KR20220008734A - Fmcw 라이다를 위한 리드아웃 아키텍쳐 - Google Patents
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Abstract
광 신호를 수신하고; 및 상기 광 신호를 전류 신호로 변환하도록 구성된 평형 PIN 포토 다이오드; 상기 평형 PIN 포토 다이오드로부터 상기 전류 신호를 수신하고; 및 상기 전류 신호를 고주파와 저주파의 혼합 신호로 변환하도록 구성된 광학 믹서; 상기 광학 믹서로부터 상기 변환된 전류 신호를 수신하고; 및 상기 변환된 전류 신호를 고주파를 필터링한 후의 저주파 정현파 파형을 포함하는 전압 신호로 변환하도록 구성된 트랜스임피던스 증폭기; 상기 트랜스임피던스 증폭기로부터 상기 전압 신호를 수신하고; 및 상기 전압 신호로부터 펄스 신호를 생성하도록 구성된 비교기; 상기 비교기에 의해 생성된 상기 펄스 신호에 대응하는 1차 신호를 수신하고; 및 1차 카운터 데이터를 생성하기 위해 소정의 시간 기간 동안 상기 1차 신호의 펄스 수를 카운팅하도록 구성된 1차 카운터; 기준 신호를 수신하고; 및 기준 카운터 데이터를 생성하기 위해 일정 시간 기간 동안 상기 기준 신호의 펄스 수를 카운팅하도록 구성된 기준 카운터; 및 상기 1차 카운터 데이터 및 상기 기준 카운터 데이터를 수신하고; 및 상기 1차 카운터 데이터 및 상기 기준 카운터 데이터를 기초로 타겟의 거리에 대응하는 깊이 정보를 계산하도록 구성된 산술 논리 장치를 포함하는 FMCW LiDAR 시스템의 리드아웃 집적 회로가 제공된다.
Description
본 개시는 실시 예들의 하나 이상의 측면들은 일반적으로 라이다 시스템에 관한 것이다.
라이다(LiDAR)는 빛과 레이더의 혼성어(portmanteau)로서 "빛 감지 및 거리 측정" 또는 "레이저 이미징, 감지 및 거리 측정"을 지칭할 수 있으며, 이를 통해 하나 이상의 소스로부터의 빛(예: 레이저 광)으로 타겟을 비추고, 하나 이상의 센서로 타겟에서 나오는 빛의 반사를 측정함으로써 타겟 또는 물체의 거리 및/또는 속도를 측정하는 방법을 의미한다.
예를 들어, 복귀 시간의 차이(예: 빛의 방출과 일부 빛의 반사 감지 사이의 시간) 및/또는 파장의 차이(예: 방출된 레이저 광의 파장과 감지된 반사된 레이저 광의 파장 간의 차이)는 타겟의 거리(예: 광원 또는 센서에서 타겟까지의 거리)를 결정하는 데 사용될 수 있으며, 빛을 반사하는 타겟의 하나 이상의 부분의 디지털 3 차원 표현을 만드는데 사용될 수도 있다.
본 배경 기술 섹션에 개시된 상기 정보는 개시의 배경 기술에 대한 이해를 높이기 위한 것일 뿐이며, 따라서 종래 기술을 형성하지 않는 정보를 포함할 수 있다.
본 개시의 기술적 사상의 실시예들에 따른 과제는 위상 고정 루프와 카운터를 포함하는 리드아웃 집적 회로를 제공한다.
본 명세서에 설명된 실시 예는 주파수 변조 연속파(FMCW) LiDAR 시스템에서 사용되는 리드아웃 집적 칩을 포함하는 리드아웃 아키텍처에 대한 개선을 포함하는 개선된 LiDAR 기술을 제공한다.
본 개시의 실시 예들에 따르면, FMCW LiDAR 시스템의 리드아웃 집적 회로가 제공되며, 상기 리드아웃 집적 회로는 광 신호를 수신하고; 및 상기 광 신호를 전류 신호로 변환하도록 구성된 평형 PIN 포토 다이오드; 상기 평형 PIN 포토 다이오드로부터 상기 전류 신호를 수신하고; 및 상기 전류 신호를 고주파와 저주파의 혼합 신호로 변환하도록 구성된 광학 믹서; 상기 광학 믹서로부터 상기 변환된 전류 신호를 수신하고; 및 상기 변환된 전류 신호를 고주파를 필터링한 후의 저주파 정현파 파형을 포함하는 전압 신호로 변환하도록 구성된 트랜스임피던스 증폭기; 상기 트랜스임피던스 증폭기로부터 상기 전압 신호를 수신하고; 및 상기 전압 신호로부터 펄스 신호를 생성하도록 구성된 비교기; 상기 비교기에 의해 생성된 상기 펄스 신호에 대응하는 1차 신호를 수신하고; 및 1차 카운터 데이터를 생성하기 위해 소정의 시간 기간 동안 상기 1차 신호의 펄스 수를 카운팅하도록 구성된 1차 카운터; 기준 신호를 수신하고; 및 기준 카운터 데이터를 생성하기 위해 일정 시간 기간 동안 상기 기준 신호의 펄스 수를 카운팅하도록 구성된 기준 카운터; 및 상기 1차 카운터 데이터 및 상기 기준 카운터 데이터를 수신하고; 및 상기 1차 카운터 데이터 및 상기 기준 카운터 데이터를 기초로 타겟의 거리에 대응하는 깊이 정보를 계산하도록 구성된 산술 논리 장치를 포함할 수 있다.
상기 리드아웃 집적회로는 상기 비교기로부터 상기 펄스 신호를 수신하고; 및 상기 1차 신호를 생성하기 위해 상기 펄스 신호의 주파수를 곱하도록 구성된 1차 위상 고정 루프(phase-locked loop; PLL); 및 기준 거리에 대응하는 기준 주파수를 갖는 상기 기준 신호를 생성하기 위해 기준 PLL 신호를 증폭하도록 구성된 기준 위상 고정 루프를 더 포함할 수 있다.
상기 비교기는 상기 1차 신호와 상기 기준 신호를 비교하도록 더 구성될 수 있다.
상기 산술 논리 유닛은 상기 기준 거리에 상기 1차 카운터 데이터에 대한 상기 기준 카운터 데이터의 비율을 곱하여 깊이 정보를 계산하도록 구성될 수 있다.
상기 리드아웃 집적회로는 상기 1차 카운터 데이터를 수신하고; 상기 산술 논리 유닛으로부터 상기 깊이 정보를 수신하고; 및 상기 깊이 정보를 저장하도록 구성되는 프레임 메모리를 더 포함할 수 있다.
상기 산술 논리 유닛은 상기 프레임 메모리로부터 상기 깊이 정보를 수신하고, 상기 깊이 정보는 제1 메모리 프레임에 대해 계산된 제1 깊이 정보 및 제2 메모리 프레임에 대해 계산된 제2 깊이 정보를 포함하며; 상기 제1 깊이 정보와 상기 제2 깊이 정보 사이의 차이에 대응하는 깊이 차이를 계산하고; 및 상기 깊이 차이를 상기 제1 메모리 프레임과 상기 제2 메모리 프레임 사이의 시간에 대응하는 시간 기간으로 나눔으로써 속도 정보를 계산하도록 더 구성될 수 있다.
상기 비교기는 상기 1차 카운터 데이터와 상기 기준 카운터 데이터를 비교하도록 더 구성될 수 있다.
본 개시의 다른 실시 예들에 따르면, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법이 제공되며, 상기 방법은 타겟에 대응하는 파형 신호를 수신하고; 상기 수신된 파형 신호로부터 펄스 신호를 생성하고; 1차 카운터 및 기준 카운터를 재설정하고; 상기 1차 카운터 및 상기 기준 카운터의 재설정이 경과한 이후 제1 시간 기간이 지난 후에 상기 1차 카운터로 1차 카운트를 시작하고 상기 기준 카운터로 기준 카운트를 시작하고; 제2 시간 기간 동안 상기 1차 카운트 및 상기 기준 카운트를 계속하고; 상기 1차 카운터의 마지막 1차 값 및 상기 기준 카운터의 마지막 기준 값을 유지하고; 상기 마지막 기준 값에 대한 상기 마지막 1차 값의 비율을 계산하고; 및 기준 거리에 상기 비율을 곱하는 것을 포함할 수 있다.
상기 방법은 광학 믹서의 출력으로부터 상기 파형 신호를 수신하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기 제1 시간 기간은 감지 범위에 대응할 수 있다.
상기 제2 시간 기간은 플렉서블 프로그래밍된 시간 기간에 대응할 수 있다.
