CN116249913A - 使用检流计控制曲线对多边形和电机容差进行动态补偿 - Google Patents

Abstract

提供了一种光探测和测距***。该***包括检流计镜；多面光转向设备；以及控制器设备，该控制器设备包括一个或多个处理器、存储器和存储在存储器中的处理器可执行指令。处理器可执行指令包括接收LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；接收LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；基于校准数据和第一移动曲线生成检流计镜的第二移动曲线；以及基于第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节检流计镜的移动的指令。

Description

使用检流计控制曲线对多边形和电机容差进行动态补偿

相关申请的交叉引用

本申请要求于2021年4月20日提交的题为“DYNAMIC COMPENSATION TOPOLYGONAND MOTOR TOLERANCE USING GALVO CONTROL PROFILE”的第63/177,289号美国临时专利申请和于2022年4月5日提交的题为“DYNAMICCOMPENSATION TO POLYGON AND MOTORTOLERANCE USING GALVOCONTROL PROFILE”第17/714,077号的美国非临时专利申请的优先权。两个申请的内容通过引用以其整体并入本文中用于所有目的。

技术领域

本公开总体上涉及光学扫描，并且更特别地，涉及用于基于多面光转向设备的校准数据和实时位置反馈数据来动态控制检流计镜的移动的方法和***。

背景技术

光探测和测距(LiDAR)***使用光脉冲来创建外部环境的图像或点云。一些典型的LiDAR***包括光源、光传输器、光转向***和光检测器。光源生成光束，当从LiDAR***传输时，该光束被光转向***定向在特定方向上。当所传输的光束被物体散射时，所散射的光中的一部分作为返回光脉冲返回到LiDAR***。光检测器检测返回光脉冲。利用检测到返回光脉冲的时间和光束中相应光脉冲被传输的时间之间的差异，LiDAR***可以使用光速来确定到物体的距离。光转向***可以沿着不同的路径导向光束，以允许LiDAR***扫描周围环境并产生图像或点云。LiDAR***还可以使用除飞行时间和扫描之外的技术来测量周围环境。

发明内容

本公开提供了用于通过使用光转向设备的校准数据修改检流计镜移动曲线来补偿多面光转向设备(例如，多面镜)中制造引起的不均匀和组装误差的方法和***。还提供了用于通过使用光转向设备的实时位置反馈数据和/或检流计镜的实时位置反馈数据进一步修改检流计镜移动曲线来补偿光转向设备的位置不准确的方法和***。本文描述的方法和***有利于在LiDAR扫描图案中生成改进的扫描线(例如，直线扫描线)。改进的LiDAR扫描图案提高了一个或多个后续过程(例如，基于点云的感知)的效率和准确性。LiDAR***的整体性能和输出点云的质量也可以得到改善。

在一个实施例中，本公开提供了一种光探测和测距***。该***包括检流计镜；多面光转向设备；以及控制器设备，该控制器设备包括一个或多个处理器、存储器和存储在存储器中的处理器可执行指令。处理器可执行指令包括用于以下的指令：接收LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；接收LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；基于校准数据和第一移动曲线生成检流计镜的第二移动曲线；以及基于第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节检流计镜的移动。

在一个实施例中，本公开提供了一种用于控制光探测和测距(LiDAR)扫描***的方法。该方法由一个或多个处理器和存储器执行并且包括：接收LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；接收LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；基于校准数据和第一移动曲线生成检流计镜的第二移动曲线；以及基于第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节检流计镜的移动。

在一个实施例中，本公开提供了一种存储包括指令的处理器可执行指令的非暂时性计算机可读介质。指令在由电子设备的一个或多个处理器执行时使得电子设备执行处理，该处理包括接收LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；接收LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；基于校准数据和第一移动曲线生成检流计镜的第二移动曲线；以及基于第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节检流计镜的移动。

在一个实施例中，本公开提供了一种光探测和测距(LiDAR)扫描***的控制器设备。控制器设备包括一个或多个处理器；存储器；以及存储在存储器中的处理器可执行指令。处理器可执行指令包括用于以下的指令：接收LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；接收LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；基于校准数据和第一移动曲线生成检流计镜的第二移动曲线；以及基于第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节检流计镜的移动。

在一个实施例中，本公开提供了一种包括光探测和测距(LiDAR)扫描***的车辆。该***包括检流计镜；多面光转向设备；以及控制器设备，该控制器设备包括一个或多个处理器、存储器和存储在存储器中的处理器可执行指令。处理器可执行指令包括用于以下的指令：接收LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；接收LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；基于校准数据和第一移动曲线生成检流计镜的第二移动曲线；以及基于第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节检流计镜的移动。

附图说明

通过参考以下结合附图描述的图，可以更好地理解本公开，其中，相似的部件可以由相似的附图标记表示。

图1示出了设置或包括在机动车辆中的一个或多个示例性LiDAR***。

图2是示出示例性LiDAR***和包括车辆感知和规划***的多个其它***之间的交互的框图。

图3为示出示例性LiDAR***的框图。

图4为示出示例性基于光纤的激光源的框图。

图5A至图5C示出了使用脉冲信号来测量到设置在视场(FOV)中的物体的距离的示例性LiDAR***。

图6是示出用于实施各种实施例中的***、装置和方法的示例性装置的框图。

图7A示出了根据一些实施例的具有多面光转向设备和检流计镜的简化的LiDAR扫描***。

图7B示出了根据一些实施例的多面光转向设备的另一示例。

图7C是根据一些实施例的示例多面光转向设备的侧视图。

图8示出了根据一些实施例的检流计镜的示例移动曲线和相应的LiDAR扫描图案。

图9示出了根据一些实施例的具有图案的一部分的放大视图的示例LiDAR扫描图案。

图10是示出使用检流计镜移动曲线来基于光转向设备校准数据和实时位置反馈数据控制镜位置的框图。

图11示出了根据一些实施例的用于控制镜位置的检流计镜的示例移动曲线和该曲线的一部分的放大视图。

图12示出了根据一些实施例的示例LiDAR扫描图案和该图案的一部分的放大视图。

图13是示出用于控制LiDAR扫描***的方法的流程图。

具体实施方式

为提供对本发明的更透彻的理解，以下说明阐述了许多具体细节，诸如具体配置、参数、示例等。然而，应认识到，这些描述并不旨在对本发明的范围进行限制，而是旨在提供对示例性实施例的更好的描述。

在说明书和权利要求通篇，除非上下文另外明确规定，否则以下术语采用本文中明确关联的含义。

如本文所用的短语“在一个实施例中”不必要指示相同的实施例，尽管其可能指示相同的实施例。因此，如下所述，在不脱离本发明的范围或精神的情况下，可以容易地组合本公开的各种实施例。

如本文所用，术语“或”是包含性的表述语“或”，并且除非上下文另外明确规定，否则等同于术语“和/或”。

术语“基于”不是排他性的，并且除非上下文另外明确规定，否则允许基于未描述的附加因素。

如本文所用，除非上下文另外规定，否则术语“耦合到”旨在包括直接耦合(其中相互耦合的两个元件彼此接触)和间接耦合(其中至少一个附加元件位于两个元件之间)。因此，术语“耦合到”和“与……耦合”同义使用。在两个或更多部件或设备能够交换数据的网络环境的上下文中，术语“耦合到”和“与……耦合”也用于表示“与……通信地耦合”，可能经由一个或多个中间设备。

尽管以下描述使用术语“第一”、“第二”等来描述各种元件，但这些元件不应受这些术语限制。这些术语仅用于区分一个元件和另一元件。例如，第一传感器可以被称为第二传感器，并且类似地，第二传感器可以被称为第一传感器，而不脱离各种描述的示例的范围。第一传感器和第二传感器两者可以是传感器，并且在一些情况下，可以是单独的且不同的传感器。

此外，在说明书通篇,“一”、“一个”和“该”的含义包括复数表示，并且“在……中”的含义包括“在……中”和“在……上”。

尽管本文呈现的各种实施例中的一些构成了发明元件的单个组合，但应理解，发明主题被视为包括所公开元件的所有可能的组合。由此，如果一个实施例包括元素A、B和C，而另一实施例包括元素B和D，则发明主题也被认为包括A、B、C或D的其它剩余组合，即使本文中没有明确讨论。此外，过渡性术语“包括”意味着具有零件或构件，或者是那些零件或构件。如本文所用，过渡性术语“包括”是包含性的或开放式的，并且不排除附加的、未列举的元件或方法步骤。

