KR20230079441A - 광자 카운팅 픽셀 어레이를 위한 실시간 잡음 검출 방법 및 시스템 - Google Patents

광자 카운팅 픽셀 어레이를 위한 실시간 잡음 검출 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

단일 광자 카운팅 센서 어레이는 복수의 에너지 펄스를 방출하는 하나 이상의 방출기와 복수의 픽셀을 포함하는 검출기 어레이를 포함한다. 각 픽셀은 하나 이상의 검출기를 포함하고, 복수의 검출기는 하나 이상의 방출기에 의해 방출된 반사된 에너지 펄스를 수신하도록 구성된다. 차단된 픽셀 및 차단되지 않은 픽셀을 생성하기 위해 복수의 픽셀의 검출기들의 전부가 아닌 일부를 덮도록 마스크 물질이 배치되어 각 차단된 픽셀이 반사된 에너지 펄스를 검출하는 것을 방지하고 따라서 진성 잡음만 검출한다.

Description

광자 카운팅 픽셀 어레이를 위한 실시간 잡음 검출 방법 및 시스템
실시예는 광자 카운팅 픽셀 어레이를 위한 실시간 잡음 검출 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 완전자율주행차량(AV)와 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 모두 포함한 교통수단의 자율성의 개발이 증가하면서 매우 역동적인 환경에서 물체의 위치와 세부 사항을 감지할 수 있는 고속 3차원 영상 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 광 검출 및 레인징 (LiDAR) 시스템은 다른 방법, 예를 들어, 레이더와 초음파에 비해 3D 영상을 위한 가장 높은 범위와 해상도를 제공하기 때문에 자율 주행 차량 애플리케이션에 매우 중요한 영상 기술이 되고 있다. LiDAR 시스템은 주변 환경을 향해 광을 방출하고 풍경, 보행자, 구조물 및 차량(즉, 움직이는 행위자 또는 정지된 물체)과 같은 물체에서 반사된 광을 감지하는 센서이다.
이러한 물체의 위치를 결정하는 한 가지 방법은 센서에서 광 펄스가 방출되고 광의 속도가 일정하기 때문에 반사된 펄스의 왕복 시간에 의해 대상까지의 거리가 결정되는 비행 시간(TOF)에 의한 것이다. 이 시간 기반 데이터는 수집되어 LiDAR 공간 포인트 클라우드를 생성하는 데 사용된다. LiDAR 공간 포인트 클라우드는 공간에서 주변 환경을 3차원(3D)으로 표현하며 수직, 수평 및 세로 축을 따라 개별 포인트로 표시된다. 포인트 클라우드에서 생성된 각 포인트에 대해, 시스템 파라미터에 의해 설정된 최대 측정 가능 거리에 해당하는 시간까지 펄스가 방출되는 동안 발생하는 모든 응답을 검출기가 샘플링하는 데이터 히스토그램이 수집된다. 히스토그램은 반환 펄스 강도를 샘플링하고 반사된 펄스가 검출기에 다시 도달한 시간을 기록하여 형성된다.
LiDAR 시스템 분석기의 역할은 시간 기반 히스토그램을 조사하고 어떤 강도의 피크가 실제 대상, 즉 신호에서 나온 것인지, 잡음 소스에서 나온 것인지 식별하는 것이다. LiDAR 시스템이 수신한 모든 광이 LiDAR 시스템이 원래 생성한 반사광은 아니다. 다양한 잡음원이 LiDAR 시스템을 방해할 수 있으며 여기에는 태양 배경 및 기타 광원과 같은 외부 잡음원과 LiDAR 시스템 자체 내에서 생성되는 진성 잡음이 포함된다. 진성 잡음에는 일반적으로 직접적인 광자 수신으로 인해 발생하지 않는 모든 신호(애벌란시 카운트)가 포함된다. 진성 잡음 유형의 예로는 다크 카운트 잡음 및 크로스 토크가 있다.
보다 최근에는 가이거 모드(GmAPD)의 애벌란시 포토다이오드를 활용하는 LiDAR 시스템의 개선으로 단일 광자 카운팅이 가능하고 측정 가능한 응답을 위해 다중 광자를 필요로 하는 선형 모드 애벌란시 포토다이오드(APD)를 활용하는 기존의 LiDAR 시스템에 비해 광 감지 감도를 높일 수 있다. 가이거 모드 포토다이오드 검출기를 사용하는 LiDAR 시스템에서는 정확한 잡음 특성화가 훨씬 더 중요하다. 감도가 높을수록 본질적으로 주변 환경과 시스템 자체에서 발생하는 잡음 성분이 더 높기 때문이다. 시간 기반 강도 히스토그램에서 잡음 성분을 정확하게 결정하는 것은 높은 신호 대 잡음비를 달성하거나 낮은 신호 대 잡음비를 허용하고 LiDAR 시스템을 둘러싼 공간에서 3D 포인트 클라우드를 정확하게 생성하는 데 중요하다. 자율 주행 차량의 경우 LiDAR 시스템이 매우 역동적이고 끊임없이 변화하는 환경에서 이동하기 때문에 이러한 잡음 특성을 고속으로 분석해야 한다.
가이거 모드 검출기의 진성 잡음에는 개별 검출기 내에서 발생할 수 있는 다크 카운트율, 애프터펄스 및 초기 화재와 같은 잡음 소스가 포함된다. 또한 가이거 모드 LiDAR 시스템은 더 나은 공간 분해능을 위해 조밀한 피치의 픽셀로 구성된 고밀도 어레이와 함께 배치되기 때문에 인접 픽셀 간의 진성 잡음 간섭, 즉 크로스토크의 특성화는 더 높은 공간 분해능으로 더 긴 범위 감지를 위한 더 높은 신호 대 잡음비를 정확하게 분석하고 실현하는 데 훨씬 더 중요하다.
본 문서는 고밀도 픽셀 어레이에 배열된 가이거 모드 애벌란시 포토다이오드 픽셀의 진성 잡음 소스의 실시간 현장 특성화 및/또는 이와 관련된 다른 문제를 해결하기 위한 방법 및 시스템을 설명한다.
단일 광자 카운팅 센서 어레이는 복수의 에너지 펄스를 방출하는 하나 이상의 방출기와 복수의 픽셀을 포함하는 검출기 어레이를 포함한다. 각 픽셀은 하나 이상의 검출기를 포함하고, 복수의 검출기는 하나 이상의 방출기에 의해 방출된 반사된 에너지 펄스를 수신하도록 구성된다. 차단된 픽셀 및 차단되지 않은 픽셀을 생성하기 위해 복수의 픽셀의 검출기들의 전부가 아닌 일부를 덮도록 마스크 물질이 배치되어 각 차단된 픽셀이 반사된 에너지 펄스를 검출하는 것을 방지한다.
상기 센서 어레이로 작동 가능한 시스템은 차단된 픽셀 과 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 수신하고, 검출기 어레이의 진성 잡음의 측정치를 결정하기위해 차단된 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터와 비교하는 프로세서 및 프로그래밍 명령을 포함한다.
다양한 실시예에서, 단일 광자 카운팅 센서 어레이는 검출기 어레이에서 인접한 픽셀의 중심점 간의 거리가 크로스토크 길이보다 작은 시스템에서 광 검출 및 레인징(LiDAR) 시스템의 요소일 수 있다.
