KR102441589B1 - 라이다 시스템 및 이의 구동 방법 - Google Patents

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Abstract

라이다 시스템은 광원으로부터의 광을 피사체를 향하는 방향으로 조준하는 빔 스티어링 소자; 상기 빔 스티어링 소자로부터의 광이 상기 피사체로부터 반사되는 광을 수신하는 광검출기; 및 상기 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 상기 광검출기에 의해 검출된 광을 분석하여 상기 빔 스티어링 소자의 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 최적화 작업을 수행하는, 프로세서;를 포함한다.

Description

라이다 시스템 및 이의 구동 방법{LiDAR system and method of driving the same}
본 개시는 라이다 시스템 및 이의 구동 방법에 대한 것이다.
LiDAR(LiDAR; Light Detection and Ranging) 시스템은 스마트카, 로봇 등 다양한 자율 구동 기기 분야에서 장애물을 감지하기 위한 센서 또는 스캐너로서, 또한, 깊이 정보 검출용 카메라(depth camera), 군사용 레이저 레이다(Laser Radar; LADAR), 로봇 네비게이션에서의 레인지 센서(range sensor) 등에 다양하게 활용되고 있다.
LiDAR 시스템은 일반적으로 레이저 광을 목표 지점으로 조사하기 위한 빔 조향용 장치를 구비할 수 있다. 빔 조향용 장치로, 비 기계식 스티어링(steering) 방식을 사용하는 OPA(optical phased array)가 사용될 수 있다. OPA(optical phased array)는 인접한 채널 사이에 일정한 위상 차이(phase difference)가 인가되면 각각의 채널에서 나오는 빛들 간에 간섭이 일어나 입사빔을 소정 각도로 스티어링하여 출사하게 된다.
한편, OPA에서 주사되는 빔 프로파일(beam profile)은 채널 간 오차에 의해 원하는 정확한 형태가 구현되지 않을 수 있으므로, 그 오차를 측정하고 이를 보정하는 기술이 필요하다.
빔 스티어링 소자에서 주사되는 빔 프로파일의 품질이 향상된 라이다 시스템 및 이를 위한 구동 방법이 제공된다.
일 유형에 따르면, 광원; 상기 광원으로부터의 광을 피사체를 향하는 방향으로 조준하는 것으로, 복수의 채널을 구비하는 광학 위상 어레이와, 상기 복수의 채널 각각에 구동 신호를 인가하는 신호 입력부를 포함하는, 빔 스티어링 소자; 상기 빔 스티어링 소자로부터의 광이 상기 피사체로부터 반사되는 광을 수신하는 광검출기; 및 상기 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 상기 광검출기에 의해 검출된 광을 분석하여 상기 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 최적화 작업을 수행하는, 프로세서;를 포함하는, 라이다 시스템이 제공된다.
상기 구동 신호는 상기 복수의 채널 각각에서 출사되는 광의 위상을 조절하는 전기 신호일 수 있다.
상기 프로세서는 상기 보정값이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비가 소정 기준값을 넘을 때까지 상기 보정값을 찾을 수 있다.
상기 프로세서는 상기 복수(M, M은 1보다 큰 정수)의 채널 각각에 대한 보정값(CV_i, i는 1부터 M까지의 정수)을 산출하는 방식으로, 상기 최적화 작업을 수행할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 복수(M, M은 1보다 큰 정수)의 채널을 복수(N, N은 1보다 큰 정수)개의 그룹으로 그룹핑하고, 그룹별로 보정값(GCV_j, j는 1에서 N까지의 정수)을 산출하는 방식으로, 상기 최적화 작업을 수행할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 복수의 채널을 인접한 순서대로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
또는, 상기 프로세서는 상기 복수의 채널을 일정한 간격을 기준으로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
상기 프로세서는 상기 복수의 그룹간 오차를 고려하여 추가 최적화 작업을 수행할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체에 대한 스캔을 시작하는 초기 시점에 상기 최적화 작업을 수행할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체를 스캔하는 동안 적어도 두 번 이상, 상기 최적화 작업을 수행할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 피사체에 대한 소정 기준 위치에서의 빔 세기가 변화되었을 때, 상기 최적화 작업을 더 수행할 수 있다.
상기 광학 위상 어레이는 전기적 신호에 따라 광학적 성질이 변하는 활성층과, 상기 활성층에 인접 배치된 서브 파장의 나노구조물을 구비하는 복수의 메타 소자들을 포함할 수 있다.
상기 광학 위상 어레이는 입력된 광을 복수개의 경로로 분기하여 복수의 출력단으로 출력하는 광도파로와, 상기 복수개의 경로 각각에서의 위상 지연을 조절하는 위상지연자를 포함할 수 있다.
일 유형에 따르면, 광원에서의 광이 피사체를 스캔하도록 빔 스티어링 소자에 구동 신호를 인가하는 단계; 상기 피사체로부터 반사된 광을 광검출기가 수신하는 단계; 및 상기 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 상기 광검출기에 수신된 광을 분석하여 상기 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 최적화 단계;를 포함하는, 라이다 시스템 구동 방법이 제공된다.
상기 최적화 단계는 상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체에 대한 스캔을 시작하는 초기 시점에 수행될 수 있다.
상기 최적화 단계는 상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체를 스캔하는 동안 적어도 두 번 이상 수행될 수 있다.
상기 빔 스티어링 소자에 인가되는 구동 신호는 상기 최적화 단계에서 산출된 보정값이 반영되어 실시간으로 업데이트 될 수 있다.
상기 최적화 단계는 상기 보정값이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비가 소정 기준값을 넘을 때까지 상기 보정값을 찾는 서치(search) 알고리즘을 사용할 수 있다.
상기 빔 스티어링 소자는 복수의 채널을 구비하는 광학 위상 어레이와, 상기 복수의 채널 각각에 구동 신호를 인가하는 신호 입력부를 포함하며, 상기 최적화 단계는 상기 복수의 채널을 인접한 순서대로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 수행될 수 있다.
상기 빔 스티어링 소자는 복수의 채널을 구비하는 광학 위상 어레이와, 상기 복수의 채널 각각에 구동 신호를 인가하는 신호 입력부를 포함하며, 상기 최적화 단계는 상기 복수의 채널을 일정한 간격을 기준으로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 수행될 수 있다.
상술한 라이다 시스템 및 구동 방법에 따르면, 라이다 시스템에 구비된 광검출기를 활용하여 빔 스티어링 소자에서 형성하는 빔 프로파일을 분석하고 보정값을 산출함으로써, 빔 프로파일을 최적화할 수 있다.