在以下公开内容中，可以关于服务器、服务、接口、引擎、模块、客户端、对等体、门户、平台或由计算设备形成的其它***进行众多参考。应理解，这些术语的使用被认为表示具有至少一个处理器(例如，ASIC、FPGA、PLD、DSP、x86、ARM、RISC-V、ColdFire、GPU、多核处理器等)的一个或多个计算设备，至少一个处理器被配置为执行存储在计算机可读有形的非暂时性介质(例如，硬盘驱动器、固态驱动器、RAM、闪存、ROM等)上的软件指令。例如，服务器可以包括一个或多个计算机，它们以完成所描述的角色、职责或功能的方式作为网络服务器、数据库服务器或其它类型的计算机服务器操作。还应理解，所公开的基于计算机的算法、过程、方法或其它类型的指令集可以被实现为计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储使处理器执行所公开的步骤的指令的非临时性有形计算机可读介质。各种服务器、***、数据库或接口可以使用标准化协议或算法来交换数据，可能地基于HTTP、HTTPS、AES、公私密钥交换、web服务API、公知金融交易协议或其它电子信息交换方法。数据交换可以在分组交换网络、电路交换网络、互联网、LAN、WAN、VPN或其它类型的网络上进行。

如本说明书和随后的权利要求中所用，当***、引擎、服务器、装置、模块或其它计算元件被描述为被配置为对存储器中的数据执行或运行功能时，“被配置为”或“被编程为”的含义被定义为计算元件的一个或多个处理器或核由存储在计算元件的存储器中的一组软件指令编程，以对存储在存储器中的目标数据或数据对象执行一组功能。

应注意，指向计算机的任何语言应理解为包括计算设备或网络平台的任何合适组合，包括服务器、接口、***、数据库、代理、对等体、引擎、控制器、模块或单独或共同操作的其它类型的计算设备。应理解，计算设备包括处理器，处理器被配置为执行存储在有形非暂时性计算机可读存储介质(例如，硬盘驱动器、FPGA、PLA、固态驱动器、RAM、闪存、ROM等)上的软件指令。软件指令对计算设备进行配置或编程，以提供如下面关于所公开的装置所讨论的角色、职责或其它功能。此外，所公开的技术可以被实现为计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储软件指令的非暂时性计算机可读介质，该软件指令使得处理器执行与基于计算机的算法、过程、方法或其它指令的实施相关的所公开的步骤。在一些实施例中，各种服务器、***、数据库或接口使用标准化协议或算法来交换数据，可能地基于HTTP、HTTPS、AES、公私密钥交换、web服务API、公知金融交易协议或其它电子信息交换方法。设备之间的数据交换可以通过分组交换网络、互联网、LAN、WAN、VPN或其它类型的分组交换网络、电路交换网络、信元交换网络、或其它类型的网络进行。

LiDAR***是一种类型的三维深度传感器。在LiDAR扫描***中，可旋转多面镜和检流计镜用于光转向机构，以扫描激光来照射视场(FOV)中的物体，并将返回光引导至LiDAR***的接收器。多面镜可以例如由金属、聚碳酸酯和/或玻璃制成。基于金属的多面镜由于其成熟的制造工艺而广泛使用。典型地，基于金属的多面镜通过使用具有金刚石车削的计算机数字控制(CNC)装备来加工。金刚石车削是使用带有金刚石刀头的刀具的车削。金刚石车削过程用于诸如光学部件的精密元件的机械加工。金刚石车削过程具有很高的准确性，但是利用金刚石车削进行的CNC过程由于其较长的加工时间限制了产量。

对于诸如汽车传感器的大批量应用，基于金属的多面镜无法满足批量生产要求。因此，其它类型的多面镜(诸如聚碳酸酯模制或玻璃模制多面镜)更实用。那些模制的多面镜可以实现非常低的成本和高产量。但是在模制多面镜的大规模生产中，多面镜的不同刻面的均匀性很难控制。多面镜具有反射光的多个反射侧表面或刻面。多面镜可以用于将透射光引导到FOV，并将返回光导向LiDAR***的接收器。因此，多面镜的反射刻面的均匀性可能是重要的，因为由刻面之间的不均匀导致的差异可能使LiDAR扫描图***性劣化(例如，导致不连续的扫描线)。

此外，利用多面镜组装电机的过程也可能引入累积的组装误差。电机用于使多面镜旋转。当多面镜旋转时，组装误差可能影响多面镜的不同反射表面的光反射能力，并且反过来也使LiDAR扫描图***性劣化。对于像LiDAR***的光学设备，与理想扫描图案的偏差(例如，由不连续的扫描线引起)影响所得到的点云质量和准确性，这又使后续的感知准确性劣化。因此，需要减少或消除多面镜的不同刻面之间的不均匀性差异和组装误差。本公开提供了用于通过使用多面镜的校准数据和实时位置反馈数据修改检流计镜的移动曲线来补偿光转向设备(例如，多面镜)的制造引起的不均匀性差异和组装误差的方法和***。

图1示出了设置或包括在机动车辆100中的一个或多个示例性LiDAR***110。机动车辆100可以是具有任何自动化水平的车辆。例如，机动车辆100可以是部分自动化车辆、高度自动化车辆、全自动化车辆或无人驾驶车辆。部分自动化车辆可以在没有人类驾驶员干预的情况下执行一些驾驶功能。例如，部分自动化车辆可以执行盲点监测、车道保持和/或变道操作、自动紧急制动、智能巡航和/或交通跟随等。部分自动化车辆的某些操作可能限于特定的应用或驾驶场景(例如，仅限于高速公路驾驶)。高度自动化车辆通常可以执行部分自动化车辆的所有操作，但具有较少限制。高度自动化车辆还可以在操作车辆时检测自身极限，并在必要时要求驾驶员接管车辆的控制。全自动化车辆可以在没有驾驶员干预的情况下执行所有车辆操作，但也可以检测自身极限，并在必要时要求驾驶员接管。无人驾驶车辆可以在没有任何驾驶员干预的情况下自行操作。

在典型配置中，机动车辆100包括一个或多个LiDAR***110和120A-F。LiDAR***110和120A-F中的每个可以是基于扫描的LiDAR***和/或非扫描LiDAR***(例如，闪光LiDAR)。基于扫描的LiDAR***在一个或多个方向(例如，水平和竖直方向)上扫描一个或多个光束，以检测视场(FOV)中的物体。基于非扫描的LiDAR***在不扫描的情况下发射激光来照射FOV。例如，闪光LiDAR是一种基于非扫描的LiDAR***。闪光LiDAR可以发射激光，以使用单个光脉冲或光射同时照射FOV。

LiDAR***通常是至少部分自动化的车辆的基本传感器。在一个实施例中，如图1所示，机动车辆100可以包括设置在车辆的最高位置处(例如，在车顶处)的单个LiDAR***110(例如，没有LiDAR***120A-F)。将LiDAR***110设置在车顶处有助于围绕车辆100进行360度扫描。在一些其它实施例中，机动车辆100可以包括多个LiDAR***，包括***110和/或120A-F中的两个或更多。如图1所示，在一个实施例中，多个LiDAR***110和/或120A-F在车辆的不同位置处附接到车辆100。例如，LiDAR***120A在右前角处附接到车辆100；LiDAR***120B在前部中心处附接到车辆100；LiDAR***120C在左前角处附接到车辆100；LiDAR***120D在右侧后视镜处附接到车辆100；LiDAR***120E在左侧后视镜处附接到车辆100；和/或LiDAR***120F在后部中心处附接到车辆100。在一些实施例中，LiDAR***110和120A-F是具有它们各自的激光源、控制电子设备、传输器、接收器和/或导向机构的独立的LiDAR***。在其它实施例中，LiDAR***110和120A-F中的一些可以共享一个或多个部件，从而形成分布式传感器***。在一个示例中，光纤用于将来自集中式激光源的激光递送到所有LiDAR***。应理解，一个或多个LiDAR***可以以任何期望的方式分布并附接到车辆，并且图1仅示出了一个实施例。作为另一示例，LiDAR***120D和120E可以附接到车辆100的B柱，而不是后视镜。作为另一示例，LiDAR***120B可以附接到车辆100的挡风玻璃，而不是前保险杠。

图2是示出(多个)车载LiDAR***210和包括车辆感知和规划***220的多个其它***之间的交互的框图200。(多个)LiDAR***210可以安装在车辆上或集成到车辆。(多个)LiDAR***210包括将激光扫描到周围环境以测量物体的距离、角度和/或速度的传感器。基于返回到(多个)LiDAR***210的散射光，它可以生成表示所感知的外部环境的传感器数据(例如，图像数据或3D点云数据)。

(多个)LiDAR***210可以包括短程LiDAR传感器、中程LiDAR传感器和远程LiDAR传感器中的一个或多个。短程LiDAR传感器测量距LiDAR传感器大约20至40米的物体。例如，短程LiDAR传感器可以用于监控附近的移动物体(例如，学校区域过马路的行人)、停车辅助应用等。中程LiDAR传感器测量距LiDAR传感器大约100至150米的物体。中程LiDAR传感器可以用于例如监控道路交叉口、辅助驶入或驶离快车道等。远程LiDAR传感器测量位于大约150至300米的物体。远程LiDAR传感器通常在车辆以较高速度行驶时使用(例如，在快车道上)，使得车辆的控制***可能只有几秒钟(例如，6至8秒)来响应由LiDAR传感器检测到的任何情况。如图2所示，在一个实施例中，LiDAR传感器数据可以经由通信路径213提供给车辆感知和规划***220，以便进一步处理和控制车辆操作。通信路径213可以是能够传送数据的任何有线或无线通信链路。