다양한 실시예에서, 각 검출기는 광을 수신하도록 배치된 p형 반도체 물질의 표면 영역, n형 반도체 물질의 드리프트 영역, 및 상기 표면 영역에 연결되고 광센서에 대한 애노드 역할을 하도록 배치된 전도성 트레이스를 갖는 광센서를 포함할 수 있다. 상기 검출기 어레이는 상기 광센서가 배치되는 기판을 포함할 수 있다. 상기 기판은 각각의 광센서에 대한 캐소드로서 기능하도록 구성될 수 있다. 각 차단된 픽셀은 광이 차단된 픽셀에 들어가는 것을 차단하기 위해 그 표면 영역 위에 배치된 마스크 물질을 가질 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 검출기 어레이는 각각의 광센서에 대한 캐소드로서 기능하도록 구성되는 기판을 포함할 수 있다. 각각의 광센서는 기판을 통해 연장되고 상기 광센서내로 광을 수신하도록 구성된 금속 윈도우를 포함할 수 있다. n형 반도체 물질의 영역은 각 광센서의 금속 윈도우에 연결될 수 있다. p형 반도체 물질의 영역은 각 광센서의 n형 반도체 물질의 영역에 연결될 수 있다. 전도성 트레이스는 각 광센서의 상기 p형 반도체 물질 영역에 연결될 수 있고 광센서에 대한 애노드 역할을 하도록 배치될 수 있다. 상기 마스크 물질은 차단된 각 픽셀의 금속 윈도우를 덮도록 배치될 수 있다.
다양한 실시예에서, 차단된 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터와 비교하여 검출기 어레이의 진성 잡음의 측정치를 결정할 때, 상기 시스템은: (i) 검출기 어레이의 픽셀 그룹을 포함하는 슈퍼픽셀을 식별하고; (ii) 상기 슈퍼픽셀에 의해 수신된 총 광자 카운팅율을 결정하고; (iii) 상기 슈퍼픽셀의 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 애벌란시 카운트율을 결정하고; (iv) 상기 슈퍼픽셀의 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 총 광자 카운트율 및 애벌란시 카운트율의 함수로서 잡음의 측정치를 결정할 수 있다. 선택적으로 함수는 다음과 같을 수 있다.
Figure pct00001
이고,
여기서
λ = 슈퍼픽셀에 의해 수신된 애벌란시 카운트율;
Figure pct00002
= 광센서 i 에서 반사된 신호 광자로 인한 광자 카운트율;
Figure pct00003
= 배경 신호 광자로 인한 광자 카운트율 (즉, 검출기 i 에서);
Figure pct00004
= 검출기(i)의 진성 잡음의 애벌란시 카운트율; 및
β = 광자 검출 효율.
다양한 실시예에서, 상기 시스템은 상기 픽셀로부터 신호를 수신하고 수신된 신호에 대응하는 특성 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 레코더를 포함할 수 있다.
선택적으로, 상기 마스크 물질은 금속으로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 시스템은 차단된 검출기로부터 측정된 잡음의 공간적 변화, 시간적 변화, 또는 공간적 변화 및 시간적 변화 모두를 모니터링함으로써, 상기 검출기 어레이의 건전성을 측정하도록 구성될 수 있다. 또한, 또는 대안적으로, 상기 시스템은 강도 추정에서 크로스토크에 의해 야기된 측정 바이어스의 양을 추정하기 위해 특성화 함수를 적용하도록 구성될 수 있다.
도 1은 LiDAR 시스템의 예시적인 구성요소들을 도시한다.
도 2는 광이 검출기 어레이의 전면(애노드) 측을 통해 수신되는 LiDAR 시스템의 검출기 어레이의 예시이다.
도 3은 도 2의 것과 같은 검출기 어레이에 사용될 수 있는 마스킹된 픽셀 및 마스킹되지 않은 픽셀의 예시를 도시한다.
도 4는 광이 검출기 어레이의 후면(캐소드) 측을 통해 수신되는 LiDAR 시스템의 검출기 어레이의 예시이다.
도 5는 도 4의 것과 같은 검출기 어레이에 사용될 수 있는 마스킹된 픽셀 및 마스킹되지 않은 픽셀의 예시를 도시한다.
도 6은 검출기 어레이에서 진성 잡음을 결정하는 프로세스를 도시한 흐름도이다.
도 7은 도 6의 잡음 추정 및 신호 처리 단계에서 수행되는 특정한 신호 처리 단계를 더 도시한다.
도 8은 AV 및/또는 외부 전자 디바이스의 가능한 전자 서브시스템의 다양한 요소를 도시한 블록도이다.
본 문서에서 사용된 단수형 "a", "an" 및 "the"는 문맥에서 달리 명시하지 않는 한 복수 참조들을 포함한다. 달리 정의되지 않는 한, 본 문서에 사용되는 모든 기술 및 과학 용어들은 당업자가 일반적으로 이해하는 것과 동일한 의미를 갖는다. 본 문서에서 사용된 용어 "포함하는(comprising)"(또는 "comprise")는 "포함하는(including)” (또는 ”includes”)을 의미하지만, 이에 국한되지 않는다. 본 문서와 관련된 추가 용어에 대한 정의는 상세한 설명의 끝에 포함되어 있다.
도 1은 다양한 실시예에서 사용될 수 있는 예시적인 LiDAR 시스템(101)을 도시한다. 도 1에 도시된 바와 같이, LiDAR 시스템(101)은 허브 또는 차축(118)과 같은 중심축을 중심으로 360° 회전할 수 있는 하우징(105)을 포함한다. 하우징은 빛에 투명한 물질로 만들어진 방출기/수신기 개구부(111)을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 예는 단일 개구부를 갖지만, 다양한 실시예에서, 광을 방출 및/또는 수신하기 위한 다수의 개구부가 제공될 수 있다. 어느 쪽이든, 시스템은 하나 이상의 개구(들)(111)를 통해 광을 방출할 수 있고 하우징(105)이 회전함에 따라 하나 이상의 개구(들)(111)를 향해 다시 돌아오는 반사광을 수신할 수 있다. 대안적인 실시예에서, 하우징(105)의 외부 쉘은 적어도 부분적으로 빛에 투명한 물질로 형성되고, 하우징(105)의 내부에 회전 가능한 구성요소를 갖는 고정 돔일 수 있다.
회전 쉘 또는 고정 돔 내부에는, 하나 이상의 레이저 방출기 칩, 하나의 칩 상의 방출기 어레이, 또는 다른 발광 디바이스를 통해, 개구부(111) 또는 하우징(105)의 투명 돔을 통해 광의 펄스들을 생성하고 방출하도록 구성되고 위치된 광 방출기 시스템(104)이 있다. 광 방출기 시스템(104)은, 예를 들어 8개의 방출기, 64개의 방출기 또는 128개의 방출기를 포함하지만 이에 제한되지 않는 임의의 개수의 개별 방출기들을 포함할 수 있다. 방출기는 실질적으로 동일한 강도 또는 다양한 강도의 광을 방출할 수 있다. LiDAR 시스템은 시스템으로 다시 반사된 광을 수신하도록 배치 및 구성된 포토디텍터 또는 포토디텍터 어레이를 포함하는 광 검출기(108)를 포함할 것이다. 광 방출기 시스템(104) 및 광 검출기(108)는 회전 쉘과 함께 회전하거나 하우징(105)의 고정 돔 내부에서 회전할 것이다. 하나 이상의 광학 요소 구조(109)는 광학 요소 구조(109)를 통과하는 광의 초점을 맞추고 지향 시키는 하나 이상의 렌즈 또는 파장판 역할을 하기위해 광 방출기 시스템(104) 및/또는 광 검출기(108)의 전면에 위치될 수 있다.
