直接

(1)

ToF によるセンシングのリファレンス設計

TND6341JP/D

Rev. 3, August − 2021

(2)

ToF によるセンシングのリファレンス設計

センシングの要

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-、. /01ピクセル、5!67などがあります。

Figure 1. Stereo Triangulation

Stereo Triangulation | Example: Intel RealSense, Subaru EyeSight

"#は、$なる28のカメラで;けた7の-から%められます。カメラで<=した

&>の'?.(の)/を*+することにより、'?までの"#を,できます。

•

長

G

パッシブ

G

&のイメージセンサ

(3)

•

短

G 28のカメラが

G

BC"#がカメラの"#にDE

G -FGHにCきくDE

G ,コストがC

•

適したアプリケーション

G

Jコストカメラ

G

KL − "#アプリケーション

Figure 2. Phase Detection

Phase Detection Pixels | Example: iPhone Camera AutoFocus

"#は、18のカメラで<=したシーンLのM.にNしてOPされます。ピクセルレベル

のイメージセンサが、$なる.(を/7したピクセルペアで;けた7の. /を*するか、SじマイクロレンズWの0Xのフォトダイオードを*してを,します。

•

長

G

パッシブ

G

&のイメージセンサ

•

短

G の\1が]る G -FGHにCきくDE G ,コストがC

G "#

• G

スマートフォンのオートフォーカス

(4)

Figure 3. Structured Light

Structured light | Example: iPhone Face ID

^_のCMOSイメージセンサを`したカメラで2a7のパターンを;けて1cし、その

3みをdしてシーンLのを,します。

パターンの3みを*して'?の34ef5を%めます。

•

長

G "#に6している

•

短

G

アクティブ

G

gh7の=7を;けやすい

G の8/が"#とともにij G 9"#にはk6

• G :;<

LiDAR

Figure 4. LiDAR

(5)

7による01および"(LiDAR：Light Detection and Ranging)では、との\1

が>いことから、lのmよりもnれたセンシングがです。また、2a7の7

トランスミッタとレシーバをいたアクティブなmのため、あらゆる-FGHでqrします。LiDARは、なで、、、ロボット、けのtu?v(AR)やw x?v(VR)などの々なアプリケーションや@にyくAzされています。

LiDARは、BにC{Time of Flight (dToF)|Dを}し、E~した~からその7

までの#のFれを,します。もう

1

つのmは、{

ToF(iToF)

です。どちらのmでも

、パルスGまたはHGを*できます。

iToFでは、IられたX(Jは2つ)のビンにXの7パルスをKLするイメージセンサピク

セルのGをdします。ってきたパルスのタイミングは、$なるビンのMNをすることによってO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 No Yes

Pixel Count Large Smaller

Data Volume Small Larger

Operation in Strong Ambient Light OK Good

(6)

iToFは、"#のセンシングアプリケーションや、KLPおよび7がセンサにC

{"しないPでの*に6しています。

dToF

は、"#と9"#どちらのセンシングアプリケーションにも6しています。

OPレートがよりく、0Xの7をできるため、リターンパスLにある0Xの'

?を01できます。

QではR、パルス

dToF にS.をててTFします。このmは、 1

のによって、あるいはUみOりごとに0XのをKLすることによってv?できます。

シングルショットモードでは、タイマのq#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)VL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01し、タイマをWします。この#/の

1/2

に7

をけると、01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NX'は、YいをZている[\]など、^くにあるJ_の'?です。この、ってきたレーザパルスを、gh7から_る7などのノイズ`をaえて

<することがbながあります。よりなレーザを*えば、このIcをでき

るはありますが、レーザのBC1はIEC−60825−1にdされるeのIcのf hLにIするがあります。

マルチショットモードでは、01したレーザパルスのタイムスタンプのヒストグラムをr

¡することにより、LiDARシステムの~Nノイズ*(SNR)が¢します。このヒストグラムを*して、'?の"#を£1できます。この$により、システムが01できるBC

を¤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7の01イベントは、#にN¦§けられます。Pられたヒストグラムには、ghの7などのノイズ`からのノイズレベルが¨まれますが、シ

(7)