仍参照图2，在一些实施例中，(多个)其它车载传感器230用于单独或与(多个)LiDAR***210一起提供附加传感器数据。其它车载传感器230可以包括例如一个或多个摄像机232、一个或多个雷达234、一个或多个超声波传感器236和/或(多个)其它传感器238。(多个)摄像机232可以拍摄车辆的外部环境的图像和/或视频。(多个)摄像机232可以拍摄例如在每帧中具有数百万像素的高清(HD)视频。摄像机产生单色或彩色图像和视频。对于某些情况，颜色信息在解释数据时可能很重要(例如，解释交通灯的图像)。颜色信息可能无法从诸如LiDAR或雷达传感器的其它传感器获得。(多个)摄像机232可以包括窄焦距摄像机、宽焦距摄像机、侧面摄像机、红外摄像机、鱼眼摄像机等中的一个或多个。由(多个)摄像机232生成的图像和/或视频数据也可以经由通信路径233提供给车辆感知和规划***220，以便进一步处理和控制车辆操作。通信路径233可以是能够传送数据的任何有线或无线通信链路。

(多个)其它车载传感器230也可以包括(多个)雷达传感器234。(多个)雷达传感器234使用无线电波来确定物体的距离、角度和速度。(多个)雷达传感器234产生无线电或微波频谱中的电磁波。电磁波被物体反射，并且所反射的波中的一些返回到雷达传感器，从而提供关于物体的位置和速度的信息。(多个)雷达传感器234可以包括(多个)短程雷达、(多个)中程雷达和(多个)远程雷达中的一个或多个。短程雷达测量距雷达大约0.1至30米的物体。短程雷达可用于检测位于车辆附近的物体，诸如其它车辆、建筑物、墙壁、行人、骑自行车的人等。短程雷达可以用于检测盲点、辅助变道、提供追尾碰撞警告、辅助停车、提供紧急制动等。中程雷达测量距雷达大约30至80米的物体。远程雷达测量位于大约80至200米处的物体。中程和/或远程雷达可以用于例如交通跟踪、自适应巡航控制和/或高速公路自动制动。由(多个)雷达传感器234生成的传感器数据也可以经由通信路径233提供给车辆感知和规划***220，以便进一步处理和控制车辆操作。

(多个)其它车载传感器230也可以包括(多个)超声波传感器236。(多个)超声波传感器236使用声学波或脉冲来测量位于车辆外部的物体。由(多个)超声波传感器236生成的声波被传输到周围环境。所传输的波中的至少一些被物体反射并返回到(多个)超声波传感器236。基于返回信号，可以计算物体的距离。(多个)超声波传感器236可以用于例如检查盲点、标识停车点、在交通中提供变道辅助等。由(多个)超声波传感器236生成的传感器数据也可以经由通信路径233提供给车辆感知和规划***220，以便进一步处理和控制车辆操作。

在一些实施例中，一个或多个其它传感器238可以附接在车辆上，并且也可以生成传感器数据。(多个)其它传感器238可以包括例如全球定位***(GPS)、惯性测量单元(IMU)等。由(多个)其它传感器238生成的传感器数据也可以经由通信路径233提供给车辆感知和规划***220，以便进一步处理和控制车辆操作。应理解，通信路径233可以包括一个或多个通信链路，以在各种传感器230和车辆感知和规划***220之间传送数据。

在一些实施例中，如图2所示，来自(多个)其它车载传感器230的传感器数据可以经由通信路径231提供给(多个)车载LiDAR***210。(多个)LiDAR***210可以处理来自(多个)其它车载传感器230的传感器数据。例如，来自(多个)摄像机232、(多个)雷达传感器234、(多个)超声波传感器236和/或(多个)其它传感器238的传感器数据可以与(多个)传感器数据LiDAR***210相关或融合，从而至少部分地卸载由车辆感知和规划***220执行的传感器融合过程。应理解，也可以实施其它配置用于传输和处理来自各种传感器的传感器数据(例如，数据可以传输到云服务以便进行处理，并且然后处理结果可以传输回车辆感知和规划***220)。

仍参照图2，在一些实施例中，(多个)其它车辆250上的传感器用于单独或与(多个)LiDAR***210一起提供附加传感器数据。例如，两个或更多附近的车辆可以具有它们各自的(多个)LiDAR传感器、(多个)摄像机、(多个)雷达传感器、(多个)超声波传感器等。附近的车辆可以相互通信并共享传感器数据。车辆之间的通信也被称为V2V(车辆对车辆)通信。例如，如图2所示，由(多个)其它车辆250生成的传感器数据可以分别经由通信路径253和/或通信路径251被通信传送到车辆感知和规划***220和/或(多个)车载LiDAR***210。通信路径253和251可以是能够传输数据的任何有线或无线通信链路。

共享传感器数据有助于更好地感知车辆外部的环境。例如，第一车辆可能没有感测到在第二车辆后面但正在接近第一车辆的行人。第二车辆可以与第一车辆共享与这个行人相关的传感器数据，使得第一车辆可以具有附加反应时间来避免与行人碰撞。在一些实施例中，类似于由(多个)传感器230生成的数据，由(多个)其它车辆250上的传感器生成的数据可以与由(多个)LiDAR***210生成的传感器数据相关或融合，从而至少部分地卸载由车辆感知和规划***220执行的传感器融合过程。

在一些实施例中，(多个)智能基础设施***240用于单独或与(多个)LiDAR***210一起提供传感器数据。某些基础设施可以被配置为与车辆通信以传达信息，反之亦然。车辆和基础设施之间的通信通常被称为V2I(车辆到基础设施)通信。例如，(多个)智能基础设施***240可以包括智能交通信号灯，该智能交通信号灯可以以诸如“5秒后变为黄色”的消息将其状态传达给正在靠近的车辆。智能基础设施***240还可以包括其自身安装在道路交汇点附近的LiDAR***，使得其可以向车辆传送交通监控信息。例如，在道路交汇点左转的车辆可能没有足够的感测能力，因为其自身的传感器中的一些可能被相反方向的车辆阻挡。在这种情况下，(多个)智能基础设施***240的传感器可以向左转的车辆提供有用的、有时是重要的数据。这种数据可以包括例如交通状况、车辆转向的方向上的物体的信息、交通灯状态和预测等。由(多个)智能基础设施***240生成的传感器数据可以分别经由通信路径243和/或通信路径241被通信传送到车辆感知和规划***220和/或(多个)车载LiDAR***210。通信路径243和/或241可以包括能够传送数据的任何有线或无线通信链路。例如，来自(多个)智能基础设施***240的传感器数据可以被传输到(多个)LiDAR***210，并且与由(多个)LiDAR***210生成的传感器数据相关或融合，从而至少部分地卸载由车辆感知和规划***220执行的传感器融合过程。以上描述的V2V和V2I通信是车辆对X(V2X)通信的示例，其中“X”表示可以与车辆共享数据的任何其它设备、***、传感器、基础设施等。

仍参考图2，通过各种通信路径，车辆感知和规划***220从(多个)LiDAR***210、(多个)其它车载传感器230、(多个)其它车辆250和/或(多个)智能基础设施***240中的一个或多个接收传感器数据。在一些实施例中，不同类型的传感器数据由传感器融合子***222关联和/或整合。例如，传感器融合子***222可以使用由设置在车辆的不同位置处的多个摄像机捕获的多个图像或视频来生成360度模型。传感器融合子***222从不同类型的传感器获得传感器数据，并使用组合的数据来更准确地感知环境。例如，车载摄像机232可能无法捕获清晰的图像，因为它直接面对太阳或光源(例如，夜间另一车辆的前灯)。LiDAR***210可能不会受到太大影响，并且因此传感器融合子***222可以组合由摄像机232和LiDAR***210提供的传感器数据，并且使用由LiDAR***210提供的传感器数据来补偿由摄像机232捕获的不清晰图像。作为另一示例，在下雨或有雾的天气，雷达传感器234可能比摄像机232或LiDAR***210工作得更好。因此，传感器融合子***222可以使用由雷达传感器234提供的传感器数据来补偿由摄像机232或LiDAR***210提供的传感器数据。

在其它示例中，由(多个)其它车载传感器230生成的传感器数据可能具有较低的分辨率(例如，雷达传感器数据)，并且因此可能需要由通常具有较高分辨率的(多个)LiDAR***210进行关联和确认。例如，可以由雷达传感器234将井盖(也称为检修孔盖)检测为车辆正在朝其接近的物体。由于雷达传感器234的低分辨率特性，车辆感知和规划***220可能不能确定该物体是否是车辆需要避开的障碍物。因此，由(多个)LiDAR***210生成的高分辨率传感器数据可以用于关联和确认物体是井盖并且不会对车辆造成损害。

