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引言光检测和测距（LiDAR）技术在自动驾驶、工业建模和AR/VR系统等多个应用领域中变得越来越重要。本文介绍台积电在2023 International Image Sensors Workshop发表的文章，讨论320×232 LiDAR传感器设计，该设计采用24dB时间放大和相位旋转时间数字转换器（TDC），以实现高分辨率深度成像。本文探讨传感器的架构、关键组件和操作模式，突出其在精度和数据压缩方面的优势。+ a% w) }8 h$ G) p( y1 V
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系统架构' C+ H1 E; X5 f$ l: s+ }+ @
该LiDAR传感器采用3D堆叠背照式（BSI）单光子雪崩二极管（SPAD）技术。这种方法允许实现紧凑的6.84μm像素间距，同时保持高性能。1 Y! }. ~$ _, ^8 k
# M' v& L! n, `% T2 z, x系统由以下几个关键组件组成：
7 T! e+ i( x% ^4 G! t0 j. b具有均匀扩散脉冲激光和近红外（NIR）镜头的光学模块
: B' d5 z( W0 V$ j3 oSPAD检测器阵列
" b' c1 M8 E9 r3 q$ {" v具有24dB增益的前端时间放大器（TA）6 u7 U+ _5 a$ U% [/ E% C
列并行相位旋转（PR）TDC7 n3 S0 G/ Q- y
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图1说明了所提出的LiDAR传感器的概念架构。PR TDC从全局延迟锁定环（DLL）接收多个时钟相位，并在每次TDC转换时旋转相位顺序。这种独特的方法实现了两种优化模式：线性度提升和数据压缩。: H! {6 S' l% r3 `+ B
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图1：提出的LiDAR传感器概念0 R: j* `/ \! H: E" C s
! c9 ]$ A: r6 `$ s# J0 t操作模式
- S0 f) J" [. [1. 线性度提升模式：
. Q: J. r. z+ ?+ W( f4 R% W' d: ?( D& L5 S在此模式下，TDC线路中的所有锁存单元都被启用。锁存器对来自DLL的单调相位进行采样，并将锁存的温度计码重构为二进制数字。来自M级DLL延迟单元的固有时钟偏斜导致TDC中的差分非线性（DNL）。然而，通过在后续TDC转换中旋转DLL相位顺序，DNL形成一个固定的模式循环，可以在多次采样后自校准。; m% j! D+ j3 H3 n5 m
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" u, S3 {# U9 l( k图2：线性度提升模式5 E6 l) O' B: }0 Y. ?$ ^" ]
4 }0 e* }: n) B) n' a2. 数据压缩模式8 ^" |3 t x$ y/ p: z1 i$ v4 \
此模式仅启用TDC线路中的一个锁存单元。TDC仅锁存一个相位作为最低有效位（LSB）部分，并截断低log?M位。DLL相位顺序在每次TDC转换中旋转一步，导致TDC间隔移动一个相位偏移。经过多次采样和直方图处理后，简单的平均过程重构直方图峰值，有效减少数据吞吐量而不牺牲图像质量。, c; _" F) Z) h8 @' X
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图3：数据压缩模式% C( f) a. A( Y f# R
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0 Q& f O' @. m4 u3 a- I. y( a# m. \图4：数据压缩模式抖动
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% ]- v, o( v) `' M关键线路组件2 o0 \ I$ E7 |, o
1. 主动猝灭和再充电（AQRC）：
7 G9 E5 x; u0 b* h1 d% E2 x像素并行AQRC线路控制SPAD的有效猝灭电阻和保持时间。这种设计允许高效的SPAD操作和精确的定时控制。$ i# M3 l- R$ T! p. ]
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图5：像素并行AQRC
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2. 时间放大器（TA）：
" D: F1 O o; {+ ^ CTA扩展了后续TDC的动态范围，放大参考激光启动和SPAD列输出之间的时间间隔。该设计支持多种增益比（4×、8×、16×）以适应各种测量场景。4 r, r* P* k- x. ^/ _% D
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9 ?/ Q6 k% f$ `' w& }图6：时间放大器
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3. 相位旋转TDC：8 D2 S. t! o0 C/ P
PR TDC线路采用全局DLL块，从1GHz差分时钟提供16个等效延迟相位。这些相位被多路复用到每列TDC线路，其中包括16个锁存单元用于LSB和8位纹波计数器用于MSB。多路复用的相位顺序根据帧索引信号旋转，实现线性度提升或数据压缩功能。
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图7：相位旋转TDC
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4. 操作时序：8 Z8 K$ i* n; I2 Y1 f
LiDAR传感器通过将232行顺序扫描到一帧中来操作。对于每个行周期：
. m8 I* ]* @; D1 {3 ^; i' b+ M发射并反射激光脉冲，触发SPAD雪崩。
: J; z9 Y" e9 e x# S- n; j保持时间控制将SPAD限制在TDC窗口内的一个脉冲。
# I; ?/ M9 s1 q$ m' b) R" `6 q! v* e5 t+ t参考激光启动和SPAD列输出被送入TA。
% Q; n0 ^$ \/ p放大的信号被送入TDC进行转换。
5 {9 T0 n& x! x1 X* P* X. X4 S' ?两个输入信号由双TDC线路分别转换，用于数字相关双采样（DCDS）。5 K: C# y _* c2 s9 }
12位TDC结果存储在行缓冲器中，并通过LVDS驱动器输出。
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* n( I, N; `2 A. R5 k( s图8：时序图4 r8 U }; _/ C7 M( w
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性能和结果