상기 방법은 상기 타겟이 빔을 산란시키도록 상기 타겟을 향한 상기 빔을 생성하고, 및 상기 산란된 빔을 상기 타겟에 대응하는 상기 파형 신호로 수신하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 제1 메모리 프레임에 대해 계산된 제1 깊이 정보 및 제2 메모리 프레임에 대해 계산된 제2 깊이 정보를 포함하는 깊이 정보를 수신하고; 상기 제1 깊이 정보와 상기 제2 깊이 정보의 차이에 대응하는 깊이 차이를 계산하고; 및 상기 깊이 차이를 상기 제1 메모리 프레임과 상기 제2 메모리 프레임 사이의 시간에 대응하는 시간 기간으로 나눔으로써 속도 정보를 계산하는 것을 더 포함할 수 있다.
상기 방법은 상기 기준 거리에 상기 기준 카운트에 대한 상기 1차 카운트의 비율을 곱하여 깊이 정보를 계산하는 것을 더 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 실시 예들에 따르면, 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체가 제공되며, 상기 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로세서상에서 실행될 때, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 구현하는 컴퓨터 코드를 포함하며, 상기 방법은: 타겟에 대응하는 파형 신호를 수신하고; 상기 수신된 파형 신호로부터 펄스 신호를 생성하고; 1차 카운터 및 기준 카운터를 재설정하고; 상기 1차 카운터 및 상기 기준 카운터의 재설정이 경과한 이후 제1 시간 기간이 지난 후에 상기 1차 카운터로 1차 카운트를 시작하고 상기 기준 카운터로 기준 카운트를 시작하고; 제2 시간 기간 동안 상기 1차 카운트 및 상기 기준 카운트를 계속하고; 상기 1차 카운터의 마지막 1차 값 및 상기 기준 카운터의 마지막 기준 값을 유지하고; 상기 마지막 기준 값에 대한 상기 마지막 1차 값의 비율을 계산하고; 및 기준 거리에 상기 비율을 곱하는 것을 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 광학 믹서의 출력으로부터 상기 파형 신호를 수신하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현할 수 있다.
상기 제1 시간 기간은 검출 범위에 대응하고, 및 상기 제2 시간 기간은 플렉서블 프로그래밍된 시간 기간에 대응할 수 있다.
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 타겟이 빔을 산란시키도록 상기 타겟을 향한 상기 빔을 생성하고, 및 상기 산란된 빔을 상기 타겟에 대응하는 상기 파형 신호로 수신하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현할 수 있다.
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 제1 메모리 프레임에 대해 계산된 제1 깊이 정보 및 제2 메모리 프레임에 대해 계산된 제2 깊이 정보를 포함하는 깊이 정보를 수신하고; 상기 제1 깊이 정보와 상기 제2 깊이 정보의 차이에 대응하는 깊이 차이를 계산하고; 및 상기 깊이 차이를 상기 제1 메모리 프레임과 상기 제2 메모리 프레임 사이의 시간에 대응하는 시간 기간으로 나눔으로써 속도 정보를 계산하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현할 수 있다.
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 상기 기준 거리에 상기 기준 카운트에 대한 상기 1차 카운트의 비율을 곱하여 깊이 정보를 계산하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현할 수 있다.
따라서, 본 개시의 일부 실시 예의 시스템 및 방법은 깊이/거리/범위를 계산할 때 신호를 처리하기 위해 변환을 수행하는 데 사용되는 회로 요소를 생략하면서 타겟의 범위를 계산할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따르면 리드 아웃 집적 회로는 위상 고정 루프 및 카운터를 포함하며 LiDAR 시스템에서 사용될 수 있는 구성 요소를 생략하므로, LiDAR 시스템의 속도 및 정확성이 개선될 수 있다.
본 실시 예의 비제한적이고 비포괄적인 실시 예는 다음 도면을 참조하여 설명되며, 여기서 동일한 참조 번호는 달리 명시되지 않는 한 다양한 도면에 걸쳐 동일한 부분을 지칭한다.
도 1은 본 개시의 일부 실시 예에 따른 LiDAR 시스템을 도시하는 블록도를 도시한다.
도 2는 주파수 변조 연속파(frequency-modulated continuous wave; FMCW) 라이다 시스템의 리드아웃 아키텍처를 나타내는 블록도를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일부 실시 예에 따른 주파수 변조 연속파(FMCW) LiDAR 시스템의 리드아웃 아키텍처를 나타내는 블록도를 도시한다.
도 4는 본 개시의 일부 실시 예에 따른, 다양한 거리에서 타겟에 대응하는 리드아웃 아키텍처의 시뮬레이션 된 ROIC의 다양한 신호의 예를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일부 실시 예에 따른 LiDAR 시스템으로부터 타겟의 거리를 결정하는 방법을 도시하는 흐름도를 도시한다.
대응하는 참조 문자는 여러 도면에 걸쳐 대응하는 구성 요소를 나타낸다. 당업자는 도면의 구성 요소가 단순성과 명료성을 위해 예시되었으며, 반드시 축척에 맞게 그려진 것은 아니라는 점을 이해할 것이다. 예를 들어, 도면의 일부 구성 요소, 층 및 영역의 치수는 다양한 실시 예의 명확성과 이해를 개선하는데 도움이 되도록 다른 구성 요소, 층 및 영역에 비해 과장될 수 있다. 또한, 이러한 다양한 실시 예들의 덜 방해된 보기를 용이하게 하고 설명을 명확하게 하기 위해, 실시 예들의 설명과 관련되지 않은 공통적이지만 잘 이해된 요소들 및 부분들은 도시되지 않을 수 있다.
도 1은 본 개시의 일부 실시 예에 따른 LiDAR 시스템을 도시하는 블록도를 도시한다.
도 2는 주파수 변조 연속파(frequency-modulated continuous wave; FMCW) 라이다 시스템의 리드아웃 아키텍처를 나타내는 블록도를 도시한다.
도 3은 본 개시의 일부 실시 예에 따른 주파수 변조 연속파(FMCW) LiDAR 시스템의 리드아웃 아키텍처를 나타내는 블록도를 도시한다.
도 4는 본 개시의 일부 실시 예에 따른, 다양한 거리에서 타겟에 대응하는 리드아웃 아키텍처의 시뮬레이션 된 ROIC의 다양한 신호의 예를 도시한다.
도 5는 본 개시의 일부 실시 예에 따른 LiDAR 시스템으로부터 타겟의 거리를 결정하는 방법을 도시하는 흐름도를 도시한다.
대응하는 참조 문자는 여러 도면에 걸쳐 대응하는 구성 요소를 나타낸다. 당업자는 도면의 구성 요소가 단순성과 명료성을 위해 예시되었으며, 반드시 축척에 맞게 그려진 것은 아니라는 점을 이해할 것이다. 예를 들어, 도면의 일부 구성 요소, 층 및 영역의 치수는 다양한 실시 예의 명확성과 이해를 개선하는데 도움이 되도록 다른 구성 요소, 층 및 영역에 비해 과장될 수 있다. 또한, 이러한 다양한 실시 예들의 덜 방해된 보기를 용이하게 하고 설명을 명확하게 하기 위해, 실시 예들의 설명과 관련되지 않은 공통적이지만 잘 이해된 요소들 및 부분들은 도시되지 않을 수 있다.
본 개시의 특징 및 이를 달성하는 방법은 실시 예의 상세한 설명 및 첨부된 도면을 참조하여 보다 용이하게 이해될 수 있다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시 예를 보다 상세하게 설명한다. 그러나 설명된 실시 예는 다양한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 예시된 실시 예에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, 이들 실시 예는 본 개시가 철저하고 완전하고 본 개시의 양태 및 특징을 당업자에게 완전히 전달할 수 있도록 예로서 제공된다. 따라서, 본 개시의 양태 및 특징에 대한 완전한 이해를 위해 당업자에게 필요하지 않은 프로세스, 요소 및 기술은 설명되지 않을 수 있다.
별도의 언급이 없는 한, 동일한 참조 번호는 첨부된 도면 및 기재된 설명 전체에 걸쳐 동일한 요소를 나타내므로 그 설명은 반복되지 않을 것이다. 또한, 설명을 명확하게 하기 위해 실시 예의 설명과 관련되지 않은 부분은 도시되지 않을 수 있다. 도면에서 요소, 층 및 영역의 상대적 크기는 명확성을 위해 과장 될 수 있다.
