第二屆“光”+智能駕駛技術高峰論壇于2019年9月6日舉辦，本次論壇邀請了政府部門、咨詢機構、整車企業、激光雷達制造商、紅外夜視、攝像頭等傳感器重點企業及知名科研院所等到會研討，共話光與汽車電子行業市場前景。以下為璦鐠瑞思光學有限公司（ESPROS）CEO兼創始人Beat De Coi現場演講實錄：
璦鐠瑞思光學有限公司（ESPROS）CEO兼創始人Beat De Coi
女士們、先生們，大家下午好！非常高興來到這里和大家分享我們最新的一種雷達系統。
我們未來想要達到的目標可能就是告訴Siri或者阿里巴巴開發的智能語音助手，說帶我回家吧，說一個命令，我們的車就可以自動帶我們回家。但是我們都知道這其實還有很長的路要走，才能實現這點。所以我們今天要講的幾個主題是PPT上大家看到的，我們要達到的ADAS的要求。跟大家簡單介紹目前激光雷達傳感器的局限，另外也想和大家對比不同的傳感器技術，也會跟大家談一談接收器的部分，最后簡單介紹我們的OHC 15L硅半導體的激光雷達成像技術。
如果大家去跟不同的主機廠說，大家可能給出的ADAS要求不一樣，有些時候他們會說可能你們的距離是150米，反射率是10%，很多德國公司會說要200米，還有一些德國公司會說距離要250米，然后在德國路上還有一些是限速的，所以長距離更難實現。整個目標大小是150米，最高的空間分辨率是小于0.05，這對于我們目前來說是非常有挑戰性的，然后它的水平視野是360度，垂直視野是30度，如果是近距離的話，那可能是90度，或者可能會更高。
而且它需要在所有的氣侯條件下都可以行駛，并且是白天、晚上都可以行駛。因為激光雷達是在晚上會比較好用，假如說白天太陽光很大的話就會有問題，它的幀率應該是大于20。這些都是OEM要求的，但我們的經驗是目前為止，我們覺得這個要求太低了，我們應該把這個要求更加提高。我們需要讓它更加安全。我們還需要在上面安裝其他的傳感器，也要盡量壓低成本。
對比不同的傳感器技術，支持ADAS的傳感器技術我們做了對比。超聲波、CWTOF、PTOF，它也是直接的TOF飛行測距。我們可以對比對這種不同的傳感器在不同指標上的表現，比如目前PTOF的分辨率在垂直距離上其實不是很高，在白天和晚上的性能不一樣，因為會受到環境光的影響。最后幀率也會比較低，它低是因為掃描的有所限制。
當然了，我們還同雷達以及超聲波的傳感器進行了對比。更進一步看接收端，我們可以對比3種不同的實施方案，1、APD；2、SPAD；3、ESPROS OHC 15L。如果你看關鍵的參數，APD基本上在一些限制方面都有比較大的限制，而且最重要的是敏感性，我的意思是APD和SPAD都整合了很多的東西，尤其是需要渲染目標上的光源。后面你們可以再算數字。這兩個都是需要200多個光子。但是我們的技術只需要20光子，所以它的敏感性幾乎是10倍的差距，其實對CMOS和CCG的傳感器也差不多是這樣。
分辨率的問題。這里只有屈指可數的光束，而這個就會導致在這里所出現的曲線，根本什么都沒有檢測出來，所以這是0-5度的分辨率不可以說允許的。最大的問題是周邊光的問題，如果你在汽車上安裝傳感器，它會試著偵測前面有可能出現騎自行車的行人，傳感器不僅收到行人的光，也會收獲道路太陽反射過來的光源。
而這樣的周圍光有可能要比它自己本身的光更大的。而原因是因為快門時間必須得開啟一定的時間，比如我要測量270米的距離，那么快門時間就必須要開啟1800毫秒這么長的時間，但是這個快門時間周邊的光還是收取過程中的，你的快門時間越長，那么它接收到的光子就會越多。對著周邊光收取越多，你可以看到這些周邊光是從0慢慢往上升的，而快門的噪聲也會有所產生。
如果在實際情況中，你距離270米，你抽樣的快門時間是1.8毫秒，我們就收集到了4500個周邊光子這么多，而這些光子又會從物體上反饋回來的回波光子產生沖突。而它拍攝噪聲的周邊光子是有67個，那么為了進行安全的政策，這也就是MEMS所顯示出來的，而系統的參數是對它可以進行有所免疫的，光的波段是25毫米。所以這可以看出來是比較強大的鏡片。我們能說的是取決于周邊光，我們需要一定的光子去做到安全的偵測，也就是284個光子。做一個簡單的數學題，它在這個時間中收到4500個光子，如果反射陣列過來有150個光子，最后動態的結果只會達到3.5分貝，這個信噪比還是比較低的。
如果我們達成100%的功率脈沖，在100米距離的時候，如果我們把距離加倍，比如加到180米，還有同樣的脈沖，信號可能就會降到25%，所以這其實是1/1平方的問題，當我們將距離加倍的話，或者我們就可能只能達到25%，如果3倍可以達到10%。如果我們有用一些光的曲線，這個脈沖就可以偵測到，因為它比光脈沖更高。這里所收集的周邊光更低，如果有距離更有距離。所以要把黃色的這塊區域盡可能維持在低的區域。
如何做到這點？和我們做開發的方法有關系。是我們的成像儀這塊。我們所收集的周邊光的數量有一個線性關系，如何降低所收集的周邊光呢？很簡單，就是去運用測量時間，比方我們收集的光子能減少10倍就可以去成功的降低我們的信噪比，最直接的方式就是去重新十月快門時間。而這就是關鍵的問題。每個系統都會有的關鍵時間，不管有沒有裝CCT，這些都沒有關系，抽樣時間或者快門時間是最關鍵的因素。
