TND6341JP/D
Rev. 4, July − 2023

ToFによるセンシングのリファレンス© Semiconductor Components Industries, LLC, 2020

July, 2023 − Rev. 41

Publication Order Number:
TND6341JP/D

ToFによるセンシングのリファレンスセンシングのながなセンシングは、 、、など、の でくのアプリケーションに とされています。オンセミは、 のセンシングのリファレンス
とキットを しました。これにより､な けのセンシングソリューションをにし、 "#までの$をすることができます。
センシングには、な%があります。&えば、'なCMOSイメージセン
サを+する%としては、ステレオ.、/012ピクセル、6 78などがあります。
Stereo Triangulation | Example: Intel RealSense, Subaru EyeSightFigure 1. Stereo Triangulation!"は、#なる29のカメラで<けた8の.から$められます。カメラで=>した%?の&@/'の(0をA)することにより、&@までの!"を*できます。
• G パッシブG 'のイメージセンサ• G 29のカメラが
G DE!"がカメラの!"にFG
G +HIJにEきくFG
G *コストがE

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• したアプリケーション
G LコストカメラG MN − !"アプリケーション
Phase Detection Pixels | Example: iPhone Camera AutoFocus

Figure 2. Phase Detection!"は、19のカメラで=>したシーンNのO,にPしてQRされます。ピクセルレベルのイメージセンサが、#なる/'を-8したピクセルペアで<けた8の/0を+する
か、UじマイクロレンズYの.Zのフォトダイオードを+してを*します。
• G パッシブG 'のイメージセンサ• G の^/が_る
G +HIJにEきくFG
G *コストがEG !"• したアプリケーション
G スマートフォンのオートフォーカス

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3Structured light | Example: iPhone Face ID

Figure 3. Structured Light`aのCMOSイメージセンサをb したカメラで0c8のパターンを<けて/eし、そのfみをgしてシーンNのを*します。
パターンのfみを+して&@の3hij1を$めます。
• G !"に2している• G アクティブ
G kl8の>3を<けやすいG の40が!"とともにmn
G 5!"にはo2• したアプリケーション
G 678
LiDAR

Figure 4. LiDAR

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48による12および!(LiDAR：Light Detection and Ranging)では、との^/が:いことから、pのqよりもrれたセンシングがです。また、0c8の8トランスミッタとレシーバをいたアクティブなqのため、あらゆる+HIJでuvします。LiDARは、な で、、 、ロボット、けのxy;z(AR)や{|;z(VR)などの々なアプリケーションや<に}く=~されています。
LiDARは、>に?Time of Flight (dToF)@をし、Aしたからその 8までの$のBれを*します。もう1つのqは、ToF(iToF)です。どちらのqでも、パルスCまたは DCを+できます。
iToFでは、EられたZ(Fは2つ)のビンにZの8パルスをGHするイメージセンサピクセルのCをgします。ってきたパルスのタイミングは、#なるビンのIJをすることによってKされます。

Figure 5. Direct & Indirect ToF Methods
Table 1. TOF METHOD COMPARISON
Parameter

iToF

dToF

Acquisition Speed

Long Integration Time

Fast Acquisition

Range Ambiguity

Yes

No

Detect Multiple Echoes

NoYes

Pixel Count

Large

Smaller

Data Volume

Small

LargerOperation in Strong Ambient Light

OK

Good

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iToFは、!"のセンシングアプリケーションや、MNLおよび
# しないLでの+に2しています。

8がセンサに?

dToFは、!"と5!"どちらのセンシングアプリケーションにも2しています。
QRレートがよりく、.Zの 8をできるため、リターンパスNにある.Zの&@を12できます。
MではN、パルスdToFにO,をててPHします。このqは、1のによって、あるいはQみQりごとに.ZのをGHすることによってz;できます。
シングルショットモードでは、タイマのu$にトランスミッタからいレーザパルスを します。レーザパルスがLiDARシステムの(RNの&@にたると、 してってきます。ってきたパルスをレシーバで12し、タイマをします。この$0の1/2に8をけると、12した&@までの!"をメートル/で$めることができます。