상세한 설명에서, 설명의 목적을 위해, 다양한 실시 예의 철저한 이해를 제공하기 위해 다수의 특정 세부 사항이 제시된다. 그러나, 다양한 실시 예가 이러한 특정 세부 사항 없이 또는 하나 이상의 동등한 배열로 실시될 수 있다는 것이 명백하다. 다른 예에서, 다양한 실시 예를 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위해 잘 알려진 구조 및 장치가 블록 다이어그램 형태로 도시된다.
비록 용어 "제1", "제2", "제3"등이 본 명세서에서 다양한 요소, 구성 요소, 영역, 층 및/또는 섹션을 설명하기 위해 사용되나, 이들 요소, 구성 요소, 영역, 층 및/또는 섹션은 이러한 용어로 제한되지 않음을 이해할 것이다. 이러한 용어는 하나의 요소, 구성 요소, 영역, 층 또는 섹션을 다른 요소, 구성 요소, 영역, 층 또는 섹션과 구별하는 데 사용됩니다. 따라서, 후술하는 제1 요소, 구성 요소, 영역, 층 또는 섹션은 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 제2 요소, 구성 요소, 영역, 층 또는 섹션으로 지칭될 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어는 일부 실시 예를 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하려는 의도가 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 단수 형태는 문맥 상 명백하게 달리 나타내지 않는 한 복수 형태도 포함하도록 의도된다. 본 명세서에서 사용될 때 "구성하다", "구성하는", "갖다", "갖는", "포함하다" 및 "포함하는"이라는 용어는 언급된 특징, 정수, 단계, 작업, 요소 및/또는 구성 요소의 존재를 명시하는 것으로 추가로 이해될 것이나, 하나 이상의 다른 특징, 정수, 단계, 작업, 요소, 구성 요소 및/또는 그 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지는 않는다. 본 명세서에서 사용되는 용어 "및/또는"은 하나 이상의 연관된 열거된 항목의 임의의 및 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에 사용된 바와 같이, 용어 "실질적으로", "약", "대략" 및 유사한 용어는 정도의 용어가 아닌 근사 용어로 사용되며, 당업자에 의해 인식될 측정 또는 계산된 값의 고유한 편차를 설명하기 위한 것이다. 본 명세서에서 사용된 "약" 또는 "대략"은 언급된 값을 포함하며, 해당 측정 및 특정 수량의 측정과 관련된 오류(즉, 측정 시스템의 한계)를 고려하여 당업자에 의해 결정된 특정 값에 대한 허용 가능한 편차 범위 내를 의미한다. 예를 들어, "약"은 하나 이상의 표준 편차 이내, 또는 명시된 값의 ±30%, 20%, 10%, 5% 이내를 의미할 수 있다. 또한, 본 개시의 실시 예를 설명할 때 "할 수 있다"라는 용어는 "본 개시의 하나 이상의 실시 예"를 의미한다.
특정 실시 예가 다르게 구현될 수 있는 경우, 특정 프로세스 순서는 설명된 순서와 다르게 수행될 수 있다. 예를 들어, 연속적으로 설명된 2개의 프로세스는 실질적으로 동시에 수행되거나 설명된 순서와 반대의 순서로 수행될 수 있다.
본 명세서에 설명된 본 개시의 실시 예들에 따른 전자 또는 전기 장치 및/또는 임의의 다른 관련 장치 또는 구성 요소는 임의의 적절한 하드웨어, 펌웨어(예: 주문형 집적 회로), 소프트웨어 또는 소프트웨어, 펌웨어 및 하드웨어의 조합을 이용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 이러한 장치의 다양한 구성 요소는 하나의 집적 회로(IC) 칩 또는 별도의 IC 칩에 형성될 수 있다. 또한, 이러한 장치의 다양한 구성 요소는 연성 인쇄 회로 필름, 테이프 캐리어 패키지(TCP), 인쇄 회로 기판(PCB)에 구현되거나 하나의 기판에 형성될 수 있다.
또한, 이러한 장치의 다양한 구성 요소는 하나 이상의 프로세서에서 실행되고 하나 이상의 컴퓨팅 장치에서 컴퓨터 프로그램 명령을 실행하고 여기에 설명된 다양한 기능을 수행하기 위해 다른 시스템 구성 요소와 상호 작용하는 프로세스 또는 스레드일 수 있다. 컴퓨터 프로그램 명령은 예를 들어 랜덤 액세스 메모리(RAM)와 같은 표준 메모리 장치를 사용하여 컴퓨팅 장치에서 구현될 수 있는 메모리에 저장된다. 컴퓨터 프로그램 명령은 또한 예를 들어 CD-ROM, 플래시 드라이브 등과 같은 다른 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 또한, 당업자는 다양한 컴퓨팅 장치의 기능이 단일 컴퓨팅 장치로 결합되거나 통합될 수 있거나 특정 컴퓨팅 장치의 기능은 본 개시의 실시 예의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 하나 이상의 다른 컴퓨팅 장치에 걸쳐 분산될 수 있음을 이해해야 한다.
달리 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여 여기서 사용되는 모든 용어는 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에서 정의된 것과 같은 용어는 관련 기술 및/또는 본 명세서의 맥락에서 그 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 함을 추가로 이해해야 하며, 여기에 명시적으로 정의하지 않는 한 이상화되거나 지나치게 형식적인 의미로 해석되어서는 안 된다.
상술한 바와 같이, LiDAR 시스템은 깊이(예: LiDAR 시스템으로부터 타겟까지의 거리) 및/또는 그에 대한 타겟의 속도를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 본 개시의 일부 실시 예는 LiDAR 시스템에서 사용될 수 있는 구성 요소를 생략함으로써 LiDAR 기술에 대한 개선을 제공함으로써 LiDAR 시스템의 속도 및 정확성을 개선하고, 잠재적으로 이와 관련된 제조 비용을 감소시킨다.
도 1은 본 개시의 일부 실시 예에 따른 LiDAR 시스템을 도시하는 블록도를 도시한다.
도 1을 참조하면, LiDAR 시스템(100)은 광원(110), 미러(115), 스캐너(120), 수신기(140) 및 컨트롤러(150)를 포함한다. LiDAR 시스템(100)은 레이저 거리 측정 시스템, 레이저 레이더 시스템 또는 레이저 감지 및 거리 측정 시스템으로 지칭될 수 있다.
일부 실시 예에서, LiDAR 시스템(100)은 관련 필드(field of regard) 내에서 하나 이상의 타겟(130)에 대한 거리를 감지, 식별 또는 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, LiDAR 시스템(100)은 타겟(130)까지의 거리를 결정할 수 있으며, 여기서 타겟(130)의 전부 또는 일부는 LiDAR 시스템(100)의 FOR(field of regard) 내에 포함된다. LiDAR 시스템(100)의 FOR 내에 포함된 타겟(130)의 전부 또는 일부는 타겟(130)의 적어도 일부와 중첩되거나 둘러싸거나 감싸는 FOR을 지칭할 수 있다. 일부 실시 예에서, 타겟(130)은 LiDAR 시스템(100)에 대해 움직이거나 고정된 물체의 전부 또는 일부를 포함할 수 있다.
광원(110)은 작동 파장(예: 전자기 스펙트럼의 파장)을 갖는 출력 빔(125)을 생성하기 위한 레이저에 해당할 수 있다. 출력 빔(125)은 광 신호, 레이저 빔, 광 빔, 광학 빔, 방출된 빔, 방출된 광 또는 단순히 빔으로 지칭될 수 있다. 일부 실시 예에서, LiDAR 시스템(100)은 주파수 변조 연속파(FMCW) LiDAR 시스템이다. 따라서, 출력 빔(125)은 FMCW 레이저 일 수 있지만, 출력 빔(125)은 다른 실시 예에서 펄스화되거나 그렇지 않으면 변조될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 출력 빔(125)은 LiDAR 시스템(100)으로부터 거리 D인 타겟(130)을 향할 수 있다. 타겟(130)을 향하기 전에, 출력 빔(125)은 미러(115)(예를 들어, 미러(115)는 출력 빔(125)이 통과하는 구멍, 슬롯 또는 개구부를 포함할 수 있다)를 통과하거나 지나칠 수 있다.
미러(115)를 통과한 후, 출력 빔(125)은 또한 스캐너(120)를 통과할 수 있다. 스캐너(120)는 LiDAR의 관심 영역(예: FOR)에 걸쳐 출력 빔(125)을 스캔하도록 구성될 수 있다. 스캐너(120)는 하나 이상의 회전 축을 중심으로 각도 방식(angular manner)으로 피벗, 회전, 진동 또는 이동하도록 구성된 하나 이상의 스캐닝 미러를 포함할 수 있다. 따라서, 출력 빔(125)은 스캐닝 미러에 의해 반사될 수 있고, 스캐닝 미러가 피벗 또는 회전함에 따라 반사된 출력 빔(125)은 대응하는 각도 방식으로 스캐닝될 수 있다. 예를 들어, 스캐닝 미러는 주기적으로 앞뒤로 피벗하도록 구성되어 출력 빔(125)이 앞뒤로 스캔하게 할 수 있다.
