ECK-DATEN

Bei der Verarbeitung von den hohen Datenmengen in Lidar-Anwendungen benötigt man neben einem Digitizer bei der Verarbeitung nach der Scapp-Methode nur eine typische Grafikkarte, die den CUDA-Standard vom Grafikkarten-Hersteller Nvidia erfüllt. Die Spectrum-Digitizerkarte liefert ihre aufgezeichneten Daten direkt an die GPU der Grafikkarte, ohne Interaktion der CPU des PCs. Die GPUs auf den passenden Grafikkarten haben zwischen 256 und 5000 Prozessorkerne.

Die Erfindung der Lasertechnologie vor über 50 Jahren führte zur Entwicklung von Lidar-Systemen (Light Detection and Ranging), die einen Durchbruch in der Berechnung von Entfernungen bedeutete. Die Prinzipien von Lidar sind denen von Radar sehr ähnlich. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Radarsysteme Funkwellen aussenden, die dann von Objekten reflektiert werden, während Lidar Lasersignale verwendet. Beide Techniken verwenden normalerweise die gleiche Methode, um die Entfernung eines Objekts zu bestimmen. Da die Wellenlänge des Laserlichts jedoch viel kürzer ist als die von Radiowellen, bieten Lidar-Systeme eine höhere Messgenauigkeit. Außerdem können Lidar-Systeme auch weitere Eigenschaften des reflektierten Lichts untersuchen, wie zum Beispiel den Frequenzgehalt oder die Polarisation, um zusätzliche Informationen über das Objekt zu erfassen.

Lidar-Systeme werden heute in einer ständig wachsenden Vielfalt von Anwendungen eingesetzt. Dies umfasst unter anderem autonomes Fahren, geologische und geographische Kartierungen, Seismologie, Meteorologie, Atmosphärenphysik, Überwachung, Altimetrie, Forstwirtschaft, Navigation, Fahrzeugverfolgung, Vermessung und Umweltschutz.

Um den vielen verschiedenen Anwendungen gerecht zu werden, sind Lidar-Systeme in einer Vielzahl von Designs und Konfigurationen erhältlich. Jedes System benötigt geeignete optisch-elektrische Sensoren und geeignete Datenerfassungselektronik. Das Lichterfassungssystem ist entweder inkohärent, wobei direkte Energie durch Amplitudenänderungen in den reflektierten Signalen gemessen wird, oder kohärent, wobei Verschiebungen in der Frequenz des reflektierten Signals, wie sie beispielsweise durch einen Doppler-Effekt verursacht werden, oder deren Phase beobachtet werden. In ähnlicher Weise kann die Lichtquelle eine Mikroimpulskonstruktion mit geringer Leistung sein, bei der intermittierende Impulsfolgen übertragen werden, oder eine solche mit hoher Energie. Mikropuls-Systeme sind ideal für Anwendungen, bei denen keine Gefährdung für menschliche Augen durch die Laser entstehen darf (zum Beispiel bei der bodengestützten Fahrzeugverfolgung), während die Hochenergiesysteme typischerweise dort eingesetzt werden, wo große Entfernungen und Reflexionen mit geringer Intensität auftreten (wie in Atmosphärenphysik und Meteorologie).

Lidar

Eine Spectrum Digitizer-Karte vor einem Lidar-Scan. Spectrum Instrumentation

Jedes Lidar-System muss einen geeigneten Sensor verwenden, um die reflektierten Lasersignale zu erfassen und in ein elektrisches Signal umzuwandeln. Die gebräuchlichsten Sensortypen sind Photomultiplierröhren (PMTs) und Festkörper-Photodetektoren (wie Photodioden). Im Allgemeinen werden PMTs in Anwendungen verwendet, in denen sichtbares Licht verwendet wird, während Photodioden in Infrarotsystemen häufiger vorkommen. Beide Sensortypen sind jedoch weit verbreitet und die Wahl hängt weitgehend von den zu erfassenden Lichteigenschaften, dem erforderlichen Leistungsniveau und den Kosten ab.

