单光子激光雷达的研究进展

MEMS 2022-12-03 00:00

单光子激光雷达是一种基于微弱光探测的新型激光雷达(LiDAR)技术,可实现单个光子探测与计数,目前已达到了理论的探测极限,如今与弱光探测、超远距探测、人工智能等技术领域紧密结合并共同发展,产生了诸多研究成果。不同于传统激光雷达,单光子激光雷达通过对回波光子信号进行时间累积恢复出回波信号的离散波形,获取目标距离与反射率信息。

据麦姆斯咨询报道,近期,北京航空航天大学和南京大学的研究人员组成的团队在《中国激光》期刊上发表了题为“单光子激光雷达的研究进展”的最新论文,回顾了单光子激光雷达系统和相关算法的发展历史,重点介绍了典型的单光子激光雷达系统与图像重建算法,讨论了在远距离探测、无人驾驶领域的技术应用和发展现状,并对单光子激光雷达的未来发展前景进行了展望。

单光子激光雷达基本工作原理

随着高灵敏的单光子探测器(SPD)与时间相关单光子计数(TCSPC)技术的发展,TCSPC激光雷达逐步发展形成了基于少量光子回波探测的新型激光雷达系统。TCSPC激光雷达的接收灵敏度达到了能够响应单个光子能量的水平,则称为“单光子激光雷达”。

单光子激光雷达核心组成

单光子激光雷达的核心组成部分主要由激光器、收发光路、单光子探测器、TCSPC模块以及控制与数据处理端组成。单光子激光雷达的主要性能指标包括探测距离、探测精度。其中,探测精度又包含测距精度和图像灰度精度。影响单光子激光雷达性能指标的因素主要包括大气传输影响与系统硬件性能。大气传输的影响主要包括自由空间中光传输衰减、大气湍流以及自由空间背景噪声等。激光在自由空间中传输时,大气中的吸收、散射都会影响激光投射和接收的能量,因此需要选择大气窗口的波段进行激光雷达探测。大气湍流则影响投射光束的路径,造成光束偏转,影响对目标成像的分辨率。自由空间中的背景噪声对单光子激光雷达影响主要体现在信号探测信噪比上,而有效抑制背景噪声是提升雷达信号收集效率的一项重要工作。

单光子激光雷达系统常用激光器的波段从可见光覆盖至近红外波段,并且正朝着中红外波段发展。对于近红外波段的脉冲光源主要有超短脉冲锁模激光器、光纤激光器与调Q固体激光器等。

常见的TCSPC成像系统大致可分为共轴光路与非共轴光路两大类。其中,共轴光路视场易于调节,且不存在视差的问题,能够在不调节收发光轴角度的条件下保证不同距离下的成像,结构如图1所示。

图1 典型共轴单光子激光雷达系统的结构图

SPD主要包括微通道板探测器、光电倍增管(PMT)和半导体雪崩二极管(APD)。PMT具有较大的光敏面,对可见光可进行有效的单光子探测,但存在暗计数高、偏置电压高、红外波段探测效率较低以及时间抖动高等缺点。相较于PMT,APD具有可靠性高、集成度高、偏置电压低等诸多优势。APD可采用线性模式工作,具有一定增益,但此时的灵敏度远不能达到单光子量级。为了使APD具有单光子探测灵敏度,可使其在盖革(Geiger)模式下,以雪崩击穿状态工作,此时则称为单光子雪崩二极管(SPAD)。随着 InGaAs/InP SPAD单光子探测器的出现,单光子激光雷达系统由可见光向近红外甚至中红外方向发展。SPAD因具有灵敏度高、功耗低、工作频谱范围广、体积小、工作电压低等优点,广泛应用于TCSPC激光雷达系统。但SPAD在近红外波段具有较高的DCR和后脉冲效应,因此部分研究机构将目光转向超导纳米线单光子探测(SNSPD)。