LiDAR 시스템은 광 방출기 시스템(104), 모터 및 전자 부품에 전원을 공급하는 파워 유닛(121)을 포함할 것이다. LiDAR 시스템은 또한 프로그램 명령들을 포함하는 프로세서(122) 및 비일시적 컴퓨터 판독 가능 메모리(123)와 같은 요소를 구비한 분석기(115)를 포함하며, 프로그램 명령들은 시스템이 광 검출기에 의해 수집된 데이터를 수신할 수 있도록 하고, 수신된 광의 특성을 측정하기 위해 분석할 수 있도록 하고, 그리고 데이터가 수집된 환경에서 작동하는 것에 대한 결정을 내리기 위해 연결된 시스템이 사용할 수 있는 정보를 생성할 수 있도록 구성된다. 선택적으로, 분석기(115)는 도시된 바와 같이 LiDAR 시스템(101)과 통합될 수 있거나, 그것의 일부 또는 전부가 LiDAR 시스템 외부에 있을 수 있고 유선 또는 무선 통신 네트워크 또는 링크를 통해 LiDAR 시스템에 통신 가능하도록 연결될 수 있다.
본 문서는 단일 광자 카운팅 픽셀 어레이와 함께 사용될 수 있는 잡음 보상 방법 및 시스템을 설명한다. 단일 광자 카운팅 픽셀 어레이는 위에서 설명한 것과 같은 LiDAR 시스템, 특히 GmAPD를 센서로 사용하는 LiDAR 시스템에서 사용될 수 있다. 그러나, 아래에 설명된 방법 및 시스템은 LiDAR 시스템에 국한되지 않고 단일 광자 카운팅 픽셀 어레이 및 다른 유형의 픽셀 어레이를 검출기로 사용하는 X선 검출기 및 기타 감지 시스템에도 사용될 수 있다.
위의 배경 섹션에서 언급한 바와 같이, LiDAR 시스템 내에서 생성된 진성 잡음은 의도된 타겟에서 반사된 광 펄스로부터 발생하지 않는 카운트를 유발할 수 있다. 진성 잡음은 물질의 품질 및 픽셀 간의 크로스 토크를 비롯한 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있다. 진성 잡음은 시스템이 사용되는 영역의 온도, 습도 또는 기타 환경 조건에 따라 달라질 수도 있다. 잡음의 정확한 실시간 특성화는 잡음 카운트 속도에서 실제 신호 카운트 속도를 분리하는 데 도움이 될 수 있으므로 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
예를 들어, 가이거 모드 검출 시스템의 DCR(dark count rate)은 픽셀에 어떠한 입사광도 없는 등록된 카운트, 즉 애벌란시 이벤트의 평균 비율이므로 고유한 잡음 성분을 나타낸다. 검출 시스템의 DCR은 디바이스에 인가된 바이어스의 함수이며 항복 전압(Vbr)에 대해 인가된 바이어스가 높을수록 DCR이 높아진다. 또한 상당한 공간 영역에 걸쳐 확장되는 격리된 픽셀 어레이의 경우, Vbr 및 DCR의 변동이 존재할 수 있으므로 픽셀 어레이 전체에 걸쳐 잡음 변동이 발생할 수 있다. 단일 광자 검출기의 감도는 픽셀 DCR의 함수이며, 이는 검출기에 얼마나 많은 "오버바이어스"를 적용할 수 있고 여전히 사용 가능한 신호 대 잡음비를 유지할 수 있는지를 나타낸다.
아래의 방법은 격리된 픽셀의 진성 잡음을 실시간으로 감지하고 선택적으로 보상하는 방법을 제공한다. 이러한 방식으로 바이어스를 더 높이거나 더 높은 바이어스에서 신호 대 잡음비를 증가시키지 않고 시스템의 감도를 개선하여 성능을 향상시킬 수 있다.
도 2는 LiDAR 시스템을 위한 N x 2 픽셀을 포함하는 예시적인 전면 검출기 어레이(200)의 전면도이다. (본 문맥에서, "전방" 측면은 애노드를 포함하는 검출기 어레이(200)의 측면이다. 본 실시예에서, 애노드는 반사광을 수신하도록 LiDAR 시스템으로부터 외측을 향하도록 위치된다.) 각 픽셀(201) 은 포토디텍터 역할을 하는 활성 영역을 포함하고, 각 픽셀은 전도성(일반적으로 금속) 트레이스(203)를 통해 애노드 접점에 연결된다. 대부분의 픽셀은 마스킹 되지 않을 것이며, 이는 포토디텍터가 노출되고 이러한 어레이에서 예상되는 반사 에너지를 수신하는 것을 의미한다. 그러나 픽셀의 일부와 해당 전도성 트레이스는 포토디텍터가 반사 에너지를 수신하지 못하도록 차단하는 마스크로 덮일 것이다. (도 2는 201a로 마스킹되지 않은 픽셀 몇 개를 지정하고 201b로 마스킹된 픽셀(차단된 픽셀이라고도 함)을 지정한다. 또한 203a로 마스킹되지 않은 트레이스 및 203b로 마스킹된 트레이스를 지정한다. 마스크는 Ti/Pt/Au, Ni, Cr, W와 같은 일반적인 금속 스택과 같은 금속, 또는 관심 파장의 빛이 통과하는 것을 효과적으로 차단하는 어떤 물질로 형성될 수 있다. LiDAR 시스템에서 관심 있는 파장은 자외선(UV) 영역(즉, 180-480nm), 선택적으로 가시 영역(즉, 400-700nm) 및 선택적으로 근적외선(IR) 영역(즉, 700-2000nm)의 파장일 수 있다. 도 2에 도시된 차단된 검출기의 공간 분포는 예시일 뿐이며, 다른 배열도 가능하다.
각각의 마스크는 픽셀의 전체 활성(감광성) 영역을 덮을 것이고, 각각의 마스크는 웨이퍼 제조 공정 중에 형성될 수 있다. 마스크는 또한 금속 트레이스와 동시에 형성될 수 있다. 마스크는 행 또는 열의 n번째 픽셀마다와 같은 배열, 또는 임의의 배열로 어레이의 다양한 위치에 적용될 수 있다.
도 2에 도시된 배열에서. 마스킹된 픽셀은 인접 픽셀에 동일하게 바이어스될 것이지만 외부 광으로부터 직접적인 광학적 입력을 받을 수 없을 것이다. 따라서 마스킹된 픽셀에 의해 생성된 카운트는 물질 결함 및 인접 픽셀의 크로스 토크와 같은 진성 잡음에서만 발생해야 한다. 활성 픽셀에 대한 이 잡음 측정은 실시간 잡음 억제를 제공하기 위해 인접 픽셀이 수신한 신호 값 또는 수신된 모든 신호 값을 조정하는 데 사용될 수 있다.
도 3은 검출기 어레이의 기판(311) 상의 마스킹되지 않은 픽셀(201a) 및 마스킹된 픽셀(201b)의 요소를 도시한다. p형 반도체 물질(312a)의 표면 영역은 역방향 바이어스로 유지되는 p-n 접합을 형성하는 포토디텍터의 상부에 위치된다. 가이거 모드 애벌란시 포토다이오드에서 역방향 바이어스는 항복 전압 Vbr보다 높은 값으로 유지된다. p형 영역(312a) 바로 아래에 위치한 드리프트층(313a)은 수 미크론으로 확장되며 흡수영역으로부터 여기된 캐리어를 증식시키는 증식 영역으로서 작용한다. 기판(311)은 n형 반도체 물질로 형성될 수 있으며, 각 픽셀의 n+ 캐소드 역할을 할 수 있다. 가이거 모드 디바이스는 p형 기판과 상단에 n+ 영역이 형성된 드리프트 영역을 사용하여 반대 극성으로 형성될 수도 있다.
마스킹되지 않은 픽셀(201a)을 참조하면, 입사 광자(351a)는 입사 광자 에너지(예를 들어, 근적외선 광자를 위한 InGaAs). 흡수체에서 광자는 엑시톤(316a)(즉, 전자-정공 쌍)을 생성한다. 생성된 캐리어는 인가된 전기장에 의해 반대 방향으로 가속되며, 여기서 하나의 캐리어(316a)(이 경우 정공)는 증식 영역(313a)으로 드리프트한다. 일단 캐리어가 증식 영역에 도달하면, 캐리어는 충격 이온화를 통해 전자 사태를 유도하고 증폭이 발생하여 p형 반도체 물질(312a)의 표면 영역에서 판독 집적 회로(ROIC) (미도시)로 이어지는 금속 트레이스(317a)를 통해 측정 가능한 전류를 생성한다.
