Vom MEMS-Scanner zum LiDAR-System | Über die Weiterentwicklung einer besonderen Technologie

Gern. Schauen wir uns einmal das Zentrum des Chips an. Hier sieht man im Inneren einer transparenten Glaskuppel eine glänzende, reflektierende Spiegelfläche. Diese kleine Fläche wird von einer hauchdünnen Siliziumfeder gehalten, die als Aufhängung dient. Auf der Siliziumfeder wird ein Piezo-Antriebsmaterial abgeschieden, sodass sich die kleine Spiegelfläche bewegen kann. Außerdem schließt die Glaskuppel den MEMS-Scanner im Vakuum ein. Diese Vakuumumgebung ist entscheidend, um die Funktionalität des Scanners zu optimieren und die Bewegungen des Spiegels stabil zu halten. Sie minimiert den Luftwiderstand und ermöglicht es dem Scanner, sich mit geringem Energieaufwand zu bewegen. So kann er präzise und effizient arbeiten, ohne viel Energie zu verbrauchen. Dass das Glas in Form einer Kuppel ist, hat natürlich auch seine Bewandtnis. Die Kuppelform sorgt dafür, dass die Reflexion des Lichts gleichmäßig verteilt wird.

Durch eine gleichmäßige Lichtverteilung kann der MEMS-Scanner nicht nur einzelne Punkte, sondern ganze Flächen messen. So kann ein größeres Messfeld abgedeckt werden, wodurch der Scanner effizienter wird und eine umfassendere Messung der Umgebung ermöglicht. Schauen wir uns das gern einmal im Detail an: Wenn wir zum Beispiel einen Laserpointer auf eine Wand richten, entsteht ein kleiner Punkt. Wird der Laser jedoch auf einen beweglichen Spiegel gestrahlt, bewegt sich der Reflexionspunkt mit dem Spiegel. Bei einer einfachen 1D-Bewegung des Spiegels würde der Punkt zu einer Linie werden. Das ist die 1D-Bewegung. Wenn sich der Spiegel jedoch in 2D bewegt, erzeugt der Reflexionspunkt eine Matrix oder ein Gitternetz.

Dieses Gitternetz ist wichtig für Systeme wie LiDAR, die Entfernungen messen. Bei LiDAR wird beispielsweise die Flugzeit des Laserstrahls ausgewertet – also die Zeit, die der Laserstrahl benötigt, um zu einem Objekt zu gelangen und nach der Reflektion zurückzukehren. Wenn das Licht nur an einem Punkt reflektiert wird, lässt sich lediglich die Entfernung zu diesem Punkt messen. Doch wenn der Spiegel des MEMS-Scanners sich bewegt, kann er den Laserstrahl in verschiedene Richtungen lenken. So wird nicht nur eine einzelne Entfernung gemessen, sondern verschiedene Punkte oder ganze Flächen. Das bedeutet, mit nur einer Laserquelle und einem beweglichen Spiegel kann man eine weitaus größere Fläche messen und so eine größere Szene abdecken. Dies ist der Mechanismus, der in LiDAR-Kameras zum Einsatz kommt.

Neulich haben wir es geschafft, eine Abdeckung von 90 x 90 Grad zu erreichen. Das bedeutet, dass die LiDAR-Kamera zum Messziel einen Abstand von 4 Metern hat. Damit ist es möglich, ein Feld von 8 x 8 Metern zu durchleuchten und Daten aus diesem Bereich zu erfassen. Das ist sehr groß und bisher einzigartig.

Das Ergebnis entstand in einem Fraunhofer-Leitprojekt – und wir arbeiten weiter an dem Thema. Das ist auch eine Teilaufgabe in APECS, der wir uns widmen werden. Natürlich machen wir nicht das Gleiche wie zuvor. Wir machen es noch besser und entwickeln die Technologie Schritt für Schritt weiter, mit den Ziele, noch höher integriert, noch präziser und noch energieeffizienter zu werden.

LiDAR-Kameras kommen u. a. zunehmend zum Einsatz, um z. B. Robotern und Maschinen in der Industrie das »Sehen« in hellen, dunkeln oder komplexen Umgebungen zu ermöglichen. Ein Beispiel: LiDAR-Kameras könnten unter dem Dach einer Produktionshalle installiert werden, in der leistungsstarke Roboterarme arbeiten. In der Regel sollten Menschen nicht in die Nähe eines solchen Roboters kommen, da Gefahrensituationen entstehen können. Doch im Produktionsprozess ist das nicht immer zu vermeiden. Ein Map-Sensorsystem – bestehend aus der LiDAR-Kamera und einem neuromorphischen Accelerator – ermöglicht daher eine kontinuierliche Überwachung der Umgebung.