這是對于APD和SPAD系統的典型解決方案，濾波器可能有用，但是不一定有用。短暫的過濾也可能有效，統計數據可以降低幀率，然后降低快門時間。因為你不知道你什么時候會收到回來的回波。如果距離更短所需要的時間更短，所以APD和SPAD都有內在固有的限制，這是因為他們的快門時間相對較長。
我們所對應的方法是什么呢，如何解決這個問題呢？我們的方法是將即將收回來的信號抽樣，而且是以一個個小桶為單位進行抽樣。如果我們要是2毫秒收集到400樣件，你所需要的時間也會相應的縮小。也就是說所需要的時間是降低了400倍，但是它需要什么條件才能實現這點呢？首先需要非常快速和高性能的CCD，CCD需要達到200MHZ，需要非常快速的ADC，還需要非常低噪聲的接收端，同時還需要非常高量的接收端。在接收端可以接收到250MHZ，這是非常快的速度。對于ADC這塊每個樣件可能每秒要接收2.5億象素這么多。
雷達的工作原理是在接下來幾頁PPT中顯示出來，我們這里是一個光子的探測器，它會生產出電子的電核，通過吸收這些光子，然后再把這些電核移送到傳送帶上，基本上就像是工廠上的傳送帶，把各個部件沿著傳送帶、沿著一定的速率傳送到其他的地方去。這是取決于各個零件放在上面的時間間隔，所以地點取決于時間的變化。在傳送的終端有這么一個電核的獨處。對于效果我會講更多的細節。
這上面是由光子產生的電核，橫軸就是我們的這條傳送帶、柱狀圖，這邊都是很小的電核，越靠近縱軸越高。我們會把它靠近電核上去。每個取樣時間都是4-5微秒，所以周圍的環境光就只是在最開始的時間段是有環境光的，所以它不會影響長期的取樣。時間長了之后就會有這樣的圖，所以我們做完一整塊之后就會進行數據的轉換。
回到我之前舉的例子里，比如我們用1.8微秒的取樣時間是可以收集4500個環境光產生的光子。分解到每5納秒里面每個小電極里面只有12.5個光子了，環境短噪音光子就會從原來的67降到現在每個小電極里的3.5，3.5×4，差不多是14，所以理論上我們可以用14個光子來測量距離。還有一個比較重要的是隔相同時間進行取樣，所以我們是有不同的時間的反射。如果用這樣的傳感器，在車里面用激光雷達這樣的傳感器，用傳感器就可以接收到前面的車子返回來的光，可能由不同的時間返回不同的光源。
這里面有一個圖是我們怎么在Q和S未到達之前我們怎么安裝我們的系統的，怎么安裝我們的成像系統的。我們可以看到邊界，就是像素場的邊界，橫線是一行，其實有很多行，豎的列也有很多列，這里只列出一行和一列做參照，在我們的系統當中是有一個垂直的激光縱列，我們也是有MEMS，那我們這個縱向的垂直的激光器就會根據不同的時間選擇激光器。
有一束光發過來的時候就會選擇最近的激光器，就會通過這樣的方式進入我們的成像系統里。激光進入系統之后就會自動在橫軸方向進行分離，分到400個小的塊里面。在這個位置就可以直接被象素所感知，然后分到不同小的電極當中去。我們就可以看到脈沖，脈沖在不斷的增加。從這個圖上可以看到一個縱列每發過來一束光線就有一個讀數，然后對讀數進行數據整理。整個運轉過程是非常快的，之前說300米，其實也就只有2微秒的事情，2微秒已經走完了整個傳送帶的過程了，它其實就已經分了4次，一共是1600個小電極。
如果我們分成5個納秒，很可能這個精確度就沒有那么高，因為5納秒其實意味著1.5米，就是來回的距離。也相當于75厘米的測量距離，如果做分析的話，我們就會發現這里一直都是沒有信號的，到中間突然出現信號。這邊的距離全部都是5納秒，也是用我們之前的等式。用我們這個等式就可以計算中間的脈沖的重力，然后還可以衡量來的時間，通過來去的時間差測算物體的距離，所以從中間1號就可以看出整個是75厘米左右。
比如我們有一個反射率比較低的物體，是上面，下面是比較高反射率的。中間是一個截面，這個截面就是像我們看的下面的柱狀圖一樣，是低反射率的物體。我們用這個等式就可以算出來它的距離，大概算出來是5-10厘米。這是我們使用這個等式所收集到的數據，這個數據也是當時我們做實驗的時候強日光的時候，從頭頂射下來的強日光。
看上面的圖，我們需要55個電子來達到我們的測量性，來達到50%的測量度，到這里是10厘米，如果探到10厘米需要150個可探測的電子。根據不同的來光量，這邊是150，往后是1000個電子，下面是2000，我們可以在圖上根據不同的橫軸讀出縱軸的數據，我們能測多少米的東西。
這邊是用我們的成像系統收集的圖像。這是我們用RGB攝像頭，它也是有3D的點，大家可以看到上面有很多垂直的線條。它的分辨率也很高，下面的圖也是我們車載的成像系統所捕捉的圖像。它的分辨率橫縱是256×144，它的轉換收益很高，所以它的轉化率是很高的。另外它的像素率大概能達到每秒1000萬，所以我們可以把這個像素率提高到1000萬，從原來的80萬左右提高到1000萬，幀率可以達到312，就是用我們的成像儀把幀率提高312，我們的成像儀從性能各方面來講都比現有的性能高很多。