ーンLのvgの'?からは、ほぼSじ#©によりくのり7があるため、ヒストグラム ªにNX'までの"#を«えるFなピークができます。

Figure 8. Histogram Peak

¬hした$を0iする¢では、LiDARシステムのには>センサがkjということはFらかです。dToF LiDARシステムに*するBなセンサの%をFigure 3にk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7のに*%

した1を«えるリニアモードの01°です。'?のとしてN¦§けられるスレッショルドにlするまで、7をあるmKLするがあります。これら^_の01°は、

より>のセンサに±に(き²えられつつあります。そのようなセンサは、7

アバランシェフォトダイオード(SPAD)¢に5nされており、71³にNしてもがあります。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o¶をCMOSプロセスでo!しているため、デバイスの¸にnれ、JM¹qrがで、pに>いゲインをzえています。これらのセンサのq»は、Jコストで>なLiDARのC に6しています。

Figure 9. dToF Sensors

(8)

ここまでに¼をhべたrsは、シングルポイントLiDARシステムについてTFしたものです。これは、の.にNしては¾¿な"ツールとなります。しかし、S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tみわせることで、7ビームの$をÃし、シーンのの>Äな.u(ポイントクラウド)をf¡することができます。また、スキャニングシステムにより、レーザ1をより¾_に*できるようになりますが、vÅなwx(で5¡されるためCÆになり、コストが>くなります。これらのvÅなビーム$Ãシステムは、ÇÈMyvÅシステム(MEMS)のミラー、zÉ メタ{|(LCM)、7フェーズドアレイ(OPA)などのÇÈシステムへの(き²えがまっています。

また、センサアレイと7}アレイをÊしてシーンをフラッシュ(にËÌ)することにより、ビーム$Ãを*わずに>Äの.uをPることもできます。フラッシュベースのLiDARは、SiPMやSPADのC~アレイとともに*し、のソリッドステートソリューションをrることができます。フラッシュ

LiDAR

は、"#からª"#のアプリケーションに6しています。レーザ1がシーン?に\Íすることと、eのHによりセンサの)VLのM.に"するÎ17のがIされているためです。

スキャニング$の%をWÏにkします。

Figure 10. Beam Steering Methods

オンセミの LiDAR リファレンス設計

7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、01したレーザの7をデジタル6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6がで、パルスのf5からÑできる_など、NX'にする§jÒÓを Pることができます。しかし、TDCベースの$には、コストとMの|でd.があ

(9)

ります。そのrは、Ôを*+にvxでき、このmがいパルスÕのレーザに6しているからです。そのため、eのIcに=7を«えることなく、パルスごとにより>いピーク1を*できることになります。

QでÖするリファレンスは、の£1にマルチショットのヒストグラム1を

いるTDC~×rmにØづきます。これらは、LiDARエコシステムのおÙやパートナ

ーが、オンセミのo¶とシステムソリューションをして、のを5n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Ú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いもので、レーザÛ°、7Ü、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Uみ1し;~チェーンで5¡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、NX 'にレーザパルスをします。E~レンズLには、リファレンス SiPM

として

MicroRB−

10010−MLP−TRを*し、1レーザパルスを01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、NX'からの

パルスを01します。iÕにより、Jのレーザパルスをvに01できます。

アンプの1はTDCのW~をÝします。

(10)

TDCはFPGALにvxされ、~とW~にタイムスタンプを§jするために*

されます。FPGA¢でヒストグラム×rが\われ､ÞのNX'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{k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M¹をàして

SiPM

の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Lのlのセンサに{Hするように5¡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、W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M`とケーブル

G

ソフトウェアGUI

(11)

•

リファレンスのドキュメント

G のなTF

G

vxにするアドバイス

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

ÚなBOM

のSiPM dToF LiDARリファレンスプラットフォームのは、sensl_questions@

onsemi.comにおáいわせください。

16 チャンネル LiDAR リファレンス設計

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6しています。これは、WにkすモジュールãのサブブロックコンポーネントとしてされたXäのプリントØå(PCB)のファイルソフトウェアリリースパッケージで5¡されています。

• M`PCB

•

レーザPCB

•

アナログフロントエンド

(AFE)PCB

(12)

