CN109074073B - 平面射束、光探测和测距*** - Google Patents

平面射束、光探测和测距*** Download PDF

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Abstract

一种平面射束、光探测和测距(PLADAR)***可以包括发射平面射束的激光扫描仪以及探测来自平面射束的反射光的探测器阵列。

Description

平面射束、光探测和测距***
相关申请的交叉引用
本申请要求2017年3月1日提交的题为“PLANAR-BEAM,LIGHT DETECTION ANDRANGING SYSTEM”的美国申请No.15/446,953的优先权权益，该美国申请要求2016年3月3日提交的题为“PLANAR-BEAM,LIGHT DETECTION AND RANGING SYSTEM”的美国临时申请No.62/303,013的优先权权益；上述申请的全部相应内容通过引证结合于此。
背景技术
光探测和测距(LIDAR或LADAR)***利用大量激光束来探测来自激光束的反射或反向散射，以映射表面特征或用于遥感。对于典型的LIDAR***，每个射束都精确地配置了专用光电探测器，该光电探测器探测来自该特定射束的反射和/或反向散射。随着射束数量的增加，各个激光器和光电探测器的成本和空间要求也在增加。
附图说明
在附图的图中，通过示例的方式，而不是通过限制的方式，在本文中示出本公开，其中，类似的附图标记指代相似的元件，并且其中：
图1是示出示例平面射束、光探测和测距(PLADAR)***的示图，如本文所述；
图2是示出包括PLADAR***的示例自动驾驶车辆(AV)的方框图，如本文所述；
图3是描述根据本文描述的一个或多个示例的处理PLADAR数据的示例方法的流程图；
图4A和4B是描述配置PLADAR***的示例方法的流程图，如本文所述；以及
图5是示出可以在其上实现本文描述的示例的示例计算***的方框图。
具体实施方式
目前的LIDAR技术涉及固定射束LIDAR***，包括激光源、扫描仪、光学***(例如，分束器和/或准直器)和光电探测器。例如，尖端(cutting edge)LIDAR***可以包括每秒大约一百万脉冲级别的脉冲速率，产生自动驾驶车辆周围100多米范围内的详细点云图(cloud map)。这些LIDAR***出于多种原因(例如，功率限制、采样和/或处理限制等)需要激光束的精确脉冲排序。当将典型的LIDAR***用于在公共道路上行驶的自动驾驶车辆时，运行速度可能会受到LIDAR***产生的射束模式的性质的限制。例如，为了确保在公共道路上以低速行驶的自动驾驶车辆的安全，LIDAR***可能需要几个单独的射束来通过足够的粒度(granularity)容易地探测潜在的危险，以相应地减速、操纵和/或停止自动驾驶车辆。当自动驾驶车辆以高速(例如，60mph、75mph等)行驶时，为了实现潜在危险的相同粒度，以便安全地反应、减速和/或停止自动驾驶车辆，固定射束LIDAR***可能需要远远超过70个单独的射束。
增加固定射束的数量对LIDAR***提出了额外要求。例如，LIDAR***将需要更大的功率、更大的处理能力、更大或更灵敏的光电探测器和接收设备、受限的光学***以及总体上更大的重量和更大的空间。此外，当增加固定射束数量时，成本和浪费很快成为一个问题，因为必须针对自动驾驶车辆的最大运行速度调谐固定射束LIDAR***的射束模式。如果自动驾驶车辆要在公共道路上使用LIDAR技术高速安全运行，则可能需要替代设置，以避免成本螺旋式上升、电力浪费、额外设备和处理要求增加。
为了解决固定射束LIDAR***的许多缺点，提供了一种平面射束、光探测和测距(PLADAR)***。PLADAR***可以包括发射平面射束的激光扫描仪以及用于探测来自平面射束的反射光(例如，反向散射)的探测器阵列。在一些方面，激光扫描仪可以包括准直部件，该准直部件将激光扫描仪生成的激光束准直成平面射束。激光扫描仪可以利用在轴(例如，垂直轴)上准直的单个激光器来生成平面射束，该平面射束可以从激光扫描仪近似三角形地延伸，而不是线性地延伸。根据某些实现方式，激光扫描仪可以包括生成用于轴向准直的激光束的光纤激光器。除了其他期望的品质，光纤激光器还可以提供振动稳定性、理想的光学品质和紧凑的尺寸。然而，实际上，可以使用具有适当发射特性的任何类型的激光器，例如，某些类型的气体激光器、准分子激光器、染料激光器、其他形式的固态激光器、基于半导体的激光器、金属蒸气激光器等，利用连续波或脉冲发射。对于自动驾驶车辆应用，由于健康和安全原因，对应于近红外光谱范围的大约1000纳米(nm)(例如，1200-1550nm)的波长可能是最佳的。