도 3의 극성의 경우, 접촉 트레이스(317a)는 검출기를 위한 애노드 역할을 하고 반도체 웨이퍼 공정에 전형적인 금속 또는 적합한 전도성 물질로 제조될 수 있다. 픽셀 어레이 및 기판(311)의 전체 표면은 접촉 트레이스(317a)가 p-영역(312a)의 반도체 물질과 만나는 지점 이외의 지점에서 전류가 검출기를 떠나는 것을 방지하기 위해 전기 절연 패시베이션 층의 역할도 하는 반사 방지 유전체 코팅(319a)으로 코팅된다. 반사 방지 코팅은 인가된 역방향 바이어스에서 픽셀 표면을 보호하고 애노드에서 캐소드로의 상당한 전류 누설을 방지하기에 적합한 포토다이오드의 표면에 얇은 산화물 또는 질화물 층을 증착하는 것과 같은 공정을 이용하여 형성될 수 있다.
마스킹되지 않은 픽셀(201a)을 참조하면, 임팩트 이온화 및 애벌런칭 프로세스로 인해 진성 잡음의 근원적 소스가 발생한다. 프로세스는 또한 드리프트 층 물질의 더 높은 밴드 갭 에너지에서 발광(315)을 유도한다(예를 들어, 근적외선 방식에 대한 InP에 대해 Eg=1.33eV). 이러한 높은 에너지 광자는 모든 방향으로 산란하고 인접 픽셀의 흡수층(314b)으로 전파되어 원치 않는 엑시톤(316b) 및 해당 픽셀의 원치 않는 카운트, 즉 잡음을 생성할 수 있다. 이 현상은 크로스토크의 한 형태이며 가이거 모드 포토디텍터에서 생성되는 진성 잡음의 기본 구성 요소이며, 픽셀이 점점 가까워질수록 특정 픽셀의 신호 대 잡음 비를 줄임으로써 픽셀이 얼마나 조밀하게 피치될 수 있는지를 제한한다. 또한, 애벌란시 이벤트에 의해 생성된 드리프트 층 발광은 원하지 않는 엑시톤(316b)이 인접 픽셀에서도 애벌란시를 생성하여 더 많은 발광 이벤트를 생성하므로 캐스케이드 효과를 유도할 수 있다. 이 캐스케이딩 진성 잡음 소스는 충분히 강력할 경우 조밀하게 피치된 픽셀의 전체 어레이에 전파될 수 있다.
마스킹되지 않은 픽셀(201a)과 유사하게, 마스킹된 픽셀(201b)은 p형 반도체 물질의 표면 영역(312b), n형 반도체 물질의 드리프트 영역(313b), 반사 방지 코팅(319b) 및 ROIC(미도시)로 이어지는 전도성 접촉 트레이스(317b)을 포함한다. 그러나, 표면 영역(312b) 및 전도성 접촉 트레이스(317b)를 포함하는 픽셀(201b)의 노출된 표면은 광(351b)이 포토디텍터의 흡수영역(314b)에 도달하는 것을 차단하는 마스크(320)로 코팅된다. 입사 광자는 마스크 물질에 흡수되어 반사된다. 활성 영역에 도달하는 광이 없기 때문에, 마스킹된 픽셀(201b)의 전도성 트레이스(317b)를 통해 방출될 유일한 신호는 물질 결함 및 크로스 토크를 포함하는 진성 잡음으로 인한 신호일 것이다.
도 4는 LiDAR 시스템을 위한 N x N 픽셀을 포함하는 예시적인 후면 검출기 어레이(400)를 도시한다. (이 문맥에서, "후면" 은 포토디텍터가 제조되는 기판(411)을 포함하고 캐소드 역할을 하는 검출기 어레이(400)의 측면이다. 본 실시예에서, 캐소드는 LiDAR에서 외측을 향하도록 위치된다. 각 픽셀(401)은 포토디텍터 역할을 하는 활성 영역을 포함하고, 각 픽셀은 외측을 향하여 연장되는 "윈도우"(403)를 갖는 금속층을 통해 캐소드에 연결되어 광을 수신하고 감지한다. 도 2의 실시예에서와 같이, 도 4의 실시예에서 픽셀의 수광 영역의 서브셋은 위에서 설명한 것과 같은 물질로 만들어진 차광 마스크(420)에 의해 덮일 것이다.
도 5는 도 4에 도시된 것과 같은 후면 검출기 어레이의 기판(511) 상의 여러 마스킹되지 않은 픽셀(501a) 및 마스킹된 픽셀(501b)의 요소를 도시한다. 본 실시예에서 사용되는 물질은 도 3과 관련하여 위에서 설명된 물질 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 이 변형에서, 모든 픽셀은 동일한 구성을 가질 수 있으며, p형 반도체 물질의 표면 영역(512)을 갖는 포토디텍터는 포토디텍터의 바닥에 위치하여 애노드 역할을 하고, n형 반도체 물질의 영역(513)은 역방향 바이어스 하에서 유지되는 p-n 접합을 제공하기 위해 p형 반도체(512)와 N+ 기판(511) 사이에 위치된다. 전류는 p형 반도체 물질(512)의 영역에서 ROIC(533)로 이어지는 전도성 접촉 트레이스(517)를 통해 포토디텍터의 p형 반도체 물질(452)의 표면 영역에 의해 소싱된다. 기판(511) 표면의 전체 포토디텍터 및 디바이스 측은 패시베이션을 목적으로 도 3에 대해 상술한 바와 같이 트레이스(517)가 만나고 p-영역(512)에 접촉하는 곳을 제외한 모든 영역을 덮는 반사 방지 유전체 코팅(519)으로 코팅된다. 마스크 물질(520)은 마스킹된 픽셀(501b)의 수광 영역을 차단하도록 기판(511) 상에 코팅될 수 있다. 마스크(520)는 후면 금속일 수 있고 또한 캐소드일 수 있다. 어떤 광도 활성 영역에 도달하지 않기 때문에, 마스킹된 픽셀(501b)의 전도성 트레이스를 통해 방출될 유일한 신호는 위에서 설명한 DCR 및 크로스토크와 같은 진성 잡음으로 인한 신호일 것이다. 도 3에 기술된 바와 같이. 애벌란시 이벤트는 드리프트 층 물질의 더 높은 밴드 갭 에너지에서 발광(515)을 유도한다(예를 들어, 근적외선 체제에서 인듐 인화물(InP)에 대해 Eg=1.33eV). 이들 높은 에너지 광자는 모든 방향으로 산란하고 인접 픽셀의 흡수층(414)으로 전파되어 원하지 않는 엑시톤(516) 및 그 픽셀에서 원하지 않는 카운트, 즉 잡음을 생성할 수 있다.
