LeddarTech Lidar versus Kamera

LeddarTech macht die Mobilität mithilfe einer innovativen Solid-State-Lidar-Technik sicherer und effizienter.

Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme und automatisiertes Fahren erfordern den zunehmenden Einsatz von Sensoren im Fahrzeug. Radar, Kameras und Ultraschallsensoren sind mittlerweile Standard, jetzt kommt noch Lidar (Light Detection and Ranging) hinzu. Ist diese Technik wirklich notwendig?

Aus Teslas Sicht nicht, allerdings steht der OEM mit dieser Meinung ziemlich alleine da. Audi nutzt Lidar bereits im neuen Audi A8, aber auch viele andere OEMs und Tier-Ones arbeiten am Einsatz der Technik.

Aus Sicht von Preeti Prasher, Principal ASIC Test Engineer bei LeddarTech, hat das auch viele gute Gründe. Sie erklärt: »Einer der Hauptvorteile von Lidar besteht darin, dass die Lichtquelle ein integrierter Bestandteil der Lösung ist. Lidar-Sensoren verwenden einen augensicheren Laser, um Lichtpulse auszusenden, die die gewünschte Szene ausleuchten. Sie sind also im Gegensatz zu Kameras nicht auf das Umgebungslicht angewiesen, um ihre Leistung zu erreichen. Lidar kann Tag und Nacht hervorragende Ergebnisse liefern, ohne durch Störungen wie Schatten, Sonnenlicht oder Scheinwerferblendung Leistungsverluste aufzuweisen.«

Lidar-Systeme nutzen das ToF-Prinzip (Time of Flight, Laufzeitmessung): Das Licht wird zum Zeitpunkt t0 ausgesendet, trifft auf ein Objekt, wird reflektiert und zum Zeitpunkt t1 von einem Sensor-Array gemessen. Die gemessene Laufzeit kann dank der Kenntnis über die Lichtgeschwindigkeit ganz einfach in eine genaue Distanz umgerechnet werden. Aber auch die Größe und Form des Objekts kann ermittelt werden, erklärt Prasher, und zwar auf Basis dessen, wie viel Licht zurückkommt. Ein Beispiel erklärt, wie das funktioniert: Fällt ein Lichtpuls frontal auf eine flache, reflektierende Oberfläche, wird er nahezu komplett reflektiert. Trifft der Lichtpuls in einem anderen Winkel auf die gleiche Oberfläche, reflektiert das Licht, das auf die nächstgelegene Seite trifft, mit größerer Intensität zurück als das Licht, das auf die entfernteste Seite der Oberfläche trifft. Einige der ausgesendeten Lichtpulse werden überhaupt nicht reflektiert oder ihre Reflexionen werden nicht gemessen, da sich ein Objekt außerhalb des Erfassungsbereichs befindet.

»Mit mehr als 1 Mrd. Samples pro Sekunde, die ein LeddarEngine-System verarbeiten kann, lässt sich leicht vorstellen, dass damit auch die Form und Größe des Objekts sowie Bewegungen erfasst werden können. Damit ist das Fahrzeug immer auf dem aktuellen Stand, was in der Fahrzeugumgebung passiert«, so Prasher weiter.

Dass verschiedene Objekte unterschiedliche Remissionen aufweisen, sprich: unterschiedlich viel Licht reflektieren bzw. absorbieren, ist ebenfalls kein Problem, denn innerhalb des gültigen Messbereichs »wird das von unserer Software und den Algorithmen berücksichtigt «, so Prasher weiter.

Die hohe Anzahl an Messpunkten erlaubt eine sehr genaue Rekonstruktion einer Szene in 3D. Prasher: »Jeder ausgesendete Lichtpuls liefert spezifische Informationen über die Entfernung und Größe der erfassten Objekte und ermöglicht eine genaue, dreidimensionale Rekonstruktion der Umgebung.« Grundsätzlich kann diese Funktionalität auch mit Kameras erreicht werden, dennoch sieht Prasher Vorteile bei der Lidar-Technik: »Die Bildauswertung ist deutlich einfacher und schneller. Während für Kameras Bildverarbeitungstechniken zur Nachbearbeitung und Ableitung der Größe und des relativen Abstands eines Objekts zum anderen verwendet werden müssen, ist die Verarbeitung der Ausgabe eines Lidar-Sensors, insbesondere bei der Verwendung von LeddarEngine, bestehend aus LeddarCore-ICs in Verbindung mit unserem patentierten Softwareangebot LeddarSP, sehr einfach«, so Prasher weiter. Und das habe auch direkten Einfluss auf die Sicherheit.

»Lidar kann ein Objekt mit nahezu perfekter Genauigkeit erfassen. Dies ist nicht mit einer Klassifizierung zu vergleichen, aber wenn sich ein Objekt vor dem Sensor befindet, kann mit Lidar erkannt werden, wie weit es entfernt ist und wie groß es ist. Und mit dieser Information können direkt Aktionen, beispielsweise „langsamer fahren“ oder „anhalten“, eingeleitet werden. Mit Kamerabildern sind im Gegensatz dazu deutlich komplexere Berechnungen notwendig. Das heißt, dass mit Lidar innerhalb weniger CPU-Zyklen reagiert werden kann, während bei einem Kamerabild erst einmal herausgefunden werden muss, was überhaupt die relevanten Daten sind«, erklärt Prasher weiter.