SNSPD具有极高的系统探测效率(System detector efficient,SDE>90%)、高计数率、低暗计数率(DCR<1kcps)、低时间抖动以及从可见光到中红外的宽响应带宽。SNSPD在近红外波段的综合性能已明显超越传统半导体的探测器。国内,南京大学的张蜡宝等人对SNSPD进行了探索研究,并已将 SNSPD应用于远距离测距,获得了百公里级测距结果并研究了SNSPD对测距的影响因素。制约SNSPD的条件主要是技术仍不够成熟,系统复杂程度高以及需要严格的低温制冷(低于4.2K),难以实现系统小型化应用。

单光子激光雷达研究进展

光子计数雷达自上世纪90年代诞生以来,世界上多个研究机构都进行了探索工作。目前,国外公开集中报道的单光子激光雷达以美国宇航局(NASA)、美国MIT林肯实验室、英国Heriot-Watt大学等相关研究机构为主,国内包括中国科学技术大学、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、西安光机所等研究机构。为了更清晰的综述单光子激光雷达的研究现状,图2按照时间梳理了单光子激光雷达发展过程中的代表性成果。

图2 单光子激光雷达发展过程中的代表性成果

远距离探测成像

本文主要探讨基于飞行时间(ToF)测距原理的主动探测单光子激光雷达。2007年,NASA与SigmaSpace公司合作研发1550nm的三维单光子计数雷达系统,其出射激光重频为22kHz,在330m的距离上具有亚厘米深度分辨率。系统的定时抖动为70ps,对应实验的深度精度为1厘米,经过算法优化后的深度精度可以达到4mm。并利用优化后的系统并完成了海拔1km的实验,进一步利用其进行海岸探测、海底地形形貌探测等研究,如图3所示。

图3 海拔1km地型探测实验

2013年,McCarthy等人利用1550nm波段的InGaAs/InP SPAD实现了深度分辨率优于1厘米的1公里级单光子计数成像。采用的SPAD单光子探测效率为26%,暗计数率为16kcps@230K。系统发射激光的平均光功率小于600μW,单像素采样时间为0.5ms至20ms,此外,他们利用优化了硬件数据采集的该系统在4.5km距离上,完成了三维目标的成像,系统结构以及实验结果如图4所示。

图4 4.5公里单光子计数三维目标成像

2017年,Agata等人报道了一种实现了10km级三维成像的高效远程单光子激光雷达系统。该系统中使用集成的收发共路结构,出射激光能量为 80nJ@125kKHHzz,回波光子单像素采集时间为300ms。采用了高效的RDI-TV图像重构算法提高回波光子的利用效率,实现对10.5km的山坡目标准确成像,如图5所示。

图5 激光雷达系统结构图(a)与10.5km的山坡目标成像实验(b)

2020年,徐飞虎等人提出了超远距单光子激光雷达,采用相应技术方案,有效地抑制后向散射以及背景噪声。实现了45km外目标的三维信息获取,整图像的PPP为2.59个。在高效算法的基础上,获得了远距离目标三维成像结果并与其他主流重构算法对比,深度分辨率达到了0.6m,可分辨出窗户的轮廓,分别如图6与图7所示。

图6 单光子雷达45km远距离3D成像结果

图7 白天和夜间对21.6公里处的远程目标3D成像结果对比

2021年,南京大学张蜡宝等人提出一种基于SNSPD阵列的激光雷达,并利用该系统对100km外的软目标与硬目标进行测距实验,结果如图8所示,SNSPD的暗计数为1kcps,探测效率为40%,实验结果表明该系统具有全天候激光雷达的潜力。

图8 对100km外目标的测距结果(a)白天对106km外云层的探测结果(b)夜间180km外山脉的探测结果

2021年,徐飞虎等人实现了200km的单光子激光雷达三维成像,整图像的每像素平均回波光子(PPP)为0.41个,系统结构图如图9所示,100km外图像重构结果如图10所示。