상술한 바와 같은 부분적으로 마스킹된 광자 카운팅 픽셀 어레이는 어느 주어진 시점에서 어레이의 진성 잡음을 결정하는 데 사용될 수 있다. 차단되지 않은(마스킹되지 않은) 검출기에 의해 생성된 신호는 반사된 펄스 신호, 태양 잡음 및 진성 검출기 잡음을 포함하여 여러 소스와 관련된 복합 신호이다. 차단된(마스킹된) 검출기에 의해 생성된 신호는 전체적이 아니더라도 실질적으로 진성 잡음의 결과여야 한다. 이 신호의 공간적 특성(즉, 어레이에 잡음이 있는 곳)을 사용하여 로컬 신호를 더 잘 필터링하고 로컬 신호 대 잡음비를 높이며 검출기 감도를 높일 수 있다. DCR은 일반적으로 비시간적 통계적 특성을 갖는 반면 크로스토크는 비정지적 시간적 특성을 가질 수 있기 때문에 이 신호의 시간적 특성(즉, 감지된 시점)은 물질 구동 DCR과 크로스토크에서 분리하는 데 사용될 수 있다. In-situ 잡음 모니터는 LiDAR 시스템의 공간 분해능을 향상시키고 도로 표지판에 사용되는 역반사체와 같은 고반사 물체의 강한 반사로 인한 블루밍 또는 캐스케이딩 크로스 토크와 같은 효과를 해결하기위해 픽셀의 조밀한 피칭을 가능하게 한다.
이를 위해, 시스템은 상기와 같이 개별 픽셀의 잡음을 측정할 수 있다. 또는 임의의 수의 인접 픽셀(전체 검출기 어레이의 서브셋인 픽셀의 N x N 어레이인 "슈퍼픽셀"이라고 함)의 클러스터를 식별할 수 있다. 도 6을 참조하면, 각각의 슈퍼픽셀(601a...601k)은 적어도 하나의 차단되지 않은(마스킹되지 않은) 픽셀(612) 및 적어도 하나의 차단된(마스킹된) 픽셀(613)을 포함하는 인접 픽셀의 클러스터를 포함한다. 시스템은 각 픽셀 및/또는 슈퍼픽셀의 출력을 수신하고 픽셀의 판독에서 LiDAR 히스토그램 또는 기타 센서 데이터를 생성하는 신호 처리 체인(608)을 포함할 수 있다. 이 신호 처리 체인(608)은 자율 차량 또는 다른 현재 또는 이후에 알려진 LiDAR 및 다른 단일 광자 카운팅 검출 시스템에서 사용되는 일반적인 하드웨어 및 프로그래밍 명령을 포함할 수 있다. 그러나, 이 시스템은 프로세서, 메모리 및 각 슈퍼픽셀의 진성 잡음을 추정하기 위한 프로그래밍 명령을 포함하는 잡음 추정 모듈(607)도 포함한다. 잡음 추정 모듈(607)의 프로세서 및 메모리는 도 1의 신호 처리 체인(608) 및/또는 LiDAR 시스템에서 사용되는 것과 동일할 수 있고, 또는 별도의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 요소를 포함할 수 있다.
단일 픽셀 또는 슈퍼픽셀의 진성 잡음 비율을 결정하기 위해, 시스템은 차단되지 않은(마스킹되지 않은) 검출기에 의해 생성된 복합 신호를 설명하는 함수를 사용할 수 있다.
Figure pct00005
여기서
λ= 슈퍼픽셀에 의해 수신된 애벌란시 카운트율;
Figure pct00006
= 광센서 i 에서 반사된 신호 광자로 인한 광자 카운트율;
Figure pct00007
= 배경 신호 광자(즉, 주변광 및 산란광)로 인한 광자 카운트율;
Figure pct00008
= 검출기(i)의 진성 잡음의 애벌란시 카운트율(예를 들어, DCR(dark count rate) 및 다른 검출기로부터의 크로스 토크; 및
β = 광자 검출 효율, 입사 광자가 광반송체 및 지속되는 애벌란시를 생성할 확률.
광자 검출 효율 β은 흡수층 위의 층의 양자 효율, 파괴 확률, 충전율 및 반사 및 흡수 특성으로 인한 결합 효율이다. InGaAs 디바이스의 일반적인 양자 효율은 약 80% ~ 90%인 반면, β는 20 ~ 30% 정도에 불과하다. 양자 효율은 활성 영역에 입사한 광자가 엑시톤 쌍, 즉 전자와 정공 쌍으로 변환될 확률이다. 이러한 광 생성 캐리어는 암전류 캐리어와 함께 증폭 단계를 통과하여 카운트로 기록될 가능성이 있는 1차 캐리어로 알려져 있다. 가이거 모드에서 역방향 바이어스는 반도체 디바이스에서 매우 높은 이득(>>1) 영역을 생성하기위해 항복 전압보다 높은 전압이다. 이러한 1차 캐리어 중 일부는 애벌란시 이벤트를 발생시키고 디지털 카운트는 이 이벤트의 도착 시간을 저장한다. 이 비율은 파괴 확률에 의해 결정된다.
애벌란시 카운트율
Figure pct00009
은 가이거 모드 APD의 1차 진성 잡음과 유사하며 충분히 긴 보류 시간, 즉 카운트가 등록된 후 픽셀을 재구성하기 전 시간에 의해 차단될 것으로 가정되는 펄싱 후 및 초기 화재와 같은 효과를 포함하지 않습니다.
상기 식이 개별 픽셀에 적용되는 경우, 잡음 추정 모듈(601)은
Figure pct00010
를 식별하고 전체 복합 애벌란시 카운트율 λ에 대한 그 효과를 판단할 수 있다.
진성 잡음 비율의 결정은 위의 특정 모델에 국한되지 않습니다. 비선형 모델을 포함한 다른 모델을 사용할 수 있다.
도 7은 도 6의 개시를 확장한 흐름도이며, 도 6은 차단된 픽셀 신호가 슈퍼픽셀 내의 나머지 픽셀과 함께 차단된 픽셀 신호를 잡음 추정을 위해 사용할 수 있는 방법의 예의 다양한 프로세스 단계를 블록도 기능으로 설명한다. 또한 이 정보가 일반적인 LiDAR 신호 처리 체인에서 어떻게 사용되는지를 보여준다.
잡음 추정 단계(607)에서, 차단된 픽셀의 존재에 의해 가능해지는 한 가지 능력은 슈퍼픽셀에서 크로스토크를 특성화하는 능력이다. 크로스토크 추정은 패턴 매칭 루틴을 적용하거나, 스코어(즉, 확률 값)를 얻기 위해 활성 픽셀 신호와 차단된 픽셀 신호 사이의 교차 상관 기법을 사용하여 수행되며, 차단되지 않은 픽셀에서 특정 샘플(즉, 특정 타임스탬프에서 광자 카운트)은 고정 잡음(즉, DCR) 대신 크로스토크 이벤트의 결과이다. 이 동작은 도시된 바와 같이 메모리로부터 검색될 수 있는 활성 픽셀 데이터(702) 및 차단된 픽셀 신호 데이터(703)를 사용하여 크로스토크 분석 단계(701)에 의해 수행된다. 그런 다음 (차단 및 활성 픽셀에서) 집계된 샘플은 해당 스코어와 함께 해당 샘플을 두 개의 스트림으로 나누는 것을 목표로 하는 분류기(704)로 전달된다. 하나의 스트림(705)은 크로스토크로 인해 발생하는 샘플로 구성되고 다른 하나의 스트림은 균일한 잡음, 예를 들어 배경 조명 및 다크 카운트 잡음에 의해 야기되는 샘플의 스트림(706)이다.
균일한 잡음에 의해 야기된 샘플은 고정된 통계적 특성을 가질 것으로 예상된다. 즉, 이들은 시간 불변이며 이 특정 슈퍼픽셀에서 다크 카운트율을 추정하는 데 효과적으로 사용될 수 있다(차단된 픽셀에서 얻은 샘플만 사용함으로써). 이 슈퍼픽셀 및 다른 슈퍼픽셀로부터 이 다크 카운트율 추정치를 집계하면 검출기 어레이의 상태를 측정하기 위해 상태 모니터링 기능(707)에 의해 사용될 수 있는 전체 검출기 어레이에 걸쳐 다크 카운트율의 공간 프로파일이 생성될 것이다. 다크 카운트율의 공간적 변화, 시간적 변화 또는 둘 모두가 특정 허용 한계를 초과하면 검출기 어레이는 결함이 있는 것으로 간주된다.