빔 프로파일 최적화는 라이다 시스템의 초기 구동 시점 및/또는 피사체를 스캔하는 동안 선택적으로 실행될 수 있고, 실행 결과가 실시간으로 피드백 될 수 있으므로, 피사체 분석의 정확도가 향상될 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 라이다 시스템의 구성을 개략적으로 보이는 블록도이다.
도 2는 도 1의 라이다 시스템에 채용되는 광학 위상 어레이가 입사광을 변조하는 것을 설명하는 개념도이다.
도 3은 도 1의 라이다 시스템에 채용될 수 있는 광학 위상 어레이의 예시적인 세부 구성을 보인 단면도이다.
도 4는 도 1의 라이다 시스템에 채용될 수 있는 광학 위상 어레이의 다른 예시적인 세부 구성을 보인 단면도이다.
도 5는 도 1의 라이다 시스템에 채용될 수 있는 광학 위상 어레이의 다른 예시적인 세부 구성을 보인 사시도이다.
도 6은 실시예에 따른 라이다 시스템 구동 방법을 개략적으로 설명하는 흐름도이다.
도 7은 도 6의 라이다 시스템 구동 방법에서 빔 프로파일 최적화 작업의 예시적인 단계를 보인 흐름도이다.
도 8은 도 7의 흐름도에서 각 채널에 부여되는 보정값을 변경하며 최적의 보정값을 서치하는 과정을 개념적으로 보인다.
도 9는 도 2의 라이다 시스템 구동 방법에서 빔 프로파일 최적화 작업의 다른 예시적인 단계를 보인 흐름도이다.
도 10a 및 도 10b는 도 9의 흐름도에서 복수(M)개의 채널을 복수(N)개의 채널로 그룹핑하는 예들을 보인다.
도 11은 도 9의 흐름도에서 각 그룹에 부여되는 보정값을 변경하며 최적의 보정값을 서치하는 과정을 개념적으로 보인다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이하의 도면들에서 동일한 참조부호는 동일한 구성요소를 지칭하며, 도면상에서 각 구성요소의 크기는 설명의 명료성과 편의상 과장되어 있을 수 있다. 한편, 이하에 설명되는 실시예는 단지 예시적인 것에 불과하며, 이러한 실시예들로부터 다양한 변형이 가능하다.
이하에서, "상부" 나 "상"이라고 기재된 것은 접촉하여 바로 위에 있는 것뿐만 아니라 비접촉으로 위에 있는 것도 포함할 수 있다.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 명세서에 기재된 “...부”, “모듈” 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 라이다 시스템의 구성을 개략적으로 보이는 블록도이고, 도 2는 도 1의 라이다 시스템에 채용되는 광학 위상 어레이가 입사광을 변조하는 것을 설명하는 개념도이다.
도 1을 참조하면, 라이다(LiDAR; Light Detection and Ranging) 시스템(1000)은 광원(1100), 광원(1100)으로부터의 광(Li)의 위상을 변조하여, 피사체(OBJ)를 향하는 방향으로 변조된 광(Lm)을 출사하는 빔 스티어링 소자(1200), 피사체(OBJ)로부터 반사되는 광(Lr)을 수신하는 광검출기(1500) 및 광검출기(1500)에 수신되는 광을 분석하고 빔 스티어링 소자(1200)에 인가되는 구동신호에 대한 보정값을 산출하는 프로세서(1700)를 포함한다.
광원(1100)은 피사체(OBJ)의 위치, 형상의 분석에 사용할 광을 조사한다. 광원(1100)은 소장 파장의 광을 생성, 조사하며, 예를 들어, 피사체(OBJ)의 위치, 형상 분석에 적합한 파장 대역의 광, 예를 들어, 적외선 대역 파장의 광을 생성 조사하는 LD(laser diode), LED(light emitting diode), SLD(super luminescent diode)등의 광원을 포함할 수 있다. 광원(1100)은 복수의 서로 다른 파장 대역의 광을 생성 조사할 수도 있다. 광원(1100)은 펄스광 또는 연속광을 생성 조사할 수 있다.
빔 스티어링 소자(1200)는 입사광의 위상을 변조하는 복수의 채널을 포함하는 광학 위상 어레이(optical phased array)(1210)와 상기 복수의 채널 각각에 변조 신호를 인가하는 신호 입력부(1230)를 포함한다.
도 2를 참조하면, 광학 위상 어레이(1210)는 복수의 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)을 포함한다. 복수의 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)은 각각 독립적으로 입사광(Li)의 위상을 변조하도록 제어되며, 복수의 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)에 의한 위상 프로파일이 소정 변조광 조건을 만족하도록, 신호 입력부(1230)로부터 복수의 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M) 각각에 신호가 인가될 수 있다. 소정 변조광 조건은 입사광(Li)을 피사체(OBJ)를 향하여 조준하는 소정 각도가 될 수 있다. 또한, 이러한 각도는 피사체(OBJ) 전체를 스캔하도록 시간에 따라 변경된다. 즉, 광학 위상 어레이(1210)에는 복수의 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M) 각각에의 인가 신호가 시간에 따라 제어되며, 이에 따라 입사광인 소정 각도 범위를 스캔할 수 있다.
빔 스티어링 소자(1200)는 프로세서(1700)에 의해 제어되며, 원하는 빔 프로파일을 형성하도록 입력 신호가 실시간으로 조절될 수 있다. 이에 따라 피사체(OBJ)를 스캔하는 정확도가 높아질 수 있다.
광검출기(1500)는 피사체(OBJ)로부터의 반사광(Lr)을 센싱하는 복수의 광 검출요소들의 어레이를 포함할 수 있다. 또한, 신호 증폭을 위한 증폭기(AMP, amplifier), 거리 정보 분석을 위한 TDC(time to digital converter) 등의 회로 요소들이 더 구비될 수 있다. 광검출기(1500)에 수신된 반사광(Lr) 정보는 피사체의 분석에 사용될 뿐 아니라, 빔 스티어링 소자(1200)에서 형성하는 빔 프로파일을 최적화하는데 사용될 수 있다.
프로세서(1700)는 라이다 시스템(1000)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
프로세서(1700)는 광검출기(1500)에 의해 검출된 광을 분석하여 빔 스티어링 소자(1200)에 인가되는 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 빔 프로파일 최적화부(1710)를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(1700)는 광검출기(1500)에 수신된 광 신호를 분석하여 피사체(OBJ)의 존재 여부, 움직임, 위치, 형상, 물성 등의 분석을 수행하는 분석부(1730)를 포함할 수 있다. 프로세서(1700)는 이외에도, 광원(1100), 빔 스티어링 소자(1200), 광검출기(1500)의 동작을 제어하기 위한 제어 모듈들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1700)는 광원(1100)에 대해 전원 공급 제어, 온/오프 제어, 펄스파(PW)나 연속파(CW) 발생 제어 등을 수행할 수 있다. 또한, 프로세서(1700)는 광검출기(1500)의 광검출요소들 각각에 대한 제어 신호를 인가할 수 있고, 빔 스티어링 소자(1200)의 신호 입력부(1230)에 피사체(OBJ) 스캔을 위한 구동 신호를 인가할 수 있다.
