引言

說到自動駕駛，問題并不是能否實現，而是在于何時以何種方式實現。 盡管業界普遍認為激光雷達是能夠推動自動駕駛發展的技術之一，但它在實現規模化生產方面面臨著很大的障礙。新的激光雷達設計提供了低成本、低功耗、易于制造的成像技術；但是，它們并未進行驗證，也尚未商業化。不過這些問題是有望攻克的。 FMCW激光雷達為汽車制造商提供了一種可行的自動駕駛傳感器技術。但這是一項全新的技術，面臨著未知的開發和驗證挑戰。 我們先一下相鄰行業如何利用汲取的經驗教訓來克服激光雷達發展中存在的問題。

半導體市場已經找到以較低成本量產調制激光器和接收激光鏈路的方法。 國防和航空航天工業也已經建立了大通道數的高帶寬系統原型，且可滿足不斷變化的需求。 而汽車行業也通過對其現有的汽車產品進行FMCW雷達測試來為FMCW激光雷達測試鋪路。

接下來我們再深入探討一下如何借鑒其他行業的策略和最佳工程實踐，將這一新技術應用到汽車行業。

圖1.FMCW激光雷達架構

FMCW激光雷達原型驗證

FMCW激光雷達系統的組建和開發極具挑戰性：它需要多個完美同步且經過調制的激光源，以及至少同樣數量的A/D轉換器，才能通過復雜的算法處理大量數據，所有這些都旨在為自動駕駛系統提供了3D視圖，該視圖由許多用顏色標記的小點組成，同時能夠顯示車速。 且先不考慮激光雷達的測試，我們來看看工程師是如何建立激光雷達原型的。

一種方法是將FMCW系統分解為電域子系統和光域子系統兩部分，然后進行原型驗證。

電域子系統的原型驗證

電域子系統由發射端的FMCW線性調頻脈沖和接收端的高帶寬模數轉換器組成。兩者中最復雜的是接收鏈，因為這需要將接收到的FMCW波剝離開，并與參考信號進行比較，只有這樣，才能產生結果的點云。

通常，發射端使用高度同步的多通道任意波形發生器，其通道數量要求最多可超過32個（并進行完整的發射系統原型驗證）。 您可能只需要生成線性調頻信號本身（通常小于100 MHz），或者可能需要生成調制波形（可能超過3 GHz）。 在接收鏈上，高度同步的高帶寬多通道數字化儀直接連接到FPGA，您可以在其中快速重復地對其信號處理進行原型驗證。 這些FPGA很多時候需要板載進行許多數字信號處理器和快速傅里葉變換，因此需要相互通信以了解彼此時序和相對位置。 只有這樣，它們才能將結果發送回上位機以生成4D點云。

由于這些原型驗證系統可能非常麻煩，所以理想的技術合作伙伴應可以將所有這些要求集成到單個模塊化FMCW激光雷達平臺中，從而幫助您節省時間和金錢。

圖2.NI FlexRIO IF收發器將高速數據轉換器與Xilinx FPGA相結合，適用于激光雷達測試等需要實時信號處理和高性能模擬輸入的應用。

光域子系統的原型驗證

光域子系統需要的儀器比電域多幾種，具體取決于激光雷達制造商使用哪種類型的激光源、光電探測器和掃描（成像）方法。

幾乎所有的FMCW激光雷達光學原型都使用相干激光源，并將電域子系統轉換為光域子系統，然后將其與光學器件混合。 很多時候，我們使用電光轉換器（E2O）將電信號轉換為光信號，然后在接收鏈使用光電轉換器（O2E）將光信號轉換回電信號。 這可能需要將一個連續波激光源光學疊加到電信號上。

PXI的優勢之一是該平臺適用于光學原型驗證和測試系統，因而可以與我們剛才討論的電氣系統相輔相成。 例如，Coherent Solutions生產的光學PXI模塊可以與電域設備（通常在同一個同步系統中）結合使用，以構成完整的原型驗證平臺。

圖3.光電PXI系統

此外，您還需要解決電源、模擬和數字控制與測量以及數據流等需求，才能建立完整的FMCW激光雷達原型。NI等公司提供了小尺寸的模塊化儀器，可方便地在單個系統中管理這些組件。