Im Vergleich zu herkömmlichen Computern, die oft mit komplexen Prozessen zu kämpfen haben, zielen Quanten- und neuromorphes Computing darauf ab, die Geschwindigkeit und Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern und die Grenzen der aktuellen Systeme zu erweitern, was besonders bei Echtzeitdaten aus LiDAR-Systemen von Vorteil sein könnte.

Sie müssen sich das so vorstellen: LiDAR-Systeme sind wie unsere Augen – sie nehmen viele Informationen auf. Doch ohne ein Gehirn, das diese Daten verarbeitet und Entscheidungen trifft, sind die Informationen nicht nützlich. Es ist nicht schwer, mit LiDAR-Systemen einen Laserstrahl zu erzeugen und jedes Photon, das zurückkommt, zu messen. Das Problem liegt darin, dass herkömmliche Computer nicht effizient mit dieser riesigen Menge an Daten umgehen können. Der Computer sieht zwar das Bild, aber um eine Entscheidung zu treffen, muss er große Mengen an Informationen »abschneiden«, was zu einem Verlust von Details führt. Wenn wir jedoch in der Lage sind, die Daten schneller und effizienter zu verarbeiten, können wir auch viel mehr von den Informationen nutzen, die das LiDAR-System aufgenommen hat, und somit genauere und fundiertere Entscheidungen treffen. In der Industrie oder im Automotiv-Bereich ist das sicherheitsrelevant. Von daher arbeiten wir auf vielen verschiedenen Ebenen daran, unsere Technologien zu verbessern – nicht nur hinsichtlich der Verknüpfungen zu anderen Themengebieten wie QNC. Wir wollen unsere LiDAR-Technologie und die MEMS-Scanner noch weiter komprimieren und auch die Ansteuerungselektronik kleiner hinbekommen. Das ist auch ein Vorhaben in APECS.

Nun, dazu muss man zunächst verstehen, warum die EU dieses Thema so unterstützt. Ziel ist es, die Wettbewerbsfähigkeit auf globaler Ebene zu stärken und den Anschluss an führende Technologiemärkte nicht zu verlieren. In der Vergangenheit haben wir uns in bestimmten Bereichen überholen lassen. Oft haben wir Teile der Produktion dorthin verlagert, wo sie günstiger war. Das ist eine logische Entscheidung, wenn die Globalisierung funktioniert. Doch inzwischen wissen wir, dass wir Innovationen verpassen, wenn wir uns nicht selbst auf diese Technologien konzentrieren und die nötige Expertise im eigenen Land aufbauen. Forschung und Entwicklung müssen lokal unterstützt werden, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Wenn wir uns nur auf externe Lieferanten verlassen, schränken wir auch unsere eigene Innovationskraft für die Zukunft ein. Genau an diesem Punkt kommt die APECS-Pilotlinie ins Spiel. Wir wollen das Thema Heterointegration ernst nehmen und auch die Möglichkeiten ausloten.

Daher wollen wir am Fraunhofer ISIT im Rahmen der APECS-Pilotlinie das Thema Sensor-Fusion vorantreiben. Sensor-Fusion bedeutet nicht nur, dass wir die besten Komponenten entwickeln, sondern auch, dass die Interfaces perfekt aufeinander abgestimmt sind. Es geht darum, verschiedene Systeme nahtlos zusammenzuführen und sicherzustellen, dass sie als funktionierende Einheit arbeiten. Salopp gesagt: Wir machen die Dinge noch multifunktionaler, noch kleiner und kompakter. Dazu arbeiten wir auch mit vielen Partnern zusammen. Und ich denke, am Ende der Pilotlinienlaufzeit können wir zeigen, dass die Entwicklungsumgebung und die gesamte Lieferkette für diese Technologie in Europa vorhanden sind und dass wir in der Lage sind, innovative Technologien unter den besten Bedingungen zu entwickeln und diese in marktreife Produkte umzusetzen.

Ich freue mich auf jeden Fall sehr auf die Arbeit und vor allem auf die Zusammenarbeit mit unseren Partnern und Kolleg:innen.