Figure 6. Single Shot Mode
ワーストケースのPS&は、TいをUているVWなど、XくにあるL Yの&@です。この、ってきたレーザパルスを、kl8からaる8などのノイズZを[えて8することが\ながあります。より なレーザを+えば、このE]を¡できる¢はありますが、レーザのDE2 はIEC−60825−1に^ される_の£¤E]の`
lNに¥Eする があります。
マルチショットモードでは、12したレーザパルスのタイムスタンプのヒストグラムをv§することにより、LiDARシステムのPノイズA(SNR)が¨します。このヒストグラムを+して、&@の!"を©2できます。この%により、システムが12できるDEをªばすことができます。

Figure 7. Multi−shot Mode
このモードでは、1つ1つの8の12イベントは、$にP¬­けられます。Rられたヒストグラムには、klの8などのノイズZからのノイズレベルが®まれますが、シwww.onsemi.jp
6

ーンNのzaの&@からは、ほぼUじ$¯によりくのり8があるため、ヒストグラム°にPS&までの!"を±えるHなピークができます。

Figure 8. Histogram Peak
²bした%を1cする¨では、LiDARシステムの¢には:³センサがo´ということはHらかです。dToF LiDARシステムに+する>なセンサの&をFigure 3にdします。PINダイオードとアバランシェフォトダイオード(APD)は、#ってくる8のにA&した2 を±えるリニアモードの12·です。&@の としてP¬­けられるスレッシ
ョルドにeするまで、8をあるfGHする があります。これら`aの12·は、より:¢のセンサに¸に'き¹えられつつあります。そのようなセンサは、8
アバランシェフォトダイオード(SPAD)¨に6gされており、81ºにPしても³があります。これらのセンサの&としては、シリコンフォトマルチプライヤ(SiPM)、SiPMアレイ、SPADアレイなどがあります。オンセミでは、これらのh½をCMOSプロセスでh しているため、デバイスの¿¢にrれ、LIÀuvがで、iに:いゲインを~えています。これらのセンサのjÂは、Lコストで:¢なLiDARのEに2しています。

Figure 9. dToF Sensors
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7ここまでにÃ をbべたklは、シングルポイントLiDARシステムについてPHしたものです。これは、の,にPしてはÅÆな!ツールとなります。しかし、Uじアーキ
テクチャをスキャニングオプトエレクトロニクスシステムとmみわせることで、8ビー
ムの%を¥Êし、シーンのの:Ëな,n(ポイントクラウド)をj§することができます。また、スキャニングシステムにより、レーザ2 をよりÅYに+できるようになりますが、ÌÍなop'で6§されるためEÎになり、コストが:くなります。こ
れらのÌÍなビーム%¥Êシステムは、ÏÐIqÌÍシステム(MEMS)のミラー、rÑメタst(LCM)、8フェーズドアレイ(OPA)などのÏÐシステムへの'き¹えがまっています。
また、センサアレイと8uアレイをÒしてシーンをフラッシュ(にÓÔ)することにより、ビーム%¥Êを+わずに:Ëの,nをRることもできます。フラッシュベースのLiDARは、SiPMやSPADのEvÕアレイとともに+し、wのソリッドステートソリューションをvることができます。フラッシュLiDARは、x!"から°!"のアプリケーシ
ョンに2しています。レーザ2 がシーン¤@に^Öすることと、_の£¤ Jによりセンサの(RNのO,に# する×28のが¥Eされているためです。
スキャニング%の&をYØにdします。

Figure 10. Beam Steering Methods

オンセミのLiDARリファレンス
8がってくると、LiDARシステムのシグナルチェーンは、アナログ−デジタルコンバータ(ADC)または$−デジタルコンバータ(TDC)のいずれかを+して、12したレーザの 8をデジタル7することができます。ADCベースのシステムでは、パルス¤@のデジタル7がで、パルスのj1からÚできる Yなど、PS&にyする­nÛÜをRることができます。しかし、TDCベースの%には、コストとz{I のtでg,があwww.onsemi.jp
8ります。そのk|は、Ý}をA)~にzpでき、このqがいパルスÞのレーザに2しているからです。そのため、_の£¤E]に>3を±えることなく、パルスごとにより:いピーク2 を+できることになります。
Mでßするリファレンス は、の©2にマルチショットのヒストグラム2 をいるTDCàkqにáづきます。これらは、LiDARエコシステムのおâやパートナーが、オンセミのh½とシステムソリューションをして、の を6gできるようにされたものです。