车辆感知和规划***220还包括物体分类器223。使用由传感器融合子***222提供的原始传感器数据和/或关联/融合数据，物体分类器223可以检测和分类物体，并评估物体的位置。在一些实施例中，物体分类器233可以使用基于机器学习的技术来检测和分类物体。基于机器学习的技术的示例包括利用诸如基于区域的卷积神经网络(R-CNN)、快速R-CNN、更快R-CNN、定向梯度直方图(HOG)、基于区域的全卷积网络(R-FCN)、单触发检测器(SSD)、空间金字塔池化(SPP-net)和/或You Only Look Once(Yolo)的算法。

车辆感知和规划***220还包括道路检测子***224。道路检测子***224定位道路并标识道路上的物体和/或标记。例如，基于由(多个)雷达传感器234、(多个)摄像机232和/或(多个)LiDAR***210提供的原始或融合传感器数据，道路检测子***224可以基于机器学习技术(例如，用于标识车道的模式识别算法)构建道路的3D模型。使用道路的3D模型，道路检测子***224可以标识物体(例如，道路上的障碍物或碎片)和/或道路上的标记(例如，车道线、转弯标志、人行横道标志等)。

车辆感知和规划***220还包括定位和车辆姿态子***225。基于原始或融合传感器数据，定位和车辆姿态子***225可以确定车辆的位置和车辆的姿态。例如，使用来自(多个)LiDAR***210、(多个)摄像机232的传感器数据和/或GPS数据，定位和车辆姿态子***225可以确定车辆在道路上的准确位置和车辆的六个自由度(例如，车辆是向前还是向后、向上还是向下、向左还是向右移动)。在一些实施例中，高清(HD)地图用于车辆定位。HD地图可以提供精确定位车辆的位置的非常详细的三维计算机化的地图。例如，使用HD地图，定位和车辆姿态子***225可以精确地确定车辆的当前位置(例如，车辆当前在道路的哪个车道上，它离路边或人行道有多近)并预测车辆的未来位置。

车辆感知和规划***220还包括障碍物预测器226。由物体分类器223标识的物体可以是静止的(例如，灯杆、路标)或动态的(例如，移动的行人、自行车、另一汽车)。对于移动物体，预测它们的移动路径或未来位置对于避免碰撞是很重要的。障碍物预测器226可以预测障碍物轨迹和/或警告驾驶员或车辆规划子***228关于潜在碰撞。例如，如果存在障碍物的轨迹与车辆的当前移动路径相交的较高的可能性，则障碍物预测器226可以生成这样的警告。障碍物预测器226可以使用各种技术来进行这样的预测。这些技术包括例如恒定速度或加速度模型、恒定转动速率和速度/加速度模型、基于卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器的模型、基于递归神经网络(RNN)的模型、基于长短期记忆(LSTM)神经网络的模型、编码器-解码器RNN模型等。

仍参照图2，在一些实施例中，车辆感知和规划***220还包括车辆规划子***228。车辆规划子***228可以包括路线规划器、驾驶行为规划器和移动规划器。路线规划器可以基于车辆的当前位置数据、目标位置数据、交通信息等来规划车辆的路线。驾驶行为规划器使用由障碍物预测器226提供的障碍预测结果，基于其它物体可能如何移动来调节定时和所规划的移动。移动规划器确定车辆需要遵循的特定操作。然后规划结果通过车辆接口270通信传送到车辆控制***280。通信可以通过通信路径223和271来执行，这些通信路径包括可以传送数据的任何有线或无线通信链路。

车辆控制***280控制车辆的转向机构、油门、刹车等，以根据所规划的路线和移动操作车辆。车辆感知和规划***220还可以包括用户界面260，该用户界面向用户(例如，驾驶员)提供对车辆控制***280的访问，例如以在必要时操控或接管车辆的控制。用户界面260可以与车辆感知和规划***220通信，例如，以获得和显示原始或融合传感器数据、所标识的物体、车辆的位置/姿态等。这些显示的数据可以帮助用户更好地操作车辆。用户界面260可以分别经由通信路径221和261与车辆感知和规划***220和/或车辆控制***280通信，这个通信路径包括可以传送数据的任何有线或无线通信链路。应理解，图2中的各种***、传感器、通信链路和接口可以以任何期望的方式配置，并且不限于图2中示出的配置。

图3为示出示例性LiDAR***300的框图。LiDAR***300可以用于实施图1和图2中示出的LiDAR***110、120A-F和/或210。在一个实施例中，LiDAR***300包括激光源310、传输器320、光学接收器和光检测器330、转向***340和控制电路***350。这些部件使用通信路径312、314、322、332、343、352和362耦合在一起。这些通信路径包括各种LiDAR***部件之间的通信链路(有线或无线、双向或单向)，但不必是物理部件本身。尽管通信路径可以由一条或多条电线、总线或光纤来实施，但是通信路径也可以是无线信道或自由空间光路，使得不存在物理通信介质。例如，在LiDAR***300的一个实施例中，激光源310和传输器320之间的通信路径314可以使用一个或多个光纤来实施。通信路径332和352可以表示使用自由空间光学部件和/或光纤实施的光路。并且通信路径312、322、342和362可以使用携载电信号的一条或多条电线来实施。通信路径还可以包括上述类型的通信介质中的一个或多个(例如，它们可以包括光纤和自由空间光学部件，或者包括一个或多个光纤和一条或多条电线)。

LiDAR***300还可以包括图3中未描绘的其它部件，诸如功率总线、电源、LED指示器、开关等。附加地，可以存在部件之间的其它通信连接，诸如光源310与光学接收器和光检测器330之间的直接连接，以提供参考信号，使得可以精确测量从传输光脉冲到检测到返回光脉冲的时间。

激光源310输出用于照射视场(FOV)中的物体的激光。激光源310可以例如是基于半导体的激光器(例如二极管激光器)和/或基于光纤的激光器。基于半导体的激光器可以例如是边缘发射激光器(EEL)、竖直腔面发射激光器(VCSEL)等。基于光纤的激光器是其中有源增益介质是掺杂有稀土元素(诸如铒、镱、钕、镝、镨、铥和/或钬)的光纤的激光器。在一些实施例中，光纤激光器基于双包层光纤，其中增益介质形成由两层包层包围的光纤的芯。双包层光纤允许利用高功率光束泵送芯，从而使激光源成为高功率光纤激光源。

在一些实施例中，激光源310包括主振荡器(也称为种子激光器)和功率放大器(MOPA)。功率放大器放大种子激光器的输出功率。功率放大器可以是光纤放大器、体放大器或半导体光放大器。种子激光器可以是二极管激光器(例如，法布里-珀罗腔激光器、分布反馈激光器)、固态体激光器或可调谐外腔二极管激光器。在一些实施例中，激光源310可以是光泵微芯片激光器。微芯片激光器是免对准单片固态激光器，其中激光晶体直接与激光谐振器的端镜接触。微芯片激光器通常利用激光二极管泵送(直接地或使用光纤)以获得所期望的输出功率。微芯片激光器可以基于掺钕钇铝石榴石(Y₃Al₅O₁₂)激光晶体(即Nd:YAG)，或掺钕钒酸盐(即Nd:YVO₄)激光晶体。

图4为示出示例性基于光纤的激光源400的框图，其具有种子激光器和用于泵送所期望的输出功率的一个或多个泵(例如，激光二极管)。基于光纤的激光源400是图3中描绘的激光源310的示例。在一些实施例中，基于光纤的激光源400包括种子激光器402，以生成一个或多个波长(例如，1550nm)的初始光脉冲，其经由光纤403提供给波分多路复用器(WDM)404。基于光纤的激光源400还包括泵406，用于经由光纤405向WDM404提供(例如，不同波长的，诸如980nm)激光功率。WDM 404将由种子激光器402提供的光脉冲和由泵406提供的激光功率复用到单光纤407上。然后，WDM 404的输出可以通过光纤407提供给一个或多个前置放大器408。(多个)前置放大器408可以是放大光信号的(多个)光放大器(例如，具有大约20至30dB的增益)。在一些实施例中，(多个)前置放大器408是低噪声放大器。(多个)前置放大器408通过光纤409输出到组合器410。组合器410将(多个)前置放大器408的输出激光与由泵412经由光纤411提供的激光功率组合。组合器410可以组合具有相同波长或不同波长的光信号。组合器的一个示例是WDM。组合器410向升压放大器414提供脉冲，其经由光纤410产生输出光脉冲。升压放大器414提供光信号的进一步放大。然后输出的光脉冲可以被传输到传输器320和/或转向机构340(图3中示出)。应理解，图4示出了基于光纤的激光源400的一种示例性配置。使用图4中示出的一个或多个部件和/或图4中未示出的其它部件(例如，诸如电源、透镜、滤光器、分光器、组合器等的其它部件)的不同组合，激光源400可以具有许多其它配置。