스캐너(120)를 통과한 후, 출력 빔(125)이 타겟(130)에 도달하면, 타겟(130)은 출력 빔(125)의 광의 적어도 일부를 산란시키거나 그렇지 않으면 반사할 수 있고, 산란 또는 반사된 광의 일부는 수신된 광 신호로서 하나 이상의 입력 빔(135)으로서 LiDAR 시스템(100)을 향해 복귀된다. 일반적으로, 출력 빔(125)으로부터의 광의 비교적 작은 부분은 입력 빔(135)으로서 LiDAR 시스템(100)으로 복귀된다. 입력 빔(135)은 스캐너(120)를 통과하면서 복귀할 수 있고, 이어서 수신기(140)로 향하도록 미러(115)에 의해 반사될 수 있다.
미러(115)에 추가하여, LiDAR 시스템(100)은 LiDAR 시스템(100)에 의해 생성되거나 수신된 광을(예를 들어, 출력 빔(125) 또는 입력 빔(135)을 조향 또는 초점을 맞추기 위해) 반사, 포커싱, 필터링, 형상화, 수정, 조정, 지향, 시준 또는 결합하도록 구성된 하나 이상의 광학 구성 요소(예: 렌즈, 거울 또는 필터)를 포함할 수 있다. 예를 들어, LiDAR 시스템(100)은 입력 빔(135)을 수신기(140)의 광 검출기에 초점을 맞추기 위한 하나 이상의 렌즈를 포함할 수 있다. 일부 실시 예에서, 미러(115)는 출력 빔(125) 및 입력 빔(135)이 실질적으로 동축이 되도록 제공하여 2개의 빔이 대략 동일한 광학 경로를 따라 이동하게(예를 들어, 서로 실질적으로 평행하고 반대 방향으로 이동하도록) 할 수 있다. 따라서, 미러(115) 및 다른 대응하는 구성 요소는 입력 빔(135)을 수신기(140)를 향해 지향시킬 수 있다.
수신기(140)는 광 수신기(photoreceiver), 광 수신기(optical receiver), 광 센서, 검출기, 광 검출기(photodetector) 또는 광 검출기(optical detector)로 지칭될 수 있다. 수신기(140)는 하나 이상의 APD(avalanche photodiodes), SPAD(single-photon avalanche diodes), PD(PN photodiodes) 및/또는 PIN 포토 다이오드(예: 도 3에 도시된 평형 PIN PD(340))를 포함할 수 있다. 수신기(140)는 신호 수정 및 분석을 수행하는 전자 회로를 포함할 수 있다. 수신기(140)는 수신된 광 신호에 응답하여 생성되는 수신된 광전류를 전압 신호로 변환하는 트랜스임피던스 증폭기(TIA)(예: 도 2 및 도 3에 대해 후술되는 TIA(265, 365))를 포함할 수 있다. 상기 전압 신호는 입력 빔(135)의 하나 이상의 광학적 특성을 결정하는 데 사용될 수 있고, 처리 또는 분석을 위해 컨트롤러(150)로 전송될 디지털 출력 신호/전기 신호(145)를 생성하는 데(예를 들어, 수신된 광 펄스에 해당하는 비행 시간(time-of-flight) 값을 결정하는데) 사용될 수 있다.
따라서, 미러(115)에 의해 반사된 후, 수신기(140)는 입력 빔(135)으로부터 광자를 수신 및 검출할 수 있다. 수신기(140)는 입력 빔(135)을 나타내는 전기 신호(145)로서 전류 또는 전압 펄스를 생성 및 출력할 수 있으며, 전기 신호(145)를 컨트롤러(150)(예: 도 2 및 도 3과 관련하여 후술되는 ROIC(250, 350)의 일부일 수 있거나 이를 포함할 수 있는 컨트롤러)로 전송할 수 있다.
컨트롤러(150)는 프로세서, 컴퓨팅 시스템 또는 다른 적절한 회로를 포함할 수 있고, 수신기(140)로부터의 전기 신호(145)의 하나 이상의 특성을 분석하여 LiDAR 시스템(100)에 대한 타겟(130)의 거리 또는 속도와 같은 타겟(130)의 하나 이상의 특성을 결정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 전송된 출력 빔(125) 및 수신된 입력 빔(135)에 공통인 광의 비행 시간을 분석함으로써 수행될 수 있다.
비행 시간(T)은 방출된 빔 또는 광 펄스가 LiDAR 시스템(100)에서 타겟(130)으로 이동한 다음 타겟(130)에서 다시 LiDAR 시스템(100)으로 이동하는 왕복 비행 시간을 나타낸다. 비행 시간 T는 타겟(130)으로부터 LiDAR 시스템(100)까지의 거리/범위/깊이 D를 계산하는데 사용될 수 있으며, 여기서 거리 D는 D = c * T/2로 표현될 수 있으며, 여기서 c는 광속이다.
컨트롤러(150)는 또한 광원(110), 미러(115) 및 스캐너(120)에 전기적 또는 통신적으로 결합될 수 있다. 컨트롤러(150)는 광원(110)의 결과로서 전기적 트리거 펄스 또는 에지를 수신할 수 있으며, 여기서 각 펄스는 또는 에지는 광원(110)에 의한 광 펄스의 방출에 대응한다. 컨트롤러(150)는 또한 광원(110)이 출력 빔(125)을 생성 및/또는 조정하도록 광원(110)을 제어할 수 있다. 후술하는 바와 같이, 컨트롤러(150)는 광원(110)에 의해 출력 빔(125)이 방출된 시점 및 입력 빔(135)이 수신기(140)에 의해 검출된 시점과 관련된 타이밍 정보를 기반으로 광 펄스에 대한 비행 시간 값을 결정할 수 있다. 따라서, 컨트롤러(150)는 신호 증폭, 샘플링, 필터링, 신호 컨디셔닝, 아날로그-디지털 변환, 시간-디지털 변환, 펄스 감지, 임계 값 감지, 상승-에지 감지 또는 하강-에지 감지를 수행하는 회로를 포함할 수 있다.
일부 실시 예에서, 하나 이상의 LiDAR 시스템(100)은 예를 들어 차량의 운전자가 차량을 작동하는 데 도움을 주기 위한 첨단 운전자 지원 시스템(advanced driver assistance system; ADAS)의 일부로서 또는 자율 주행 시스템(autonomous vehicle driving system)의 일부로서 차량에 통합될 수 있다. 예를 들어, LiDAR 시스템(100)은(예를 들어, 운전자에게 잠재적인 문제 또는 위험에 대해 경고하기 위해) 운전자에게 정보 또는 피드백을 제공하거나 충돌 또는 사고를 피하기 위해(예를 들어, 제동 시스템 또는 조향 시스템을 제어함으로써) 차량의 하나 이상의 기능을 자동으로 제어하는 ADAS의 일부일 수 있다. LiDAR 시스템(100)은 자율 주행 차량의 주행 시스템에게 주변 환경에 대한 정보를 제공할 수 있다. 자율 주행 시스템은 차량을 둘러싼 환경을 통해 자율 주행 차량을 안내하도록 구성될 수 있으며, LiDAR 시스템(100)으로부터 주변 환경에 대한 정보를 수신하고 수신된 정보를 분석하고, 차량의 구동 시스템 및 액추에이터(예: 스티어링 휠, 가속기, 브레이크 또는 방향 지시등)에 제어 신호를 제공하는 하나 이상의 컴퓨팅 시스템을 포함할 수 있다.
도 2는 주파수 변조 연속파(frequency-modulated continuous wave; FMCW) 라이다 시스템의 리드아웃 아키텍처를 나타내는 블록도를 도시한다.
도 2를 참조하면, FMCW LiDAR 시스템(예: 도 1의 LiDAR 시스템(100))의 리드아웃 아키텍처(200)는 LiDAR 시스템의 수신기(예: 도 1의 수신기(140))로 구현되는 평형 PIN PD(240)를 포함할 수 있으며, LiDAR 시스템의 컨트롤러(예: 도 1의 컨트롤러(150))로 구현되는 리드아웃 집적 회로(readout integrated circuit; ROIC)(250)도 포함할 수 있다. ROIC(250)는 메모리(PC)(260)와 관련하여 사용될 수 있다. ROIC(250)는 관련 부분에서 TIA(265), ADC(analog-to-digital controller) 블록(270)(예: 초고속 고해상도 ADC 블록(270)), 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT) 블록(280)(예: 2 차원 FFT 블록), 및 위상 고정 루프(phase-locked loop, PLL) 블록(290)을 포함할 수 있다.