SiPM dToF LiDARリファレンスプラットフォーム
SiPM dToF LiDARリファレンスプラットフォームは、オンセミによるã¤なリファレンス
でもあり#いただくことができます。これはシングルポイントLiDARシステムのター
ンキーソリューションにxいもので、レーザä·、8å 、センサ、1 mから23 mまでのをするためのFPGAのコードを®むQみ2し<チェーンで6§されています。

Figure 11. SiPM dToF LiDAR Reference Platform
トランスミッタは、OSRAMの905 nmレーザダイオードSPL PL 90_3を+し、PS&にレーザパルスを します。AレンズNには、リファレンスSiPMとしてMicroRB−10010−MLP−TRを+し、2 レーザパルスを12して、TDCのを§します。

Figure 12. RB−Series SiPM Sensor
レシーバには、2のSiPMとしてMicroRB−10010−MLP−TRを+し、PS&からのパルスを12します。mÞæにより、Lの レーザパルスをzに12できます。
アンプの2 はTDCのをçします。

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9TDCはFPGANにzpされ、とにタイムスタンプを­nするために+されます。FPGA¨でヒストグラムàkがVわれ､èのPS&までのが*されます｡
SiPM dToF LiDARリファレンスプラットフォームには、グラフィカルユーザインタフェースが®まれています。これにより、ユーザはヒストグラムのデータをsdしたり、レーザ!"をシングルショットまたはマルチショットモードに することができます。また、バイアスIÀをêしてSiPMの³を することもできます。

Figure 13. User Interface showing Depth Histogram

Figure 14. SiPM dToF LiDAR Reference Platform
このLiDARリファレンスプラットフォームは、オンセミのIoTプラットフォームNのpのセンサにDするように6§することができます。
SiPM dToFリファレンスプラットフォームには、Yのものが®まれます。
• キット
G SiPM dToF LiDARリファレンスプラットフォーム
G ユニバーサルIZとケーブル
G ソフトウェアGUI

www.onsemi.jp10• リファレンス

のドキュメントGのなPHG zpにyするアドバイス
G インタフェースコマンドライブラリ• パッケージのリリース
G FPGAのコード
G Gerberファイル
G Cadenceファイル
G Eagleファイル
G ã¤なBOM  の S i P M d To F L i D A R リ フ ァ レ ン ス プ ラ ッ ト フ ォ ー ム の   は 、
depthsensing_questions@ onsemi.com におëいわせください。

16チャンネルLiDARリファレンス

Figure 15. 16 Channel Reference Design Block Diagram
16チャンネルLiDARリファレンス は、や  などのスキャニングLiDARアプリケーションに2しています。これは、Yにdすモジュールíのサブブロックコン
ポーネントとして されたZîのプリント}áï(PCB)の ファイルソフトウェアリリースパッケージで6§されています。
• IZPCB• レーザPCB• アナログフロントエンド(AFE)PCB
www.onsemi.jp11• Ý·PCB• TDC/àkPCB
このリファレンス のOサブブロックは、mみて、テスト、1がVわれています。
 には、レーザパルスの、りの12、,nの§に なすべてのIÌが®まれています。システムの8å 、スキャニングハードウェア、モータ¥Êはこの のPScであることにごñください。
このリファレンス は、そのままオプトメカニカルサブシステムとともに+して、ã¤なLiDARシステムを6gすることができます。あるいは、オンセミhデバイスの<に`って+するは、º々のブロックを のとしてすることもです。