在许多示例中，PLADAR***的探测器阵列可以包括至少一组光电探测器，例如，一个或多个直线行的光电探测器，所述光电探测器可以包括在PLADAR***的电路板上。电路板可以包括用于光电探测器阵列的多个调整部件，以一致地校准光电探测器。在一些方面，PLADAR***还可以包括调整控制器，用于响应于命令信号动态调整这些调整部件，以最佳地配置所述行的光电探测器。可以由校准***预实现方式或者在使用PLADAR***时动态地生成命令信号。另外或替代地，当将光电探测器阵列校准到平面射束时，用户或技术人员可以手动调谐调整部件。
根据本文描述的示例，PLADAR***可以在自动驾驶车辆上实现，以向自动驾驶车辆的车载数据处理***提供传感器数据。PLADAR***可以包括耦合到光电探测器阵列的模数转换器(ADC)链。在某些实现方式中，ADC链可以同时从所有光电探测器中生成输出，并且可以相应地处理输出的数据(例如，由自动驾驶车辆的车载数据处理***)。在这种实现方式中，与固定射束LIDAR***相比，平面射束的脉冲速率可以显著降低。例如，当期望精细粒度时，本文描述的示例可以以脉冲速率的约1/100传输具有相同或相似数据质量的单个(或多个)射束平面，而不是传输大约100个射束(例如，具有大约0.15°的射束间距)。
除了其他好处，本文描述的示例实现了一种技术效果，为日益昂贵的、复杂的并且校准繁琐的LIDAR***提供替代方案。PLADAR***可以在低成本和复杂性的同时保持或提高数据品质，这在自动驾驶车辆技术中越来越受到关注，并且目前在推广通用自动驾驶车辆方面起到了阻碍作用。
如本文中所使用的，PLADAR***使用平面射束而不是线性射束来实现遥感。“PLADAR”在本文中用于表示使用二维射束平面进行遥感的任何光探测和测距***。
如本文中所使用的，计算装置是指对应于台式计算机、蜂窝装置或智能电话、个人数字助理(PDA)、现场可编程门阵列(FPGA)、膝上型计算机、平板装置、电视(IP电视)等的装置，这种装置可以提供网络连接和处理资源，用于通过网络与***进行通信。计算装置也可以对应于定制硬件、车载装置或车载计算机等。计算装置也可以操作被配置为与网络服务通信的指定应用程序。
本文描述的一个或多个示例规定，由计算装置执行的方法、技术和动作是以编程方式或者作为计算机实现的方法来执行的。如本文所使用的，以编程方式意味着通过使用代码或计算机可执行指令。这些指令可以存储在计算装置的一个或多个存储器资源中。以编程方式执行的步骤可能是自动的，也可能不是自动的。
本文描述的一个或多个示例可以使用编程模块、引擎或部件来实现。编程模块、引擎或部件可以包括能够执行一个或多个陈述的任务或功能的程序、子程序、一部分程序、或者软件部件或硬件部件。如本文所使用的，模块或部件可以独立于其他模块或部件而存在于硬件部件上。或者，模块或部件可以是其他模块、程序或机器的共享元件或过程。
本文描述的一些示例通常可以要求使用计算装置，包括处理和存储资源。例如，本文中描述的一个或多个示例可全部或部分地在诸如服务器、台式计算机、蜂窝或智能电话、个人数字助理(例如，PDA)、膝上型计算机、打印机、数码相框、网络设备(例如，路由器)和平板装置等计算装置上实现。存储、处理和网络资源可以全部结合本文描述的任何示例(包括执行任何方法或者实现任何***)的建立、使用或执行来使用。
此外，本文描述的一个或多个示例可以通过使用可由一个或多个处理器执行的指令来实现。这些指令可以在计算机可读介质上承载。以下附图中示出或描述的机器提供处理资源和计算机可读介质的示例，在其上可以承载和/或执行用于实现本文公开的示例的指令。特别地，本发明的示例所示的大量机器包括处理器和用于保存数据和指令的各种形式的存储器。计算机可读介质的示例包括永久存储器存储装置，例如，个人计算机或服务器上的硬盘驱动器。计算机存储介质的其他示例包括诸如CD或DVD单元等便携式存储单元、(例如，在智能手机、多功能装置或平板电脑上携带的)闪存以及磁存储器。计算机、终端、网络执行装置(例如，移动装置，例如，手机)都是利用处理器、存储器和存储在计算机可读介质上的指令的机器和装置的示例。此外，示例可以以计算机程序或者能够携带这种程序的计算机可用载体介质的形式来实现。