평형 PIN PD(240)는 입력 빔(예: 도 1의 입력 빔(135))에 대응하는 광자를 수신할 수 있고, 그 다음 광자를 신호(245)(예: 도 1의 전기 신호(145))로서 전류로 변환할 수 있다. 그 다음, TIA(265)는 신호(245)를 수신하고 신호(245)의 전류를 ADC 블록(270)으로 전송될 전압 신호(예: TIA 신호(267))로 변환할 수 있다. 그 다음 ADC 블록(270)은 TIA(265)로부터 수신된 TIA 신호(267)를 데이터 흐름(예: 데이터 신호(285))으로 변환하여, 평형 PIN PD(240)에 의해 검출된 각 픽셀 또는 복셀이(예: 일정한 간격을 둔 3차원 그리드의 단일 샘플 또는 데이터 포인트) 하나 이상의 대응하는 데이터 값으로 변환될 수 있도록 한다. 이후, FFT 블록(280)은 ADC 블록(270)으로부터 수신된 데이터 신호(285)의 데이터 값에 대해 변환(예: FFT)을 실행하여 입력 빔(135)을 반사 또는 산란하는 타겟에 대응하는 깊이 정보를 계산할 수 있다. 마지막으로, FFT 블록(280)으로부터의 깊이 신호(287)에 표시된 깊이 값은, ADC 블록(270)으로부터의 데이터 신호(285)의 데이터 값과 함께, ADC 블록(270) 및 FFT 블록(280)으로부터 메모리(260)로의 각각 2개의 라인을 통해 메모리(260)로 전송되고, 따라서 데이터 신호(285)와 깊이 신호(287)를 사용하여 타겟(예: 도 1의 타겟(130))의 깊이와 속도를 모두 계산할 수 있다.
고해상도 및 고품질 범위/깊이/거리 정보는 ADAS 및 자율 주행 애플리케이션에 사용되어 LiDAR 시스템이 추가로 "볼" 수 있도록(예를 들어, 더 긴 타겟 감지 범위를 갖도록) 하며, LiDAR 시스템이 타겟을 보다 빠르고 쉽게 감지하거나 인식할 수 있도록 하여, LiDAR 시스템을 사용하는 차량이 타겟을 치거나 피하는 것과 관련된 위험을 감소 시킨다. 또한, 저전력 작동 LiDAR 시스템은 ADAS 또는 자율 주행 시스템으로 구현될 수 있다. 따라서 ROIC(250)의 사양은 수신기 대역폭(예: 수백 MHz 이상), ADC 분해능 및 탐지 기능, 저잡음(예: 신호 전력에 대해 12dB 이상의 신호 대 잡음비(SNR) 및/또는 TIA로 사용되는 저잡음 증폭기(LNA)), 전력 소비, 칩 레벨에서의 직접 푸리에 변환(DFT) 성능 및 기타 RF 프로세스를 고려할 수 있다.
그러나, 3D 시스템에서 타겟 분석은 일반적으로 상대적으로 많은 전력을 소비한다. 또한, 수신기가 다양한 주변 소음원의 존재로 인해 어려움을 겪을 수 있기 때문에 LiDAR 시스템은 SPAD(single photo avalanche diode)와 결합하여 직접 비행 시간(dToF) 방법을 사용하여 타겟 깊이를 계산할 수 있다. 따라서, 도 2의 리드아웃 아키텍처(200)의 구현은 ADC 블록(270) 및 FFT 블록(280)과 관련된 장애를 야기할 수 있다.
예를 들어, 2D FFT 블록(280)은 ROIC(250)에서 상대적으로 많은 공간을 필요로 할 수 있으며, 깊이 및 속도 정보의 검출을 가능하게 하기 위해 여러 프레임에 대해 상대적으로 많은 전력을 소비할 수 있으며, FMCW LiDAR 시스템의 리드아웃 아키텍처(200)가 2D FFT 블록(280)을 사용하여 깊이와 속도를 동시에 결정할 수 있다는 점에 주목한다. 또한, 깊이 및 속도 정보를 결정할 때 FFT 블록(280)의 동작과 관련된 지연이 있을 수 있다.
다른 예로서, ADC 블록(270)은 중간 이상의(moderate-to-high) 해상도를 달성하기 위해 GHz 정도로 동작할 수 있고(예를 들어, 수 GHz의 샘플링 속도를 가질 수 있음), 리드아웃 아키텍처(200)는 ROIC(250)의 다른 블록과 연관된 신호 노이즈 및 크로스토크(crosstalk)를 분리하려고 할 수 있다. 이는 ADC 블록(270)의 고속 동작을 지원하기 위해 고속, 저-지터 PLL 블록(290) 및 고감도 바이어스 회로(292)에 의해 달성될 수 있다(예를 들어, PLL 블록(290)은 ADC 블록(270) 및 FFT 블록(280)에 대한 클록으로 사용될 수 있으며, GHz 단위로 동작할 수 있다). 그 결과, 리드아웃 아키텍처(200)는 각 블록의 높은 수준의 감도로 인해 광학 PLL(OPLL) 블록과 효과적으로 통합되지 않을 수 있다.
따라서, 도 3 및 도 4와 관련하여 후술하는 바와 같이, 도 2의 리드아웃 아키텍처(200)의 상기 문제 및 한계 중 일부를 해결하는 신규한 리드아웃 아키텍처와 관련된 이점이 있을 수 있다.
도 3은 본 개시의 일부 실시 예에 따른 주파수 변조 연속파(FMCW) LiDAR 시스템의 리드아웃 아키텍처를 나타내는 블록도를 도시한다.
도 3을 참조하면, LiDAR 시스템의 리드아웃 아키텍처(예: 도 2의 리드아웃 아키텍처(200))와 관련된 다양한 문제가 해결되거나 제거될 수 있다. 예를 들어, 도 2의 리드아웃 아키텍처(200)와 관련된 주변 노이즈는 다른 LiDAR 시스템 및/또는 다른 광원에 의해 야기되는 간섭을 제거함으로써 본 개시의 실시 예들의 FMCW LiDAR 시스템(예: LiDAR 시스템(100))에 따라 변조된 신호(예: FMCW 신호)를 사용함으로써 효과적으로 제거될 수 있다. 이것은 일반적으로 노이즈에 상대적으로 민감한 블록인 도 2의 리드아웃 아키텍처(200)의 고속 ADC 블록(270) 및 2D FFT 블록(280)을 생략하는 저전력 리드아웃 아키텍처(300)를 제공하고 상기 생략된 블록들을 비교기(380) 및 하나 이상의 카운터(395)로 대체함으로써 달성될 수 있다.
LiDAR 시스템의 리드아웃 아키텍처(300)는 관련 부분에서 수신기(예: 도 1의 수신기(140))로서 평형 PIN PD(340), TIA(365)를 포함하는 ROIC(350), 비교기(380), 1차 PLL 블록(390i), 기준 PLL 블록(390r), 1차 카운터 블록(395i), 기준 카운터 블록(395r), 깊이 및/또는 속도를 계산하기 위한 깊이 및/또는 깊이/속도 블록(375), 및 메모리(PC)(360)를 포함할 수 있다. 도 2의 ROIC(250)와는 달리, 본 예의 ROIC(350)는 과도하게 민감한 블록들(예: ADC 블록(270) 및 FFT 블록(280))을 생략하면서도 타겟의 깊이 및 속도를 여전히 효과적으로 계산한다.
본 실시 예의 LiDAR 시스템은 출력 빔(125)의 주파수를 변화시키는 처핑(chirping) 신호를 이용하여 출력 빔(예: 도 1의 출력 빔(125))을 출력할 수 있다. 타겟(예: 도 1의 타겟(130))은 그 다음, 출력 빔(125)을 산란 또는 반사하여 입력 빔(예: 도 1의 입력 빔(135))을 LiDAR 시스템으로(예를 들어, 평형 PIN PD(340)으로) 반환시킬 수 있다.
