Light detection and ranging (LiDAR) has been considered as one of essential technologies for a vision sensor of autonomous driving systems. Thanks to preciseness and accuracy in environment measurement, it can provide environment mapping, localization, and object recognition through high-resolution 3-D images from LiDAR. A driverless car may have multiple LiDARs and there will be numerous cars on the load in the future. However, currently driverless cars have been tested in isolated conditions. Then, we do not understand interferences in real situations. Thus, interference between LiDARs is not well studied and it has been regarded as one of the critical problems of the LiDAR to the autonomous car applications. Since, objects that must be detected (e.g. human, animals, bike, car, wall, etc.) can be invisible due to the mutual interferneces. Therefore, the LiDAR mutual interference problems must be solved to offer the safe, comfortable, and reliable autonomous driving.
Current off-the shelf LiDARs cannot assure the orthogonality between the LiDAR signals. Then, it causes the mutual interferences. To give the orthogonality to the signals, LiDARs based on the correlation estimate have been proposed, for example, code division multiple access (CDMA) LiDAR, random bit modulation LiDAR, chaotic LiDAR, etc. However, the CDMA and random bit modulation methods that use digital signal processing require a high computing power. Then, the chaotic LiDAR that is based on a fast analog signal processing from a laser on the chaos state has been proposed. However, it is hard to be applied to real applications, since the chaos state is hard to be maintained in the real environment.
To solve the problems, a true-random LiDAR have been proposed. This method uses an analog true-random signal from a spontaneous emission that has been considered as a physical random process. Since there exist many reliable and cost-effective off-the-shelf spontaneous emission light sources, including light emitting diode (LED), so each LiDAR can equip the true-random light source. Then, the mutual interference immunity of the LiDAR is assurable in real applications. In addition, a rapid correlation estimation in analog was introduced for the autonomous vehicle applications that require the fast detection.
In this research, we investigate operation principles and mutual interference immunity of the true-random LiDAR both theoretically and experimentally. First, from a correlation estimate equation, signal-to-noise ratio, false alarm, and detection probabilities are derived to evaluate the LiDAR performances. Next, the mutual interference impacts to the LiDAR detection are predicted. We investigate two major performance degradations caused by the interference, occurring ghost targets from the false alarms, and reducing the SNR that causes a decrease of the detectable range. Then, the theoretical predictions are compared with the realized LiDAR performances in presence of the mutual interference. The realized LiDAR was a simple laboratory proof-of-concept prototype adopting a coherent receiver and a rapid correlation estimate method to achieve the long-range and rapid detection, for autonomous vehicle applications. For the interference experiment, various LiDAR signals, an analog true-random signal, a continuous-wave (CW), a frequency-modulated continuous-wave (FMCW), and a pulse light from a directly modulated laser, were generated.
From the investigation, we verify that the true-random LiDAR has mutual interference immunity regardless of the LiDAR interference signal formats. It is shown that the probability of false alarm of the true-random LiDAR is maintained irrespective of the interference signal formats and/or interference power. Even though the SNR degradation by the interference was inevitable, the SNR and the probability of false alarm can be improved by increasing the correlation measurement time and/or the analog signal bandwidth.
We believe that this research provides in-depth understanding on the mutual interference to the true-random LiDAR, and solution for the safe and reliable autonomous driving.
Light Detection And Ranging (LiDAR)는 현재 자율주행 차량 및 시스템에 시각 정보를 제공하는 핵심 기술로 고려되고 있다. LiDAR는 정밀한 거리측정능력과 각도 분해능을 기반으로 고해상도 3차원 이미지를 제공한다. 이를 통해 정확한 주변환경 매핑과 위치정보 확인, 사물 인식 및 구분을 가능하게 한다. 이러한 장점 때문에 현재까지 구현된 다수의 실험용 자율주행 차량들은 LiDAR를 필수적인 센서로 고려하고 있다. 한편, 구현된 자율주행 차량들에 대한 실험들은 제한된 상황에서 진행되었기 때문에 실제 이 차량들이 보급될 경우에 발생할 수 있는 문제들에 대해서는 부분적으로 이해하고 있는 상황이다. 현재 자율주행 응용분야에서 가장 큰 문제로 부각되고 있는 것은 LiDAR 센서간 상호간섭이다. LiDAR 상호간섭은 심각한 경우 반드시 인식해야하는 사물(예를 들어 사람, 동물, 자전거, 자동차, 벽 등)들이 보이지 않게 되는 상황을 야기할 수 있다. 그러므로 안전하고 신뢰도 높은 자율주행 시스템을 위해 LiDAR의 상호간섭문제는 반드시 해결되어야 한다.