***说明
图1是示出示例平面射束、光探测和测距(PLADAR)***的方框图，如本文所述。PLADAR***100可以包括生成二维射束平面118的PLADAR扫描仪和光学器件114。扫描仪/光学器件114可以包括生成激光束的单个激光源(或多个激光源)。在某些方面，射束平面118的激光源可以是在近红外至中红外光谱范围内发射的光纤激光器。扫描仪/光学器件114的光学器件可以包括多个反射镜和/或准直部件，其轴向准直激光束，以形成射束平面118。准直部件可以包括可以过滤、放大和/或缩小最终的平面射束118的多个透镜、空间滤波器、反射镜、光纤和/或光栅。因此，扫描仪/光学器件114的准直部件在单个轴上准直激光束，以生成射束平面118。
在许多方面，PLADAR***100可以包括光电探测器阵列119，其包括多个单独的光电探测器。根据本文描述的示例，光电探测器阵列119可以包括直线布置结构(例如，作为一个或多个直线行的光电探测器)，以与由PLADAR***100发射的射束平面118相关联。例如，各个光电探测器可以包括在电路板上并在电路板上校准，以与射束平面118对准。此外，光电探测器阵列119可以包括多个可调部件123(例如，校准螺钉)，这些可调部件123可以允许用射束平面118直接校准光电探测器阵列119。在一些方面，光电探测器阵列119可以包括足够数量的单独光电探测器(例如，数十个到数百个)，用于生成具有足够粒度的传感器数据，以探测在公共道路上运行自动驾驶车辆的任何可能的道路危险(例如，尺寸大约为几英尺或英寸的物体)。在这些方面，光电探测器阵列119可以包括与当前或未来技术水平的固定射束LIDAR***一样多或更多的光电探测器。
在各种实现方式中，光电探测器阵列119可以包括多个直线布置结构的光电探测器和/或在多个直线布置结构上的交错探测器。例如，光电探测器阵列119可以包括两行或多行光电探测器，以利用射束平面118的射束扩展。在变型中，射束平面118的性质可以允许任何合适布置结构的光电探测器阵列119，例如，具有不同长度、更宽的中心布置结构、更窄的中心布置结构等的分开的交错光电探测器排。因此，除了单直线行的光电探测器之外，光电探测器阵列还可以包括以对应于射束平面118的方式对准的多个光电探测器行。
光电探测器阵列119探测来自射束平面118的反射和/或反向散射126，并且计时部件135用于执行PLADAR***100的测距操作。因此，PLADAR***100主动发射射束平面118，来自射束平面118的光被物体和表面反射，并且由光电探测器阵列119的单独接收器探测该反射/反向散射126。来自探测到的光的数据被精确计时，以执行测距操作(例如，到每个表面的距离的动态计算)并生成PLADAR***100的情境环境的动态点云图。
此外，LIDAR***对各个射束和探测器进行排序，以便降低功率和处理负载，这可能会限制数据品质。PLADAR***100可以以单个脉冲速率利用单个射束平面118，该脉冲速率可以根据情境环境(例如，拥挤的城市环境、交通很少或没有交通的农村道路等)相应地增大或减小。在某些方面，来自光电探测器阵列119的光电探测器的PLADAR传感器数据129可以由本地或外部数据处理器130从所有光电探测器同时采样。因此，在一些实现方式中，可以包括数据处理器130作为PLADAR***100的部件。在其他实现方式中，数据处理器130可以是远程的，和/或可以包括数据处理器130作为例如自动驾驶车辆的车载数据处理***的一部分。
光电探测器阵列119的每个探测器可以包括模数转换器(ADC)，其将来自射束平面118的反射/反向散射126的探测光信号转换成数字信号，以供处理。因此，在许多示例中，光电探测器阵列119可以包括ADC链，类似于某些LIDAR***。数据处理器130可以对来自ADC链的组合数据(即，PLADAR传感器数据129)进行采样(例如，同时或几乎同时针对每个脉冲)，以生成情境环境的点云图。反馈132可以由数据处理器130提供给PLADAR控制器150或调整控制器，该控制器可以对PLADAR***100的可配置参数进行调整。