在一些变体中，基于光纤的激光源400中使用的光纤的光纤增益曲线，可以控制光纤激光源400(例如，通过控制电路***350)产生不同幅值的脉冲。通信路径312将基于光纤的激光源400耦合到控制电路***350(图3中示出)，使得基于光纤的激光源400的部件可以由控制电路***350控制或者与控制电路***350通信。可选地，基于光纤的激光源400可以包括其自身的专用控制器。相比于控制电路***350直接与基于光纤的激光源400的部件通信，基于光纤的激光源400的专用控制器可以与控制电路***350通信，并控制和/或与基于光纤的光源400的部件通信。基于光纤的光源400还可以包括未示出的其它部件，诸如一个或多个电源连接器、电源和/或功率线。

参考图3，激光源310的典型操作波长包括，例如约850nm、约905nm、约940nm、约1064nm和约1550nm。最大可用激光功率的上限由U.S.FDA(美国食品和药物管理局)规则设定。1550nm波长下的光功率极限比其它前述波长的光功率极限高得多。此外，在1550nm下，光纤中的光功率损耗较低。1550nm波长的这些特性使其更有利于远程LiDAR应用。从激光源310输出的光功率的量可以由其峰值功率、平均功率和脉冲能量来表征。峰值功率是脉冲能量与脉冲的宽度的比值(例如，半峰全宽或FWHM)。因此，对于固定量的脉冲能量，较小的脉冲宽度可以提供较大的峰值功率。脉冲宽度可以在纳秒或皮秒的范围内。平均功率是脉冲的能量和脉冲重复率(PRR)的乘积。如下文更详细描述的，PRR表示脉冲激光的频率。PRR通常对应于LiDAR***可以测量的最大范围。激光源310可以被配置成以高PRR产生脉冲，以满足由LiDAR***生成的点云中的期望数量的数据点。激光源310也可以被配置成在中或低PRR下产生脉冲，以满足期望的最大检测距离。墙插效率(Wall plug efficiency,WPE)是评估总功耗的另一因素，其可以是评估激光器效率的关键指标。例如，如图1所示，多个LiDAR***可以附接到车辆，该车辆可以是电动车辆或者另外具有有限燃料或电池电源的车辆。因此，当选择和配置激光源310和/或设计用于车载LiDAR应用的激光递送***时，高WPE和使用激光功率的智能方式通常是重要的考虑因素。

应理解，以上描述提供了激光源310的非限制性示例。激光源310可以被配置成包括被配置成生成各种波长下的一个或多个光信号的许多其它类型的光源(例如，激光二极管、短腔光纤激光器、固态激光器和/或可调谐外腔二极管激光器)。在一些示例中，光源310包括放大器(例如，前置放大器和/或升压放大器)，其可以是掺杂光纤放大器、固态体放大器和/或半导体光学放大器。放大器被配置成接收并且以期望的增益放大光信号。

再次参考图3，LiDAR***300还包括传输器320。激光源310向传输器320提供激光(例如，以激光束的形式)。由激光源310提供的激光可以是具有预定或受控波长、脉冲重复率和/或功率水平的放大激光。传输器320接收来自激光源310的激光，并以低发散度将激光传输到转向机构340。在一些实施例中，传输器320可以包括例如光学部件(例如，透镜、光纤、镜等)，用于直接或经由转向机构340将激光束传输到视场(FOV)。尽管图3将传输器320和转向机构340图示为分离的部件，但是在一些实施例中，它们可以被组合或集成为一个***。下文更详细地描述转向机构340。

由激光源310提供的激光束在行进至传输器320时可能发散。因此，传输器320通常包括准直透镜，其被配置成收集发散的激光束并以减小或最小的发散度产生更多平行光束。然后准直光束可以通过诸如镜和透镜的各种光学器件被进一步引导。准直透镜可以例如是单个平凸透镜或透镜组。准直透镜可以被配置成实现任何期望的特性，诸如光束直径、发散度、数值孔径、焦距等。光束传播比或光束质量因子(也称为M²因子)用于测量激光束的质量。在许多LiDAR应用中，在所生成的传输激光束中具有良好的激光束质量是重要的。M²因子表示光束相对于理想高斯光束的变化程度。因此，M²因子反映了准直激光束能够多好地聚焦在小点上，或者发散的激光束能够多好地被准直。因此，激光源310和/或传输器320可以被配置成满足例如扫描分辨率要求，同时保持期望的M²因子。

由转向机构340将由传输器320提供的光束中的一个或多个扫描至FOV。转向机构340在多个维度上(例如，在水平和垂直维度两者上)扫描光束，以便LiDAR***300通过生成3D点云来绘制环境。将在下文更详细地描述转向机构340。扫描到FOV的激光可能被FOV中的物体散射或反射。散射光或反射光中的至少一部分返回到LiDAR***300。图3还示出了被配置成接收返回光的光学接收器和光检测器330。光学接收器和光检测器330包括被配置为收集来自FOV的返回光的光学接收器。光学接收器可以包括用于接收、重定向、聚焦、放大和/或滤波来自FOV的返回光的光学器件(例如，透镜、光纤、镜等)。例如，光学接收器通常包括聚光透镜(例如，单个平凸透镜或透镜组)以收集和/或聚焦所收集的返回光到光检测器上。

光检测器检测由光学接收器聚焦的返回光，并生成与返回光的入射强度成比例的电流和/或电压信号。基于这样的电流和/或电压信号，可以导出物体在FOV中的深度信息。用于导出这种深度信息的一种示例性方法是基于直接TOF(飞行时间)，这将在下文更详细地描述。光检测器可以由其检测灵敏度、量子效率、检测器带宽、线性度、信噪比(SNR)、抗过载性、抗干扰性等表征。基于应用，光检测器可以被配置或定制为具有任何期望的特性。例如，光学接收器和光检测器330可以被配置成使得光检测器具有大的动态范围，同时具有良好的线性度。光检测器线性度指示检测器保持输入光信号功率和检测器的输出之间的线性关系的能力。具有良好线性度的检测器可以在大的动态输入光信号范围内保持线性关系。

为实现所期望的探测器特性，可对光检测器的结构和/或检测器的材料***进行配置或定制。各种检测器结构可以用于光检测器。例如，光检测器结构可以是基于PIN的结构，其在p型半导体和n型半导体区域之间具有未掺杂的本征半导体区域(即，“I”区域)。其它光检测器结构包括例如基于APD(雪崩光电二极管)的结构、基于PMT(光电倍增管)的结构、基于SiPM(硅光电倍增管)的结构、基于SPAD(单光子雪崩二极管)的结构、和/或量子线。对于光检测器中使用的材料***，可以使用Si、InGaAs和/或Si/Ge基材料。应理解，在光学接收器和光检测器330中可以使用许多其它检测器结构和/或材料***。

光检测器(例如，基于APD的检测器)可具有内部增益，使得在生成输出信号时放大输入信号。然而，由于光检测器的内部增益，噪声也可能被放大。常见类型的噪声包括信号散粒噪声、暗电流散粒噪声、热噪声和放大器噪声(TIA)。在一些实施例中，光学接收器和光检测器330可以包括作为低噪声放大器(LNA)的前置放大器。在一些实施例中，前置放大器还可以包括TIA跨阻放大器，其将电流信号转换成电压信号。对于线性检测器***，输入等效噪声或噪声等效功率(NEP)衡量光检测器对弱信号的敏感程度。因此，它们可以用作整体***性能的指标。例如，光检测器的NEP指示可以被检测到的最弱信号的功率，并且因此它反过来指示LiDAR***的最大范围。应理解，可以使用各种光检测器优化技术来满足LiDAR***300的要求。这种优化技术可以包括选择不同的检测器结构、材料和/或实施信号处理技术(例如，滤波、降噪、放大等)。例如，除了使用返回信号的直接检测之外或代替使用返回信号的直接检测(例如，通过使用TOF)，相干检测也可以用于光检测器。相干检测允许通过利用本地振荡器干涉所接收的光来检测所接收的光的幅值和相位信息。相干检测可以提高检测灵敏度和抗噪性。

图3还示出了LiDAR***300包括转向机构340。如上所述，转向机构340引导来自传输器320的光束以在多个维度上扫描FOV。转向机构被称为光栅机构或扫描机构。在多个方向上(例如，在水平和竖直方向两者上)扫描光束有助于LiDAR***通过生成图像或3D点云来绘制环境。转向机制可以基于机械扫描和/或固态扫描。机械扫描使用旋转镜来转向激光束或物理旋转LiDAR传输器和接收器(统称为收发器)来扫描激光束。固态扫描将激光束导向通过FOV各个位置，而无需机械移动任何宏观部件，诸如收发器。固态扫描机制包括例如基于光学相控阵的转向和基于闪光LiDAR的转向。在一些实施例中，由于固态扫描机构不物理地移动宏观部件，因此由固态扫描机构执行的转向可以被称为有效转向。使用固态扫描的LiDAR***也可以被称为非机械扫描或简单地称为非扫描LiDAR***(闪光LiDAR***是示例性非扫描LiDAR***)。