신호 처리 레벨(608)에서, 도 7은 일반적인 LiDAR 신호 처리 체인에서 차단된 픽셀 신호의 적용을 나타낸다. 이 체인은 픽셀 샘플의 히스토그램(711)을 입력으로 사용한다. 그런 다음 히스토그램을 감지 단계(722)로 전달하며, 이는 잠재적 물체가 있을 것으로 예상되는 히스토그램(711)의 특정 영역을 식별하는 것을 목표로 한다. 이 영역은 히스토그램(711)의 회색 막대로 표시된다. 히스토그램의 이 부분이 분리되면(714 참조) 히스토그램의 해당 영역에 대한 정확한 범위 추정 및 반사 펄스 강도 추정을 수행하는 파형 분석 단계(723)로 전달된다.
차단된 픽셀은 다음과 같이 신호 처리 체인에서 활용될 수 있는 크로스토크 및 고정 잡음 분류를 가능하게 한다. 고정 잡음 추정 단계 607에 의해 획득된 정확한 잡음 추정은 검출 임계값으로 직접 사용됨에 따라 검출기 722에 공급된다. 크로스토크 샘플은 크로스토크에 의해 야기된 강도 추정에서 측정 바이어스(증폭)의 양을 추정하고 파형 분석 단계(723)에서 이를 보상하기 위해 특성화 기능(708)에 의해 특징지어질 수 있는 시간적 통계적 특징을 갖는다.
또한, 반사 신호를 수신할 때, 시스템은 결정된 진성 잡음을 신호 알고리즘 출력과 비교하여 수신된 신호가 단지 잡음인지 또는 반사된 신호에 잡음이 더해진 것인지를 판단할 수 있다.
파형을 분석할 때 LiDAR 시스템은 수신된 광자 카운트(펄스 강도)를 측정할 수 있다. 잡음은 강도 측정을 증폭시킬 수 있다. 신호 내용에 대한 잡음의 기여도를 측정함으로써 시스템은 펄스 강도 추정의 바이어스를 보정할 수 있다.
마지막으로, 도 7의 논의에서 상술한 바와 같이, 시스템은 차단된 검출기로부터 측정된 잡음의 공간적 변화를 모니터링함으로써 LiDAR 검출기 어레이의 상태를 측정할 수 있다.
상술한 시스템 및 방법은 다양한 유형의 LiDAR 시스템에서 유용할 수 있으며, 픽셀의 밀도가 크로스토크 길이보다 작은 시스템에서 특히 유용할 수 있다. 예를 들어, 도 2의 예시적인 검출기 어레이(200)를 참조하면. 어레이의 픽셀 피치(즉, 인접한 픽셀의 중심점 사이의 거리)가 5mm 이하인 경우, 상술한 바와 같은 마스크의 사용은 5mm 이상의 크로스토크 길이의 상당한 값일 수 있다.
예를 들어, 일부 실시예에서 상기 시스템은 자율 차량의 LiDAR 시스템과 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 도 8은 자율 차량과 같은 차량을 위한 예시적인 시스템 아키텍처(800)를 도시한다. 차량은 차량 및/또는 그 환경의 다양한 파라미터를 측정하기 위한 엔진 또는 모터(802) 및 다양한 센서를 포함한다. 두가지 유형의 차량에 공통적으로 적용되는 동작 파라미터 센서는 예를 들어 가속도계, 자이로스코프 및/또는 관성 측정 유닛과 같은 위치 센서(836); 속도 센서(838); 및 주행 기록계 센서(840)를 포함한다. 차량은 또한 작동 중에 차량 시간을 결정하기 위해 시스템이 사용하는 시계 (842)를 가질 수 있다. 시계 (842)는 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스에 인코딩 될 수 있고, 별도의 디바이스일 수 있으며, 또는 여러 개의 시계를 사용할 수 있다.
차량은 또한 차량이 이동하고 있는 환경에 대한 정보를 수집하도록 작동하는 다양한 센서를 포함할 것이다. 이들 센서는 예를 들어 GPS(global positioning system) 디바이스와 같은 위치 센서(860); 하나 이상의 카메라(862)와 같은 물체 감지 센서; LiDAR 센서 시스템(864); 및/또는 레이더 및/또는 소나 시스템(866)을 포함할 수 있다. 상기 센서들은 또한 강수량 센서 및/또는 주변 온도 센서와 같은 환경 센서(868)를 포함할 수 있다. 물체 감지 센서들은 차량이 임의의 방향에서 차량(899)의 주어진 거리 범위 내에 있는 물체를 감지하도록 할 수 있는 반면, 환경 센서들은 차량의 이동 영역 내의 환경 조건에 대한 데이터를 수집한다. 시스템은 또한 환경의 이미지를 캡처하기 위한 하나 이상의 카메라(862)를 포함할 것이다.
작동 중에, 정보는 센서로부터 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)로 전달된다. 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)는 프로세서(851) 및 실행 시 프로세서(851)가 센서들에 의해 캡처 된 데이터를 분석하고 분석 결과에 기초하여 선택적으로 차량의 작동을 제어하게 하는 프로그래밍 명령을 갖는 메모리 디바이스(852)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)는 브레이크 컨트롤러(822)를 통한 제동, 스티어링 컨트롤러(824)를 통한 방향, 스로틀 컨트롤러(826)(가스 구동 차량인 경우) 또는 모터 스피드 컨트롤러(828)(전기 차량의 전류 레벨 컨트롤러 등); 차동 기어 컨트롤러(830)(변속기가 장착된 차량인 경우); 및/또는 기타 컨트롤러를 통한 속도 및 가속을 제어할 수 있다. 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)는 또한 도 6 및 도 7에서 상술한 신호 처리 기능 및/또는 잡음 추정 기능을 수행할 수 있다. 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)의 메모리 디바이스(852) 또는 시스템의 다른 메모리 디바이스(LiDAR 시스템의 메모리 디바이스 등)는 픽셀들 로부터 신호를 수신하고 수신된 신호들에 대응하는 특성 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 레코더의 기능을 제공할 수 있다.
지리적 위치 정보는 위치 센서(860)로부터 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)로 전달될 수 있으며, 그런 다음 도로, 건물, 정지 표지판 및/또는 정지/이동 신호 와 같은 환경의 알려진 고정된 특징을 결정하기 위해 위치 정보에 대응하는 환경에 대한 지도를 액세스할 수 있다. 카메라(862)로부터 캡처 된 이미지 및/또는 LiDAR 시스템(864)과 같은 센서로부터 캡처 된 물체 검출 정보는 이들 센서로부터 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)로 전달된다. 물체 검출 정보 및/또는 캡처 된 이미지는 차량(800)에 근접한 객체를 감지하기 위해 온-보드 컴퓨팅 디바이스(820)에 의해 처리될 수 있다. 또한, 또는 AV는 처리를 위해 임의의 데이터를 외부 서버로 전송할 수 있다. 센서 데이터 및/또는 캡처 된 이미지를 기반으로 물체를 감지하기 위한 공지된 또는 공지될 기술이 본 문서에 개시된 실시예에서 사용될 수 있다.
본 문서에서 논의된 다양한 실시예에서, 설명은 차량 또는 차량의 온-보드 컴퓨팅 디바이스가 차량의 온-보드 컴퓨팅 디바이스가 결정을 내리고 하나 이상의 차량 시스템의 작동을 제어하기 위해 그 결정을 사용하도록 하는 프로그래밍 명령을 구현할 수 있다고 명시할 수 있다. 그러나, 다양한 실시예에서 분석, 의사결정 및/또는 작동 제어는 차량의 온-보드 컴퓨팅 디바이스와 전자적으로 통신하는 다른 컴퓨팅 디바이스들에 의해 전체적으로 또는 부분적으로 처리될 수 있으므로 실시예는 이러한 구성에 제한되지 않는다. 그러한 다른 컴퓨팅 디바이스들의 예는 차량에 탑승한 사람과 관련된 전자 디바이스(스마트폰 등) 및 무선 통신 네트워크를 통해 차량과 전자적으로 통신하는 원격 서버를 포함한다. 이러한 디바이스의 프로세서는 아래에서 논의될 동작들을 수행할 수 있다.