따라서, 평형 PIN PD(340)는 입력 빔(135)의 광자를 처핑 신호로 검출할 수 있다. 평형 PIN PD(340)는 그 후 광자를 전류로 변환하여 신호(345)(예: 전기 신호로서의 전류 또는 디지털 출력 신호)를 ROIC(350)에 전달할 수 있으며, 이는 그 자체로 또는 프레임 메모리(360)와 함께 도 1의 컨트롤러(150)로 동작할 수 있다. 평형 PIN PD(340)로부터의 전기 신호(345)는 입력 빔(135)의 처핑 주파수에 대응하는 베타 주파수를 갖는 것으로 생각될 수 있다. 전기 신호(345)는 TIA(365)에 의해 직접 수신될 수 있지만, 다른 실시 예에서, 리드아웃 아키텍처(300)는 평형 PIN PD(340)와 TIA(365) 사이에 광학 믹서를 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 광학 믹서는 평형 PIN PD(340)로부터의 전기 신호(345)의 주파수를 변환할 수 있다. 예를 들어, 광학 믹서는 전기 신호(345)를 저주파와 고주파의 혼합 신호로 변환할 수 있다.
TIA(365)는 전류-전압 변환기이며 하나 이상의 연산 증폭기와 함께 사용될 수 있다. TIA(365)는 수신된 전기 신호(345)에 대응하는 전류 출력을 사용 가능한 전압(예: 비교기(380)에 의해 사용될 적합한 전압)으로 증폭하는데 사용될 수 있다. TIA(365)는 평형 PIN PD(340)이 전압 응답보다 더 선형적인 전류 응답을 가질 수 있기 때문에 사용될 수 있다(예를 들어, 평형 PIN PD(340)의 전류 응답은 광범위한 광 입력에 걸쳐 약 1% 이상 비선형성일 수 있다). TIA(365)는 평형 PIN PD(340)에 낮은 임피던스를 제공하고 평형 PIN PD(340)를 TIA(365)의 출력 전압으로부터 분리할 수 있다. 일부 실시 예에서, TIA(365)는 큰 값의 피드백 저항일 수 있다. TIA(365)의 이득, 대역폭, 입력 오프셋 전류 및 입력 오프셋 전압은 함께 사용되는 수신기의 유형에 따라(예: 도 1의 수신기(140)) 달라질 수 있다.
따라서, TIA(365)는 전기 신호(345)를 수신하고 전기 신호(345)를 전압으로 변환할 수 있다. 도 2의 TIA(265)와는 달리, ROIC(350)는 그와 관련된 다양한 신호로부터 노이즈를 효과적으로 분리할 수 있기 때문에, 본 예시의 TIA(365)는 저잡음 증폭기를 필요로 하지 않음을 유의해야 한다. 전기 신호(345)를 전압으로 변환하고 및/또는 전기 신호(345)의 전류 출력을 증폭한 후, TIA(365)는 TIA 신호(367)를(예를 들어, 비교적 작은 아날로그 신호로서) 비교기(380)에 전달할 수 있다.
그 다음, 비교기(380)는 TIA 신호(367)를 TIA(365)로부터 펄스 신호(385)로 변환할 수 있다. 그 다음, 비교기(380)로부터의 펄스 신호(385)는 신호 처리에 효과적인 데이터로서 함께 전송된다. 그 후, 펄스 신호(385)에 의해 표시된 데이터는 바이어스 회로(392)에 의해 지원될 수 있는 1차 PLL 블록(390i)으로 전송될 수 있다.
이후, 산술 논리 회로(arithmetic logic unit; ALU)의 일부로 구현될 수 있는 1차 PLL 블록(390i) 및/또는 1차 카운터 블록(395i)은 펄스 신호(385)의 주파수를 카운트하고, 상기 카운트를 깊이/속도 블록(375)에 카운트 신호(387a)를 따라 전송할 수 있다. 예를 들어, 1차 PLL 블록(390i)은 펄스 신호(385)의 주파수를 곱하여 1차 신호를 생성할 수 있다. 1차 카운터 블록(395i)은 1차 카운터 데이터(예: 카운트 신호(387a))를 생성하기 위해 소정의 시간 기간 동안 상기 1차 신호의 펄스 수를 카운트할 수 있다. 깊이/속도 블록(375)은 카운트 신호(387a)에 기초하여 LiDAR 시스템에 대한 타겟의 깊이 및/또는 속도를 계산할 수 있도록 간단한 곱셈 및 나눗셈이 가능하다. 깊이/속도 블록(375)은 산술 논리 회로이거나 또는 산술 논리 회로의 일부로 구현될 수 있다.
따라서, 1차 카운터 블록(395i) 및 깊이/속도 블록(375)과 함께 1차 PLL 블록(390i)은 직접 비행 시간(dToF) 방법을 사용하여 타겟(예: 도 1의 타겟(130))의 깊이 계산을 가능하게 하기 위해 비트 주파수를 곱하는 데 사용될 수 있다. 그러나, 다른 실시 예에서, 1차 PLL 블록(390i)은 생략될 수 있고, 비교기(380)에 의해 출력된 펄스 신호(385)는 1차 카운터 블록(395i)으로 전송될 수 있고, 그 자체로 주어진 시간 프레임에 대한 카운트를 생성하기 위해 사용될 수 있음을 유의해야 한다.
예를 들어, 펄스 신호(385)의 비트 주파수를 카운팅함으로써, 카운트 주파수는(예를 들어, 주파수-디지털(F2D) 변환기를 사용하여) 디지털 신호로 변환되어 타겟과 관련된 깊이/범이/거리 정보를 결정할 수 있으며, 여기서, 입력 빔(135)의 입력 주파수와 출력 빔(125)의 출력 주파수 사이의 더 작은 거리는 더 긴 지연에 대응하여, 따라서 고주파수 및 더 높은 카운트를 초래한다. 따라서, 시간 영역에서 펄스 신호(385)의 비트 펄스를 카운팅함으로써, LiDAR 시스템에서 타겟까지의 거리가 결정될 수 있다.
일부 실시 예에서, 리드아웃 아키텍처(300)는 고해상도 깊이 정보에 적합할 수 있다. 따라서, 펄스 신호(385)의 비트 주파수와 관련된 카운트는 LiDAR 시스템으로부터 타겟의 거리 증가로 인해 더 길어질 수 있다. 따라서, 일부 실시 예에 따르면, 기준 카운트와 관련된 기준 거리의 기준 타겟은 타겟과 관련된 깊이 정보를 계산하는 데 사용될 수 있다.
예를 들어, 기준 PLL 블록(390r)은(예를 들어, 기준 카운터 블록(395r)과 함께) 기준 타겟 주파수(예: 기준 거리에서 기준 타겟과 연관된 펄스 신호의 주파수)를 카운팅하는 데 사용될 수 있으며, 기준 카운트 신호(387b)로서 깊이/속도 블록(375)에 카운트를 전송할 수 있다. 예를 들어, 기준 PLL 블록(390r)은 기준 거리에 대응하는 기준 주파수(예: 기준 타겟 주파수)를 갖는 기준 신호를 생성하기 위해 기준 PLL 신호를 증폭할 수 있다. 기준 카운터 블록(395r)은 기준 신호를 수신하고 기준 카운터 데이터(예: 기준 카운트 신호(387b))를 생성하기 위해 일정 시간 기간 동안 기준 신호의 펄스 수를 카운팅할 수 있다. 그 후 타겟과 관련된 깊이 정보는 아래의 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
D는 계산된 타겟의 거리이고, RD는 기준 타겟의 기준 거리이고, CNT_i는 타겟의 거리와 관련하여 1차 PLL 블록(390i) 및/또는 1차 카운터 블록(395i)(예: 카운트 신호(387a))에 의해 결정된 카운트이며, CNT_r은 기준 타겟의 기준 거리와 관련하여 기준 PLL 블록(390r) 및/또는 기준 카운터 블록(395r)(예: 기준 카운트 신호(387b))에 의해 결정된 카운트이다.
따라서, 리드아웃 아키텍처(300)의 해상도, 정확도 및 노이즈는 1차 PLL 블록(390i)의 속도 및 카운팅 시간의 길이에 의존할 수 있으며, 더 긴 카운팅 시간은 더 정확하고 더 높은 해상도의 리드아웃 아키텍처를 가능하게 한다. .