转向机构340可以与收发器(例如，传输器320和光学接收器和光检测器330)一起使用来扫描FOV以生成图像或3D点云。作为示例，为了实施转向机构340，二维机械扫描仪可以与单点收发器或多个单点收发器一起使用。单点收发器将单光束或少量光束(例如，2至8个光束)传输到转向机构。二维机械转向机构包括例如(多个)多面镜、(多个)振荡镜、(多个)旋转棱镜、(多个)旋转倾斜镜面或其组合。在一些实施例中，转向机构340可以包括(多个)非机械转向机构，诸如(多个)固态转向机构。例如，转向机构340可以基于结合折射效应的激光的调谐波长、和/或基于可重新配置的光栅/相位阵列。在一些实施例中，转向机构340可以使用单个扫描设备来实现二维扫描，或者使用组合的两个设备来实现二维扫描。

作为另一示例，为了实施转向机构340，一维机械扫描仪可以与阵列或大量单点收发器一起使用。具体来说，收发器阵列可以安装在旋转平台上，以实现360度水平视场。可选地，静态收发器阵列可以与一维机械扫描仪组合。一维机械扫描仪包括(多个)多面镜、(多个)振荡镜、(多个)旋转棱镜、(多个)旋转倾斜镜面，用于获得前视水平视场。使用机械扫描仪的转向机构可以提供大规模生产方面的鲁棒性和可靠性用于汽车应用。

作为另一示例，为了实施转向机构340，可以使用二维收发器直接生成扫描图像或3D点云。在一些实施例中，可以使用拼接或微移位方法来提高扫描图像或被扫描的视场的分辨率。例如，使用二维收发器，在一个方向(例如，水平方向)生成的信号和在另一方向(例如，竖直方向)生成的信号可以被集成、交织和/或匹配，以生成代表所扫描的FOV的更高或全分辨率图像或3D点云。

转向机构340的一些实施方式包括一个或多个光学重定向元件(例如，镜或透镜)，其使返回光信号转向沿着接收路径(例如，通过旋转、振动或引导)，以将返回光信号引导至光学接收器和光检测器330。沿着传输和接收路径引导光信号的光学重定向元件可以是相同的部件(例如，共享的)、单独的部件(例如，专用的)、和/或共享的和单独的部件的组合。这意味着在某些情况下，传输和接收路径是不同的，尽管它们可能部分重叠(或者在某些情况下，基本重叠)。

仍参照图3，LiDAR***300还包括控制电路***350。控制电路***350可以被配置和/或编程为控制LiDAR***300的各个部分和/或执行信号处理。在典型的***中，控制电路***350可以被配置和/或编程为执行一个或多个控制操作，包括例如控制激光源310以获得期望的激光脉冲定时、重复率和功率；控制转向机构340(例如，控制速度、方向和/或其它参数)来扫描FOV并保持像素配准/对准；控制光学接收器和光检测器330(例如，控制灵敏度、降噪、滤波和/或其它参数)使得其处于最佳状态；以及监控整体***健康/功能安全状态。

控制电路***350还可以配置和/或编程为对由光学接收器和光检测器330生成的原始数据进行信号处理，以导出距离和反射率信息，并进行数据打包和与车辆感知和规划***220(在图2中示出)通信。例如，控制电路***350确定从传输光脉冲到接收相应的返回光脉冲所花费的时间；确定对于所传输的光脉冲何时没有接收到返回光脉冲；确定传输/返回光脉冲的方向(例如，水平和/或竖直信息)；确定特定方向上的所评估的范围；和/或确定与LiDAR***300相关的任何其它类型的数据。

LiDAR***300可以设置在车辆中，其可以在多种不同环境下操作，包括炎热或寒冷天气、可能导致强烈振动的崎岖路况、高湿度或低湿度、多尘区域等。因此，在一些实施例中，LiDAR***300的光学和/或电子部件(例如，光学接收器和光检测器330、转向机构340以及传输器320中的光学器件)以保持长期机械和光学稳定性的方式设置或配置。例如，LiDAR***300中的部件可以被固定和密封，使得它们可以在车辆可能遇到的所有状况下操作。例如，可以将防潮涂层和/或气密密封应用于光学接收器和光检测器330、转向机构340以及传输器320的光学部件(以及易受湿气影响的其它部件)。作为另一示例，可以在LiDAR***300中使用(多个)外壳、(多个)外罩和/或窗，用于提供期望的特性，诸如硬度、防护等级(IP)、自清洁能力、耐化学性和抗冲击性等。此外，用于组装LiDAR***300的高效且经济的方法可用于满足LiDAR操作要求，同时保持低成本。

本领域普通技术人员应理解，图3和上述说明仅用于说明目的，LiDAR***可以包括其它功能单元、块或段，并且可以包括这些以上功能单元、块或段的变体或组合。例如，LiDAR***300还可以包括图3中未描绘的其它部件，诸如电源总线、电源、LED指示器、开关等。附加地，可以存在部件之间的其它连接，诸如光源310与光学接收器和光检测器330之间的直接连接，使得光检测器330可以精确地测量从光源310传输光脉冲直到光检测器330检测到返回光脉冲的时间。

图3中示出的这些部件使用通信路径312、314、322、332、342、352和362耦合在一起。这些通信路径表示各种LiDAR***部件之间的通信(双向或单向)，但不必是物理部件本身。尽管通信路径可以由一条或多条电线、总线或光纤来实施，但是通信路径也可以是无线信道或露天光学路径，使得不存在物理通信介质。例如，在一个示例性LiDAR***中，通信路径314包括一个或多个光纤；通信路径352表示光学路径；并且通信路径312、322、342和362全部是携载电信号的电线。通信路径还可以包括上述类型的通信介质中的一种以上(例如，它们可以包括光纤和光路，或者一个或多个光纤和一条或多条电线)。

如上所述，一些LiDAR***使用光信号(例如，光脉冲)的飞行时间(TOF)来确定到光路中物体的距离。例如，参考图5A，示例性LiDAR***500包括激光光源(例如，光纤激光器)、转向***(例如，一个或多个移动镜的***)和光检测器(例如，具有一个或多个光学器件的光子检测器)。LiDAR***500可以使用例如以上描述的LiDAR***300来实施。LiDAR***500沿着由LiDAR***500的转向***确定的光路504发射光脉冲502。在所描绘的示例中，由激光光源生成的光脉冲502是激光的短脉冲。此外，LiDAR***500的信号转向***是脉冲信号转向***。然而，应理解，LiDAR***可以通过生成、传输和检测非脉冲的光信号来操作，并且使用除了飞行时间之外的技术来导出到周围环境中物体的距离。例如，一些LiDAR***使用调频连续波(即，FMCW)。还应理解，本文针对使用脉冲信号的基于飞行时间的***描述的技术中的任何一个也可以适用于不使用这些技术中的一种或两种的LiDAR***。

再次参考图5A(例如，示出了使用光脉冲的飞行时间LiDAR***)，当光脉冲502到达物体506时，光脉冲502散射或反射以生成返回光脉冲508。返回光脉冲508可以沿着光路510返回到***500。可以测量从所传输的光脉冲502离开LiDAR***500时到返回光脉冲508返回到达LiDAR***500处时的时间(例如，通过LiDAR***内的处理器或其它电子设备，诸如控制电路***350)。结合光速的知识的这个飞行时间可以用于确定从LiDAR***500到光脉冲502被散射或反射的物体506的部分的范围/距离。

如图5B所描绘的，通过引导许多光脉冲，LiDAR***500扫描外部环境(例如，通过分别沿着光路504、524、528、532引导光脉冲502、522、526、530)。如图5C所描绘的，LiDAR***500接收返回光脉冲508、542、548(其分别对应于透射光脉冲502、522、530)。返回光脉冲508、542和548通过物体506和514中的一个散射或反射所传输的光脉冲而生成。返回光脉冲508、542和548可以分别沿着光路510、544和546返回到LiDAR***500。基于所传输的光脉冲的方向(如由LiDAR***500所确定的)以及所计算的从LiDAR***500到散射或反射光脉冲的物体部分(例如，物体506和514的部分)的距离，可检测范围内的外部环境(例如，包括路径504和532之间的视场)可以被精确地绘制或标绘(例如，通过生成3D点云或图像)。

如果对于特定的传输光脉冲，没有接收到相应的光脉冲，则可以确定在LiDAR***500的可检测范围内没有物体(例如，物体超出LiDAR***500的最大扫描距离)。例如，在图5B中，光脉冲526可能没有相应的返回光脉冲(如图5C所示)，因为光脉冲526可能不会在预定检测范围内沿着其传输路径528产生散射事件。LiDAR***500或与LiDAR***500通信的外部***(例如，云***或服务)可以将缺少返回光脉冲解释为在LiDAR***500的可检测范围内没有沿着光路528设置物体。