根据本文描述的示例，可以使用可调部件123一致调整光电探测器阵列119的各个探测器。在某些示例中，光电探测器阵列119可以在制造过程中预校准并与射束平面118对准。另外或替代地，当探测到未对准(例如，由数据处理器130)时，可以在维修期间手动校准光电探测器阵列119。另外或替代地，由数据处理器130提供的反馈132可以指示未对准，并且可以由PLADAR控制器150处理。PLADAR控制器150可以基于反馈132确定大量调整，并且可以利用可调部件123自动地并且即时重新校准光电探测器阵列119。
在某些方面，PLADAR控制器150可以进一步操作PLADAR马达120，该马达可以例如控制PLADAR***100的转速。例如，当在生成的点云中需要更精细的粒度时(例如，在大量行人的环境中)，PLADAR控制器可以进一步控制计时部件135和PLADAR扫描仪/光学器件114，以增大或减小脉冲速率。大体上，然而，由于PLADAR***100使用单个光源，所以射束平面118的脉冲速率可以远小于(例如，小于100倍)典型LIDAR***的脉冲速率。
也考虑其他布置结构。例如，PLADAR扫描仪/光学器件114可以生成射束平面118以及具有专用探测器的一个或多个线性射束。作为另一示例，PLADAR扫描仪/光学器件114可以生成多个射束平面118。图1所示的实施例示出了由PLADAR马达120操作的旋转PLADAR***100。然而，本文描述的示例PLADAR***100可以包括扫描马达，该扫描马达使用射束平面118来扫描某个方向方面(例如，直接在自动驾驶车辆前面)。此外，射束平面118在单个轴上轴向准直，并且可以垂直地、水平地、用倾斜的方式准直(如图所示)，并且可以提供几乎任何期望的垂直视场(例如，在25米处的45°VFOV)。
图2是示出包括PLADAR***的示例自动驾驶车辆的方框图，如本文所述。自动驾驶车辆(AV)200的PLADAR***205可以向自动驾驶车辆200的车载数据处理***210提供PLADAR数据202。在一些示例中，PLADAR***205可以包括光源(例如，激光器)、光电探测器、扫描仪部件(例如，其可以包括一个或多个透镜、反射镜、马达、致动器等)以及耦合到自动驾驶车辆200的各种部件的电路。当AV 100沿当前路线行进时，数据处理***210可以利用PLADAR数据202来检测自动驾驶车辆200的情境状况。例如，数据处理***210可以识别潜在的障碍物或道路危险，例如，行人、骑车者、道路上的物体、路锥、路标、动物等，以便使AV控制***220能够相应地做出反应。
在某些实现方式中，数据处理***210可以利用存储在自动驾驶车辆200的数据库230中的子图233，以便执行定位和姿态操作，以确定自动驾驶车辆200相对于给定区域(例如，城市)的当前位置和取向。子图233可以包括先前记录传感器数据，例如，立体相机数据、雷达图和/或点云LIDAR地图，这些数据使数据处理***210能够将来自PLADAR***205的PLADAR数据202与当前子图234进行比较，以实时识别这种障碍物和潜在的道路危险。数据处理***210可以将经处理的传感器数据213(识别这些障碍物和道路危险)提供给AV控制***220，该AV控制***可以通过操作自动驾驶车辆200的转向、制动和加速***225来相应地做出反应。
在一些示例中，自动驾驶车辆200还包括多个立体相机260，其生成自动驾驶车辆200周围的动态图像数据262。例如，自动驾驶车辆200可以包括立体相机260，其具有显示自动驾驶车辆200的360°全景(或前后方向)的视场。车载数据处理***210可以进一步处理动态图像数据262，以沿着当前行进路线识别特征或潜在危险。经处理的数据213可以包括来自立体摄像机260的经处理的图像数据，所述图像数据可以被AV控制***220用来执行低水平操纵。