현재 상용화된 LiDAR들이 상호간섭문제가 있는 이유는 서로 동일한 형태의 신호를 사용하여 LiDAR 신호 간 직교성을 보장하지 못하기 때문이다. LiDAR 간 직교성을 부여하기 위해 코드 분할 다원 접속(code division multiple access, CDMA) LiDAR, 무작위 비트 변조 LiDAR, chaotic LiDAR 등의 상관관계추산 기반의 LiDAR들이 제안되었다. 하지만, 디지털신호를 사용하는 CDMA 방식이나 무작위비트 변조방식은 고속의 디지탈 신호처리 과정이 요구된다. 아날로그 신호를 고속으로 처리하는 방식으로써 chaotic LiDAR가 제안된 바 있으나, 레이저 출력에서의 혼돈(chaos) 상태를 실제 상황에서 유지시키기 어려워 자율주행 응용분야에 적용하는데 문제가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 true-random LiDAR가 제안되었다. 이 방식은 물리적으로 무작위적인 현상으로 알려진 자발적방출(spontaneous emission) 기반의 광원으로부터 획득한 아날로그 무작위신호를 LiDAR의 신호로 사용한다. 자발적 방출 광원으로는 light emitting diode (LED)와 같은 가격경쟁력과 작동에 대한 높은 신뢰도를 제공하는 상용화 제품들이 많이 있으므로, 각 LiDAR에 무작위적인 특성을 가지는 광원을 장착할 수 있으며, 이를 통해 실제 응용에서 각 LiDAR의 상호간섭에 대한 저항능력을 보장할 수 있다. 또한, 신호의 아날로그영역에서 빠르게 상관관계 검출을 수행하는 방법을 적용하여 고속의 검출을 필요로하는 자율주행 관련분야에도 적용 가능함을 보였다.
본 논문은 true-random LiDAR의 동작 원리 및 간섭저항능력은 이론과 실험을 통해 정량적으로 검증한다. 먼저, LiDAR 성능에 대한 평가를 위해 상관관계 추산 식으로부터 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio, SNR), 오경보 확률과 메아리신호 검출 확률 등을 정의한다. 그 다음, 상호간섭이 LiDAR 검출에 미치는 영향들을 예측한다. 상호간섭에 의해 발생하는 두 가지 주요한 성능저하로는 오경보에 의한 허상 발생과 SNR 저하에 따른 검출가능 영역 감소가 있으며, 이에 대한 이론적인 예측을 실제로 구현된 true-random LiDAR에 대한 간섭 영향 실험결과와 비교한다. 실험을 위해 제작된 시제품은 제안하는 방식의 동작을 실험실에서 검증하기 위한 간단한 구성품이며, 자율주행 응용분야에서 요구하는 장거리 검출 및 고속의 검출을 고려하여 코히런트 광수신기와 고속의 상관관계 추산 방식을 적용하였다. 그리고 간섭 실험을 위해 아날로그 무작위 신호, 지속파(continuous-wave), 주파수변조 지속파(frequency-modulated continuous-wave, FMCW), 직접 변조된 레이저로부터 발생된 펄스광 등, 다양한 LiDAR 신호를 발생시켰다.
분석 결과를 통해 true-random LiDAR는 간섭 신호형식에 관계없이 상호간섭에 대한 저항능력이 있음을 확인했다. 특히, LiDAR의 오경보 확률은 간섭신호의 형식이나 세기에 관계없이 일정하게 유지된다는 것을 확인했다. 또한 상관관계 추산시간 또는 아날로그 무작위신호의 대역폭을 늘림으로써 SNR과 오경보확률을 개선할 수 있음을 보였다.
본 연구는 true-random LiDAR의 동작원리와 구현방법에 대해 이해를 돕고, 실질적으로 자율주행 응용분야에 적용 가능한 LiDAR를 제공함으로써 안전하고 신뢰도 높은 자율주행 시스템을 실현시킬 것으로 기대한다.