图9 激光雷达系统结构图

图10 126km外的山脉目标图像重建结果

该激光雷达系统采用紧凑的共轴系统,有效抑制了系统的后向散射。激光器的波长为1550nm,出射激光能量为1.2μJ@500kHz,InGaAs/InP SPAD的制冷温度为173K,单光子探测效率为19.3%,DCR为100cps,较之前研究工作中采用的SPD性能有着较大的提升。发射激光的发散角和接收视场分别为17.8μrad和11.2μrad,较以前的研究中采用的角度小一倍,且接近望远镜光圈的衍射极限。

大气探测

目前,单光子激光雷达已广泛应用于大气探测激光雷达系统中,因其优异的时空分辨率、较高的探测精度和连续的剖面数据采集能力,成为大气探测的有力工具。单光子激光雷达可用来探测气溶胶、云、大气密度、臭氧、温室气体、风场、能见度等。工作在近红外的激光雷达在大气探测方面具有许多优势。首先,对于人眼来说是相对安全的。其次,与激光雷达系统中常用的可见光相比,水蒸气、CO2等在近红外的吸收截面很小,因此可轻松地穿透云雾,在恶劣天气下具有出色的探测能力。另外,在近红外波段,影响激光雷达系统信噪比的太阳背景辐射较小,可以实现昼夜连续的低噪声探测。

2015年,Xia等人搭建了一台基于上转换SPD(SDE@1550nm=15%,DCR=40Hz)的单光子激光雷达,连续监测大气能见度超过24小时,并用商用InGaAs APD进行了对比实验,信噪比降低了两个数量级。尽管大气激光雷达系统都是基于直接探测的,而相干探测激光雷达在大气探测中也同样扮演着重要的角色。通过深入分析相干探测激光雷达回波信号的功率谱,可以反演附加的大气参数,如云高度和云厚度、雨速、风切变和湍流耗散率。在近红外大气激光雷达中,通常使用的是SPAD的单光子激光雷达。2017年,南京大学张蜡宝团队使用基于SNSPD的单光子激光雷达探测了180公里范围内的海雾。探测到42.3-63.5公里和53.2-74.2公里范围内的海雾回波信号,反映了雾的浓度和移动速度。2021年,南京大学张蜡宝团队对单光子激光雷达系统进行了优化,并使用了具有四光子分辨率能力的多像素SNSPD,成功探测到106公里处的云层和200公里处的山脉,利用光子数分辨能力区分雾回波信号和高山回波信号。上述研究同样表明,在远程激光雷达系统中,极限距离主要取决于输出信号的信噪比,受激光器发射能量的影响较大,而在探测器层面,信噪比主要由SDE和DCR决定。

空间探测

20世纪90年代以来,SPAD在卫星激光测距中得到了广泛的应用。与PMT相比,SPAD具有更高的计时精度,但其DCR更高,并且存在时间游走的问题(取决于光脉冲能量和设备的温度)。1998年,Zappa等人提出并开发了具有时间游走补偿版本SPAD(C-SPAD),其时序抖动约为30ps,结合优化后的系统,实现了亚厘米精度的卫星激光测距。随着InGaAs SPAD和Ge SPAD的出现以及Nd:YAG纳秒脉冲激光器的发展,红外卫星激光测距开始发展,Courde等人使用基于InGaAs SPAD以及Nd:YAG调Q脉冲激光器的单光子激光雷达进行了月球激光测距,在盖革模式下,SPAD的量子效率约为20%,暗计数率为28kHz,最终测距精度达到3mm。虽然InGaAs SPAD在近红外的性能优越,但需要在DCR和SDE之间进行权衡,并且SPAD还具有显著的后脉冲效应。

相比之下,部分研究机构初步尝试将基于SNSPD的单光子激光雷达应用与空间探测中。Xue等人实现了基于SNSPD的1064nm单光子激光雷达激光测距,系统中的激光平均功率为40W,脉宽为662.7ps,光学系统的效率为10%,SNSPD的DCR为1kcps,探测效率为20%,他们将该系统引入中国云南天文台,并在Cryosat、Ajisai和Glonass三颗典型的LEO/MEO卫星上成功地进行了1600km至19500km的测距。