在很多实现方式中，AV控制***220可以从例如自动驾驶车辆200的接口***215接收目的地219。接口***215可以包括任何数量的触摸屏、语音传感器、映射资源等，这些使乘客239能够提供指示目的地219的乘客输入241。例如，乘客239可以将目的地219键入自动驾驶车辆200的映射引擎(mapping engine)/地图引擎275，或者可以对着接口***215说出目的地219。另外或替代地，接口***215可以包括无线通信模块，其可以将自动驾驶车辆200连接到网络280，以与后端传输设置***290通信，以接收服务搭车或下车请求的邀请282。这种邀请282可以包括目的地219(例如，搭车位置)，并且可以由自动驾驶车辆200从后端传输设置***290通过网络280接收，作为通信。在很多方面，后端传输设置***290可以在整个给定区域中使用一队自动驾驶车辆来管理路线和/或便于用户的运输。后端传输设置***290可以操作，以便于乘客搭车和下车，以总体上服务搭车请求，促进诸如包裹、食物或动物递送，诸如此类。
基于目的地219(例如，搭车位置)，AV控制***220可以利用映射引擎275接收路线数据232，指示到目的地219的路线。在变型中，映射引擎275还可以生成地图内容226，动态地指示行进到目的地219的路线。.AV控制***220可以利用路线数据232和/或地图内容226来沿着所选择的路线将自动驾驶车辆200操纵到目的地219。例如，AV控制***220可以动态地生成用于自动驾驶车辆的转向、制动和加速***225的控制命令221，以沿着所选择的路线主动地将自动驾驶车辆200驾驶到目的地219。可选地，示出当前行进路线的地图内容226可以流式传输到内部接口***215，使得乘客239可以实时查看路线和路线进度。
在很多示例中，当AV控制***220沿着当前路线以高级别操作转向、制动和加速***225时，提供给AV控制***220的处理数据213可以指示低级别发生，例如，AV控制***220可以对之做出决定和反应的障碍物和潜在危险。例如，处理数据213可以指示穿过道路的行人、交通信号、停车标志、其他车辆、道路状况、交通状况、自行车道、人行横道、行人活动(例如，拥挤的相邻人行道)等。AV控制***220可以响应于处理数据213，这是通过生成控制命令221来以相应地反应性地操作转向、制动和加速***225来实现的。
根据本文描述的示例，自动驾驶车辆200可以包括PLADAR控制器235，用于从数据处理***210接收反馈数据223，以便配置PLADAR***205的各种可调参数。反馈数据223可以包括指示数据质量的信息，例如，来自某些单独光电探测器的数据的误差或不确定性，这些信息可以由PLADAR控制器235外推，以确定可以校正误差的PLADAR***205的多个调整命令237。例如，PLADAR控制器235可以识别反馈数据223中指示光电探测器阵列相对于PLADAR射束207未对准的图案。PLADAR控制器235可以识别未对准并生成调整命令237，用于在光电探测器阵列的可调部件上执行，以重新校准PLADAR***205。如本文所讨论的，当自动驾驶车辆200沿着当前路线行进时，或者在自动驾驶车辆200的汽车修理厂维修期间，可以在可调部件上动态地执行调整命令237。
另外或替代地，反馈数据223可以包括来自数据处理***210的请求，以便PLADAR控制器235将PLADAR***205配置为增加或减少粒度。例如，数据处理***210可以识别潜在危险的显著减少(例如，当自动驾驶车辆200离开城市并进入交通很少的开放农村道路时)。反馈数据223可以包括通过降低PLADAR***205的脉冲速率和/或扫描速率来在这种情况下节省功率的请求。因此，在一些方面，调整命令237可以由PLADAR控制器235生成，以调整旋转参数209(例如，降低旋转速率)和/或降低PLADAR射束207的脉冲速率，从而使得数据处理***210能够降低采样速率。
相反，车载数据处理***210可以识别潜在危险的增加(例如，进入行人活动增加的区域)或经历危险的可能性增加(例如，在高速行进时)，并请求PLADAR控制器235生成调整命令237，以增大采样速率。可以在PLADAR***205的可调参数上执行这种命令237，以增大PLADAR射束207的脉冲速率和/或增大旋转速率，从而使得数据处理***210能够增大采样速率并且支持点云粒度。
方法论