프로세서(1700)는 피사체(OBJ)를 스캐닝하고자 하는 각도를 결정하고 이 방향으로 빛이 스티어링(steering) 되도록 빔 스티어링 소자(1200)의 신호 입력부(1230)에 구동 신호를 전송함으로써 광학 위상 어레이(1210)에 구비된 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)들 각각의 위상을 제어한다.
한편, 이 과정에 의해 형성되는 빔의 프로파일, 즉, 각도 별 세기 분포는 의도한 각도에서의 피크(peak)를 나타내는 메인 로브(main lobe)외에, 다른 각도에서의 피크(peak)를 나타내는 사이드 로브(side lobe)를 포함하게 된다. 사이드 로브(side lobe)는 노이즈로 작용하며, 신호대 잡음비(SNR; Signal to Noise ratio)를 낮춰 시스템 전체의 효율 저하를 가져올 수 있다.
실시예에 따른 라이다 시스템(1000)은 피사체(OBJ)를 스캔함에 있어 최적화된 빔 프로파일을 제공할 수 있도록, 빔 프로파일 최적화부를 구비하고 있다. 빔 프로파일 최적화는 원하는 빔 프로파일이 형성되도록 각 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)이 구현하는 위상을 조절함으로써 구현될 수 있고, 이를 위해 각 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)에 인가되는 구동 신호를 조절할 수 있다. 구동 신호의 조절을 위해, 광검출기(1500)에서 수신되는 정보를 활용하여, 빔 스티어링 소자(1200)에 의해 형성된 빔 프로파일을 측정, 분석할 수 있다. 예를 들어, 측정된 빔 프로파일의 SNR을 측정하고 이를 높일 수 있는 보정값을 산출하여 빔 스티어링 소자(1200) 피드백하는 방식이 사용될 수 있다. 이 과정에서 최적화 알고리즘이 사용될 수 있다. 최적화를 위한 변수로, 복수 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M) 각각에 대한 구동 신호 보정값이 변수가 되거나, 또는 효율적인 처리를 위해, 복수 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)을 적절한 개수로 그룹핑하여 각 그룹에 대한 보정값을 변수로 할 수 있다. 이의 세부적인 사항은 라이다 시스템 구동방법의 설명에서 보다 상세히 설명할 것이다.
빔 프로파일 최적화부(1710)가 실행하는 최적화 작업의 시점은 빔 스티어링 소자(1200)가 피사체(OBJ)에 대한 스캔을 시작하는 초기 시점에 수행될 수 있다. 또한, 이에 추가하여, 빔 스티어링 소자(1200)가 피사체(OBJ)를 스캔하는 동안에도 수행될 수 있다. 초기 시점에, 의도한 빔 프로파일이 잘 형성되도록 구동 신호에 대한 보정값을 산출하고 이를 빔 스티어링 소자에 피드백하더라도, 시간 경과에 따라 빔 프로파일의 오차는 커질 수 있기 때문이다. 이는 빔 스티어링 소자(1200)의 각 채널(CH_1, CH_2, ..., CH_M-1, CH_M)을 구성하는 소자의 시간 경과에 따른 성능 변화, 시간 경과에 따른 외부 환경의 변화 등에 기인하는 것으로 추정될 수 있다. 이러한 현상은 실험적으로도 확인되고 있다. 이를 고려하여, 빔 스티어링 소자(1200)가 피사체를 스캔하는 동안, 최적화 작업은 필요에 따라 한 번 이상 추가적으로 더 수행될 수 있다. 초기 시점의 최적화 작업이 필수적인 것은 아니며, 빔 스티어링 소자가 피사체를 스캔하는 동안의 임의의 시점을 선택하여, 최적화 작업이 수행될 수도 있다.
최적화 시점은 초기 시점 외에, 피사체에 대한 소정 기준 위치에서의 빔 세기가 변화되었을 때, 수행될 수도 있다. 예를 들어, 피사체(OBJ)를 스캔하는 동안 피사체(OBJ)의 동일한 위치에 광이 조사될 수 있고 이 때, 같은 위치에, 이전의 빔 프로파일에 나타난 빔 세기에 비해 의미있는 변화가 나타난 것으로 판단될 때, 추가적인 최적화 작업이 수행될 수 있다. 또는, 피사체(OBJ)의 동일한 위치에 조사된 광의 검출 위치가 변경될 때, 즉, 광검출기(1500)에 구비되는 광 검출 요소들 중 다른 위치의 광 검출 요소에서 검출될 때, 추가적인 최적화 작업이 필요한 것으로 판단될 수도 있다.
최적화 시점에 대한 상술한 설명은 예시적인 것이며, 다른 방법으로 최적화 시점을 정하는 것도 가능하다. 예를 들어, 피사체를 스캔하는 총 시간을 적절한 복수회로 등분한 시점이 최적화 시점이 될 수도 있다.
분석부(1730)는 수신된 광 신호를 분석하여 피사체(OBJ)의 존재 여부, 위치, 형상, 물성 등의 분석을 수행할 수 있다. 분석부(1730)는 예를 들어, 광 비행 시간(Time of Flight) 측정을 위한 연산과 이로부터 피사체(OBJ)의 3차원 형상 판별을 수행하거나, 라만 분석법을 이용한 물성 분석을 수행할 수 있다.
분석부(1730)에서는 다양한 연산 방법을 사용할 수 있다. 예를 들어, 직접 시간 측정 방법은 피사체(OBJ)에 펄스광을 투사하고 피사체에 반사되어 광이 돌아오는 시간을 타이머로 측정하여 거리를 구한다. 상관법(correlation)은 펄스광을 피사체(OBJ)에 투사하고 피사체(OBJ)에 반사되어 돌아오는 반사광의 밝기로부터 거리를 측정한다. 위상지연 측정 방법은 사인파와 같은 연속파(continuous wave) 광을 피사체(OBJ)에 투사하고 피사체(OBJ)에 반사되어 돌아오는 반사광의 위상차를 감지하여 거리로 환산하는 방법이다.
