주파수 변조 연속파(FMCW) 라이다의 프로토타이핑 및 테스트는 많은 과제를 제시합니다. 이를 논의하여 다룰 수 있고 실행 가능한 조각으로 나누고 시스템 수준 테스트까지 하나씩 극복하는 방법에 대한 실용적인 지침을 학습합시다.
자율성은 도입 여부가 아니라 언제, 어떻게 할지의 문제입니다. 업계에서는 일반적으로 라이다를 자율성 가속 지원 기술로 생각하지만, 대량 생산이 가능하려면 상당한 장애물을 넘어야 합니다. 새로운 라이다 설계를 통해 저비용, 저전력으로 쉽게 제조 가능한 이미징 기술을 사용할 수 있지만, 이는 입증되지 않았고 시판되는 것도 아닙니다. 하지만 희망이 있습니다. FMCW 라이다는 자동차 제조업체에 유효한 센서 양식을 제공합니다. 그러나 이 라이다의 새로운 설계는 알려지지 않은 개발 및 검증 문제를 일으킵니다. 인접 산업에서 어떻게 기존에 습득한 지식으로 라이다 개발 문제를 해결했는지 살펴봅시다.
반도체 시장은 상대적으로 저렴한 비용으로 변조된 레이저 소스와 수신 체인을 제조하는 방법을 알아 냈습니다. 항공 우주 및 방위 산업은 요구 사항이 지속적으로 변하는 많은 채널 수의 고대역폭 시스템의 프로토타입을 제작해왔습니다. 그리고 자동차 업계는 기존 차량 라인에 대한 FMCW 레이더 테스트를 공개함으로써 FMCW 라이다 테스트의 무대를 마련했습니다.
다른 산업의 전략과 모범 사례를 구현하여 이 새로운 기술을 활용하는 방법에 대해 알아봅시다.
그림 1. FMCW 라이다 아키텍처
FMCW 라이다는 조합하기 매우 어려운 시스템입니다. 복잡한 알고리즘을 통해 많은 양의 데이터를 푸시하기 위해 완벽하게 동기화되고 변조된 여러 레이저 소스와 최소한 동일한 수의 A/D 변환기가 필요한데, 이 모든 것은 자율 시스템에 속도가 표시되고 색깔로 구분되는 작은 점들로 구축된 3D 세계관을 제공하기 위해 필요합니다. 테스트가 문제가 아닙니다. 이렇게 복잡한 시스템을 어떻게 개발할 수 있을까요?
한 가지 방법은 FMCW 시스템을 전기 영역 서브시스템과 광학 영역 서브시스템으로 분리하여 프로토타이핑하는 것입니다.
전기 영역 서브시스템은 송신 측에서 생성된 FMCW 처프와 수신 측의 고대역폭 아날로그-디지털 변환기로 구성됩니다. 두 가지 중 더 복잡한 것은 수신 체인인데, 이는 수신된 FMCW 파형을 분리하여 기준 신호와 비교하고 그 뒤에야 결과 포인트 클라우드를 생성할 수 있기 때문입니다.
종종 전송 측은 최대 32개 채널(완전한 전송 시스템 프로토타이핑)을 초과하는 채널 요구 사항을 가진 다채널의 긴밀하게 동기화된 임의 파형 생성기를 사용합니다. 처프 신호 자체(일반적으로 100MHz 미만)만 생성해야 하거나 변조된 파형(3GHz를 초과할 수 있음)을 생성해야 할 수도 있습니다. 수신 체인에서 고대역폭을 지원하고 긴밀하게 동기화된 다중 채널 디지타이저는 FPGA에 직접 연결되어 신호 처리를 빠르고 반복적으로 프로토타이핑할 수 있습니다. 많은 경우, 수많은 디지털 신호 프로세서와 고속 푸리에 변환 기능이 내장된 이러한 FPGA는 타이밍과 상대적 위치를 이해하기 위해 서로 통신해야 합니다. 그 후에야 결과를 호스트 PC로 다시 보내 4D 포인트 클라우드를 생성할 수 있습니다.
이러한 프로토타이핑 시스템은 매우 다루기 어려울 수 있으므로 적절한 기술 회사 파트너를 선택하면 이러한 모든 요구 사항을 단일 모듈형 FMCW 라이다 플랫폼에 구축하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
그림 2. NI FlexRIO IF 트랜시버는 실시간 신호 처리 및 고성능 아날로그 입력을 요구하는 라이다 테스트와 같은 어플리케이션을 위해 고속 데이터 컨버터와 Xilinx FPGA를 결합합니다.
광학 영역에는 몇 가지 추가 장비가 필요하며, 이는 라이다 제조업체가 사용하는 레이저 소스의 유형, 광 검출기 및 스캐닝(이미징) 방법론에 따라 크게 달라집니다.
거의 모든 FMCW 라이다 광학 프로토타이핑에서는 일관된 레이저 소스뿐만 아니라 전기 영역을 광학 영역으로 변환하고 이를 광학과 혼합하는 수단을 사용합니다. 전기-광 변환기(E2O)는 여러 번에 걸쳐 전기적 처프를 광적 처프로 변환하고 광-전기 변환기(O2E)는 이를 전기 수신 체인으로 다시 변환합니다. 이때 연속파 레이저 소스를 전기적으로 생성된 처프에 광학적으로 혼합해야 할 수 있습니다.