图3是描述根据本文描述的一个或多个示例的处理PLADAR数据的示例方法的流程图。在图3的以下描述中，可以参考由图1和图2中的附图标记表示的类似特征。此外，可以由关于图1示出和描述的示例数据处理器130或者关于图2示出和描述的车载数据处理***230执行在图3中描述的方法。参考图3，数据处理器130可以同时采样来自PLADAR***100的每个探测器的数据(300)。例如，数据处理器130可以监测耦合到光电探测器阵列119的ADC链的每个ADC。对于每个射束平面118脉冲，光电探测器阵列119可以接收返回光信号(例如，反射/反向散射126)。每个探测器可以包括将探测到的光信号转换成数字信号的ADC，并且数据处理器130可以利用计时部件135来精确地执行ADC链的每个ADC和每个射束平面118脉冲的测距。
数据处理器130(例如，自动驾驶车辆200的数据处理器)可以处理PLADAR数据129，以执行测距并识别潜在危险(305)。例如，数据处理器130可以被编程为识别促使自动驾驶车辆200在公共道路上安全运行的自动驾驶车辆的情境环境的方面。这些方面可以包括行人、骑车者、道路上的危险物体(例如，岩石)、停车灯、标志、其他车辆等。处理器130可以通过例如将PLADAR数据129与包括在相同的当前路线上预记录的数据的存储的子图/子地图进行比较来识别这些方面，如图2所述。在许多实现方式中，数据处理器130将经处理的传感器数据213传输到AV控制***220，该***可以控制自动驾驶车辆200的转向制动和加速***225，以对每个经处理的物体做出决策并做出反应，用于低级别操纵(310)。此外，AV控制***220还可以利用来自自动驾驶车辆200的立体相机***260的动态图像数据262进行低级别操纵。
在某些实现方式中，数据处理器130可以在PLADAR数据129中识别光电探测器阵列119和射束平面118之间的未对准(315)。作为示例，PLADAR数据129可以指示顶部探测器和底部探测器的不可靠数据，这可以指示光电探测器阵列118的对角未对准。在一些方面，数据处理器130可以基于采样的PLADAR数据129来确定未对准的性质。在其他方面，数据处理器130通常可以识别数据中的误差，并生成请求PLADAR控制器150执行诊断测试的反馈132。在任一方面，数据处理器130可以生成指示未对准的反馈132(320)，并将该反馈传输到PLADAR控制器150，以将光电探测器阵列119重新校准到平面射束118(325)。
根据一些示例，数据处理器130可以确定自动驾驶车辆200的情境环境的状况变化(330)。作为示例，数据处理器130可以确定自动驾驶车辆200正在以更高的速度行进，并且期望来自自动驾驶车辆200的前进方向的更详细的数据。数据处理器130可以生成调整PLADAR***100配置的请求，以例如增大脉冲速率、扫描速率、探测器灵敏度和/或激光强度来提高数据质量(335)。相反，为了优化功率和处理资源，在某些情况下(例如，低速操作)，数据处理器130可以在情境状况有利于减少这种可配置参数时生成这种减少的请求(335)。这些请求可以传输到PLADAR控制器150(340)，PLADAR控制器150可以相应地在PLADAR***100的可配置部件上执行调整命令237。
图4A和4B是描述配置PLADAR***的示例方法的流程图，如本文所述。在图4A和4B的以下描述中，可以参考由图1和图2中的附图标记表示的类似特征。此外，可以由关于图1和图2示出和描述的示例PLADAR控制器150、235执行关于图4A和4B描述的方法。参考图4A，PLADAR控制器150可以从数据处理器130接收指示未对准的反馈132(400)。在一些示例中，反馈132识别特定的未对准(例如，向左、向右、向上、向下、顺时针或逆时针对角未对准或前述的任何组合)。
在其他示例中，反馈132可以包括PLADAR数据129的采样，PLADAR控制器150可以分析该PLADAR数据，以识别描述或详细描述未对准的数据模式(405)。例如，来自光电探测器阵列119的数据可以指示来自阵列119中任何数量的单独探测器的不良或不可靠数据的一致模式。在一些情况下，PLADAR控制器150可以对可调部件123执行一组初始调整，以诊断未对准。在其他情况下，PLADAR控制器150可以容易地识别未对准，并且可以直接进行校准。因此，一旦识别出精确的未对准，PLADAR控制器150可以在光电探测器阵列119的可调部件123上生成并执行调整命令237，以将光电探测器阵列119重新对准或重新校准到射束平面118(410)。