본 문서에 설명된 처리 및 작동 단계는 또한 실행될 때 하나 이상의 프로세서가 상술한 기능 중 임의의 기능을 수행하도록 하는 프로그래밍 명령을 저장하는 메모리로 구성된 컴퓨터 프로그램 제품에 의해 안내될 수 있다.
상기 제공된 개시와 관련된 용어는 다음을 포함한다:
"차량"이라는 용어는 한 명 이상의 인간 탑승자 및/또는 화물을 운반할 수 있고 모든 형태의 에너지에 의해 구동되는 움직이는 형태의 운송 수단을 의미한다. "차량"이라는 용어는 자동차, 트럭, 밴, 기차, 자율 차량, 항공기, 공중 드론 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. "자율 주행 차량"은 인간 조작자없이 프로세서가 제어할 수 있는 프로세서, 프로그래밍 명령 및 드라이브트레인 구성 요소를 갖춘 차량이다. 자율 주행 차량은 대부분 또는 모든 운전 조건 및 기능에 대해 인간 조작자가 필요하지 않다는 점에서 완전 자율적일 수 있고, 또는 특정 조건이나 특정 작동에서 인간 조작자가 필요할 수도 있는 반 자율적일 수 있으며, 또는 인간 조작자가 차량의 자율 시스템을 무시하고 차량을 제어할 수 있다. 자율 주행 차량에는 운전자 보조 스티어링, 속도 제어, 제동, 주차 및 기타 시스템이 장착된 차량과 같이 자율 시스템이 차량의 인간 조작을 강화하는 차량도 포함된다.
본 문서에서 사용된, 용어 "광"은 광 주파수와 관련된 전자기 복사, 예를 들어 자외선, 가시광선, 적외선 및 테라헤르츠 복사를 의미한다. 광 방출기의 예로는 레이저 방출기 및 수렴된 광을 방출하는 다른 방출기가 포함된다. 본 문서에서 "방출기"라는 용어는 적외선을 방출하는 레이저 방출기와 같은 광 방출기를 지칭하는 데 사용된다.
"전자 디바이스 " 또는 "컴퓨팅 디바이스"는 프로세서 및 메모리를 포함하는 디바이스를 의미한다. 각 디바이스는 자체 프로세서 및/또는 메모리를 가질 수 있고, 프로세서 및/또는 메모리는 가상 머신 또는 컨테이너 구성에서 와 같이 다른 디바이스와 공유될 수 있다. 메모리는 프로세서에 의해 실행될 때 전자 디바이스가 프로그래밍 명령에 따라 하나 이상의 작업을 수행하게 하는 프로그래밍 명령을 포함하거나 수신한다.
"메모리", "메모리 디바이스", "데이터 저장소", "데이터 저장 설비" 등의 용어는 각각 컴퓨터 판독 가능 데이터, 프로그래밍 명령 또는 이들 모두가 저장되는 비일시적 디바이스를 지칭한다. 달리 구체적으로 언급된 경우를 제외하고, "메모리", "메모리 디바이스", "데이터 저장소", "데이터 저장 설비" 등의 용어는 단일 디바이스 실시예 및 이러한 디바이스 내의 개별 섹터뿐만 아니라 다중 메모리 디바이스들이 데이터 또는 명령 세트를 함께 또는 집합적으로 저장하는 실시예를 포함하도록 의도된다.
"프로세서" 및 "프로세싱 디바이스"라는 용어는 마이크로프로세서 또는 다른 논리 회로와 같은 프로그래밍 명령을 실행하도록 구성된 전자 디바이스의 하드웨어 구성 요소를 지칭한다. 프로세서 및 메모리는 마이크로 컨트롤러, 맞춤 구성 가능한 집적 회로, 프로그래밍 가능한 시스템 온 칩 또는 다양한 기능을 수행하도록 프로그래밍할 수 있는 기타 전자 디바이스의 요소일 수 있다. 달리 구체적으로 언급된 경우를 제외하고, 단수 용어 "프로세서" 또는 "프로세싱 디바이스 "는 단일 프로세싱 디바이스 실시예 및 다중 프로세싱 디바이스들이 함께 또는 집합적으로 프로세스를 수행하는 실시예를 모두 포함하도록 의도된다.
이 문헌은 "포토디텍터" 및 "광센서"라는 용어를 상호교환적으로 사용할 수 있다. 두 용어 사이에 의미상의 차이는 없다.
상기 개시된 특징 및 기능뿐만 아니라 대안은 많은 다른 시스템 또는 애플리케이션에 결합될 수 있다. 다양한 구성 요소가 하드웨어나 소프트웨어 또는 임베디드 소프트웨어로 구현될 수 있다. 현재 예상하지 못하거나 예상하지 못한 다양한 대안, 수정, 변경 또는 개선이 당업자에 의해 이루어질 수 있으며, 이들 각각은 또한 개시된 실시예에 포함되도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 복수의 에너지 펄스를 방출하는 하나 이상의 방출기;
    복수의 픽셀을 포함하는 검출기 어레이 - 각 픽셀은 하나 이상의 검출기를 포함하고, 복수의 검출기는 하나 이상의 방출기에 의해 방출된 반사된 에너지 펄스를 수신하도록 구성됨 -; 및
    차단된 픽셀 및 차단되지 않은 픽셀들을 생성하기 위해 복수의 픽셀의 검출기들의 전부가 아닌 일부를 덮도록 배치된 마스크 물질을 포함하여 각 차단된 픽셀이 반사된 에너지 펄스를 검출하는 것을 방지하도록 하는, 단일 광자 카운팅 센서 어레이.
  2. 제 1항에 있어서,
    프로세서; 및
    프로그래밍 명령을 포함하는 메모리를 포함하고,
    상기 프로그래밍 명령은
    상기 프로세서가 차단된 픽셀과 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 수신하고,
    검출기 어레이의 진성 잡음의 측정치를 결정하기위해 차단된 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터와 비교하도록 지시하는 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 단일 광자 카운팅 센서 어레이는 검출기 어레이에서 인접한 픽셀의 중심점 간의 거리가 크로스토크 길이보다 작은 시스템에서 광 검출 및 레인징(LiDAR) 시스템의 요소인 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    각 검출기는 광센서를 포함하고,
    상기 광센서는
    광을 수신하도록 배치된 p형 반도체 물질의 표면 영역,
    n형 반도체 물질의 드리프트 영역, 및
    상기 표면 영역에 연결되고 광센서에 대한 애노드 역할을 하도록 배치된 전도성 트레이스를 포함하고,
    상기 검출기 어레이는 상기 광센서가 배치되는 기판을 포함하고,
    상기 기판은 각각의 광센서에 대한 캐소드로서 기능하도록 구성되고, 그리고
    각 차단된 픽셀은 광이 차단된 픽셀에 들어가는 것을 차단하기 위해 그 표면 영역 위에 배치된 마스크 물질을 갖는 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 검출기 어레이는 각각의 광센서에 대한 캐소드로서 기능하도록 구성된 기판을 포함하고,
    각각의 광센서는
    기판을 통해 연장되고 상기 광센서내로 광을 수신하도록 구성된 금속 윈도우,
    상기 금속 윈도우에 연결된 n형 반도체 물질의 영역, 상기 n형 반도체 물질의 영역에 연결된 p형 반도체 물질의 영역, 및
    상기 p형 반도체 물질의 영역에 연결되고 상기 광센서에 대한 애노드 역할을 하도록 배치된 전도성 트레이스를 포함하고,
    상기 마스크 물질은 차단된 각 픽셀의 금속 윈도우를 덮도록 배치되는 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    프로세서가 차단된 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터와 비교하여 검출기 어레이의 진성 잡음의 측정치를 결정하도록 지시하는 상기 프로그래밍 명령은,
    검출기 어레이의 픽셀 그룹을 포함하는 슈퍼픽셀을 식별하는 명령;
    상기 슈퍼픽셀에 의해 수신된 총 광자 카운팅율을 결정하는 명령;
    상기 슈퍼픽셀의 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 애벌란시 카운트율을 결정하는 명령; 및
    상기 슈퍼픽셀의 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 총 광자 카운트율 및 애벌란시 카운트율의 함수로서 잡음 측정치를 결정하는 명령을 포함하는 시스템.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 함수는
    Figure pct00011
    이고,
    여기서
    λ = 슈퍼픽셀에 의해 수신된 애벌란시 카운트율;
    Figure pct00012
    = 광센서 i 에서 반사된 신호 광자로 인한 광자 카운트율;
    Figure pct00013
    = 배경 신호 광자로 인한 광자 카운트율 (즉, 검출기 i 에서);
    Figure pct00014
    = 검출기(i)의 진성 잡음의 애벌란시 카운트율; 및
    β = 광자 검출 효율.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 픽셀로부터 신호를 수신하고 수신된 신호에 대응하는 특성 데이터를 저장하도록 구성된 데이터 레코더를 더 포함하는 시스템.