Am wichtigsten ist, dass die schnellen elektrischen Signale der Sensoren korrekt erfasst und analysiert werden. Bei den meisten Lidar-Anwendungen haben die Signalerfassungskarten eine PCIe-Schnittstelle, da solche Karten in fast allen modernen PCs installiert werden können. Daher werden von vielen Digitizer-Herstellern PCIe-Karten angeboten, mit denen auf einfache Weise ein leistungsstarkes und leicht zu bedienendes Datenerfassungssystem erstellt werden kann. Da der PCIe-Bus sehr hohe Datendurchsatzraten liefert, sind die Funktionen der Signalerfassung, Datenübertragung und Analyse typischerweise viel schneller als bei konventionellen Erfassungssysteme. Weniger verbreitet sind PXIe-Karten, die aber eine gute Wahl für mobile Anwendungen sind, bei denen oft wenig Platz zur Verfügung steht und starke Vibrationen auftreten. Einige wenige Hersteller wie Spectrum Instrumentation liefern auch Stand-Alone-Lösungen wie die Digitizernetbox (Eigenschreibweise: digitizerNETBOX), ein kompaktes LXI/Ethernet-basiertes Gerät, das von jedem Laptop gesteuert werden kann.

Leistungsklassen bei Lidar

Für Lidar-Anwendungen gibt es drei separate Leistungsklassen:

Für schnellste Lichtpulse: Für die Erfassung und Analyse sehr schneller Signale muss eine Digitizerkarte Abtastraten von bis zu 5 GS/s und eine hohe Bandbreite von mehr als 1 GHz bieten. Ein Beispiel für einen solchen Digitizer ist die 22er-Serie von Spectrum Instrumentation, die auf PCIe- und PXIe-Plattformen bis zu vier Kanäle pro Karte bietet (beziehungsweise 32 Kanäle pro PC-System) oder auf einer LXI-Plattform bis zu 24 Kanäle gleichzeitig verarbeiten kann. Diese Kombination macht die Karten ideal für die Arbeit mit schnellen Sensoren, die Impulse im Nanosekunden- oder sogar im Sub-Nanosekunden-Bereich erzeugen. Darüber hinaus ermöglicht eine schnelle 5 GS/s Abtastrate auch Timing-Messungen mit Sub-Nanosekunden-Auflösung. Dies ist besonders für Situationen geeignet, in denen kleine Frequenzverschiebungen, wie sie durch einen Doppler-Effekt erzeugt werden, erfasst und gemessen werden müssen.

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Bild 2: Lidar-Scan der Atmosphäre. Spectrum Instrumentation

Für schwache Signale und hohe Empfindlichkeit: Wenn ein breiter Signaldynamikbereich und eine sehr hohe Empfindlichkeit benötigt wird, muss eine Digitizerkarte in der Lage sein, Signale mit Abtastraten von einigen hundert MS/s und mit Amplituden im Millivoltbereich zu erfassen. Die vertikale Auflösung muss hoch sein, 16 Bit werden bevorzugt. Ein Beispiel ist die 44er-Serie von Spectrum mit 14-Bit-Auflösung bei 500 MS/s oder 16-Bit-Auflösung bei 250 MS/s. Diese Geräte verfügen außerdem über programmierbare Eingangsbereiche von ±200 mV bis ±10 V, wodurch sie für Anwendungen geeignet sind, bei denen Signale mit niedrigem Pegel und kleine Amplitudenschwankungen beobachtet und gemessen werden müssen.

Für kosteneffiziente Mid-Range-Performance: Die dritte Gruppe ist für Anwendungen gedacht, die eine hohe Empfindlichkeit, aber weniger Geschwindigkeit erfordern. Sampling-Raten bis zu 125 MS/s und 16-Bit-Vertikalauflösung, wie bei Spectrums 59er-Serie, passen in diesen Anwendungsbereich. Diese Geräte werden in Lidar-Anwendungen eingesetzt, in denen eine hohe Signalempfindlichkeit nötig ist, und auch für Situationen, in denen eine Mehrkanal-Aufzeichnung mit hoher Dichte erforderlich ist.

Digitizer müssen über verschiedene Erfassungsmodi verfügen, um eine effiziente Nutzung des internen Speichers zu ermöglichen, sowie ultraschnelle Triggerfunktionen bieten, damit alle wichtigen Events erfasst werden. Zu diesen Modi gehören Multi- und Gated-Acquisition mit Zeitstempel, FIFO-Streaming oder FPGA-basiertes high-speed Block Averaging.