参考图4B，PLADAR控制器150可以从数据处理器130接收调整PLADAR***100配置的请求(450)。例如，基于变化的情境状况(例如，变化的天气(例如，雨或雪)、变化的速度、变化的环境复杂性或潜在的危险计数等)，数据处理器130可以确定更大或更小的脉冲速率(451)和/或扫描速率(452)是优选的。另外或替代地，数据处理器130可以确定条件需要增加激光强度(453)，以增强反射率，或者需要增加探测器灵敏度(454)。替代地，数据处理器130可以确定条件有利于功率节省(例如，在低速不拥挤的情况下)，并且可以请求减少这种配置。
在任何情况下，PLADAR控制器150可以基于来自数据处理器130的请求生成调整命令237(455)。然后，PLADAR控制器150可以在PLADAR***100的相关部件上执行调整命令237，以相应地配置PLADAR***100(460)。例如，PLADAR控制器150可以在PLADAR马达120上执行命令237，以增大或减小扫描速率(461)。作为另一示例，PLADAR控制器150可以在计时部件135上执行命令237，以增大或减小激光器的脉冲速率(462)。此外，PLADAR控制器150可以在激光源本身上执行命令237，以增大或减小激光强度(例如，增大或减小功率或射束频率)(463)。此外，在一些实现方式中，PLADAR控制器150可以在探测器阵列119上执行命令237，以增大或减小探测器灵敏度(464)。
虽然数据处理器130和PLADAR控制器150在图1和图2中显示为单独的部件，但是可以设想，某些实施例可以包括单个部件(例如，执行在图3和图4A和4B中描述的所有操作的自动驾驶车辆200的一个或多个刀片计算机)。
硬件图
图5是示出可以在其上实现本文描述的示例的计算机***的方框图。计算机***500可以在例如服务器或服务器组合上实现。例如，计算机***500可以被实现为数据处理***130的一部分，数据处理***130本身可以被实现为AV的车载数据处理***210的一部分。在图1的上下文中，数据处理***130可以用PLADAR控制器150实现为单个计算机***500，或者使用结合图5描述的多个计算机***的组合来实现。
在一个实现方式中，计算机***500包括处理资源510、主存储器520、只读存储器(ROM)530、存储装置540和通信接口550。计算机***500包括至少一个处理器510，用于处理存储在主存储器520中的信息，例如，用于存储可由处理器510执行的信息和指令的由随机存取存储器(RAM)或其他动态存储装置提供的信息。主存储器520还可用于在执行将由处理器510执行的指令期间存储临时变量或其他中间信息。计算机***500还可以包括ROM530或用于存储处理器510的静态信息和指令的其他静态存储装置。提供存储装置540，例如，磁盘或光盘，用于存储信息和指令。
通信接口550使得计算机***500能够通过网络链路(例如，无线或有线链路)与PLADAR***580通信。根据示例，计算机***500从PLADAR***580接收PLADAR数据582。存储在存储器530中的可执行指令可以包括配置指令522，处理器510执行该配置指令，以生成一组调整命令554，从而基于PLADAR数据582和自动驾驶车辆200的情境状况来配置自动驾驶车辆的PLADAR***580的可调参数。
处理器510配置有软件和/或其他逻辑，以执行用实现方式描述的一个或多个过程、步骤和其他功能，例如，由图1至4B以及在本申请的其他地方描述的。
本文描述的示例涉及使用计算机***500来实现本文描述的技术。根据一个示例，由计算机***500响应于处理器510执行包含在主存储器520中的一个或多个指令的一个或多个序列来执行这些技术。这种指令可以从另一机器可读介质(例如，存储装置540)读入主存储器520内。执行包含在主存储器520中的指令序列，促使处理器510执行本文描述的处理步骤。在替代实现方式中，可以使用硬连线电路，来代替软件指令或与软件指令组合，以实现本文描述的示例。因此，所描述的示例不限于硬件电路和软件的任何特定组合。