분석부(1730)는 또한, 피사체(OBJ)에 의한 파장 변이를 검출하는 라만 분석법에 의해 피사체(OBJ)의 종류, 성분, 농도, 물성 분석을 수행할 수도 있다.
분석부(1730)는 연산 결과, 즉, 피사체(OBJ)의 형상, 위치, 물성에 대한 정보를 다른 유닛으로 전송할 수 있다. 예를 들어, 피사체(OBJ)의 3차원 형상이나 동작, 위치에 대한 정보가 필요한 자율 구동 기기에 상기한 정보가 전송될 수 있다. 또는, 피사체(OBJ)의 물성 정보, 예를 들어, 생체 정보를 활용하는 의료 기기에 상기한 정보가 전송될 수 있다. 또는, 결과가 전송되는 다른 유닛은 결과를 출력하는 디스플레이 장치나 프린터일 수도 있다. 이외에도, 스마트폰, 휴대폰, PDA(personal digital assistant), 랩톱(laptop), PC, 및 기타 모바일 또는 비모바일 컴퓨팅 장치일 수 있으며, 이에 제한되지 않는다.
라이다 시스템(1000)는 프로세서(1700)에서 수행하는 동작을 위한 프로그램 및 기타 데이터들이 저장되는 메모리를 포함할 수 있다.
라이다 시스템(1000)은 전방 물체에 대한 3차원 정보를 실시간으로 획득하는 센서로 활용될 수 있어 자율 구동 기기, 예를 들어, 무인자동차, 자율주행차, 로봇, 드론 등에 적용될 수 있다.
라이다 시스템(1000)은 빔 스티어링 소자(1200)에 의해 형성되는 빔 프로파일을 분석하고 보정 신호를 산출하여 빔 스티어링 소자(1200)에 피드백함으로써 정확도가 향상된 빔 프로파일로 피사체(OBJ)를 스캔할 수 있으므로, 피사체(OBJ)에 대한 분석의 정확도가 향상될 수 있다.
라이다 시스템(1000)에 구비되는 광학 위상 어레이(1210)는 비기계식의 스티어링 방식을 사용한다. 도 3 내지 도 5는 도 1의 라이다 시스템에 채용되어 비기계식의 스티어링을 행할 수 있는 광학 위상 어레이의 예시적인 세부 구성들을 보이는 도면이다.
광학 위상 어레이(1210)는 전기적 신호에 따라 광학적 성질이 변하는 활성층과, 활성층에 인접 배치된 서브 파장의 나노구조물을 구비하는 복수의 메타 소자들을 포함하여 이루어질 수 있으며, 이러한 예시적인 구성을 도 3 및 도 4를 참조하여 살펴보기로 한다.
도 3은 도 1의 라이다 시스템에 채용될 수 있는 광학 위상 어레이의 예시적인 세부 구성을 보인 단면도이고, 도 4는 도 1의 라이다 시스템에 채용될 수 있는 광학 위상 어레 의 다른 예시적인 세부 구성을 보인 단면도이다.
도 3을 참조하면, 광학 위상 어레이(1211)는 활성층(20)과 전도성 나노 구조물(52)이 어레이된 나노 어레이층(50), 활성층(20)에 신호 인가를 위한 전극층(10), 전극층(10)과 전도성 나노 구조물(52)사이에 전압을 인가하는 전원부(70)를 포함한다. 활성층(20)은 신호 인가에 따라 광학적 성질이 변하는 물질로 이루어질 수 있다. 활성층(20)은 예를 들어, 전기장에 의해 유전율이 변하는 물질로 이루어질 수 있다. 나노 어레이층(50)은 복수의 나노 구조물(52)을 포함하며, 도면에서는 하나의 채널에 대응하는는 하나의 나노 구조물(52)만 예시적으로 도시하고 있으며, 채널 개수는 원하는 위상 프로파일 형성에 필요한 개수로 정해질 수 있다. 나노 어레이층(50)과 활성층(20) 사이에는 절연층(30)이 더 배치될 수 있다.
나노 구조물(52)은 서브 파장(sub-wavelength)의 형상 치수를 가질 수 있다. 여기서, 서브 파장(sub-wavelength)은 위상 변조부(100)의 동작 파장, 즉, 변조하고자 하는 입사광(Li)의 보다 작은 치수를 의미한다. 나노 구조물(52)의 형상을 이루는 어느 한 치수, 예를 들어, 두께, 가로, 세로, 중 적어도 어느 하나가 서브 파장의 치수를 가질 수 있다.
나노 구조물(52)에 채용되는 전도성 물질로는 표면 플라즈몬 여기(surface plasmon excitation)가 일어날 수 있는 도전성이 높은 금속 물질이 채용될 수 있다. 예를 들어, Cu, Al, Ni, Fe, Co, Zn, Ti, 루세늄(ruthenium, Ru), 로듐(rhodium, Rh), 팔라듐(palladium, Pd), 백금(Pt), 은(Ag), 오스뮴(osmium, Os), 이리듐(iridium, Ir), 백금(Pt), 금(Au), 중에서 선택된 적어도 어느 하나가 채용될 수 있고, 이들 중 어느 하나를 포함하는 합금으로 이루어질 수 있다. 또한, 그래핀(graphene)과 같이 전도성이 좋은 이차원 물질, 또는, 전도성 산화물이 채용될 수도 있다.
활성층(20)은 외부 신호에 따라 광학적 특성이 변하는 물질로 이루어질 수도 있다. 외부 신호는 전기 신호일 수 있다. 활성층(20)은 예를 들어, ITO(indium tin oxide), IZO(indium zinc oxide), AZO(aluminium zinc oxide), GZO(gallium zinc oxide)와 같은 투명 전도성 산화물(transparent conductive oxide, TCO)로 이루어질 수 있다. 또한, TiN, ZrN, HfN, TaN과 같은 전이 금속 질화물(transition metal nitrice)도 사용 가능하다. 이외에도, 전기 신호가 가해지면 유효 유전율이 변하는 전기 광학(electro-optic 물질), 즉, LiNbO3, LiTaO3 KTN(potassium tantalate niobate), PZT(lead zirconate titanate)이 사용될 수 있고, 또한, 전기광학 특성을 갖는 다양한 폴리머(polymer) 물질이 사용될 수 있다.