PXI의 장점 중 하나는 방금 배운 전기 시스템을 보완하는 광학 프로토타이핑 및 테스트 시스템에 사용할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, Coherent Solutions는 (종종 동일한 동기화 시스템에 있는) 전기 영역 장비와 연결할 수 있는 광학 PXI 모듈을 만들어 완전한 프로토타이핑 플랫폼을 제공합니다.
그림 3. 광전기 PXI 시스템
또한 FMCW 라이다 프로토타입을 완성하려면 전력, 아날로그 및 디지털 제어와 측정, 데이터 스트리밍 요구 사항을 해결해야 합니다. 소형 폼 팩터의 모듈형 계측기를 제공하는 NI와 같은 회사는 단일 시스템에서 이러한 구성 요소를 관리할 수 있습니다.
개발 단계에서는 FMCW 라이다가 요구 사항을 만족하는지 확인하기 위해 몇 가지 확인 및 검증 절차를 따라야 합니다. LIDAR 테스트 요구 사항을 칩, 모듈 및 시스템 수준 테스트로 나누는 것이 가장 쉽습니다.
프로토타이핑 시스템과 마찬가지로, 처음에는 전기 영역과 광학 영역을 별도로 테스트하는 것이 좋습니다. 각 부품의 칩 및 주문형 집적회로를 검증해야 합니다. 다음은 칩 수준 부품 검증 방법론 목록입니다.
송수신(TIA, CDR, IC 드라이버)
전송(레이저, 변조기, 스캐너)
수신(광 검출기)
광학 칩 테스트의 주요 과제 중 하나는 광학 장치를 측정 장비에 맞추는 것입니다. PI-USA를 비롯한 여러 회사에서 광학 정렬 기술을 사용하여 이 작업을 전문으로 합니다.
그림 4. PI USA 병렬 광학 정렬(이미지 제공: PI USA)
칩을 모듈로 통합하면 여러 부품 수준 테스트를 통합할 수 있습니다. 앞에서 알아본 모든 테스트가 모듈 수준 테스트에 유효하지만 개별 부품 핵심 성능 지표(KPI)로 분류된 것은 아니며 오히려 전체 모듈 KPI를 포함합니다.
장치 및 모듈 수준 테스트를 벤치에서 생산 단계로 이동하는 경우 검증 하드웨어 및 테스트 소프트웨어를 재사용하는 것이 가장 좋습니다. 지금까지 알아본 많은 테스트 프로세스는 웨이퍼 수준이나 다른 국가의 어셈블리 및 테스트 하우스 또는 계약 제조업체의 생산 모듈 수준에서 생산 환경에 사용됩니다. 유닛 테스트 비용 최적화가 테스터 비용, 테스트 시간 및 설치 공간 최소화로 이어지므로 벤치 테스트 장비를 생산 테스터로 재포장하고 PXI를 활용하여 테스트 시간을 최적화할 수 있는 NI와 같은 회사와 협력하면 다시 한 번 이러한 이점을 누릴 수 있습니다.
그림 5. 특성화에서 생산까지 공통 플랫폼
이 시점에서는 모든 LIDAR 하드웨어와 소프트웨어를 통합하여 시스템 수준 테스트를 수행합니다. 이상적인 시스템 수준 테스트는 완전한 FMCW 라이다를 작은 챔버에 배치하고 실제 장거리 환경을 광학적으로 시뮬레이션하여 라이다가 실제 환경을 에뮬레이트하는 포인트 클라우드를 구축하도록 속이는 것입니다. 이 글을 쓰는 현재, 상업적으로 이용 가능한 저가의 FMCW 완전 포인트 클라우드 에뮬레이션 방법은 없습니다.
그러나 우리는 광학적으로 물체와 대상을 시뮬레이션할 수 있으며, 이는 광학 및 알고리즘을 검증하고 교정을 수행할 때와 생산 테스트에서 매우 유용합니다. Konrad Technologies, Dvin Technologies 및 Averna와 같은 NI 파트너는 라이다 객체 에뮬레이션 및 환경 시뮬레이션 솔루션을 제공합니다.
또한 광학 장치 뒤에 신호를 디지털 방식으로 주입하여 라이다 시스템이 완전한 포인트 클라우드를 보고 있다고 생각하게 할 수 있습니다.
이상적인 시스템 수준 검증이 없기 때문에 대부분의 엔지니어는 현장 테스트에 의존합니다. 엔지니어들은 라이다 시스템이 이미지화할 알려진 물체와 그 특징을 실내 또는 실외에 배치합니다. 그런 다음 라이다 성능을 실측 자료에 대해 검증하고 시스템의 통과/실패 여부를 판별합니다. 현재 많은 회사에서 라이다 시스템 최종 생산 라인 테스트를 이렇게 하지만, 이 방법은 확장성이 떨어집니다.
그림 6. 라이다 필드 테스트 범위1
라이다 기술은 끊임없이 진화하고 있습니다. 자율 주행 자동차를 현실로 만들기 위해 해야 할 일이 너무 많으며 FMCW 라이다가 그 주요 요소입니다. 그러나 여기서 나타난 과제들을 보면 라이다를 상업적으로 현실화하려면 다양한 영역의 전문 지식을 가진 회사가 협력해야 한다는 것이 자명합니다. 이러한 과제를 해결하는 솔루션을 위해 협력합시다. NI ADAS/Autonomy 팀은 여러분을 만날 준비가 되어 있습니다. 연락 주십시오. 같이 시작합시다.
NI 파트너는 NI와는 별도의 독립적인 사업체이며, NI와 대리점, 제휴 및 합작 투자 관계가 없습니다.