•

Ô°PCB

• TDC/×rPCB

このリファレンスのMサブブロックは、tみて、テスト、0が\われています。

には、レーザパルスの、り~の01、.uの ¡になすべてのMv

が¨まれています。システムの7Ü、スキャニングハードウェア、モータÃはこ

ののNXaであることにごç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、Ú

な

LiDAR

システムを5nすることができます。あるいは、オンセミoデバイスの@に^

って*するは、³々のブロックをのとしてすることもです。

Figure 16. Physical PCBs

M` PCB

には、

12 V

"を

50 V

までè¹する

SiPM è¹コンバータが`されていま

す。SiPMのバイアスM`は、SPIJ~をÖしてàしをÃできます。è¹コンバータはレーザPCBへのM`Ýに*することもできます。

7トランスミッタは9905 nmのレーザ-°です。この|7レーザ7`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Õで75 Wのピーク1

のレーザパルスをv?できます。

AFEボードには01°とフロントエンドが`されています。01°はArrayRDM−

0116A10−DFNであり、これは905 nmで16%という cB>の701¾_(PDE)をzえた 16チャンネルリニアアレイです。SiPMアレイのMチャンネルは、16のポイントをS#

に1するためにéêにUみ1されます。01°はiÕに{Hされ、7イベントのになゲインをPています。

(13)

Figure 17. ArrayRDM−0116A10−DFN

Ô°PCBはSiPMアレイのMチャンネルにコンパレータをzえています。SiPMの~を Øスレッショルドと*+し、TDCのW~をさせます。コンパレータのスレッショルドは、SPIÃのデジタル−アナログコンバータ(DAC)をÖしてÃ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Uみ1しをëし、14e01°

アレイ?にってきたパルスをS#にデジタル6します。

TDC

は

Intel ^® Cyclone ^® 10LP FPGAにvxされています。このFPGAは、タイミングヒストグラムと34e.uデータを ¡するだけでなく、レーザおよびモータÃvけにシステムÃ~とタイミング

~を1します。

&とするLiDARシステムは、)V?にレーザビームをスキャンし、>\1の3 4eマップをr¡できます。

リファレンスのは、sensl_questions@onsemi.comにおáいわせください。

その(の)能

•

デッドタイムのい>、yダイナミックレンジの

TDC

• TDCの\1を31〜250 psのでプログラム

• TDCのBCfh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N¦ì)

•

なIりグレードの¶を*

車載要*

アプリケーションには、なGHやyい¡fhでvにqrできる>センサ

とデバイスがです。これらの¢£と¤Ùの%を¥たすために、オンセミは?í、

アプリケーションîにされたSiPMおよびSiPMアレイo¶をX¦ïÝ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o¶のは、

sensl_questions@onsemi.com

におáい

わせください。

これらはで"mなðの;

SiPM

センサです。これらの

o¶の

;

をO P するために、オンセミは

§ ¨

Þとデザインセンタに

o !

Ø

IATF16949の;を;けました。にñち、これらのo¶は、M¶©ò (AEC)によるSiPMなどのオプトエレクトロニクスóô?け~õAEC−Q102にöした;

ストレスª«を;けています。

(14)

16チャンネルLiDARリファレンスには、Wが¨まれています。

•

リファレンスのアプリケーショノート

G のなTF

G

ハードウェアテストの¬¿

G

• 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

ÚなBOM

Pandion SPAD アレイ評,キット (EVK3)

SPADアレイを*すると、ピクセルÄが>いためLiDARシステムの\1を¢

させることができます。SiPMとは$なり、これらのセンサのMSPADは、³にアドレス }してUみ1すことができます。さらに、これらのセンサは

CMOS

ロジックでされているため、SPADのクエンチングにアクティブを*でき、クエンチング÷øにD EするSiPMのようなパッシブ01°よりもリカバリ#をできます。アクティブクエンチングをzえているために、701ùのリカバリ#をでき、gh7ú

が¢します。オンセミのPandion SPADアレイは、4ûピクセル (400 x 100) の1>

をzえたセンサで、4Di1(とF&>のS#1)を ¡するシステムで*できます。このvはキットで~×rを\うことによってü¾になります。

Figure 18. Pandion SPAD Array

(15)

Figure 19. Pandion EVK3 Block Diagram

Pandion EVK3はLiDARシステムの;~チェーン?

