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自主性带来的好处源于两个重要方面的进步，即便利和安全，这两方面与道路车辆和驾驶息息相关。这两方面所应用的赋能技术包括先进的传感器模式，其中多种传感形式协同工作，提供了系统性功能。
汽车行业已经开始向全自动驾驶转变，目前行业内生产的车辆达到了SAE International规定的Level 2和Level 2+自主性。要想实现全自动驾驶，需要引入四种关键的传感技术，并拓宽应用范围：超声波、雷达、激光雷达(LiDAR)和视觉。在这四种技术中，LiDAR或许是人们最不理解、应用最不广泛的技术，但独特的能力使其成为打造先进驾驶辅助系统(ADAS)体验的重要的一环。
全自动驾驶汽车可能需要超过20个单独的雷达系统，但根本问题在于，雷达空间分辨率的局限性使它仍得不到广泛应用。而在这方面，LiDAR的性能远远超过雷达，能够提供高分辨率的深度图像。安全系统越来越受到重视，除了能够知道物体的存在之外，还需要能够对物体进行分类和识别，这变得尤为重要。
虽然基于图像传感器的视觉系统可以借助传感器套件提供最佳分辨率，但在夜间，由于缺少环境光，视觉系统将受到限制。相反，LiDAR系统能自产光源，因此受环境光条件的影响较小。LiDAR本身还能提供深度信息，而基于图像传感器的视觉系统只能看到场景的2D视图，虽可以根据立体配置间接计算深度，但会降低深度准确性。
了解LiDAR
想要了解LiDAR技术对先进驾驶辅助系统(ADAS)应用的益处，首先需要了解LiDAR的工作原理。顾名思义，LiDAR使用光来探测距离。它用光源发出光线，触及视线内的物体而后反射，然后测量光线从发出到返回传感器所用的时间。这统称为飞行时间(ToF)，可以在不同分辨率水平下探测大型物体，如粗略测量与障碍物之间的距离，或探测像人脸3D特征这样精细的细节。
深度探测可以通过各种方式实现，而每种方式各具优点。除了ToF之外，深度探测还使用两个图像传感器来模拟立体视觉，使用结构光来探测物体造成的变形，以及在像素级别进行相位检测(图1)。
图 1：测量深度感知的技术方法
关于ToF，所使用的技术有两种：直接ToF和间接ToF。直接ToF(dToF)中的光源为脉冲式，模式中有明确的开/关时间。这些开/关时间使接收器能够探测到光源开启到检测到反射光的时间差。在间接ToF中，光源以正弦波的形式连续发射，通过测量光源和反射信号之间的相位差来计算距离。在这两种情况下，无论是直接还是间接，都是借助光离开发射器后到达探测器所用的时间来提供距离数据。
使用dToF来解释距离数据更加简单，虽然它可以只需发射一次就能获得数据，但如果重复发射，结果会更准确。另外，如果使用脉冲光，LiDAR系统的测距范围会显著扩大，但必须配备用于捕获光子的合适传感器。换言之，脉冲式dToF比利用单次发射的dToF复杂，但比间接ToF要简单。另一个重要的考虑因素是工作波长，因为这也会影响性能和系统的应用方式(图2)。
图2：dToF系统中使用的波长
如图2所示，在905 nm左右的近红外(NIR)波长下工作的传感器是一个很不错的折衷方案。暴露在雨天和阳光下的应用中，NIR在衰减程度和抗干扰方面性能适中。这表明在汽车应用中，对NIR敏感的传感器是最佳选择。
LiDAR传感器技术
检测硅中的光子通常借助光电二极管来实现。光子很容易被硅吸收，进而在P-N结中造成电子空穴对。通过对P-N结施加反向偏压，由光子产生的电荷载体就会导致电流在通道中流动。
如果偏压足够高，产生的电荷载体将会产生刺激碰撞电离所需的动能。这种电离会释放更多电荷载体，在适当的条件下，这些载体会在整个偏压下的硅芯片区域持续存在，导致击穿并使硅具备高导电性。这个过程称为盖革放电或雪崩，基于该过程的设备称为单光子雪崩二极管(SPAD)。
由于SPAD具有非线性传输行为，因此增益高于以线性模式在低于其击穿电压的条件下工作的传统雪崩光电二极管。这意味着SPAD性能更优，因为它甚至可以探测到由单个光子组成的反射信号。同时也有助于扩大LiDAR系统的测距范围，可以“看到”更远距离的低反射率物体。
安森美(onsemi)通过开发硅光电倍增器(SiPM)，进一步完善该方法。SiPM集成了一个并联独立SPAD传感器阵列，每个均采用二进制开关式的工作方式。根据阵列总输出，可以计算光信号的相对强度。此外，通过对SiPM阵列中的每个SPAD配备第三个电容耦合式端子，响应速度得以提高。这种快速响应输出中会携带测量传感器响应时间所需的数据。
让LiDAR为汽车服务
在市场上广泛采用LiDAR的关键是以高产量大批量生产基于光电二极管传感器的能力。安森美开发的SiPM传感器已针对NIR优化，在905 nm波长范围具有高灵敏度，单光子增益达到10⁶。经过设计，它还能在相对较低的30 V偏置电压下运行，由于其恢复时间快，还能提供出色的带宽。
从技术角度而言，具备以上特点的SiPM适合汽车应用，但它也需要在商业上可行。阻碍LiDAR广泛采用dToF的主要障碍之一就是价格，但这可以通过两种方式解决。第一，采用互补型金属氧化物半导体(CMOS)工艺，传感器阵列的单位成本得以优化。第二，安森美开发了有效的制造工艺，可提升所生产传感器的均匀度，使传感器的成本效益得到提高。因此，在提高质量的同时优化了成本结构。
// 总结 //
LiDAR是汽车行业的一项基本技术。通过开发有效可行的固态传感，安森美已经解决了许多阻碍其广泛采用的障碍。
SiPM技术能实现更小的系统，更低的功率，将使新一代的LiDAR系统比现如今使用的系统更小。最终，这些系统将小到以不易察觉的方式与车辆浑然一体，而且可靠性却更胜以往。
自动驾驶车辆将需要多种传感方式，超声波、雷达和视觉已经十分普遍，但随着自主性水平的提高，LiDAR也将成为一项关键技术。如今，通过投资开发SiPM方案，安森美巩固了其作为汽车OEM系统供应商的领导地位，因为我们正向着Level 5完全自主性的方向进发。