  9. 상기 마스크 물질은 금속을 포함하는 시스템.
  10. 제2항에 있어서,
    차단된 검출기로부터 측정된 잡음의 공간적 변화, 시간적 변화, 또는 공간적 및 시간적 변화 모두를 모니터링함으로써, 상기 프로세서가 상기 검출기 어레이의 건전성을 측정하도록 지시하는 추가 프로그래밍 명령을 더 포함하는 시스템.
  11. 제2항에 있어서,
    상기 프로세서가 강도 추정에서 크로스토크에 의해 야기된 측정 바이어스의 양을 추정하기 위해 특성화 함수를 적용하도록 지시하는 추가적인 프로그래밍 명령을 더 포함하는 시스템.
  12. 단일 광자 카운팅 센서 어레이를 동작시키는 방법에 있어서,
    복수의 에너지 펄스를 방출하도록 구성된 하나 이상의 방출기,
    복수의 픽셀을 포함하는 검출기 어레이 - 각각의 픽셀은 하나 이상의 검출기를 포함하고, 복수의 검출기는 하나 이상의 방출기에 의해 방출된 반사된 에너지 펄스를 수신하도록 구성됨, - 및
    각 차단된 픽셀이 반사된 에너지 펄스를 검출하는 것을 방지하도록 차단된 픽셀 및 차단되지 않은 픽셀을 생성하기 위해 복수의 픽셀의 검출기의 전부가 아닌 일부를 덮도록 배치되는 마스크 물질을 포함하는 LiDAR 시스템을 동작시키는 단계;
    프로세서에 의해
    차단된 픽셀과 차단되지 않은 픽셀이 수신한 신호의 특성 데이터를 수신하는 단계; 및
    차단된 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터와 비교하여 검출기 어레이의 진성 잡음의 측정치를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    각 검출기는 광센서를 포함하고,
    상기 광센서는
    광을 수신하도록 배치된 p형 반도체 물질의 표면 영역,
    n형 반도체 물질의 드리프트 영역, 및
    상기 표면 영역에 연결되고 광센서에 대한 애노드 역할을 하도록 배치된 전도성 트레이스를 포함하고,
    상기 검출기 어레이는 상기 광센서가 배치되는 기판을 포함하고,
    상기 기판은 각각의 광센서에 대한 캐소드로서 기능하도록 구성되고, 그리고
    각 차단된 픽셀은 광이 차단된 픽셀에 들어가는 것을 차단하기 위해 그 표면 영역 위에 배치된 마스크 물질을 갖는 방법
  14. 제13항에 있어서,
    상기 검출기 어레이는 각각의 광센서에 대한 캐소드로서 기능하도록 구성된 기판을 포함하고,
    각각의 광센서는
    기판을 통해 연장되고 상기 광센서내로 광을 수신하도록 구성된 금속 윈도우,
    상기 금속 윈도우에 연결된 n형 반도체 물질의 영역,
    상기 n형 반도체 물질의 영역에 연결된 p형 반도체 물질의 영역, 및
    상기 p형 반도체 물질의 영역에 연결되고 상기 광센서에 대한 애노드 역할을 하도록 배치된 전도성 트레이스를 포함하고,
    상기 마스크 물질은 차단된 각 픽셀의 금속 윈도우를 덮도록 배치되는 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 검출기 어레이 내의 진성 잡음의 측정치를 결정하기 위해 차단된 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터와 비교하는 단계는,
    상기 검출기 어레이 내의 픽셀 그룹을 포함하는 슈퍼픽셀을 식별하는 단계;
    상기 슈퍼픽셀에 의해 수신된 총 광자 카운팅율을 결정하는 단계;
    상기 슈퍼픽셀의 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 애벌란시 카운트율을 결정하는 단계; 및
    총 광자 카운팅율 및 상기 슈퍼픽셀의 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 애벌란시 계수율의 함수로서 잡음의 측정치를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  16. 제 15항에 있어서,
    상기 함수는
    Figure pct00015
    이고,
    여기서
    λ = 슈퍼픽셀에 의해 수신된 애벌란시 카운트율;
    Figure pct00016
    = 광센서 i 에서 반사된 신호 광자로 인한 광자 카운트율;
    Figure pct00017
    = 배경 신호 광자로 인한 광자 카운트율 (즉, 검출기 i 에서);
    Figure pct00018
    = 검출기(i)의 진성 잡음의 애벌란시 카운트율; 및
    β = 광자 검출 효율.
  17. 제12항에 있어서,
    데이터 레코더에 의해,
    상기 픽셀로부터 신호를 수신하는 단계; 및
    상기 수신 신호에 대응하는 특성 데이터를 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해,
    차단된 검출기로부터 측정된 잡음의 공간적 변화, 시간적 변화, 또는 공간적 및 시간적 변화 모두를 모니터링함으로써 상기 검출기 어레이의 건전성을 측정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서에 의해,
    강도 추정에서, 크로스토크에 의해 야기된 측정 바이어스의 양을 추정하기 위해 특성화 함수를 적용하는 단계를 더 포함하는 방법.
  20. 프로그래밍 명령을 저장하는 메모리를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
    실행시 하나 이상의 프로세서가
    복수의 에너지 펄스를 방출하도록 구성된 하나 이상의 방출기,
    복수의 픽셀을 포함하는 검출기 어레이 - 각 픽셀은 하나 이상의 검출기를 포함하고, 복수의 검출기는 하나 이상의 방출기에 의해 방출된 반사된 에너지 펄스를 수신하도록 구성됨 -, 및
    각 차단된 픽셀이 반사된 에너지 펄스를 검출하는 것을 방지하도록 차단된 픽셀 및 차단되지 않은 픽셀을 생성하기 위해 복수의 픽셀의 검출기의 전부가 아닌 일부를 덮도록 배치되는 마스크 물질을 포함하는 LiDAR 시스템을 동작 시키고;
    차단된 픽셀 및 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 수신하고; 및
    차단된 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터를 차단되지 않은 픽셀에 의해 수신된 신호의 특성 데이터와 비교하여 검출기 어레이의 진성 잡음의 측정치를 결정하는 것을 수행하도록 하는 컴퓨터 프로그램 제품.
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