전극층(10)은 전도성이 있는 다양한 재질로 형성할 수 있다. 전극층(10)은 금속 물질, 예를 들어, Cu, Al, Ni, Fe, Co, Zn, Ti, 루세늄(ruthenium, Ru), 로듐(rhodium, Rh), 팔라듐(palladium, Pd), 백금(Pt), 은(Ag), 오스뮴(osmium, Os), 이리듐(iridium, Ir), 백금(Pt), 금(Au), 중에서 선택된 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 전극층(10)이 금속 물질로 이루어진 경우, 전극층(10)은 전압 인가의 역할 뿐 아니라 광을 반사시키는 반사층의 기능을 겸할 수도 있다. 전극층(10)은 ITO(indium tin oxide), IZO(indium zinc oxide), AZO(aluminium zinc oxide), GZO(gallium zinc oxide)와 같은 투명 전도성 산화물(transparent conductive oxide, TCO)로 이루어질 수도 있다.
나노 구조물(52)은 금속물질과 유전체 물질의 경계에서 일어나는 표면 플라즈몬 공명(surface plasmon resonance)에 의해 특정 파장의 광의 위상을 변조할 수 있으며, 출력하는 위상값은 나노 구조물(52)의 세부적인 형상과 관계된다. 또한, 나노 구조물(52)과 전극층(10) 사이에 인가되는 전압에 의한 활성층(20)의 광학적 성질 변화에 의해 출력 위상값이 조절될 수 있다.
도 4를 참조하면, 광학 위상 어레이(1212)는 활성층(22)과 유전체 나노 구조물(62)이 어레이된 나노 어레이층(60), 활성층(22)에 신호 인가를 위한 전극층(10), 나노 어레이층(60)과 활성층(22) 사이에는 배치된 전도층(40), 전극층(10)과 전도층(40) 사이에 전압을 인가하는 전원부(70)를 포함한다.
활성층(22)은 신호 인가에 따라 광학적 성질이 변하는 물질로 이루어질 수 있고, 예를 들어, 전기장에 의해 유전율이 변하는 물질로 이루어질 수 있다. 나노 어레이층(60)은 복수의 나노 구조물(62)을 포함하며, 도면에서는 하나의 채널에 대응하는 나노 구조물(62) 하나만 예시적으로 도시하고 있다.
활성층(22)은 전기 신호가 가해지면 유효 유전율이 변하여 굴절률이 변하는 전기 광학(electro-optic 물질)로 이루어질 수 있다. 이러한 물질로, LiNbO3, LiTaO3 KTN(potassium tantalate niobate), PZT(lead zirconate titanate) 등이 사용될 수 있고, 또한, 전기광학 특성을 갖는 다양한 폴리머(polymer) 물질이 사용될 수 있다.
나노 구조물(62)은 서브 파장(sub-wavelength)의 형상 치수를 가질 수 있다. 나노 구조물(62)은 유전체 물질로 이루어져, 변위 전류(displacement current)에 의한 Mie resonance를 이용하여 특정 파장의 광의 위상을 변조할 수 있다. 이를 위하여, 나노 구조물(62)은 활성층(22)보다 큰 굴절률을 가지는 유전체 물질로 이루어질 수 있고, 예를 들어, 전압 인가에 의해 활성층(22)의 굴절률이 변화하는 범위의 가장 큰 값보다 큰 굴절률을 가지는 물질로 이루어질 수 있다. 나노 구조물(62)이 출력하는 위상값은 나노 구조물(62)의 세부적인 형상과 관계된다. 또한, 전도층(40)과 전극층(10) 사이에 인가되는 전압에 의한 활성층(22)의 광학적 성질 변화에 의해 나노 구조물(62)에서의 출력 위상값이 조절될 수 있다.
도 3 및 도 4는 각각 광학 위상 어레이(1211)(1212)가 서브 파장의 나노 구조물을 포함하는 메타 소자로 이루어진 예시적인 구성을 설명한 것이며, 도 2의 라이다 시스템(1000)에 채용될 수 있는 광학 위상 어레이(1210)은 도 5 및 도 6에 예시된 구성에 한정되지 않는다. 도 3 및 도 4로부터 변형된 구성이 광학 위상 어레이(1210)에 채용될 수 있다.
도 5는 도 1의 라이다 시스템에 채용될 수 있는 광학 위상 어레이의 다른 예시적인 세부 구성을 보인 사시도이다.
도 5를 참조하면, 광학 위상 어레이(1213)는 입력된 광을 복수개의 경로로 분기하여 복수의 출력단(OP)으로 출력하는 광도파로(120)와, 상기 복수개의 경로 각각에서의 위상 지연을 조절하는 위상지연자(PS)를 포함한다.
이러한 광학 위상 어레이(1213)는 실리콘 포토닉스(silicon photonics) 기술을 이용하여 실리콘 기판(110)에 제작될 수 있다. 광도파로(120)의 경로가 분기되는 분기점들에는 빔 스플리터(BS)가 마련되며, 이에 따라 입력단(IN)으로 입사된 광은 복수의 출력단(OP)으로 출사된다.
복수의 출력단(OP)을 향하는 경로 각각에는 위상 지연자(PS)가 마련된다. 위상 지연자(PS)에 인가되는 신호를 조절함으로써 각 경로에서의 위상 지연 정도가 조절된다. 위상 지연자(PS)는 입력 신호에 따라 이에 인접한 광도파로(120) 영역 일부의 굴절률을 변화시켜 굴절률이 변화된 광도파로(120) 영역을 지나는 광의 위상을 지연시킬 수 있다. 위상 지연자(PS)는 광도파로(120) 상부에 마련되어 전기적으로 히팅되며 광도파로(120) 영역 일부를 가열하는 히터(heater)일 수 있다.
위상 지연자(PS)는 이러한 구성에 한정되지 않으며, 인가 신호에 따라 광도파로(120) 영역 일부의 광학적 성질이 변하는 정도를 조절하여 위상 지연 정도를 조절할 수 있는 다양한 구조가 채용될 수 있다.
도면에서는 입력단(IN)으로 입사된 광이 분기되어 8개의 출력단(OP)으로 출사되는 8개의 채널 구조를 예시하였으나, 이에 한정되지 않으며 출력단(OP)의 개수는 원하는 위상 프로파일 형성에 필요한 채널 개수로 정해질 수 있다.
도 3 내지 도 5는 비기계식으로, 채널 별 위상 조절을 통해 빔을 스티어링 하는 광학 위상 어레이의 예시적인 구성을 설명한 것이며, 빔 프로파일 최적화 방법이 적용되는 구조는 이에 한정되는 것은 아니다.
도 6은 실시예에 따른 라이다 시스템 구동 방법을 개략적으로 설명하는 흐름도이다.