在图5B中，光脉冲502、522、526和530可以按任何顺序、串行、并行或基于相对于彼此的其它定时传输。附加地，尽管图5B将所传输的光脉冲描绘为在一个维度或一个平面(例如，纸平面)中被引导，但是LiDAR***500也可以沿着(多个)其它维度或(多个)平面引导所传输的光脉冲。例如，LiDAR***500还可以在垂直于图5B中示出的维度或平面的维度或平面中引导所传输的光脉冲，从而形成光脉冲的二维传输。光脉冲的这种二维传输可以是逐点的、逐行的、同时的或者以其它方式进行。来自光脉冲的一维传输的点云或图像(例如，单个水平线)可以生成二维数据(例如，(1)来自水平传输方向的数据和(2)到物体的范围或距离)。类似地，来自光脉冲的二维传输的点云或图像可以生成三维数据(例如，(1)来自水平传输方向的数据，(2)来自竖直传输方向的数据，以及(3)到物体的范围或距离)。通常，执行光脉冲的n维传输的LiDAR***生成(n+1)维数据。这是因为LiDAR***可以测量物体的深度或者到物体的范围/距离，这提供了数据的额外维度。因此，由LiDAR***进行的2D扫描可以生成用于绘制LiDAR***的外部环境的3D点云。

点云的密度是指由LiDAR***执行的每个区域的测量(数据点)的数量。点云密度与LiDAR扫描分辨率相关。通常，至少对于感兴趣的区域(ROI)，期望更大的点云密度，并且因此期望更高的分辨率。由LiDAR***生成的点云或图像中的点密度等于脉冲的数量除以视场。在一些实施例中，视场可以是固定的。因此，为了增加由一组传输-接收光学器件(或收发器光学器件)生成的点的密度，LiDAR***可能需要更频繁地生成脉冲。换句话说，需要具有更高脉冲重复率(PRR)的光源。另一方面，通过更频繁地生成和传输脉冲，LiDAR***可以检测的最远距离可能是有限的。例如，如果在***传输下一脉冲之后接收来自远处物体的返回信号，则返回信号可能以与传输相应的信号的顺序不同的顺序被检测，因此如果***不能正确地将返回信号与发射信号相关联，则会导致不清楚发生。

为了说明，考虑可以传输具有在500kHz和1MHz之间的重复率的激光脉冲的示例性LiDAR***。基于脉冲返回到LiDAR***所花费的时间，并且为了避免来自常规LiDAR设计中的连续脉冲的返回脉冲的混淆，对于500kHz和1MHz，LiDAR***可以检测的最远距离可以分别是300米和150米。具有500kHz的重复率的LiDAR***的点密度是具有1MHz的重复率的LiDAR***的点密度的一半。因此，这个示例表明，如果***不能正确地关联无序到达的返回信号，那么将重复率从500kHz增加到1MHz(并且因此提高***的点密度)可能会减小***的检测范围。使用各种技术来减轻较高PRR和有限检测范围之间的折衷。例如，多个波长可以用于检测不同范围内的物体。光学和/或信号处理技术也用于在所传输的光信号和返回光信号之间进行关联。

本文所述的各种***、装置和方法可使用数字电路***，或使用一台或多台使用公知计算机处理器、存储器单元、存储设备、计算机软件和其它部件的计算机来实施。通常，计算机包括用于执行指令的处理器和用于存储指令和数据的一个或多个存储器。计算机还可以包括或耦接到一个或多个大容量存储设备，诸如一个或多个磁盘、内部硬盘和可移动磁盘、磁盘、光盘等。

本文所述的各种***、装置和方法可使用以客户端-服务器关系操作的计算机实施。通常，在这样的***中，客户端计算机位于远离服务器计算机并通过网络进行交互。客户端-服务器关系可以由在相应的客户端和服务器计算机上运行的计算机程序来定义和控制。客户端计算机的示例可以包括台式计算机、工作站、便携式计算机、蜂窝智能手机、平板电脑或其它类型的计算设备。

本文所述的各种***、装置和方法可使用有形地实现在信息载体中(例如，在非暂时性机器可读存储设备中)的计算机程序产品实施，以便由可编程处理器执行；并且本文中描述的方法过程和步骤(包括图13的步骤中的一个或多个)可以使用可由这种处理器执行的一个或多个计算机程序来实施。计算机程序是可以在计算机中直接或间接使用以执行特定活动或产生特定结果的一组计算机程序指令。计算机程序可以以任何形式的编程语言编写，包括编译或解释语言，并且它可以以任何形式部署，包括作为独立程序或作为模块、部件、子例程或适合在计算环境中使用的其它单元。

可以用于实施本文所述的***、装置和方法的示例性装置的高层框图在图6中示出。装置600包括处理器610，其可操作地耦接到永久存储设备620和主存储器设备630。处理器610通过执行定义这些操作的计算机程序指令来控制装置600的整体操作。计算机程序指令可以存储在永久存储设备620或其它计算机可读介质中，并在期望执行计算机程序指令时加载到主存储器设备630中。例如，处理器610可以用于实施本文所述的一个或多个部件和***，诸如控制电路***350(图3中示出)、车辆感知和规划***220(图2中示出)和车辆控制***280(图2中示出)。因此，图13的方法步骤中的一个或多个可以由存储在主存储器设备630和/或永久存储设备620中的计算机程序指令来定义，并且由执行计算机程序指令的处理器610来控制。例如，计算机程序指令可以被实施为由本领域技术人员编程的计算机可执行代码，以执行由图13的方法步骤定义的算法。因此，通过执行计算机程序指令，处理器610执行由图3至图5以及图13的方法的一个或多个步骤定义的算法。装置600还包括一个或多个网络接口680，用于通过网络与其它设备通信。装置600还可以包括一个或多个输入/输出设备690，该一个或多个输入/输出设备使得用户能够与装置600(例如，显示器、键盘、鼠标、扬声器、按键等)交互。

处理器610可以包括通用和专用微处理器，并且可以是装置600的唯一处理器或多个处理器中的一个。处理器610可以包括一个或多个中央处理单元(CPU)和一个或多个图形处理单元(GPU)，该一个或多个图形处理单元例如可以与一个或多个CPU单独地工作和/或与一个或多个CPU一起执行多任务以加速处理，例如用于本文描述的各种图像处理应用。处理器610、永久存储设备620和/或主存储器设备630可以包括一个或多个专用集成电路(ASIC)和/或一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)，或者由一个或多个专用集成电路(ASIC)和/或一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)补充或并入其中。

永久存储设备620和主存储器设备630各自包括有形非暂时性计算机可读存储介质。永久存储设备620和主存储器设备630可以各自包括高速随机存取存储器，诸如动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(DDRRAM)或其它随机存取固态存储设备，并且可以包括非易失性存储器，诸如一个或多个磁盘存储设备，诸如内部硬盘和可移动磁盘、磁盘存储设备、光盘存储设备、闪存设备、半导体存储器设备，诸如可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字通用光盘只读存储器(DVD-ROM)盘或其它非易失性固态存储设备。

输入/输出设备690可以包括***设备，诸如打印机、扫描仪、显示屏等。例如，输入/输出设备690可以包括用于向用户显示信息的显示设备(诸如阴极射线管(CRT)、等离子或液晶显示器(LCD))、键盘和定点设备(诸如用户可向装置600提供输入的鼠标或轨迹球)。

本文讨论的***和装置的功能中的任何或全部可以由处理器610执行，和/或并入装置或***，诸如LiDAR***300。此外，LiDAR***300和/或装置600可以利用由处理器610或本文讨论的其它***或装置执行的一个或多个神经网络或其它深度学习技术。

本领域技术人员将认识到，实际计算机或计算机***的实施可以具有其它结构，并且也可包含其它部件，并且图6是出于说明目的的此类计算机的部件中的一些的高级表示。

图7A示出了根据一些实施例的具有多面光转向设备702和检流计镜706的简化的LiDAR***700。如图7A所示，除了设备702和镜706之外，***700还可以包括传输器712和聚光透镜710。传输器712包括能够提供一个或多个透射激光束715的激光源。透射激光束715被引导到镜706。控制镜706在两个预定角位置之间围绕轴708振荡。镜706的振荡有助于沿着FOV的一个维度(例如，竖直维度)扫描光。镜706反射透射激光束715以形成透射光束717，其被引导朝向多面光转向设备702。

在一些实施例中，多面光转向设备702包括顶表面722、底表面(未示出)和反射光的多个刻面724。侧表面724设置在设备702的顶表面和底表面之间，并且有时也被称为刻面。图7A中示出了多面光转向设备702的一个实施例，其中设备具有多边形形状的顶表面和底表面(例如，五边形形状、六边形形状、八边形形状等)以及多个矩形形状刻面724。在一些实施例中，刻面724是反射表面(例如，镜)，并且因此多面光转向设备可以是多面镜。如图7A所示，刻面724反射透射光束717以形成透射光束719，其照射FOV 714中的物体。光转向设备702被配置成围绕轴线704旋转。因此，光转向设备702的每个刻面轮流反射光。在本公开中，振荡意味着以周期性或非周期性的方式在预定角度范围(例如，40度、80度等)内在两个相反方向(例如，顺时针和逆时针)上连续来回移动。旋转意味着仅在一个方向上连续移动持续至少360度。