2 t3 e* \; Z [% b, eLiDAR传感器实现了令人印象深刻的性能指标：) H% ~" I1 r* j$ ]' p+ h9 C# I5 I, Q
线性度：经PR自校准后，DNL从[-0.9， 0.9]改善到[-0.3， 0.4]。& ^7 ^2 u7 T+ m( H- }: t
TDC分辨率：3.81ps（16×TA增益）
1 {! }1 l6 K, W2 R+ Z距离精度：在100cm测量范围内达到0.5cm
$ L. ]4 k( I& I帧率：24帧/秒ToF图像率
4 h3 i' B% w( ]( s动态范围：96dB（72dB + 24dB，16×TA增益）
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, c9 D% e9 D* ^4 O9 U: A+ S图9：TDC表征、时间放大线性度、实际距离
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数据压缩模式展示了16×（4位）数据压缩，而不牺牲图像质量，如深度图像比较所示。$ o1 G% m2 a# n3 l8 o
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图10：TCSPC深度图像有/无数据压缩的演示0 H' l3 b7 \/ X+ v
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与最先进的设计相比，这款LiDAR传感器提供了高分辨率、高精度和数据压缩能力的独特组合。! f8 p3 R6 n g w4 @# B$ J* l/ r! R
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5 m4 F2 I# j4 B! i ^图11：比较表
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结论本文探讨台积电发表的320×232、6.84μm SPAD 3D堆叠BSI LiDAR传感器，该传感器集成了AQRC线路、24dB时间放大器和用于时间相关单光子计数（TCSPC）操作的高分辨率TDC[5]。创新的相位旋转TDC设计实现了线性度提升和数据压缩模式，为各种应用提供了灵活性。
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$ {/ P8 Y2 U, X: s2 x5 M该传感器实现了显着的0.5cm距离精度，ToF图像率为24帧/秒，使其适用于高精度深度成像任务。4位数据压缩能力允许高效的数据处理而不影响图像质量，解决了TDC动态范围和后续数据处理工作之间的权衡问题。
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图12：芯片显微照片和总结$ V& a, K4 B0 Z) k8 S7 i
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随着LiDAR技术的不断进步，像这样的设计推动了分辨率、精度和效率方面的可能性边界。该传感器展示的亚厘米级深度分辨率为需要高度详细的3D映射和物体检测的应用开辟了新的可能性。* Q3 O0 O* Z5 z8 g* P
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图13：3D深度模型
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p. x+ f! N6 w4 x7 a参考文献[1] P. Padmanabhan, et al., “A 256×128 3D-Stacked (45nm) SPAD FLASH LiDAR with 7-Level Coincidence Detection and Progressive Gating for 100m Range and 10klux Background Light”, ISSCC Dig. Tech. Papers, pp. 112-113, Feb. 2021.
0 r, {5 `; X* x4 s# ]" S8 W$ G! F, ?, N# c d" l7 S/ {, r* G
[2] Kumagai, et al., “A 189×600 Back-Illuminated Stacked SPAD Direct Time-of-Flight Depth Sensor for Automotive LiDAR Systems”, ISSCC Dig. Tech. Papers, pp. 110-111, Feb. 2021.
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3 `5 y; B3 U8 L0 u# Y$ O/ M5 [0 z. M[3] S. Park, et al., “An 80×60 Flash LiDAR Sensor with In-Pixel Histogramming TDC Based on Quaternary Search and Time-Gated ΔIntensity Phase Detection for 45m Detectable Range and Background Light Cancellation”, ISSCC Dig. Tech. Papers, pp. 98-99, Feb. 2022.
- B& r g* f4 x" ~
& S0 Q, r3 o1 k& [6 {, M: c, A[4] E. Manuzzato, et al., “A 64×64-Pixel Flash LiDAR SPAD Imager with Distributed Pixel-to-Pixel Correlation for Background Rejection, Tunable Automatic Pixel Sensitivity and First-Last Event Detection Strategies for Space Applications”, ISSCC Dig. Tech. Papers, pp. 96- 97, Feb. 2022.
# c( k2 Z9 L. @. t2 g' G6 W' H/ F5 Z0 m
[5] C. Yin et al., "A 320×232 LiDAR Sensor with 24dB Time-Amplified and Phase-Revolved TDC," in 2023 International Image Sensors Workshop, Crieff, Scotland, May 21-25, 2023.
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/ i! |+ _0 ?: U关于我们：7 t |. q4 B' n4 U1 [7 _1 B
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