전술한 바와 같이, 피사체에 대한 분석을 위해 피사체를 스캔할 때, 라이다 시스템에 구비되는 복수의 채널의 위상을 조절하여 원하는 방향으로 빔을 스티어링 한다. 이러한 과정에 의해 형성되는 빔의 프로파일, 즉, 각도 별 세기 분포는 의도한 각도에서의 피크(peak)를 나타내는 메인 로브(main lobe)외에, 다른 각도에서의 피크(peak)를 나타내는 사이드 로브(side lobe)를 포함하게 된다. 이러한 광(side lobe)은 노이즈로 작용하며, 신호대 잡음비(SNR; Signal to Noise ratio)를 낮춰 시스템 전체의 효율 저하를 가져올 수 있다.
실시예에 따른 라이다 시스템 구동 방법은 피사체를 스캔함에 있어 최적화된 빔 프로파일을 제공할 수 있도록, 빔 프로파일 최적화 단계를 포함한다. 빔 프로파일 최적화는 원하는 빔 프로파일이 형성되도록 각 채널이 구현하는 위상을 조절함으로써 구현될 수 있고, 이를 위해 각 채널에 인가되는 구동 신호를 조절할 수 있다. 구동 신호의 조절을 위해, 라이다 시스템에 구비되는 광검출기를 활용하여, 빔 스티어링 소자에 의해 형성된 빔 프로파일을 측정, 분석할 수 있다.
라이다 시스템 구동방법을 살펴보면, 먼저, 광이 피사체를 스캔하도록 빔 스티어링 소자에 구동 신호를 인가한다(S100). 이러한 구동 신호는 소정의 각도 범위를 스캔할 수 있도록 각 채널별로 미리 설정된 구동 신호이다.
빔 스티어링 소자에 의해 피사체에 조사된 광은 피사체로부터 반사되며, 이는 광 검출기에 수신된다(S200).
광 검출기에 의해 수신된 광으로부터 빔 프로파일을 분석하여 최적화 작업을 수행할 수 있다. 최적화 작업은 피사체를 스캔하는 매 순간마다 진행되는 것은 아니며, 적절한 시점에 수행될 수 있다.
최적화 시점 여부의 판단(S300)에 따라, 이에 해당하는 경우, 빔 프로파일 최적화 작업이 수행된다. 최적화 단계는 빔 스티어링 소자가 피사체에 대한 스캔을 시작하는 초기 시점에 수행될 수 있다. 또한, 이에 추가하여, 빔 스티어링 소자가 피사체를 스캔하는 동안에도 수행될 수 있다. 또는, 빔 스티어링 소자가 피사체를 스캔하는 동안의 임의의 시점에, 최적화 단계가 수행될 수도 있다.
피사체 스캔을 시작하는 초기 시점에, 의도한 빔 프로파일이 잘 형성되도록 구동 신호에 대한 보정값을 산출하고 이를 빔 스티어링 소자에 피드백하더라도, 시간 경과에 따라 빔 프로파일의 오차는 커질 수 있다. 이는 빔 스티어링 소자의 각 채널을 구성하는 소자의 시간 경과에 따른 성능 변화, 시간 경과에 따른 외부 환경의 변화 등에 기인하는 것으로 추정될 수 있다. 이러한 현상은 실험적으로도 확인되고 있다. 이를 고려하여, 빔 스티어링 소자가 피사체를 스캔하는 동안, 복수회에 걸쳐, 최적화 작업이 수행될 수 있다.
최적화 시점은 초기 시점 외에, 피사체에 대한 소정 기준 위치에서의 빔 세기가 변화되었을 때, 수행될 수도 있다. 예를 들어, 피사체를 스캔하는 동안 동일한 위치에 광이 조사될 수 있고 이 때, 같은 위치에서, 이전의 빔 프로파일에 나타난 빔 세기에 비해 의미있는 변화가 나타난 것으로 판단될 때, 추가적인 최적화 작업이 수행될 수 있다. 또는, 피사체의 동일한 위치에 조사된 광의 검출 위치가 변경될 때, 즉, 광검출기에 구비되는 광검출요소들 중 다른 위치의 광 검출 요소에서 검출될 때, 추가적인 최적화 작업이 필요한 것으로 판단될 수도 있다.
최적화 시점에 대한 상술한 설명은 예시적인 것이며, 다른 방법으로 최적화 시점을 정하는 것도 가능하다. 예를 들어, 피사체를 스캔하는 총 시간을 적절한 복수회로 등분한 시점이 최적화 시점이 될 수도 있다.
빔 프로파일 최적화 작업(S400)은 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 작업이다. 빔 스티어링 소자에 인가되는 구동 신호는 이 단계에서 산출된 보정값이 반영되어 실시간으로 업데이트 될 수 있다.
최적화 작업은 예를 들어, 복수(M, M은 1보다 큰 정수)의 채널 각각에 대한 보정값(CV_i, i는 1부터 M까지의 정수)을 산출하는 방식으로, 수행될 수 있다.
도 7은 빔 프로파일 최적화 작업(S400)의 예시적인 단계를 보인 흐름도이며, 도 8은 도 7의 흐름도에서 각 채널에 부여되는 보정값을 변경하며 최적의 보정값을 서치하는 과정을 개념적으로 보인다.
보정값 서치를 위해, 채널별 보정값(CV_i_1)을 먼저 설정한다. 이 값은 각 채널에 초기 인가된 구동 신호를 보정값(CV_i_1)의 비율로 조절하는 값일 수 있고, 또는 보정값(CV_i_1)의 크기로 가감하는 값일 수도 있다. 보정값(CV_i_1)은 이에 한정되지 않고, 구동 신호를 이 외의 방법으로 조절하는 기준값이 될 수 있다.
다음, 보정값(CV_i_1)이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비(SNR)를 측정하고(S415), 측정된 SNR의 소정의 기준값을 넘는지 여부를 판단한다(S418).
측정된 SNR이 소정 기준값보다 큰 경우, 보정값(CV_i_1)은 최적의 빔 프로파일을 제공할 수 있는 값으로 선택되고 빔 프로파일 최적화는 완료(S421)되지만, 측정된 SNR이 소정 기준값 이하인 경우, 다음, 보정값(CV_i_2)을 설정하고, 보정값이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비 측정(S415) 및 소정 기준을 만족하는 지 여부의 판단(S418) 과정들을 반복한다.
이와 같이, 반복된 과정으로 설정되는 보정값(CV_i_a)들 중, 빔 프로파일의 SNR 조건을 만족하는 값이 최적의 빔 프로파일을 제공할 수 있는 값으로 확정되고 빔 프로파일 최적화는 완료된다(S421).
도 8은 빔 스티어링 소자가 128개의 채널을 구비하는 것으로 예시하여, 각 채널에 서로 다른 보정값이 반복적으로 반영되며 보정값이 서치되는 것을 보이고 있다. 반복되는 단계에서 사용되는 보정값들의 구체적인 수치는 서치 알고리즘에 따라 달라질 수 있다.
