- GND
- 1297975308
- GND
- 1214449697
- LSF ID
- 13549
- ORCID
-
0000-0002-4882-4223
- Sonstiges
- der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
Abstract in Englisch:
3D imaging of the environment is required for many applications such as autonomous driving. One method for distance determination recently attracting attention is light detection and ranging (LiDAR). A LiDAR system measures the time that is required by emitted light to travel to an object and back to the detector. This time-of-flight (TOF) is equivalent to the object distance using the speed of light. Imagining a world full of LiDAR systems, there might be many light signals emitted from different systems so that each system might observe multiple signals at once. In the worst case, the interference between multiple LiDAR systems can lead to wrong distance measurements resulting in traffic accidents which makes prevention of mutual LiDAR interference necessary. In this work, the interference between direct time-of-flight (dTOF) LiDAR systems based on single-photon avalanche diodes (SPADs) is analyzed. At first, the spatial and temporal conditions are investigated, under which interference occurs at all. It is shown that the probability of occurrence is not negligible. For the analysis of occurring interference in LiDAR measurements, a test system is developed, which can be placed in front of a LiDAR system to produce adjustable interference signals. The impacts of interference on the LiDAR measurement and the resulting distance determination are evaluated. For LiDAR systems operating slightly asynchronously, the interfering signal might not disturb the distance determination. For synchronous systems, the interfering signal might even suppress the detection of the self-emitted light so that the distance determination becomes impossible. To avoid wrong distance measurements, methods for the recognition and suppression of interference are developed so that the reliability of LiDAR systems can be increased and the safety of applications like autonomous driving can be guaranteed.
Abstract in Deutsch:
Die 3D-Bilderfassung der Umgebung ist für viele Anwendungen wie das autonome Fahren erforderlich. Eine Methode zur Entfernungsbestimmung, die in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit erregt hat, ist light detection and ranging (LiDAR). Ein LiDAR-System misst die Zeit, die das ausgesendete Licht benötigt, um zu einem Objekt und zurück zum Detektor zu gelangen. Diese Signallaufzeit ist äquivalent zur Objektdistanz unter Verwendung der Lichtgeschwindigkeit. Stellt man sich eine Welt voller LiDAR-Systeme vor, könnte es viele Lichtsignale geben, die von verschiedenen Systemen ausgesendet werden, sodass jedes System mehrere Signale gleichzeitig beobachten könnte. Im schlimmsten Fall können die Störungen zwischen mehreren LiDAR-Systemen zu falschen Distanzmessungen und damit Verkehrsunfällen führen, weshalb eine Abwehr gegenseitiger LiDAR-Störungen erforderlich ist. In dieser Arbeit wird die Störung zwischen direct time-of-flight (dTOF) LiDAR-Systemen basierend auf single-photon avalanche diodes (SPADs) analysiert. Zunächst werden die räumlichen und zeitlichen Bedingungen untersucht, unter denen Störungen überhaupt auftreten. Es wird gezeigt, dass die Auftretenswahrscheinlichkeit nicht vernachlässigbar ist. Zur Analyse auftretender Störungen in LiDAR-Messungen wird ein Testsystem entwickelt, das vor ein LiDAR-System gestellt werden kann, um einstellbare Störsignale zu erzeugen. Die Auswirkungen der Störungen auf die LiDAR-Messung und die daraus resultierende Distanzbestimmung werden bewertet. Bei LiDAR-Systemen, die leicht asynchron laufen, beeinflusst das Störsignal die Distanzbestimmung nicht zwangsläufig. Bei synchronen Systemen hingegen kann das Störsignal sogar die Detektion des selbst emittierten Lichts unterdrücken, sodass eine Distanzbestimmung unmöglich wird. Um falsche Distanzmessungen zu vermeiden, werden Methoden zur Erkennung und Unterdrückung von Störungen entwickelt, sodass die Zuverlässigkeit von LiDAR-Systemen erhöht und die Sicherheit von Anwendungen wie dem autonomen Fahren gewährleistet werden kann.