可以设想，本文描述的示例独立于其他概念、想法或***扩展到本文描述的单独元素和概念，并且示例包括在本申请的任何地方引用的元素的组合。虽然本文参考附图详细描述了示例，但是应该理解的是，这些概念不限于那些精确的示例。同样，对于本领域技术人员而言，很多修改和变化将是显而易见的。因此，本发明的范围旨在由所附权利要求及其等同物限定。此外，可以设想，单独地或者作为示例的一部分描述的特定特征可以与其他单独描述的特征或者部分其他示例组合，即使其他特征和示例没有提及特定特征。因此，没有描述组合，不应该排除对这种组合的权利。

Claims (14)

1.一种平面射束、光探测和测距***，所述***包括：
激光扫描仪，其发射平面射束；
探测器阵列，用于基于平面射束从目标物体的外部表面反射而探测反射光；以及
调整控制器；
其中，所述探测器阵列包括至少一行光电探测器，所述至少一行光电探测器被包括在所述***的电路板上，所述电路板包括多个调整部件，用于校准所述至少一行光电探测器中的每一个；并且
其中，所述调整控制器响应于来自数据处理***的命令信号，动态调整所述调整部件，以配置所述至少一行光电探测器。
2.根据权利要求1所述的***，其中，所述激光扫描仪包括准直部件，所述准直部件将由所述激光扫描仪生成的激光束准直成平面射束。
3.根据权利要求2所述的***，其中，所述激光扫描仪包括输出激光束的光纤激光器。
4.根据权利要求1所述的***，其中，所述***被包括在自动驾驶车辆上，并且其中，所述数据处理***处理来自所述平面射束、光探测和测距***的传感器数据，以在所述自动驾驶车辆加速和操纵时动态识别特征。
5.根据权利要求1所述的***，还包括：
模数转换器链，其耦合到所述至少一行光电探测器；
其中，所述数据处理***同时采样来自模数转换器链的每个模数转换器的数据。
6.一种自动驾驶车辆，包括：
至少一个根据权利要求1所述的平面射束、光探测和测距***，用于生成指示自动驾驶车辆的情境环境的传感器数据；
车载数据处理***，用于处理来自所述***的传感器数据，以识别沿着自动驾驶车辆行进的当前路线的特征；
加速、制动和转向***；以及
车辆控制***，用于利用经处理的传感器数据来沿着当前路线操作所述加速、制动和转向***。
7.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆，其中，所述激光扫描仪包括准直部件，所述准直部件将由所述激光扫描仪生成的激光束准直成平面射束。
8.根据权利要求7所述的自动驾驶车辆，其中，所述激光扫描仪包括输出激光束的光纤激光器。
9.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆，其中，所述***还包括模数转换器链，其耦合到所述至少一行光电探测器，并且其中，所述车载数据处理***同时处理来自模数转换器链的每个模数转换器的数据。
10.根据权利要求6所述的自动驾驶车辆，还包括：
立体相机***，用于生成进一步指示自动驾驶车辆的情境环境的动态图像数据；
其中，所述车载数据处理***进一步处理所述动态图像数据，以进一步识别沿着自动驾驶车辆行进的当前路线的特征。
11.根据权利要求10所述的自动驾驶车辆，其中，所述车辆控制***进一步利用经处理的动态图像数据来沿着当前路线操作所述加速、制动和转向***。
12.根据权利要求11所述的自动驾驶车辆，还包括：
通信接口，用于从后端传输***接收命令，所述后端传输***便于在给定区域内运输多个用户，每个相应的命令包括目的地；
其中，所述车辆控制***处理相应的命令，以操作所述加速、制动和转向***，以将自动驾驶车辆驾驶到目的地。
13.根据权利要求12所述的自动驾驶车辆，其中，所述车辆控制***利用车载地图资源来确定到目的地的最佳路线。
14.根据权利要求13所述的自动驾驶车辆，其中，所述车辆控制***通过(i)利用与到目的地的最佳路线相对应的路线数据来将自动驾驶车辆驾驶到目的地，并且(ii)利用经处理的传感器数据和经处理的动态图像数据来做出决策并对自动驾驶车辆的情境环境做出反应，以同时操作所述加速、制动和转向***。
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