人们期望单光子激光雷达系统中的单光子探测器具有高效率、低暗计数、较大光敏面、低定时抖动等综合性能。因此,经过对单光子探测器以及光学系统参数优化的改进,单光子激光雷达有望在未来实现更高的距离精度并探测更小的空间碎片。

无人载具中的目标感知

无人驾驶汽车(Autonomous Vehicles,AV)的性能以及安全性要求其具有准确绘制地图并实时响应周围环境的能力。车载激光雷达则要求系统轻量小型化、实时性高、功耗低、可靠性高,而受无人驾驶的市场刺激下,诞生了Velodyne、Quanegy、IBEO、Sick等商业激光雷达公司。Velodyne公司的产品丰富,不仅包含传统的雷达,也推出了如VLS、HDL等系列激光雷达,然而这些激光雷达的性能仅适用于低速、小范围无人驾驶,且价格相对高昂(数十万元人民币)。

单光子激光雷达因探测距离远、深度分辨率优异等优势,系统采用的激光器单脉冲能量多在μJ量级,且波段为近红外的“人眼安全”波段,是无人驾驶车辆的良好选择。2018年,Lindell等人提出了一种可记录25Hz瞬变图像的成像系统,适用于无人驾驶的实时采样。该系统采用256×1的SPAD阵列以及配套扫描振镜,SPAD阵列的DCR为2.5kcps,光子探测效率为20%,激光器的波长为450nm,单脉冲能量为18nJ@25MHz。系统可以以每秒几帧的速度记录这种瞬变图像,瞬变图像仅有几个PPP,如下图11所示。

图11 利用成像系统捕捉的瞬变图像片段

在无人驾驶以及室外自动机器人等实际复杂环境应用中,尽管单光子激光雷达系统较传统的线激光雷达以及单目/双目视觉等成像系统具有更高的分辨率以及较好的响应速度,但TCSPC系统的价格高昂,不适宜大规模应用。

讨论与展望

单光子成像体制的出现为TCSPC激光雷达提供了一种有效的解决方案。本文对单光子激光雷达进行了综述,介绍了典型单光子激光雷达的基本技术原理、相关数据处理算法以及目前单光子激光雷达的主要研究方向与进展,对典型研究进行了梳理与思考。同样介绍了在TCSPC激光雷达成像系统中如何有效保证系统的远距离工作能力,常规的途径是增加发射功率和光学系统的接收口径。而提升单光子激光雷达工作距离的新途径主要是提高光子探测效率以及压缩采样光子计数。但高光子效率探测意味着仅有少量光子被雷达系统接收,面临着巨大的探测强噪声挑战。

单光子激光雷达对目标探测过程的复杂场景感知中,针对具体成像系统提出的去噪方案与重构算法仍是目前的重点研究内容。目前国内外有关单光子成像雷达的研究多在实验室内演示成像原理和重构算法为主,在实际环境下验证少量光子算法的效果和适应性仍需更多研究。目前相关新体制的算法层出不穷,需要以保证激光雷达工作距离为核心,在光学系统优化与改善噪声抑制的同时增强自身算法处理能力,推动图像重构的研究。

综上所述,单光子激光雷达在远程测距、远距离计算成像、高分辨率成像以及人工智能等领域都获得了很大的发展,以具备单个光子探测能力的优势在远距成像中更是获得了广泛关注与研究。随着相关研究的不断深入,单光子激光雷达拥有更广阔的工程化应用前景,有望成为推动光子计数成像技术发展的新动力。

本研究获得了国家自然科学基金优秀青年科学基金(61922011)、国家自然科学基金企业联合基金重点项目(U21B2034)的支持。

延伸阅读:
《激光雷达(LiDAR)技术及市场-2022版》
《汽车激光雷达(LiDAR)专利全景分析-2022版》

《飞行时间(ToF)传感器技术及应用-2020版》

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