Riesige Datenmengen

Bei Lidar-Anwendungen entstehen große Mengen an Daten. Es gibt drei Methoden, diese riesigen Datenmengen zu verarbeiten: CPU, FPGA und SCAPP

CPU: Bei der ersten Methode werden die Daten einfach von der CPU des PC-Systems verarbeitet. Dies ist die einfachste Lösung, aber die Gesamtleistung und die Messgeschwindigkeit sind durch die verfügbaren Ressourcen der CPU begrenzt. In anspruchsvollen Anwendungen ist dies ein Problem, da die CPU ihre Rechenleistung mit dem Rest des PC-Systems teilt und auch die Datenübertragung steuern muss. Immerhin können die Benutzer, basierend auf der API des Herstellers, ihre eigenen Analyseprogramme schreiben oder Messsoftware von Drittanbietern wie S Bench 6, Matlab und Labview verwenden.

FPGA: Der zweite Ansatz verwendet FPGA-Technologie. Dies ist eine leistungsstarke Lösung, die jedoch mit viel höheren Kosten und höherer Komplexität verbunden ist. Große FPGAs sind teuer und für das Erstellen von benutzerdefinierter Firmware sind ein FDK für den Digitizer, Tools vom FPGA-Anbieter und spezielle Hardware-Programmierkenntnisse erforderlich. Das Erstellen von Firmware ist schwierig und selbst erfahrene Entwickler benötigen viel Zeit. Darüber hinaus beschränkt das FPGA, das sich tatsächlich auf dem Digitizer befindet, das System. Ist zum Beispiel der verfügbare Block-RAM am Limit, ist keine weitere Verbesserung mehr möglich.

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Bild 3: Kommerzielles Atmosphär-Lidar-System mit PC-Digitizer. Spectrum Instrumentation

Scapp: Der dritte Ansatz, der von Spectrum Instrumentation erstellt wurde, ist neu und nennt sich Scapp (Spectrum CUDA Access for Parallel Processing). Für die Scapp-Methode benötigt man nur eine typische Grafikkarte, die den CUDA-Standard vom Grafikkarten-Hersteller Nvidia erfüllt. Die Spectrum-Digitizerkarte liefert ihre aufgezeichneten Daten direkt an die GPU der Grafikkarte, ohne Interaktion der CPU des PCs. Nun steht die beeindruckende parallele Prozessorstruktur der GPU, die normalerweise hundertausende von Pixeln des Monitors ansteuert, für die Verarbeitung der riesigen Menge an Messdaten zur Verfügung. Die GPUs auf den passenden Grafikkarten haben zwischen 256 und 5000 Prozessorkerne. Zum Vergleich: die CPU eines typischen PCs besitzt nur maximal 16 Prozessorkerne! Die Grafikkarten haben mehrere GByte Speicher und bis zu 12,0 TFlops (1012 = Billion Gleitkomma Operationen pro Sekunde). Schon eine kleinere Karte mit 1000 Kernen und 3,0 TFlops kann eine eindrucksvolle kontinuierliche Verarbeitung bieten: Datenkonvertierung, Multiplexing, Fensterfunktion, FFT und Mittelwertbildung auf zwei Kanälen bei 500 MS/s mit einer FFT-Blockgröße von 512 K Sample – und das stundenlang! Im Vergleich: Ein FFT-Paket von normalen Digitizern hat typischerweise eine Limitierung der FFT-Blockgröße bei 4 K oder 8 K Sample, denn das ist die Obergrenze für das FPGA.

Vergleicht man die Scapp-Methode mit einer bisherigen FPGA-basierten Lösung, sind die Kosten deutlich geringer: Eine passende CUDA-Grafikkarte liegt im Bereich von 150 bis 3000 €, und das nötige Software-Development-Kit (SDK) ist kostenlos. Die größte Einsparung ist aber bei der Entwicklungszeit zu finden. Statt viele Wochen in das Verständnis des Firmware-Development-Kits, der FPGA-Firmware, der FPGA-Design-Suite und der Simulations-Tools zu investieren, kann der User mit der Scapp-Methode sofort starten. Lediglich einige einfache C-Codes und typische Design-Tools müssen beherrscht werden.