또한, 속도 정보를 계산하기 위해 단일 프레임 메모리(360)가 사용될 수 있다. 예를 들어, 깊이/속도 블록(375)은 프레임 메모리(360)로 전달되는 신호(393)의 깊이 정보를 전달할 수 있다. 그러면, 프레임 메모리(360)는 깊이 정보를 저장할 수 있으며, 이후에 제1 시간에서 타겟까지의 거리, 제2 시간에서 상기 타겟까지의 거리에 해당하는 새로운 깊이 정보, 및 상기 제1 시간과 상기 제2 시간 사이의 시간 차이 대응하는 깊이 정보를 이용하여 타겟의 속도를 계산할 수 있다. 1차 PLL 블록(390i), 기준 PLL 블록(390r), 1차 카운터 블록(395i), 기준 카운터 블록(395r), 깊이/속도 블록(375), 및/또는 프레임 메모리(360)는 ALU에 의해 구현될 수 있다는 점에 유의해야 하나, 본 개시는 이에 제한되지는 않는다.
예를 들어, 타겟과 관련된 속도 정보는 다음 수학식 2와 같이 계산될 수 있다.
V가 속도인 경우, distance_i는 제1 시간에서 타겟의 거리이고, distance_i + 1은 제2 시간에서 타겟의 거리이며, "tunit"은 입력 빔에 대응하는 처핑된 신호의 처핑 타이밍에 따라 달라진다. tnuit은 제1 시간과 제2 시간 사이의 시간 차이이다.
도 4는 본 개시의 일부 실시 예에 따른, 다양한 거리에서 타겟에 대응하는 리드아웃 아키텍처의 시뮬레이션된 ROIC의 다양한 신호의 예를 도시한다.
도 4를 참조하면, ROIC는 도 3의 ROIC(350)에 대응할 수 있다. 예를 들어, 전송된 Tx 처핑 신호(425)는 출력 빔(예: 도 1의 출력 빔(125))의 신호에 대응할 수 있다. Tx 처핑 신호(425)는 카운트로 표시되는 바와 같이 약 2 마이크로 초의 주파수를 가질 수 있지만, 본 개시는 이에 제한되는 것은 아니다. 따라서, 1차 PLL 블록(390i) 및/또는 1차 카운터 블록(395i)은 150m의 제1 타겟 거리에 대응하는 제1 신호(487a1)를 생성하고, 15m의 제2 목표 거리에 대응하는 제2 신호(487a2)를 생성할 수 있으며, 기준 PLL 블록(390r) 및/또는 기준 카운터 블록(395r)은 기준 타겟의 기준 거리에 대응하는 기준 신호(487b)를 생성할 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 제1 신호(487a1)에 대응하는 카운트 값은 약 3510일 수 있고, 제2 신호(487a2)에 대응하는 카운트 값은 약 130일 수 있으며, 기준 신호(487b)의 카운트 값은 약 352일 수 있다.
도 5는 본 개시의 일부 실시 예에 따른 LiDAR 시스템으로부터 타겟의 거리를 결정하는 방법을 도시하는 흐름도를 도시한다.
도 5를 참조하면, S501에서 LiDAR 시스템(예: 도 1의 LiDAR 시스템(100))은 타겟(예: 도 1의 타겟(130))에 대응하는 파형 신호를 수신할 수 있다. 예를 들어, 도 3에 도시된 평형 PIN PD(340)는 파형 신호를 수신할 수 있다. 일부 실시 예에 따르면, LiDAR 시스템은 타겟이 빔을 산란시키도록 타겟을 향해 빔을 생성하고(예를 들어, 도 1의 광원(110) 및 스캐너(120)를 이용하여 출력 빔(125)을 생성할 수 있다), 상기 산란된 빔을 타겟에 대응하는 파형 신호로 수신하고(예를 들어, 도 1의 스캐너(120), 미러(115) 및 수신기(140)를 이용하여 입력 빔(135)을 수신할 수 있다), 및 광학 믹서 출력으로부터 파형 신호를 수신함으로써 파형 신호를 수신할 수 있다.
S502에서, LiDAR 시스템은 수신된 파형 신호로부터 펄스 신호를 생성할 수 있다(예를 들어, TIA(365) 및/또는 비교기(380)는 도 3에 도시된 바와 같이 펄스 신호(385)를 생성할 수 있다). 예를 들어, TIA(365)는 상기 파형 신호를 전압 신호로 변환할 수 있으며, 비교기(380)는 상기 전압 신호를 펄스 신호로 변환할 수 있다. 비교기(380)는 1차 신호와 기준 신호를 비교할 수 있다. 또는, 비교기(380)는 1차 카운터 데이터와 기준 카운터 데이터를 비교할 수 있다.
S503에서, LiDAR 시스템은 1차 카운터 및 기준 카운터를 재설정할 수 있다(예를 들어, 도 3의 1차 카운터 블록(395i) 및 기준 카운터 블록(395r)이 재설정될 수 있음).
S504에서, LiDAR 시스템은 1차 카운터와 기준 카운터의 재설정이 경과한 이후 제1 시간 기간(time period)이 지난 후 1차 카운터로 1차 카운트를 시작하고 기준 카운터로 기준 카운트를 시작할 수 있다. 제1 시간 기간은 감지 범위에 해당할 수 있다.
S505에서, LiDAR 시스템은 제2 시간 기간 동안 1차 카운트 및 기준 카운트를 계속할 수 있다. 제2 시간 기간은 플렉서블 프로그래밍된 시간 기간에 대응할 수 있다.
S506에서, LiDAR 시스템은(예를 들어, 도 3의 프레임 메모리(360)를 사용함으로써) 1차 카운터의 마지막 1차 값 및 기준 카운터의 마지막 기준 값을 보유할 수 있다.
S507에서, LiDAR 시스템은(예를 들어, 도 3의 깊이 및/또는 깊이/속도 블록(375)을 사용함으로써) 마지막 기준 값에 대한 마지막 1차 값의 비율을 계산할 수 있다.
S508에서, LiDAR 시스템은(예를 들어, 도 3의 깊이 및/또는 깊이/속도 블록(375)을 사용함으로써) 마지막 기준 값에 대한 마지막 1차 값의 비율로 기준 거리를 곱할 수 있다.
일부 실시 예들에 따르면, S509에서, LiDAR 시스템은(예를 들어, 도 3의 깊이 및/또는 깊이/속도 블록(375) 및 프레임 메모리(360)를 사용함으로써), 제1 메모리 프레임에 대해 계산된 제1 깊이 정보 및 제2 메모리 프레임에 대해 계산된 제2 깊이 정보를 포함하는 깊이 정보를 수신하고, 상기 제1 깊이 정보와 상기 제2 깊이 정보의 차이에 대응하는 깊이 차이를 계산하고, 및 상기 깊이 차이를 상기 제1 메모리 프레임과 상기 제2 메모리 프레임 사이의 시간에 대응하는 시간 기간으로 나눔으로써 속도 정보를 계산할 수 있다.
일부 실시 예들에 따르면, S510에서, LiDAR 시스템은(예를 들어, 도 3의 깊이 및/또는 깊이/속도 블록(375)을 사용함으로써), 기준 카운트에 대한 1차 카운트의 비율을 기준 거리에 곱함으로써 깊이 정보를 계산할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 개시 내용의 다양한 실시 예의 ROIC(예: 도 3의 리드아웃 아키텍처(300)의 ROIC(350))는 동일한 칩 다이에서 OPLL과 통합될 수 있다. 따라서, 개시된 실시 예들의 ROIC를 사용하는 LiDAR 시스템의 크기를 줄일 수 있다. 또한, 개시된 실시 예의 ROIC는 리드아웃 아키텍처가 초 저전력, 고속 동작을 달성할 수 있게 하고 허용할 수 없는 시스템 지연 없이 깊이 및 속도 정보를 추출할 수 있다. 또한, 상대적으로 복잡한 FFT 블록(예: 도 2의 ROIC(250)의 FFT 블록(280))의 사용을 생략하면서 상대적으로 단순한 카운터(들)를 사용하여 깊이 정보를 얻을 수 있다. 개시된 실시 예들의 리드아웃 아키텍처는 또한 상대적으로 간단한 카운터(들) 및 깊이 정보를 저장할 수 있는 상대적으로 작은 프레임 메모리를 사용하여 속도 정보를 계산할 수 있으며, 속도 정보를 결정하기 위해 두 프레임 사이의 각각의 깊이의 차이를 결정할 수 있다.
따라서, 본 개시의 실시 예는 LiDAR 시스템의 크기, 속도 및 정확도를 개선하기 위해 LiDAR 시스템과 함께 사용되는 리드아웃 아키텍처를 제공한다.
본 개시가 그 일부 예시적인 실시 예들을 참조하여 특히 도시되고 설명되었지만, 본 기술 분야의 통상의 기술자는 다음의 청구 범위 및 그 균등물에 기재된 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 형태 및 세부 사항의 다양한 변경이 이루어질 수 있음을 이해할 것이다.
