如今，LiDAR在自動駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）,、無人機,、測距,、人臉識別,、數(shù)字相機等領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，也變得越來越重要?，F(xiàn)在,，讓我們回顧一下2019年的一項重要研究。在一項具有前瞻性的合作研究中,，愛丁堡大學(xué)的Robert K. Henderson教授與STMicroelectronics影像部門合作,，推動了基于單光子雪崩二極管（SPAD）的激光雷達（LiDAR）系統(tǒng)的發(fā)展，并在汽車應(yīng)用領(lǐng)域取得了重大突破,。他們的研究專注于優(yōu)化SPAD的配置,，以提升汽車LiDAR接收器的設(shè)計，并對該領(lǐng)域產(chǎn)生了深遠影響,。
在Henderson教授的領(lǐng)導(dǎo)下,，該團隊進行了具有創(chuàng)新性的研究，重新定義了基于SPAD的LiDAR技術(shù)的能力,。他們的研究成果發(fā)表在題為《用于LiDAR接收器驗證的可重配置40納米CMOS SPAD陣列》的關(guān)鍵論文中,，對該領(lǐng)域具有重要影響。
該研究以使用40納米CMOS技術(shù)實現(xiàn)的可重配置SPAD陣列為核心,，提供了像素配置的靈活性,。該合作開發(fā)的測試芯片利用了Xilinx Kintex-7 FPGA進行高效的數(shù)據(jù)采集,，實現(xiàn)了同時讀取128個SPAD數(shù)字輸出。這種能力可記錄大量SPAD事件,，為進一步分析提供關(guān)鍵數(shù)據(jù),。
Henderson教授團隊的關(guān)鍵突破之一是同步總和技術(shù)（SST），旨在優(yōu)化基于SPAD的LiDAR系統(tǒng)的動態(tài)范圍,。通過有效地組合多個SPAD脈沖,，SST技術(shù)相較于現(xiàn)有方法實現(xiàn)了顯著提升，達到了7.5倍的增強,。這一突破為長距離汽車LiDAR應(yīng)用帶來了新的可能性,，解決了死時間癱瘓等問題，提高了對近距離高反射目標的檢測能力,。
為了補充硬件開發(fā),，該團隊還開發(fā)了一種強大的MATLAB模擬模型。該復(fù)雜模型通過考慮光子檢測概率,、像素配置,、傳感器吞吐量和偏置條件等多種參數(shù)，準確模擬了傳感器的性能,。利用模擬結(jié)果,，研究人員能夠確定不同像素配置下的最大成像距離，為傳感器設(shè)計提供明智決策,。
2019年Henderson教授團隊的合作研究是基于SPAD的汽車LiDAR系統(tǒng)領(lǐng)域的一項重大成就,。他們的工作提升了LiDAR技術(shù)的能力，提供了更好的性能,、增強的動態(tài)范圍和更大的像素配置靈活性,。
隨著對可靠且具有成本效益的自動駕駛系統(tǒng)需求的持續(xù)增長，這項研究的影響力不可低估,。Henderson教授的團隊與STMicroelectronics的合作為基于SPAD的LiDAR系統(tǒng)的未來突破鋪平了道路,。他們的發(fā)現(xiàn)為研究人員和從業(yè)者提供了寶貴見解，指導(dǎo)更高效和先進的自動駕駛技術(shù)的開發(fā),。
這種合作研究的持久影響凸顯了合作和創(chuàng)新在推動技術(shù)進步方面的力量,。通過結(jié)合學(xué)術(shù)專業(yè)知識和行業(yè)經(jīng)驗，Henderson教授的團隊與STMicroelectronics在基于SPAD的LiDAR系統(tǒng)方面取得了重要進展,?？芍嘏渲玫腟PAD陣列，搭配SST技術(shù)和MATLAB模擬模型的支持,，代表了實現(xiàn)更安全和更高效自動駕駛系統(tǒng)的重要一步,。
展望未來，這項合作研究的影響將繼續(xù)塑造LiDAR系統(tǒng)的未來,。這些具有變革性的發(fā)現(xiàn)將激發(fā)基于SPAD技術(shù)的更多進步,，推動實現(xiàn)全自動駕駛車輛,，并對整個汽車行業(yè)產(chǎn)生革命性的影響。
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