원하는 조건을 만족하는 빔 프로파일을 얻기 위한 보정값을 찾는 서치 알고리즘으로, 다양한 방법들이 사용될 수 있다. 예를 들어, Global Maximum 찾는 알고리즘 또는 Local Maximum을 찾는 알고리즘이 사용될 수 있다.
Global Maximum 찾는 알고리즘으로, Fast converging 방식 또는 Affected by time variance 방식을 사용하는 Genetic Algorithm(GA), Stochastic 방식, Slow converging 방식 또는 Robust by time variance 방식을 사용하는 Differential Evolution, 그리고, GA와 유사한 방식의 particle swarm optimization이 사용될 수 있다. Global Maximum 찾는 알고리즘 중에서는 Genetic Algorithm이 가장 속도가 빠른 것으로 알려져 있어 서치 알고리즘으로 선호될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
Local Maximum을 찾는 알고리즘으로, Very fast converging 방식 또는 Only finding local solution 방식을 사용하는 Gradient-search, fast converging 방식 또는 Only finding local solution 방식을 사용하는 Hill Climber, Hill Climber와 유사한 방식의 Rapid Searching이 사용될 수 있다.
이외에도, pattern-search algorithm, simulated annealing algorithm, simplex algorithm 등이 서치 알고리즘으로 사용될 수 있다.
빔 프로파일 최적화를 수행할 때, 속도나 정확성 등의 요구 조건에 따라, 상기한 알고리즘을 적절히 선택할 수 있다. 예를 들어, 초기 시점의 최적화에서는 Global Maximum을 찾는 알고리즘이 사용되고, 실시간 빔 프로파일 최적화를 위해서는 속도 측면을 보다 더 고려하여, Local Maximum 을 찾는 알고리즘이 사용될 수도 있다.
도 9는 도 2의 라이다 시스템 구동 방법에서 빔 프로파일 최적화 작업의 다른 예시적인 단계를 보인 흐름도이다. 도 10a 및 도 10b는 도 9의 흐름도에서 복수(M)개의 채널을 복수(N)개의 채널로 그룹핑하는 예들을 보이며, 도 11은 도 9의 흐름도에서 각 그룹에 부여되는 보정값을 변경하며 최적의 보정값을 서치하는 과정을 개념적으로 보인다.
도 7 및 도 8에서 예시한 바와 같이, 보정값이 빔 스티어링 소자를 구성하는 모든 채널에 독립적으로 적용될 때, 최적화 작업에 수행되는 변수 개수는 채널 개수가 된다. 이와 달리, 복수의 채널을 그룹핑하여 최적화를 위한 변수 개수를 줄이는 방법도 가능하다.
복수(M)의 채널은 복수(N)의 그룹으로 그룹핑될 수 있다(S432). 그룹핑 방법으로, 복수의 채널을 인접한 순서대로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 채널이 배치된 순서대로, 각 채널(CH_i, i는 1에서 M까지의 정수)을 명명하고, 채널 개수를 M, 그룹의 개수를 N이라 할 때, j번째 그룹(GR_j)에는 CH_k(k는 (M/N)(j-1)+1에서 (M/N)j까지의 정수)로 표현되는 채널들이 포함될 수 있다. 도 10a는 이러한 그룹핑 방법으로서, 채널 개수가 128, 그룹 개수가 16인 경우를 예시하고 있다.
또는, 도 10b에 예시한 바와 같이, 복수의 채널을 일정한 간격을 기준으로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정할 수도 있다. 채널 개수를 M, 그룹의 개수를 N이라 할 때, j번째 그룹(GR_j)에는 CH_p(p는 (M/N)(q-1)+j, q는 1에서 (M/N)까지의 정수)로 표현되는 채널들이 포함될 수 있다. 도 10b에서는 채널 개수가 128, 그룹 개수가 16인 경우를 예시하고 있다.
다시 도 9를 참조하면, 그룹핑이 끝난 후, 보정값 서치를 위해, 그룹별 보정값(GCV_i_1)을 먼저 설정한다. 즉, 같은 그룹(GR_i)에 속한 채널들에는 같은 보정값(GCV_i_1)이 적용된다. 이 값은 각 채널에 초기 인가된 구동 신호를, 그룹별로, 설정된 보정값(GCV_i_1)의 비율로 조절하는 값일 수 있고, 또는 보정값(GCV_i_1)의 크기로 가감하는 값일 수도 있다. 보정값(GCV_i_1)은 이에 한정되지 않고, 구동 신호를 이 외의 방법으로 조절하는 기준값이 될 수 있다.
다음, 보정값(GCV_i_1)이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비(SNR)를 측정하고(S415), 측정된 SNR의 소정의 기준값을 넘는지 여부를 판단한다(S418).
측정된 SNR이 소정 기준값보다 큰 경우, 보정값(GCV_i_1)은 최적의 빔 프로파일을 제공할 수 있는 값으로 선택되어 빔 프로파일 최적화는 완료(S421)되지만, 측정된 SNR이 소정 기준값 이하인 경우, 다음, 보정값(GCV_i_2)을 설정하고, 보정값이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비 측정(S438) 및 소정 기준을 만족하는 지 여부의 판단(S441) 과정들을 반복한다.
이와 같이, 반복된 과정으로 설정되는 보정값(GCV_i_b)들 중, 빔 프로파일의 SNR 조건을 만족하는 값이 최적의 빔 프로파일을 제공할 수 있는 값으로 확정되고 빔 프로파일 최적화는 완료된다(S421).
그룹핑 방식으로 최적화 작업을 수행함에 있어, 최적화 속도는 빨라지지만 그룹간 오차에 의해 원하는 수준의 SNR 조건을 만족하지 못할 수 있고, 이를 줄이기 위한 추가적인 최적화 작업이 더 수행될 수 있다. 예를 들어, 단계 S444까지를 첫번째 단계로 하여 소정 조건의 SNR 기준값이 넘도록 그룹별 보정값을 최적화하고, 추가적인 단계에서, 그룹간 오차를 최소화하는 최적화 작업을 수행하여 보다 높은 SNR 기준값 조건을 만족하게 할 수도 있다.
