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Development of Parallel Signal Processing Algorithm for FMCW LiDAR based on FPGA

FPGA 고속병렬처리 구조의 FMCW LiDAR 신호처리 알고리즘 개발

  • Jong-Heon Lee (Principal Engineer of Lambda innoVision Co., Ltd) ;
  • Ji-Eun Choi (Principal Engineer of Lambda innoVision Co., Ltd) ;
  • Jong-Pil La (Principal Engineer of Lambda innoVision Co., Ltd)
  • Received : 2024.02.29
  • Accepted : 2024.04.12
  • Published : 2024.04.30

Abstract

Real-time target signal processing techniques for FMCW LiDAR are described in this paper. FMCW LiDAR is gaining attention as the next-generation LiDAR for self-driving cars because of its detection robustness even in adverse environmental conditions such as rain, snow and fog etc. in addition to its long range measurement capability. The hardware architecture which is required for high-speed data acquisition, data transfer, and parallel signal processing for frequency-domain signal processing is described in this article. Fourier transformation of the acquired time-domain signal is implemented on FPGA in real time. The paper also details the C-FAR algorithm for ensuring robust target detection from the transformed target spectrum. This paper elaborates on enhancing frequency measurement resolution from the target spectrum and converting them into range and velocity data. The 3D image was generated and displayed using the 2D scanner position and target distance data. Real-time target signal processing and high-resolution image acquisition capability of FMCW LiDAR by using the proposed parallel signal processing algorithms based on FPGA architecture are verified in this paper.

본 논문은 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 기법에 관해 기술하고 있다. FMCW LiDAR는 높은 검출민감도를 가져 낮은 출력만으로 장거리 측정이 가능하면서도 눈, 비, 안개 등 열악한 환경에서 강건한 검출성능을 가져 자율주행자동차용 차세대 LiDAR로 주목받고 있다. 본 논문은 주파수 영역의 신호처리를 위해 필요한 고속 데이터 획득, 전송 및 병렬 신호처리를 위한 하드웨어 구조에 대해 기술하였다. 획득된 시계열 신호로부터 주파수 특성을 분석하기 위하여, 푸리에 변환 연산을 FPGA로 구현하였다. 변환된 주파수영역 데이터로부터 강건한 표적검출 성능을 확보하기 위한 C-FAR 알고리즘에 대해 기술하였다. 표적의 스펙트럼 신호로부터 주파수 측정값의 해상도를 향상하고, 측정된 주파수 값을 표적의 거리 및 속도 정보로 변환하는 과정에 대해 상세히 기술하였다. 스캐너 2D 위치 및 표적의 거리 정보를 활용하여 3차원 영상으로 변환하고 이를 전시하였다. 제안된 FPGA 구조의 병렬 신호처리 알고리즘 적용을 통하여 FMCW LiDAR의 실시간 표적 신호처리 및 고해상도 영상획득 성능을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년 정부(중소벤처기업부, 산업통산자원부)의 재원으로 중소기업기술정보진흥원 및 한국산업기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구임(S3364883, 2023년 지역특화산업육성+, P0021566, 2023년 빅데이터 기반 자동차 전장부품 신뢰성기술 고도화)

References

  1. J. La and J. Choi, "Development of Wideband Frequency Modulated Laser for High Resolution FMCW LiDAR Sensors," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 18, no. 6, 2023, pp. 1023-1030.
  2. J. Kwon, T. Kim, T. Hwang, and H. Park, "A Development of effective object detection system using multi-device LiDAR sensor in vehicle driving Environment," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 2, 2018, pp. 313-320.
  3. S. Lee, K. Kim, J Park, H Moon and H. Lee, "Development of Indoor Structure Scanner using 2D LIDAR," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 18, no. 6, 2023, pp. 1189-1196.
  4. C. Kim, N. Kim, and S. Lee, FMCW LiDAR system with variable point FFT and analog filter," Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Pyeongchang, Korea, 2020, pp. 594-595.
  5. J. Kim, Y. Ju, and E. Kim, "Object Recognition Technology using LiDAR Sensor for Obstacle Detection of Agricultural Autonomous Robot," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 16, no. 3, 2021, pp. 565-570.
  6. B. Cho, S. Sun, and J. Lee, "A Study on the Implementation of FMCW LiDAR for Detecting Small UAVs," J. of the Korean Institute of Information Technology, vol. 19, no.1, 2021, pp. 99-106. https://doi.org/10.14801/jkiit.2021.19.1.99
  7. H. Jaong, J. Kim, G. Kim, C. Park, S. Jun, M. Jo, H. Lee, and C. Kim, "Simultaneous distance and vibration mapping of FMCW-LiDAR with a kinetic external cavity diode laser," Optics and Lasers in Engineering, vol. 160, 1, 2023. p. 107283.
  8. B. Behroozpour, P. A. M. Sandborn, M. C. Wu, and B. E. Boser, "Lidar System Architectures and Circuits," IEEE Communications Magazine, vol. 55, no. 10, 10, 2017, pp. 135-142. https://doi.org/10.1109/MCOM.2017.1700030
  9. M. Okano and C. Chong, "Swept Source Lidar: simultaneous FMCW ranging and nonmechanical beam steering with a wideband swept source," Optics Express, vol. 28, issue 16, Aug. 2020, pp. 23898-23915. https://doi.org/10.1364/OE.396707
  10. Y. Lee, H. Yun, S. Kim, S. Heo, and Y. Jung, "Design of FMCW Radar Signal Processor for Human and Objects Classification Based on Respiration Measurement," Journal of Advanced Navigation Technology, vol. 25, no. 4, 8, 2021, pp. 305-312.
  11. M. Gasior and J. L. Gonzalez, "Improving FFT Frequency Measurement Resolution by Parabolic and Gaussian Spectrum Interpolation" AIP Conference Proceedings Series, vol. 732, 2004, pp. 276-285.