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      清華大學(xué)精儀系團(tuán)隊(duì)合作實(shí)現(xiàn)采集率1.79GHz的絕對距離測量
      2025/4/16 12:54:49     

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      【產(chǎn)通社,4月16日訊】清華大學(xué)新聞中心(Tsinghua University News Center)官網(wǎng)消息,隨著人工智能與自動駕駛技術(shù)的飛速發(fā)展,實(shí)現(xiàn)高速、高精度的三維環(huán)境感知成為重要挑戰(zhàn)。激光雷達(dá)(LiDAR)作為三維環(huán)境感知的新興關(guān)鍵傳感器件,具有分辨率高、抗有源干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),但其采集率與非模糊范圍的權(quán)衡問題卻長期制約著激光雷達(dá)硬件的性能和成本。

      清華大學(xué)精密儀器系與中山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院合作,于3月25日在《自然·通訊》(Nature Communications)發(fā)表了題為“基于鈮酸鋰電光頻梳的1.79GHz刷新率絕對距離測量系統(tǒng)”(1.79-GHz acquisition rate absolute distance measurement with lithium niobate electro-optic comb)的研究論文,從方法與器件兩個維度實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破,提出基于重頻可調(diào)的集成鈮酸鋰電光頻率梳的調(diào)重頻光梳測距方法(RRMFC),成功實(shí)現(xiàn)1.79GHz單通道采集率的絕對距離測量,較現(xiàn)有技術(shù)提升一個數(shù)量級以上。這種技術(shù)有望大幅提升激光雷達(dá)的采集率或畫面像素數(shù),可將現(xiàn)有激光雷達(dá)系統(tǒng)中的數(shù)百個并行探測單元簡化為一個,為自動駕駛、無人機(jī)等領(lǐng)域的實(shí)時高精度感知提供了全新解決方案。

      針對現(xiàn)有技術(shù)挑戰(zhàn),研究團(tuán)隊(duì)結(jié)合多方研究背景和優(yōu)勢,設(shè)計了一種基于重頻可調(diào)的集成鈮酸鋰電光頻率梳的距離測量系統(tǒng)。該設(shè)計使用一個電控重復(fù)頻率的集成電光頻梳作為光源,并在GHz范圍內(nèi)線性掃描電光頻梳的重頻,在激光雷達(dá)測量系統(tǒng)中可實(shí)現(xiàn)具有顯著尖峰的拍頻信號,可直接通過簡單的時域?qū)し逅惴ㄓ嬎阄矬w的絕對距離,大幅提升了單次掃頻過程中可以實(shí)現(xiàn)的距離解算次數(shù)。研究團(tuán)隊(duì)還為這一測量方法量身定制了集成鈮酸鋰直波導(dǎo)式折疊光路相位調(diào)制電光頻梳,調(diào)制區(qū)域長度達(dá)到5厘米,尚屬業(yè)內(nèi)首次。通過折疊光路、倒角電極、空氣橋等技術(shù)的運(yùn)用,該器件首次實(shí)現(xiàn)了重復(fù)頻率連續(xù)任意可調(diào)諧,在10GHz重復(fù)頻率下輸出光頻梳梳齒數(shù)量可達(dá)53根。

      在RRMFC系統(tǒng)距離測量實(shí)驗(yàn)中,研究團(tuán)隊(duì)測得最高測距刷新率達(dá)到1.79GHz。與現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)界應(yīng)用的調(diào)頻連續(xù)波激光雷達(dá)相比,單通道測距刷新率的性能提升達(dá)到4至5個數(shù)量級;在相同刷新率下的距離測量精密度提升最多可達(dá)一個數(shù)量級以上。將這一方案運(yùn)用在三維感知系統(tǒng)中,可以輕松實(shí)現(xiàn)高達(dá)3MP/s的單通道點(diǎn)頻,這一點(diǎn)頻數(shù)據(jù)已經(jīng)超越了當(dāng)前多通道激光雷達(dá)系統(tǒng)的總點(diǎn)頻。

      研究團(tuán)隊(duì)長期扎根于集成光學(xué)與精密測量的交叉學(xué)科領(lǐng)域,基于集成光學(xué)界的器件創(chuàng)新與精密測量學(xué)科中的方法創(chuàng)新,高度融合地完成了這一交叉學(xué)科的研究工作,實(shí)現(xiàn)了單通道1.79GHz的超高刷新率絕對距離測量。這一系統(tǒng)具有測距刷新率高、非模糊范圍不受方法限制等優(yōu)勢,可以實(shí)現(xiàn)單通道的三維空間感知,有助于進(jìn)一步提升車用激光雷達(dá)的點(diǎn)頻和畫面像素數(shù),可實(shí)現(xiàn)對于遠(yuǎn)處小物體的感知(如突然鉆出來的行人或自行車等),進(jìn)一步提升智能駕駛系統(tǒng)的安全性。

      清華大學(xué)精儀系2024屆博士畢業(yè)生祁一凡、博士后賈星宇,中山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院2022級博士生王競一為論文共同第一作者。中山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院教授李楊(原清華大學(xué)精密儀器系副教授)、清華大學(xué)精密儀器系副教授吳冠豪、中山大學(xué)電子與信息工程學(xué)院教授蔡鑫倫為論文通訊作者。研究得到國家重點(diǎn)研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目和重大科研儀器研制項(xiàng)目、北京市自然科學(xué)基金重點(diǎn)研究專題等的資助。

      查詢進(jìn)一步信息,請?jiān)L問官方網(wǎng)站https://www.tsinghua.edu.cn/info/1175/117854.htm,以及https://doi.org/10.1038/s41467-025-58018-8。(Robin Zhang,產(chǎn)通數(shù)造)
          (完)
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