ISSCC2025 | 异步Flash LiDAR的技术突破

逍遥设计自动化

引言
6 ~1 V6 C8 S' w4 O' S' MFlash LiDAR技术已经在多个行业改变了3D映射能力，从自动驾驶汽车到增强现实和机器人技术。与传统的逐点扫描场景的扫描式LiDAR系统不同，flash LiDAR同时捕获整个视野，提供更快的映射速度且所需光学元件更少。本文探讨flash LiDAR技术中的突破性发展：基于像素级飞行时间(ToF)验证的自适应帧率异步160×90传感器。
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LiDAR系统中背景光的挑战
' D8 y) M" y: s7 r传统的基于帧的LiDAR传感器以固定帧率运行，该帧率由具有最差信噪比(SNR)的像素决定。这种方法产生了一个显著限制：整个系统必须以其最慢组件的速度运行。同时，片上直方图时数字转换器(hTDC)已成为处理大量入射光子的标准，但其物理尺寸限制了空间分辨率。

2 \) E' N) ^. V+ z4 n以前的方法试图通过部分直方图技术或使用3D堆叠技术的共享hTDC架构来解决这些限制。然而，这些解决方案往往在高背景光条件下牺牲性能，或对检测范围和帧率施加限制。

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; S- {) y8 M1 ?异步方法：像素级ToF验证
1 G# Z* W. f9 w3 |本文介绍的创新引入了一种异步flash LiDAR传感器，其中每个像素独立验证自己的ToF测量。这种验证通过将光子计数与由背景光(BGL)强度确定的阈值进行比较来实现，使每个像素能够动态调整积分时间以获得最佳性能。

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4 c9 _2 u; a/ v) p) E7 |5 f& r图1说明了(a)具有四种不同操作状态的异步像素的概念操作和(b)不同像素如何通过个性化周期时序跨帧定位近距离和远距离目标。
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在这个系统中，只有经过验证的像素按顺序读出，而其他像素继续收集光子。这种方法消除了对复杂地址事件表示方案的需求。专用的位运算单元在紧凑的像素占用面积内高效计算阈值，实现了实用的实现。

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3 Q1 j5 k; g) q" U- D. e0 T操作状态和基于周期的处理
像素通过四个不同的状态运行，最小积分时间槽称为"周期"，包含100次激光发射。每个状态在深度测量过程中服务于特定目的：
状态0：20位可重构计数器收集背景光光子并在单个周期内建立阈值参考值(Nth_ref)。
状态1和状态2：粗糙hTDC将时间范围分为四个时间段，并确定峰值所在位置。
5 K( G$ ]: R( [7 l2 |状态3：精细hTDC将范围缩小到两个最小的时间段，并使用间接ToF技术确定精确的ToF。
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2 S/ S5 _) A' _图2展示了具有五个控制信号的传感器架构，并解释了实现像素级ToF评估的近似算术单元和标志生成器的原理。
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' n! f7 l! j% c+ A. g, H6 }% R状态之间的转换取决于上下计数器(UDC)的绝对值是否超过阈值。这种方法允许检测附近物体的像素快速改变状态并以最大帧率产生深度值，而针对远距离物体的像素每个状态需要更多周期。
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3 R- e" o2 L9 \7 Z. `通过统计近似的阈值估计
; D2 Z8 v( u# x' v4 f" }该传感器的一个关键创新是能够根据来自背景光(NBGL)的光子计数及其泊松统计生成像素级阈值。为了准确的ToF测量，平均信号光子数(Nph)必须超过背景光的标准偏差(σBGL)。
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在小像素区域实现平方根计算存在显著挑战。为了克服这一限制，研究人员通过向下舍入到最接近的2的幂来近似平方根，产生从0.5√x到√x的输出范围。然后通过增益因子4对这种近似进行补偿，提供从2σBGL到4σBGL的范围，以实现95%到99.99%之间的可靠性。
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图3展示了近似算术单元和标志生成器的原理图和操作示例，显示系统如何使用最少的电路实现ToF评估。

近似算术单元和标志生成器使用截断器、开关和简单逻辑门操作。标志生成器监控最大计数器值(CNTmax)的最高有效位(MSB)，以确定是否满足或超过阈值。这种优雅的设计允许在每个像素的严格空间约束内高效实现。

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硬件实现和性能
原型传感器采用90nm背照式(BSI)工艺制造，由于其数字友好型hTDC和简化的近似逻辑，实现了52μm的紧凑像素间距。性能指标令人印象深刻：
$ `  ]7 ?9 {( w* q* q在室内1.5至22.5米距离范围内实现6厘米精度和8厘米准确度
* C6 Z- O+ _" C在21米处，在高达30千勒克斯的照明下，真实检测率大于95%
在各种SNR条件下，动态帧率范围从5到250帧每秒

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) |* q! H" m# R( V* p" [7 [图4显示了(a)室内1.5至22.5米距离范围的测量结果和(b)在21米处不同背景光强度(0至60千勒克斯)下的测量结果。

* m4 X2 ?1 P, A% h9 j4 F0 N系统将输出分为三类：与地面真值匹配的真实检测(TD)、与地面真值不匹配的错误检测(FD)和具有高失败标志的检测失败(DF)。成功率，定义为TD/(TD+FD+DF)，在所有测量距离上保持高于99%。
( O; l- r( ~4 W' \如预期，获取ToF所需的时间随距离增加而增加，因为必须收集更多光子以维持检测概率和精度。即使在具有挑战性的光照条件下，传感器也保持出色的性能，尽管由于UDC位深度有限，超过40千勒克斯后检测率开始下降。
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实际应用展示
8 O# b9 U) Z" K; z通过视觉例子展示了这项技术的实际应用，突出了深度测量和自适应帧率。
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图5显示了2D图像和彩色编码可视化，表示场景中实现的深度测量和平均帧率。
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1 a% p, d  m% y  M# |5 @" Y/ a) S从这些演示中得出的一个有趣观察是，相同距离的物体可能基于反射率而经历不同的帧率。例如，阿格里帕雕像和凳子，虽然放置在与传感器相同的距离，但记录的帧率不同。此外，图像清楚地说明了右侧墙壁上增加的背景光如何降低该区域的帧率。
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- \0 e" J! o* b% W$ }3 K! R与最先进技术的比较和技术规格
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/ d4 Q* Z1 N' R. c$ q图6展示了该传感器与其他最先进flash LiDAR传感器的比较表，突出其竞争优势。
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图7显示了实现的传感器的芯片显微照片。
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3 w0 `& x6 t  s9 m0 p. V结论
' ]& o7 e8 s" u9 n( i. Z本文介绍的异步flash LiDAR传感器代表了3D传感技术的重要进步。通过实现具有背景光自适应阈值的像素级ToF验证，该系统在各种环境条件和目标距离下实现了前所未有的适应性。
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关键创新在于允许每个像素独立操作，根据局部条件调整积分时间，而不受阵列中性能最差像素的限制。这种方法实现了从5到250fps的动态帧率，大大优于传统的固定帧率系统。
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在紧凑的像素占用面积内高效实现阈值近似算术证明了这种方法对商业应用的实际可行性。凭借在广泛的距离和光照条件下出色的准确度、精度和可靠性指标，这项技术将促进自动驾驶汽车、增强现实系统、机器人技术以及许多其他需要快速、精确3D映射的领域的能力发展。

8 j' T$ p: A9 M8 C/ n参考文献
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