をïÝします。LiDARシステムには、SPADアレイ、タイムスタンプとヒストグラム×rのUみ1しFPGAだけでなく、.

uデータを)®6しýrするためのソフトウェア GUI

も¨まれます。ユーザは、の7Ü

や7`を¯jして、SPADアレイをベースとしたカスタムLiDARシステムを5nできま

す。Pandionチップはローリングシャッタ$ãのUみ1しを*し、1のピンXをBÈI にþえています。

Pandion EVK

は、フラッシュまたはスキャニング-Fとtみわせて、

LiDARシステムをÚ¡させることができます。

Figure 20. Flash Illumination

(16)

Figure 21. Scanning Illumination

Pandion EVKの./01

1. Pandion EVK3は、オンセミのDemo3インタフェースボードとtみわせて、DevWare

ソフトウェアPでPandion SPADアレイのながになるプラグアンドプレイシステムを5nすることができます。ユーザはPandionチップのvについてÜ°することができ、LiDARシステムにNするr1を}くめることができます。

Figure 22. Pandion EVK and Demo3 Interface Board

DevWareソフトウェアPでは、F1や.uのデータを>1>でプロット

でき、SPADアレイのMピクセルののヒストグラム¦±を;することもできます。

また、このソフトウェアでは、システムオフセットのキャリブレーションを\ったり、

々な"#に6するポイントのの²をカスタマイズすることもです。

(17)

2. LiDARシステムのレシーバ

Pandion EVKは、システムのレシーバとしてLiDARシステムにtみ³むことができま

す。

EVK

ボードは、プロセッサまたはマイクロコントローラから

I ² C

のコマンドを*

してデータをUみ1すことにより、データの.uとFÒÓを1します。

Figure 23. Pandion EVK and Customer Processor/ECU 3.

カスタムレシーバソリューション

Pandion EVKはÚなリファレンスでもあります。EagleのÏおよびレイアウ

トファイルを、100のTDCのFPGAコードとヒストグラム×rアルゴリズムとÊせ、

のソリューションの0iをめたいと´えているおÙにごdいただけます。

Figure 24. Pandion EVK FPGA Code and Design Files

Pandion SPAD

アレイのは､

sensl_questions@onsemi.com

におáいわせください。

(18)

Figure 25. Pandion EVK Flash Based Demo Units

オンセミは、Pandion EVKを*したフラッシュベースのデモvを5nし、PandionチップによるおよびFイメージングのをÖしています。このシステムで ¡できる>Äの.uとFの&>%をWにkします。

Figure 26. Pandion Point Cloud Example Figure 27. Pandion 4Di Output

Pandion EVK

には、45のものが8まれています。

• キット

G Pandionチップを`したUみ1しボード G

ユニバーサルM`とケーブル

G DevWareソフトウェアP

G

レンズマウント

•

リファレンスのドキュメント

G のなTF

G

G EVKのユーザマニュアル

(19)

• 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

Úな

BOM

(20)

?象アプリケーション

Table 2. TARGET APPLICAITON

Application

Recommended Reference Design Laser Rangefinder 16−Channel LiDAR

Ref Design Pandion EVK AUTOMOTIVE

Long/Short Range LiDAR Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism No

Turn Assist/Blind Spot Detection Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism No

ADAS Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism No

INDUSTRIAL/CONSUMER

Fill Level Monitoring Yes Yes Yes

Storage Retrieval Yes Yes Yes

Stack Height Control Yes Yes Yes

Measuring the Thickness of Metal,

Ceramics, Wood etc. Yes Yes Yes

Distance Measurement Yes Yes Yes

Distance Monitoring Yes Yes Yes

Position Feedback in Industrial

Automation Yes Yes Yes

Level Control, e.g. in the Packaging

Industry Yes Yes Yes

Exact Positioning of Stacker Cranes,

Gantry Cranes, and Conveyors Yes Yes Yes

Safeguarding Minimum Distances Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

Verifying Occupancy Conditions Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

Overhang, Gap, and

Compartment−occupied Checks Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

Avoidance of Collisions for AGVs, Suspended Conveyor Systems, or Freely Navigating Platforms

Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

Object Detection and Classification Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

Safety/Proximity Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

Security Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

People Counting Yes + Scan

Mechanism Yes + Scan

Mechanism Yes

(21)

