¿Qué Longitud de Onda LiDAR Dominará Aplicaciones Automotrices?

En el panorama en rápida evolución de sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y vehículos autónomos, la elección de longitud de onda LiDAR es una decisión pivotal que moldea rendimiento, coste y seguridad. Este artículo examina los factores técnicos, de mercado y económicos que impulsan la preferencia actual por LiDAR near-infrared (NIR) sobre short-wave infrared (SWIR) y proporciona una perspectiva basada en evidencia sobre qué longitud de onda es probable que prevalezca.

Fusión de Sensores: Columna Vertebral de la Percepción Autónoma

ADAS y conducción autónoma dependen de un trío de sensores complementarios: cámaras, radar y LiDAR. Cada modalidad aporta fortalezas únicas —detalle visual de cámaras, datos de velocidad de radar, y profundidad 3-D precisa de LiDAR. Al fusionar estos flujos, los vehículos pueden construir un modelo de percepción robusto y redundante esencial para toma de decisiones crítica para la vida.

Dinámica del Mercado LiDAR

El LiDAR automotriz está preparado para crecimiento explosivo, subiendo de $39 millones en 2020 a $1.75 mil millones proyectados para 2025, según Yole Développement. Más de 100 empresas compiten ahora en el espacio, con inversiones acumuladas superando $1.5 mil millones para 2020 —muy por delante de la afluencia de IPOs impulsadas por SPACs que siguieron. Tal concentración sugiere consolidación inevitable, como muestra la historia con Ethernet y VHS.

Los OEMs de vehículos demandan sensores que sean bajo coste, altamente fiables y capaces de detectar objetivos de baja reflectividad. Cuando un proveedor cumple estos criterios, los OEMs son largely indiferentes a la tecnología de longitud de onda subyacente. La pregunta se convierte en: ¿qué longitud de onda dominará?

Arquitecturas LiDAR: Time-of-Flight Directo vs. Onda Continua Modulada en Frecuencia

El time-of-flight directo (dToF) LiDAR sigue siendo el estándar de la industria. Emite pulsos láser cortos y calcula distancia midiendo tiempo de retorno, una aplicación directa del principio de velocidad de la luz. El LiDAR de onda continua modulada en frecuencia (FMCW), también conocido como LiDAR coherente, mezcla señales transmitidas y reflejadas para extraer simultáneamente rango y velocidad. FMCW ofrece ventajas convincentes pero es menos común debido a mayor complejidad y coste.

La Figura 2 ilustra un diagrama de bloques típico dToF, destacando láser, transmisor/receptor óptico, detector y cadena de procesamiento de señal.

Fabricantes y Elecciones de Longitud de Onda

La mayoría de LiDARs comerciales operan en longitudes de onda NIR (alrededor de 905 nm) porque fotodetectores basados en silicio y láseres GaAs son baratos y maduros. Una minoría de firms apunta a SWIR (1.5 µm) para explotar márgenes de seguridad ocular más altos y potencialmente mayor rango. La Tabla 1 lista actores clave, distinguiendo entre carteras NIR y SWIR.

Varios factores físicos influyen en esta distribución:

• La irradiancia solar es aproximadamente tres veces mayor a 905 nm que a 1550 nm, elevando ruido ambiente para sistemas NIR.
• Fotodiodos de silicio, que dominan detección NIR, pueden fabricarse a escala en foundries CMOS, reduciendo coste y mejorando rendimiento.
• Materiales III/V (InGaAs, InGaAsP) requeridos para sensores y láseres SWIR son costosos, tienen menores rendimientos de oblea y carecen de cadenas de suministro maduras.

Tecnologías de Fotodetectores

Los fotodetectores convierten fotones incidentes en señales eléctricas. Fotodiodos PIN, sensores LiDAR tempranos, no ofrecen ganancia interna y luchan con retornos débiles. Fotodiodos de avalancha (APDs) proporcionan ganancia moderada pero requieren alto bias y sufren no uniformidad. El líder actual de la industria es el diodo de avalancha de fotón único (SPAD), entregando alta ganancia y permitiendo conteo de fotones. Arrays SPAD basados en silicio (SiPMs) son cada vez más comunes en LiDAR NIR, mientras SPADs SWIR permanecen nascentes debido a desafíos de integración.

Fuentes Láser

Dos arquitecturas láser dominan el mercado:

• Láseres edge-emitting (EELs) —rentables, alta salida, pero difíciles de array y exhiben deriva de longitud de onda impulsada por temperatura.
• Láseres vertical-cavity surface-emitting (VCSELs) —emisión superior, más fáciles de empaquetar en arrays, y volviéndose más eficientes, aunque actualmente más caros.

Tanto EELs como VCSELs están disponibles en longitudes de onda NIR (GaAs) y SWIR (InGaAsP), pero obleas GaAs son más grandes y baratas, dando ventaja a NIR en economía de producción.

Consideraciones de Seguridad Ocular

IEC-60825 especifica límites de exposición permisibles. La luz NIR penetra la córnea hasta alcanzar la retina, demandando límites más estrictos que SWIR, que es largely absorbida en la córnea. Consecuentemente, un LiDAR 1550 nm puede emitir potencias pico más altas de forma segura, mejorando retorno de fotones. No obstante, diseño conforme debe contabilizar energía de pulso y divergencia de haz independientemente de longitud de onda.

Comparación de Rendimiento

Modelado a nivel de sistema de arquitecturas dToF idénticas —usando detectores de 16 canales y barrido horizontal de 80°— muestra:

• Un LiDAR 1550 nm logra ~500 m rango para objetivos de baja reflectividad con 99% probabilidad.
• Un LiDAR 905 nm mantiene >200 m rango bajo mismas condiciones.
• El rendimiento SWIR degrada más rápido en lluvia/niebla debido a mayor absorción de agua.

La Figura 10 presenta los datos de simulación, confirmando que LiDAR NIR cumple requisitos de largo alcance automotriz mientras SWIR ofrece ganancias marginales que pueden no justificar el coste.

Análisis de Coste

Según IHS Markit (Amsrud, 2019), componentes SWIR pueden costar 10–100x más que sus contrapartes NIR. Costes estimados por canal para 2025 son $2–10 para NIR y $155 para SWIR. Dado que arrays LiDAR contienen docenas de canales, la diferencia de coste se vuelve decisiva, especialmente para OEMs e usuarios industriales conscientes de coste.

Conclusión

Mientras LiDAR SWIR ofrece ventajas teóricas en rango y seguridad ocular, el ecosistema actual —dominado por fotónica de silicio madura, menores costes de láser y cadenas de suministro establecidas— hace de NIR la elección práctica para aplicaciones automotrices hoy. LiDAR NIR ya satisface objetivos de rendimiento de largo alcance y es far más coste-eficiente, asegurando su dominancia continua hasta que tecnología SWIR madure y escale. Consolidación es probable en la próxima década, reflejando cambios históricos en mercados de sensores automotrices.

Referencias

• Yole Développement (2020). LiDAR for Automotive and Industrial Applications – Market and Technology Report 2020.
• Amsrud, P. (2019). The race to a low-cost LIDAR system. Automotive LIDAR 2019, Detroit, MI. IHS Markit.
• Hadji, B. (2023). Director of Business Development, Automotive Sensing, ON Semiconductor.

Artículo original publicado en EE Times.

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