Claims (20)
- 광 신호를 수신하고; 및 상기 광 신호를 전류 신호로 변환하도록 구성된 평형 PIN 포토 다이오드;
상기 평형 PIN 포토 다이오드로부터 상기 전류 신호를 수신하고; 및 상기 전류 신호를 고주파와 저주파의 혼합 신호로 변환하도록 구성된 광학 믹서;
상기 광학 믹서로부터 상기 변환된 전류 신호를 수신하고; 및 상기 변환된 전류 신호를 고주파를 필터링한 후의 저주파 정현파 파형을 포함하는 전압 신호로 변환하도록 구성된 트랜스임피던스 증폭기;
상기 트랜스임피던스 증폭기로부터 상기 전압 신호를 수신하고; 및 상기 전압 신호로부터 펄스 신호를 생성하도록 구성된 비교기;
상기 비교기에 의해 생성된 상기 펄스 신호에 대응하는 1차 신호를 수신하고; 및 1차 카운터 데이터를 생성하기 위해 소정의 시간 기간 동안 상기 1차 신호의 펄스 수를 카운팅하도록 구성된 1차 카운터;
기준 신호를 수신하고; 및 기준 카운터 데이터를 생성하기 위해 일정 시간 기간 동안 상기 기준 신호의 펄스 수를 카운팅하도록 구성된 기준 카운터; 및
상기 1차 카운터 데이터 및 상기 기준 카운터 데이터를 수신하고; 및
상기 1차 카운터 데이터 및 상기 기준 카운터 데이터를 기초로 타겟의 거리에 대응하는 깊이 정보를 계산하도록 구성된 산술 논리 유닛을 포함하는 리드아웃 집적 회로. - 제1항에 있어서,
상기 비교기로부터 상기 펄스 신호를 수신하고; 및 상기 1차 신호를 생성하기 위해 상기 펄스 신호의 주파수를 곱하도록 구성된 1차 위상 고정 루프(phase-locked loop; PLL); 및
기준 거리에 대응하는 기준 주파수를 갖는 상기 기준 신호를 생성하기 위해 기준 PLL 신호를 증폭하도록 구성된 기준 위상 고정 루프를 더 포함하는 리드아웃 집적 회로. - 제2항에 있어서,
상기 비교기는 상기 1차 신호와 상기 기준 신호를 비교하도록 더 구성된 리드아웃 집적 회로. - 제2항에 있어서,
상기 산술 논리 유닛은 상기 기준 거리에 상기 1차 카운터 데이터에 대한 상기 기준 카운터 데이터의 비율을 곱하여 깊이 정보를 계산하도록 구성되는 리드아웃 집적 회로. - 제1항에 있어서,
상기 1차 카운터 데이터를 수신하고; 상기 산술 논리 유닛으로부터 상기 깊이 정보를 수신하고; 및 상기 깊이 정보를 저장하도록 구성되는 프레임 메모리를 더 포함하는 리드아웃 집적 회로. - 제5항에 있어서,
상기 산술 논리 유닛은:
상기 프레임 메모리로부터 상기 깊이 정보를 수신하고, 상기 깊이 정보는 제1 메모리 프레임에 대해 계산된 제1 깊이 정보 및 제2 메모리 프레임에 대해 계산된 제2 깊이 정보를 포함하며;
상기 제1 깊이 정보와 상기 제2 깊이 정보 사이의 차이에 대응하는 깊이 차이를 계산하고; 및
상기 깊이 차이를 상기 제1 메모리 프레임과 상기 제2 메모리 프레임 사이의 시간에 대응하는 시간 기간으로 나눔으로써 속도 정보를 계산하도록 더 구성되는 리드아웃 집적 회로. - 제1항에 있어서,
상기 비교기는 상기 1차 카운터 데이터와 상기 기준 카운터 데이터를 비교하도록 더 구성되는 리드아웃 집적 회로. - 타겟에 대응하는 파형 신호를 수신하고;
상기 수신된 파형 신호로부터 펄스 신호를 생성하고;
1차 카운터 및 기준 카운터를 재설정하고;
상기 1차 카운터 및 상기 기준 카운터의 재설정이 경과한 이후 제1 시간 기간이 지난 후에 상기 1차 카운터로 1차 카운트를 시작하고 상기 기준 카운터로 기준 카운트를 시작하고;
제2 시간 기간 동안 상기 1차 카운트 및 상기 기준 카운트를 계속하고;
상기 1차 카운터의 마지막 1차 값 및 상기 기준 카운터의 마지막 기준 값을 유지하고;
상기 마지막 기준 값에 대한 상기 마지막 1차 값의 비율을 계산하고; 및
기준 거리에 상기 비율을 곱하는 것을 포함하는, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법. - 제8항에 있어서,
광학 믹서의 출력으로부터 상기 파형 신호를 수신하는 것을 더 포함하는, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법. - 제8항에 있어서,
상기 제1 시간 기간은 감지 범위에 대응하는, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법. - 제8항에 있어서,
상기 제2 시간 기간은 플렉서블 프로그래밍된 시간 기간에 대응하는, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법. - 제8항에 있어서,
상기 타겟이 빔을 산란시키도록 상기 타겟을 향한 상기 빔을 생성하고, 및 상기 산란된 빔을 상기 타겟에 대응하는 상기 파형 신호로 수신하는 것을 더 포함하는, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법. - 제8항에 있어서,
제1 메모리 프레임에 대해 계산된 제1 깊이 정보 및 제2 메모리 프레임에 대해 계산된 제2 깊이 정보를 포함하는 깊이 정보를 수신하고;
상기 제1 깊이 정보와 상기 제2 깊이 정보의 차이에 대응하는 깊이 차이를 계산하고; 및
상기 깊이 차이를 상기 제1 메모리 프레임과 상기 제2 메모리 프레임 사이의 시간에 대응하는 시간 기간으로 나눔으로써 속도 정보를 계산하는 것을 더 포함하는, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법. - 제13항에 있어서,
상기 기준 거리에 상기 기준 카운트에 대한 상기 1차 카운트의 비율을 곱하여 깊이 정보를 계산하는 것을 더 포함하는, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법. - 프로세서상에서 실행될 때, 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 구현하는 컴퓨터 코드를 포함하며, 상기 방법은:
타겟에 대응하는 파형 신호를 수신하고;
상기 수신된 파형 신호로부터 펄스 신호를 생성하고;
1차 카운터 및 기준 카운터를 재설정하고;
상기 1차 카운터 및 상기 기준 카운터의 재설정이 경과한 이후 제1 시간 기간이 지난 후에 상기 1차 카운터로 1차 카운트를 시작하고 상기 기준 카운터로 기준 카운트를 시작하고;
제2 시간 기간 동안 상기 1차 카운트 및 상기 기준 카운트를 계속하고;
상기 1차 카운터의 마지막 1차 값 및 상기 기준 카운터의 마지막 기준 값을 유지하고;
상기 마지막 기준 값에 대한 상기 마지막 1차 값의 비율을 계산하고; 및
기준 거리에 상기 비율을 곱하는 것을 포함하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체. - 제15항에 있어서,
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 광학 믹서의 출력으로부터 상기 파형 신호를 수신하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체. - 제15항에 있어서,
상기 제1 시간 기간은 검출 범위에 대응하고, 및 상기 제2 시간 기간은 플렉서블 프로그래밍된 시간 기간에 대응하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체. - 제15항에 있어서,
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 타겟이 빔을 산란시키도록 상기 타겟을 향한 상기 빔을 생성하고, 및 상기 산란된 빔을 상기 타겟에 대응하는 상기 파형 신호로 수신하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체. - 제15항에 있어서,
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 제1 메모리 프레임에 대해 계산된 제1 깊이 정보 및 제2 메모리 프레임에 대해 계산된 제2 깊이 정보를 포함하는 깊이 정보를 수신하고;
상기 제1 깊이 정보와 상기 제2 깊이 정보의 차이에 대응하는 깊이 차이를 계산하고; 및
상기 깊이 차이를 상기 제1 메모리 프레임과 상기 제2 메모리 프레임 사이의 시간에 대응하는 시간 기간으로 나눔으로써 속도 정보를 계산하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체. - 제19항에 있어서,
상기 컴퓨터 코드는, 상기 프로세서상에서 실행될 때, 상기 기준 거리에 상기 기준 카운트에 대한 상기 1차 카운트의 비율을 곱하여 깊이 정보를 계산하여 물체의 거리 또는 속도를 결정하는 방법을 더 구현하는 비 일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.
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