도 11은 빔 스티어링 소자가 128개의 채널을 구비하는 것으로 예시하여, 각 그룹에 서로 다른 보정값이 반복적으로 반영되며 보정값이 서치되는 것을 보이고 있다. 그룹핑을 하는 구체적인 방법에 따라, 각 그룹에 부여되는 보정값들의 구체적인 수치는 달라질 수 있으며, 또한, 반복되는 단계에서 사용되는 보정값들의 구체적인 수치는 서치 알고리즘에 따라 달라질 수 있다. 서치 알고리즘으로, 도 7 및 도 8의 설명에서 예시된 다양한 알고리즘들이 사용될 수 있다.
이와 같이, 복수의 채널을 일정 개수로 그룹핑하여 최적화 작업을 수행하는 경우, 최적화에 사용되는 변수 개수가 줄어들어 최적화 속도가 빨라질 수 있다. 그룹의 개수나 그룹핑의 방법은 최적화 작업의 효율, 예를 들어, 속도나 정확성을 고려하여 적절히 선택될 수 있다.
상술한 라이다 시스템 및 이의 구동방법은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
1000-라이다 시스템
1210, 1211, 1211, 1213 - 광학 위상 어레이
110 - 실리콘 기판
120 - 광도파로
10 - 전극층
20, 22 - 활성층
30 - 유전체층
40 - 전도층
50, 60 - 나노어레이층
52, 62 - 나노 구조물
BS - 빔 스플리터
PS - 위상 지연자
IN - 입력단
OP - 출력단

Claims (20)

  1. 광원;
    상기 광원으로부터의 광을 피사체를 향하는 방향으로 조준하는 것으로, 복수의 채널을 구비하는 광학 위상 어레이와, 상기 복수의 채널 각각에 구동 신호를 인가하는 신호 입력부를 포함하는, 빔 스티어링 소자;
    상기 빔 스티어링 소자로부터의 광이 상기 피사체로부터 반사되는 광을 수신하는 광검출기; 및
    상기 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 상기 광검출기에 의해 검출된 광을 분석하여 상기 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 최적화 작업을 수행하는, 프로세서;를 포함하며,
    상기 프로세서는
    상기 보정값이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비가 소정 기준값을 넘을 때까지 상기 보정값을 찾는, 라이다 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 구동 신호는 상기 복수의 채널 각각에서 출사되는 광의 위상을 조절하는 전기 신호인, 라이다 시스템.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수(M, M은 1보다 큰 정수)의 채널 각각에 대한 보정값(CV_i, i는 1부터 M까지의 정수)을 산출하는 방식으로, 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수(M, M은 1보다 큰 정수)의 채널을 복수(N, N은 1보다 큰 정수)개의 그룹으로 그룹핑하고, 그룹별로 보정값(GCV_j, j는 1에서 N까지의 정수)을 산출하는 방식으로, 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수의 채널을 인접한 순서대로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 복수의 채널을 일정한 간격을 기준으로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는
    그룹간 오차를 고려하여 추가 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체에 대한 스캔을 시작하는 초기 시점에 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템,
  10. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체를 스캔하는 동안 적어도 두 번 이상, 상기 최적화 작업을 수행하는, 라이다 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 피사체에 대한 소정 기준 위치에서의 빔 세기가 변화되었을 때, 상기 최적화 작업을 더 수행하는, 라이다 시스템.
  12. 광원;
    상기 광원으로부터의 광을 피사체를 향하는 방향으로 조준하는 것으로, 복수의 채널을 구비하는 광학 위상 어레이와, 상기 복수의 채널 각각에 구동 신호를 인가하는 신호 입력부를 포함하는, 빔 스티어링 소자;
    상기 빔 스티어링 소자로부터의 광이 상기 피사체로부터 반사되는 광을 수신하는 광검출기; 및
    상기 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 상기 광검출기에 의해 검출된 광을 분석하여 상기 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 최적화 작업을 수행하는, 프로세서;를 포함하며,
    상기 광학 위상 어레이는
    전기적 신호에 따라 광학적 성질이 변하는 활성층과, 상기 활성층에 인접 배치된 서브 파장의 나노구조물을 구비하는 복수의 메타 소자들을 포함하는, 라이다 시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 광학 위상 어레이는
    입력된 광을 복수개의 경로로 분기하여 복수의 출력단으로 출력하는 광도파로와, 상기 복수개의 경로 각각에서의 위상 지연을 조절하는 위상지연자를 포함하는, 라이다 시스템.
  14. 광원에서의 광이 피사체를 스캔하도록 빔 스티어링 소자에 구동 신호를 인가하는 단계;
    상기 피사체로부터 반사된 광을 광검출기가 수신하는 단계; 및
    상기 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 상기 광검출기에 수신된 광을 분석하여 상기 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 최적화 단계;를 포함하며,
    상기 최적화 단계는
    상기 보정값이 반영된 구동 신호에 의한 빔 프로파일의 신호대 잡음비가 소정 기준값을 넘을 때까지 상기 보정값을 찾는 서치(search) 알고리즘을 사용하는, 라이다 시스템 구동 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 최적화 단계는 상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체에 대한 스캔을 시작하는 초기 시점에 수행되는, 라이다 시스템 구동 방법,
  16. 제14항에 있어서,
    상기 최적화 단계는 상기 빔 스티어링 소자가 상기 피사체를 스캔하는 동안 적어도 두 번 이상 수행되는, 라이다 시스템 구동 방법.
  17. 광원에서의 광이 피사체를 스캔하도록 빔 스티어링 소자에 구동 신호를 인가하는 단계;
    상기 피사체로부터 반사된 광을 광검출기가 수신하는 단계; 및
    상기 빔 스티어링 소자의 오차를 보정하기 위해, 상기 광검출기에 수신된 광을 분석하여 상기 구동 신호에 대한 보정값을 산출하는 최적화 단계;를 포함하며,
    상기 빔 스티어링 소자에 인가되는 구동 신호는 상기 최적화 단계에서 산출된 보정값이 반영되어 실시간으로 업데이트 되는, 라이다 시스템 구동 방법.
  18. 삭제
  19. 제14항에 있어서,
    상기 빔 스티어링 소자는 복수의 채널을 구비하는 광학 위상 어레이와, 상기 복수의 채널 각각에 구동 신호를 인가하는 신호 입력부를 포함하며,
    상기 최적화 단계는 상기 복수의 채널을 인접한 순서대로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 수행되는, 라이다 시스템 구동 방법.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 빔 스티어링 소자는 복수의 채널을 구비하는 광학 위상 어레이와, 상기 복수의 채널 각각에 구동 신호를 인가하는 신호 입력부를 포함하며,
    상기 최적화 단계는 상기 복수의 채널을 일정한 간격을 기준으로 소정의 개수로 묶어 복수의 그룹을 설정하고 각 그룹의 보정값을 산출하는 형태로 수행되는, 라이다 시스템 구동 방법.
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