芯片級組件驗證方法

在開發階段，需要通過一些驗證和確認測試，來確保FMCW激光雷達能夠提供預期的功能。 激光雷達測試要求通常分為芯片級、模塊級和系統級。

與原型驗證系統一樣，首先需要分別測試電域和光域。 這需要驗證每個組件的芯片和專用集成電路。 以下是芯片級組件驗證方法的儀器清單：

電域

發射端和接收端（TIA、CDR、IC驅動）

基于VNA的2或4端口S參數測量

》 1 GS/s AWG，用于通過電力驅動組件

》 3 GS/s示波器，用于分析輸出

功率計

誤碼率測試儀 （BERT） 和采樣示波器，用于數字組件和生成眼圖

TDR，以更低成本更快速進行S參數測量

電源

光域

發射端（激光、調制器、掃描儀）

O2E和矢量信號分析儀，用于測量相對強度噪聲

OSA，用于邊模抑制比

光學示波器、光譜儀和激光源（及其他技術），用于線性調頻

掃頻激光電源和測量單元

可變光衰減器和開關，用于信號路由和測量

接收端（光電探測器）

相干光激光源

E2O和AWG或矢量信號發生器

光混頻器

測試光學芯片的一個主要挑戰是光學器件與測量設備的對準。 PI-USA等多家公司都憑借其光學校準技術專門研究此功能。

圖 4. PI USA平行光學對準（圖片由PI USA提供）

模塊級FMCW激光雷達測試

將多塊芯片集成到一個模塊中時，可以匯總各個芯片的組件級測試結果。 盡管我們先前討論的所有測試均適用于模塊級測試，但測試的是整個模塊的KPI，并未細分到各個組件的關鍵性能指標（KPI）。

如果要將設備級和模塊級測試結果從實驗室轉移到生產車間，高效的做法當然是復用實驗室的驗證硬件和測試軟件。 我們討論的許多測試過程，包括晶圓級測試或生產-模塊級測試，都廣泛應用到離岸裝配和測試公司或合同制造商的生產環境中。 而且由于優化單元測試成本可以將測試儀成本、測試時間和占地面積最小化，因此您將再次受益于與像NI這樣的公司合作，因為NI可以將臺式測試設備復用到生產測試儀中，并利用PXI來縮短測試時間。

圖5. 從特性分析到生產均適用的通用平臺

系統級FMCW激光雷達測試

至此，所有激光雷達硬件和軟件都組合在一起進行系統級測試。 理想的系統級測試會將完整的FMCW激光雷達放到一個小室內，并以光學方式模擬真實世界的遠程環境，從而誘騙激光雷達建立一個模擬該真實環境的點云。 在本文撰寫之時，市場上并未出現低成本的商用FMCW全點云仿真方法。

但是，我們可以光學模擬對象和目標，這對于驗證光學器件和算法以及執行校準以及生產測試過程極為有用。NI合作伙伴（比如Konrad Technologies、Dvin Technologies和Averna）致力于提供激光雷達對象仿真和環境仿真解決方案。

我們還可以將信號以數字方式注入光學器件后面，以使激光雷達系統認為它看到了完整的點云。

由于沒有理想的系統級驗證，因此大多數工程師只能依賴于現場測試。 他們在室內或室外放置已知對象及其特征，以便激光雷達系統成像。 然后根據實際情況驗證激光雷達的性能，并判定系統合格/不合格。 盡管許多公司目前采用該方法來進行激光雷達系統的線下生產測試，但這種方法不具備擴展性。

圖6. 激光雷達現場測試范圍

結論

激光雷達技術正在不斷發展。 要使無人駕駛汽車成為現實，還有許多工作要做，FMCW激光雷達將是其中的主要貢獻者。 但是基于本文討論的挑戰，顯然，具有不同領域專業知識的公司需要合作，才有可能使激光雷達商業化。 讓我們共同努力，針對不同的挑戰制定高效的解決方案。 我們的NI ADAS/自動駕駛團隊將隨時待命，期待您與我們聯系，共啟成功之旅。