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直接

ToF によるセンシングのリファ レンス設計

TND6341JP/D

Rev. 3, August − 2021

ToF によるセンシングのリファレンス設計

センシングの要

ながなセンシングは、 、 、など、のでくのアプ

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

センシングには、な$があります。%えば、&なCMOSイメージセン

Figure 1. Stereo Triangulation

Stereo Triangulation | Example: Intel RealSense, Subaru EyeSight

"#は、$なる28のカメラで;けた7の-から%められます。カメラで<=した

&>の'?.(の)/を*+することにより、'?までの"#を,できます。

•

G

G

•

G 28のカメラが

G

G -FGHにCきくDE

G ,コストがC

•

G

G

Figure 2. Phase Detection

Phase Detection Pixels | Example: iPhone Camera AutoFocus

"#は、18のカメラで<=したシーンLのM.にNしてOPされます。ピクセルレベル

•

G

G

•

G の\1が]る G -FGHにCきくDE G ,コストがC

G "#

•

G

Figure 3. Structured Light

Structured light | Example: iPhone Face ID

3みをdしてシーンLのを,します。

•

G "#に6している

•

G

G

G の8/が"#とともにij G 9"#にはk6

•

G :;<

LiDAR

Figure 4. LiDAR

が>いことから、lのmよりもnれたセンシングがです。また、2a7の7

LiDARは、BにC{Time of Flight (dToF)|Dを}し、E~した~からその7

1

ToF(iToF)

iToFでは、IられたX(Jは2つ)のビンにXの7パルスをKLするイメージセンサピク

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 No Yes

Pixel Count Large Smaller

Data Volume Small Larger

Operation in Strong Ambient Light OK Good

iToFは、"#のセンシングアプリケーションや、KLPおよび7がセンサにC

dToF

dToF にS.をててTFします。このmは、 1

します。レーザパルスがLiDARシステムの)VLの'?にたると、して ってき

1/2

をけると、01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

<することがbながあります。よりなレーザを*えば、このIcをでき

を¤ばすことができます。

Figure 7. Multi−shot Mode

Figure 8. Histogram Peak

PIN

(APD)

Figure 9. dToF Sensors

LiDAR

Figure 10. Beam Steering Methods

オンセミの LiDAR リファレンス設計

LiDAR

ToF によるセンシングのリファレンス設計

ながなセンシングは、、、など、のでくのアプ

LiDARは、BにC{Time of Flight (dToF)|Dを}し、E~した~からその7

iToFでは、IられたX(Jは2つ)のビンにXの7パルスをKLするイメージセンサピク

iToFは、"#のセンシングアプリケーションや、KLPおよび7がセンサにC

dToF にS.をててTFします。このmは、 1

します。レーザパルスがLiDARシステムの)VLの'?にたると、してってき

をけると、01した'?までの"#をメートル.で%めることができます。

<することがbながあります。よりなレーザを*えば、このIcをでき

いるTDC~×rmにØづきます。これらは、LiDARエコシステムのおÙやパートナ

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Ú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

し、NX 'にレーザパルスをします。E~レンズLには、リファレンス SiPM

10010−MLP−TRを*し、1レーザパルスを01して、TDCの~を ¡します。

TDCはFPGALにvxされ、~とW~にタイムスタンプを§jするために*

SiPM dToFリファレンスプラットフォームには、Wのものが¨まれます。

G のなTF

onsemi.comにおáいわせください。

が¨まれています。システムの7Ü、スキャニングハードウェア、モータÃはこ

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Õで75 Wのピーク1

AFEボードには01°とフロントエンドが`されています。01°はArrayRDM−

0116A10−DFNであり、これは905 nmで16%という cB>の701¾_(PDE)をzえた 16チャンネルリニアアレイです。SiPMアレイのMチャンネルは、16のポイントをS#

Intel ^® Cyclone ^® 10LP FPGAにvxされています。このFPGAは、タイミングヒストグラムと34e.uデータを ¡するだけでなく、レーザおよびモータÃvけにシステムÃ~とタイミング

&とするLiDARシステムは、)V?にレーザビームをスキャンし、>\1の3 4eマップをr¡できます。

アプリケーションには、なGHやyい¡fhでvにqrできる>センサ

;