei einem System mit 0,1° Winkelauflösung sind die Pixel dagegen um den Faktor zehn kleiner, sodass ein durchschnittlich breites Auto in 200 m Entfernung etwa fünf benachbarte Rücksignale ergeben dürfte. Die meisten Autos sind außerdem breiter als hoch, sodass ein solches System in der Lage sein müsste, ein Auto von einem Motorrad zu unterscheiden.

Um herauszufinden, ob über ein Objekt gefahrlos hinweggefahren werden kann, ist in Elevationsrichtung eine deutlich größere Auflösung nötig als in Azimutrichtung. Bei einem autonomen Staubsaugerroboter, der sich langsam fortbewegt und schmale, aber dafür hohe Objekte wie etwa Tischbeine detektieren muss, ergeben sich natürlich vollkommen andere Anforderungen.

Diskrete Bauelemente eines Lidar-Systems. Die direkt im Portfolio von Analog Devices befindlichen Signalketten- und Powermanagement-Bauelemente sind blau markiert
© Analog Devices

Bild 2. Diskrete Bauelemente eines Lidar-Systems. Die direkt im Portfolio von Analog Devices befindlichen Signalketten- und Powermanagement-Bauelemente sind blau markiert.

Wenn Distanz und Bewegungsgeschwindigkeit festgelegt sind und auch die zu detektierenden Objekte und die daraus resultierenden Leistungsanforderungen feststehen, lässt sich bereits die Architektur des projektierten Lidar-Systems abstecken. Es gilt hierbei zahlreiche Entscheidungen zu treffen, zum Beispiel zwischen Scanning- und Flash-Technik sowie zwischen einer direkten Time-of-Flight-Lösung (Direct ToF) und der Wellenform-Digitalisierung.

Um solche Abwägungen soll es in diesem Artikel jedoch nicht gehen. Unabhängig von der gewählten Architektur stehen zahlreiche, leistungsfähige Signalketten- und Power-Management-Bauelemente – unter anderem von Analog Devices – zur Auswahl, die beim Systemdesign helfen, die unterschiedlichen Anforderungen in Sachen Platzbedarf und Kosten in den Griff zu bekommen (Bild 2).

Das Prototyping

Unter der Bezeichnung AD-FMCLIDAR1- EBZ (Bild 3) wird eine leistungsfähige Prototyping-Plattform für Lidar-Systeme angeboten, die als Entwicklungssystem für mit 905 nm arbeitende Lidar-Systeme in gepulster Direkt-ToF-Technik dient. Das System ermöglicht eine schnelle Prototypentwicklung für Roboter, Drohnen, Systeme in der Landwirtschaft und im Bauwesen sowie ADAS/AV-Anwendungen mit eindimensionaler statischer Flash-Konfiguration.

Architektur des Lidar-Entwicklungssystems AD-FMCLIDAR1-EBZ von Analog Devices
© Analog Devices

Bild 3. Architektur des Lidar-Entwicklungssystems AD-FMCLIDAR1-EBZ von Analog Devices.

Das System besitzt eine Laserquelle mit 905 nm Wellenlänge, angesteuert durch den ADP3634, einen schnellen Dual-MOSFET mit 4 A Nennstrom. Hinzu kommt ein 16-kanaliges First Sensor APD-Array, dessen Versorgungsspannung durch die programmierbare Stromversorgung LT8331 bereitgestellt wird. Es sind ferner mehrere vierkanalige, rauscharme Breitband-TIAs des Typs LTC6561 eingebaut sowie ein 8-bit-ADC AD9094 mit 1 GS/s, der mit 435 mW eine besonders geringe Leistungsaufnahme pro Kanal aufweist.

Auch in Zukunft werden die Anforderungen bezüglich der Bandbreite und der Abtastrate zunehmen, sodass die Frame-Raten und die Entfernungsgenauigkeit der Lidar-Systeme weiter verbessert werden können. Wichtig ist außerdem das Minimieren des Strombedarfs. Denn eine geringere Wärmeentwicklung vereinfacht das thermische und mecha- nische Design und damit die Abmessungen des Systems.

Die Entfernungs- bzw. Tiefengenauigkeit hängt mit der Abtastrate des A/D-Wandlers zusammen. Eine hohe Entfernungsgenauigkeit ermöglicht es einem System, exakt festzustellen, wie weit ein Objekt entfernt ist. Entscheidend kann dies beispielsweise in Fällen sein, in denen präzise Bewegungen notwendig sind, wie etwa beim Einparken oder in der Lagerlogistik. Die zeitliche Änderung der Entfernung kann außerdem zum Berechnen der Geschwindigkeit herangezogen werden, wodurch häufig eine noch größere Entfernungsgenauigkeit erforderlich wird.

Mit einem einfachen Thresholding-Algorithmus wie Direct ToF kann bei einer Abtastperiode von 1 ns – also mit einem 1-GS/s-ADC – eine Entfernungsgenauigkeit von 15 cm erreicht werden. Dies ist das Ergebnis der Rechnung c(dt/2), wobei c die Lichtgeschwindigkeit und dt die Abtastperiode des ADC ist. Unter der Voraussetzung, dass ein A/D-Wandler zum Einsatz kommt, lassen sich aber auch anspruchsvollere Techniken wie die Interpolation nutzen, um die Entfernungsgenauigkeit zu steigern. Geschätzt kann diese ungefähr um die Quadratwurzel des SNR erhöht werden. Zu den leistungsfähigsten Algorithmen für die Datenverarbeitung gehört ein angepasster Filter zur Maximierung des SNR, gefolgt durch eine Interpolation zum Erzielen einer optimalen Entfernungsgenauigkeit.

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1. Wie sich die Anforderungen von Lidar-Systemen unterscheiden
2. Die Evaluierung

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