相关成果以“Breaking the temporal and frequency congestion of LiDAR by parallel chaos”为题，于2023年3月发表在Nature Photonics上。
2023 | 前沿进展
02 研究背景
激光雷达作为一种三维感知技术，是光学探测由被动到主动的发展延续，凭借其对空间目标超高精度的探测能力，早在二十世纪六七十年代就被广泛应用于地理测绘、武器装备和卫星对接等领域。 近年来，随着通用 AI 技术的高速发展和硬件算力水平的迅速提升，以自动驾驶为主的新兴应用获得了大量投资和关注，这在客观上带动了激光雷达技术的民用化下沉。当前，激光雷达已经发展成为 Level 3级以上自动驾驶场景必不可少的感知设备，对周围环境实时获取宽探测视野和超高成像分辨率信息的并行激光雷达、对于更高安全级别的自动驾驶至关重要。然而，随着道路和车辆上搭载的激光雷达数量的不断增加，多台激光雷达设备通道间串扰和设备间相互干扰发生的概率也会显著增加，这不仅限制了单台激光雷达并行通道数规模的进一步提升，也会极大提高系统的复杂度。事实上，现有的抗干扰手段需要对激光雷达的每一路发射光信号进行调制，建立只有本机能够识别的加密信道，以解决高密度、多通道环境下的时间-频率信道拥塞问题，但随着并行通道数量的提升，这种方案无法满足激光雷达系统在低成本、小型化和低功耗方面的发展需求。此外，调制光信号所采用的伪随机调制方式具有可预知性，无法抵御外部信号的恶意攻击，也会对自动驾驶的安全性造成极大影响。因此，发展简易、高效的多波长随机调制光源对于激光雷达系统的规模化扩展至关重要。
03 研究创新点
传统的多线激光雷达（Time of flight, TOF） 使用脉冲光信号进行探测（图1），若只是简单堆叠激光发射器的个数来扩展并行通道数，容易受到相邻信道或者外部脉冲源信号的干扰，造成时域堵塞问题，常规手段是对每一路探测通道进行独立的正交编码、或伪随机调制来消除影响，这就需要额外的调控和设备，搭配阵列式的接收系统，会造成硬件成本和系统复杂性的显著上升。
随着自动驾驶应用的广泛普及，高密度、多通道环境下的时间-频率信道拥塞问题会极大限制激光雷达的并行规模和探测性能。微腔光梳所具有的高效频谱扩展和集成化的能力对实现激光雷达系统的并行化和集成化提供了可能。 该工作围绕高密度场景下多通道激光雷达系统的实现方式，创新性地提出了一种基于混沌光梳的并行混沌激光雷达系统方案，同时实现了抗干扰和高精度并行探测。混沌光梳各通道天然的随机调制特性和通道间的正交隔离性，极大提升了系统的抗干扰能力，有利于实现低复杂度的收发系统。此外，该工作在高非线性III-V族材料平台上实现了低阈值、高混沌带宽、高正交性的混沌光梳产生，充分展现了其在系统集成化、小型化方面的巨大潜力和发展前景，为下一代高性能激光雷达的发展开辟了新的方向。北京大学博士后陈睿轩，研究员舒浩文，博士生沈碧涛和研究员常林为该工作的共同第一作者。北京大学王兴军教授，常林研究员和加州大学圣巴巴拉分校的John. E. Bowers教授为该项成果的并列通讯作者。加州大学圣巴巴拉分校的谢卫强博士（现任上海交通大学副教授），北京大学博士后廖文超，博士生陶子涵为该工作的重要合作者。