Figure 16. Physical PCBsIZPCBには、12 V# を50 VまでòÀするSiPMòÀコンバータがb されています。SiPMのバイアスIZは、SPIFをßしてêし³を¥Êできます。òÀコンバー
タはレーザPCBへのIZçに+することもできます。
8トランスミッタは5905 nmのレーザ+ ·です。このt8レーザ8Zは、GaNベースのディスクリートレーザドライバを+し、3 nsパルスÞで75 Wのピーク2のレーザパルスをz;できます。
AFEボードには12·とフロントエンド}がb されています。12·はArrayRDM−0116A10−DFNであり、これは905 nmで16%という ]D:の812ÅY(PDE)を~えた
16チャンネルリニアアレイです。SiPMアレイのOチャンネルは、16のポイントをU$に2 するためにóôにQみ2されます。12·はmÞæにDされ、8イベントのに なゲインをRています。

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Figure 17. ArrayRDM−0116A10−DFN
Ý·PCBはSiPMアレイのOチャンネルにコンパレータを~えています。SiPMのをáスレッショルドとA)し、TDCのをさせます。コンパレータのスレッシ
ョルドは、SPI¥Êのデジタル−アナログコンバータ(DAC)をßして¥Êできます。
このリファレンス は、16チャンネルのTDCベースのQみ2しをõし、1hi12·アレイ¤@にってきたパルスをU$にデジタル7します。TDCはIntel® Cyclone®10LP
FPGAにzpされています。このFPGAは、タイミングヒストグラムと3hi,nデータを§するだけでなく、レーザおよびモータ¥ÊÌけにシステム¥Êとタイミングを2 します。
'とするLiDARシステムは、(R¤@にレーザビームをスキャンし、:^/の3hiマップをv§できます。
リファレンス のは、depthsensing_questions@onsemi.comにおëいわせください。
その.の/0• デッドタイムのい:、}ダイナミックレンジのTDC• TDCの^/を31〜250 psのでプログラム• TDCのDE`lは150 m(4096ビン)• シリアルおよびUSBインタフェース(イーサネットはx P¬ö)• なEり
グレードの½を+
123
アプリケーションには、なIJや}い`lでzにuvできる:¢センサとデバイスが です。これらのとâの $をたすために、オンセミは;÷、アプリケーションøに されたSiPMおよびSiPMアレイh½をZùçしています。これにはリファレンス で+しているArrayRDM−011A16−DFNも®まれます。
のSiPMおよびSiPMアレイh½のは、depthsensing_questions@onsemi.comにおëいわせください。
これらはで#qなúの7SiPMセンサです。これらのh½の7をQRするために、オンセミはèとデザインセンタにhá
IATF16949の7を<けました。にûち、これらのh½は、I½ü(AEC)によるSiPMなどのオプトエレクトロニクスýþ@けv格AEC−Q102に拠した7ストレス ¡を<けています。
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16チャンネルLiDARリファレンス• リファレンス

には、Yが®まれています。

のアプリケーショノートGのなPHG zpにyするアドバイス
G ハードウェアテストの¢ÆG インタフェースコマンドライブラリ• パッケージのリリース
G FPGAのコード
G Gerberファイル
G Cadenceファイル
G Eagleファイル
G ã¤なBOM

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45アプリケーション
Table 2. TARGET APPLICAITON
Recommended Reference Design
Laser Rangefinder

16−Channel LiDAR Ref Design

Long/Short Range LiDAR

Yes + Scan MechanismYes + Scan Mechanism

Turn Assist/Blind Spot Detection

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

ADAS

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Fill Level Monitoring

Yes

Yes

Storage Retrieval

Yes

Yes

Stack Height Control

Yes

Yes

Measuring the Thickness of Metal,
Ceramics, Wood etc.

Yes

Yes

Distance Measurement

Yes

Yes

Distance Monitoring

Yes

Yes

Position Feedback in Industrial
Automation

Yes

Yes

Level Control, e.g. in the Packaging
Industry

Yes

Yes

Exact Positioning of Stacker Cranes,
Gantry Cranes, and Conveyors

Yes

Yes

Safeguarding Minimum DistancesYes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Verifying Occupancy Conditions

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Overhang, Gap, andCompartment−occupied Checks

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Avoidance of Collisions for AGVs,
Suspended Conveyor Systems, orFreely Navigating Platforms

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Object Detection and Classification

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Safety/Proximity

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Security

Yes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

People CountingYes + Scan Mechanism

Yes + Scan Mechanism

Application
AUTOMOTIVEINDUSTRIAL/CONSUMER

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