在一些实施例中，在任何特定时间，多个透射光束717被光转向设备702的相同刻面反射，以形成多个透射光束719。在一些实施例中，多个透射光束717被转向设备702的不同面反射。不管是使用单个刻面还是多个刻面来反射透射光束，刻面的均匀性影响光转向设备702的光重定向能力的各个方面。例如，光转向设备702的刻面之间的不均匀性差异可能影响透射光束719的反射角，这又可能影响所得到的LiDAR扫描图案中的扫描线的形状。不均匀性差异及其对扫描线的影响将在下文更详细地描述。

当透射光束719传播以照射FOV 714中的一个或多个物体时，透射光束719的至少一部分被反射或散射以形成返回光729。返回光729被光转向设备702重定向(例如，反射)以形成返回光727，返回光727被引导朝向镜706。返回光727被镜706重定向(例如，反射)以形成返回光725，返回光725被聚光透镜710收集。聚光透镜710将所收集的返回光引导到LiDAR***700的其它部件(例如，光探测器)。因此，在一些实施例中，光转向设备702和镜706既用于传输光束以照射FOV中的物体，又用于接收返回光并将返回光重定向到LiDAR***700的接收器。

在一些实施例中，返回光729由多个透射光束719形成，并且在任何特定时间被光转向设备702的相同刻面反射。在一些实施例中，返回光729被光转向设备702的不同刻面反射。不管使用单个刻面还是多个刻面，光转向设备702的刻面的均匀性影响该设备的接收和重定向返回光的能力。例如，光转向设备702的刻面之间的不均匀性差异可能影响重定向的返回光的角度，这又可能影响所得到的LiDAR扫描图案中的扫描线的形状。

于2018年11月14日提交的题为“LIDAR SYSTEMS THAT USE A MULTI-FACETMIRROR”的第16/682,774号美国非临时专利申请更详细地描述了图7A中示出的LiDAR***700和转向设备702，其内容通过引用以其整体并入本文中。

在一些实施例中，图7A中示出的光转向设备702的刻面724具有90度的倾斜角。倾斜角是刻面的法线方向和多面光转向设备的旋转轴线之间的角度。因此，对于设备702的刻面，倾斜角在垂直于刻面的方向和轴线704之间。因此，在图7A中示出的实施例中，刻面724的倾斜角是90度。在一些实施例中，倾斜角可以不是90度。图7B示出了这种多面光转向设备752。光转向设备752可以是具有多个刻面756(图7B中示出了两个)的多面镜。转向设备752可以围绕线754旋转。转向设备752的每个刻面756具有非90度的倾斜角，从而形成楔形刻面。因此，光转向设备的截面可以具有梯形形状。图7C示出了多面光转向设备762的截面图。类似于设备752，光转向设备762的刻面具有非90度的倾斜角。如图7C所示，一个这样的倾斜角765被图示为旋转轴线764和刻面767的法线方向766之间的角度。多面光转向设备764可以围绕其旋转轴线764旋转。在于2019年1月8日提交的题为“LIDAR DETECTION SYSTEMSAND METHODSTHAT USE MULTI-PLANE MIRRORS”的第16/242,567号美国非临时专利申请中更详细地描述了具有非90度倾斜角的光转向设备，其内容通过引用以其整体并入本文中。

图7B还示出了位置编码器758，其被配置成检测光转向设备764的角位置。位置编码器758可以例如是旋转编码器(图7B中示出)和/或霍尔效应传感器。如下文更详细描述的，位置编码器可以提供光转向设备的实时位置反馈数据，用于进一步修改检流计镜的移动曲线，以补偿操作期间的位置不准确性。类似的位置编码器可以为类似的目的提供检流计镜的实时位置反馈数据。

图8示出了根据一些实施例的检流计镜的示例移动曲线810和相应的LiDAR扫描图案820。检流计镜可以例如是图7A中示出的镜706。如上所述，检流计镜(例如，镜706)可以被配置成在两个角位置(例如，-20度到+20度)之间振荡，以便于在FOV的一个维度(例如，竖直维度)上扫描光。移动曲线810包括检流计镜的移动的示例轨迹815。轨迹815示出了检流计镜的角位置和时间关系。检流计镜的角位置可以在任何特定的时间位置预先确定。可以控制检流计镜在各个特定时间位置移动到特定角位置。例如，在时间位置t0，镜处于第一角位置812。镜的角位置随时间变化，直到镜移动到第二角位置814。在一些实施例中，角位置相对于时间以线性方式变化。第一和第二角位置可以是振荡的结束位置。因此，当检流计镜移动到第一或第二角位置中的一个时，镜改变为在相反方向上移动。由此，在时间位置t1，镜移动到第二角位置814，并且然后改变其振荡方向。在时间t2，检流计镜移回到第一角位置812，并且然后再次改变振荡方向。然后镜的移动重复，如图8的移动曲线810所示。在一个实施例中，移动曲线810包括如图8所示的锯齿形曲线。检流计镜可以被配置成根据移动曲线周期性地或以任何期望的方式振荡。应理解，移动曲线810可以具有其它形状，诸如对称的三角波。

如上所述，检流计镜的振荡有助于透射光束在FOV的一个维度(例如，竖直维度)上的扫描。多面光转向设备(例如，多面镜)旋转以有助于透射光束在FOV的另一维度(例如，水平维度)上的扫描。所得到的LiDAR扫描图案可以例如是图8中示出的图案820。图案820具有从上到下分布的多条扫描线822。扫描线822由多面光转向设备和检流计镜的同时移动形成。当检流计镜振荡到其两个端角位置中的一个(例如，第二角位置814)时，它回扫或飞回到另一端角位置(例如，第一角位置812)。该回扫由图案820中的回扫线824指示。因此，在检流计镜在一次行程中从第一角位置812移动到第二角位置814的时间期间(例如，从时间t0到t1)，多面光转向设备(例如，多面镜)旋转多圈以生成多条扫描线(例如，通过使用一条或多条透射光束)。光转向设备的每个刻面有助于生成扫描线中的一部分。此外，由于多面光转向设备和检流计镜同时移动(例如，光转向设备旋转而检流计镜振荡)，因此图案820中的扫描线通常具有非零斜率(例如，扫描线从左至右向下倾斜)。换句话说，图案820中的扫描线的左端和右端在竖直维度上可能不相同。扫描线的斜率反映了检流计镜在竖直维度上扫描光的移动，同时光转向设备旋转以产生从左到右的扫描线。

如果转向设备的所有刻面是相同的，而没有任何不均匀性差异，并且如果组装过程被完美地执行(例如，电机轴在径向方向上没有任何移动)，则LiDAR扫描图案820中的扫描线应该是直线，如图8所示。也就是说，扫描线应该没有变形或偏离它们的直线形状。

然而，在大规模生产中，相同转向设备的所有刻面不能被生产得彼此相同，并且组装过程也不总是完美的。因此，对于特定的光转向设备，可能出现多个刻面之间的不均匀。图9示出了多面转向设备902，其包括用于反射或重定向光的刻面902A-D。刻面902A-D中的一个或多个可能以彼此不同和/或不均匀的方式制造。例如，刻面902A-D中的一个或多个可能具有刻面角度均匀性差异。刻面角度有时也被称为刻面的倾斜角。因此，刻面角度是刻面的法线方向(例如，垂直于刻面表面的方向)和转向设备的旋转轴线(例如，轴线904)之间的角度。理想地，不同的刻面应该具有相同的期望刻面角度(例如，所有角度是45度或者所有角度是90度)。然而，由于大规模生产过程，刻面角度可能随刻面不同。因此，可能存在刻面角度均匀性差异(例如，刻面902A的刻面角度可能是89.5度，刻面902B的刻面角度可能是90度，刻面902C的刻面角度可能是91度等)。

在一些实施例中，刻面902A-D中的一个或多个可以具有刻面尺寸均匀性差异。例如，理想地，转向设备的所有刻面应该具有相同的尺寸(宽度、长度、刻面内角等)。然而，由于制造误差和不准确性，多个刻面可能具有不同的尺寸(例如，刻面902A的宽度和/或长度比刻面902D的宽度和/或长度更长，刻面902B和902C之间有内角差等)。

在一些实施例中，刻面902A-D中的一个或多个可以具有表面形状误差差异。表面形状误差(有时也称为表面误差或表面形状误差)是光学表面与其理想或完美形状的偏差。对于反射表面(例如，转向设备的刻面的表面)，表面形状误差包括圆锥误差、曲率半径误差、区域误差、卷边、不对称局部表面偏差等中的一个或多个。它们通常由制造或加工容差引起。不同的刻面902A-D因此可以具有不同的表面形式。例如，刻面902B可以具有比刻面902C稍大的曲率(例如，更凸或更凹)。因此，由刻面902B反射或重定向的光的方向可能与刻面902C的方向略有不同。

在一些实施例中，刻面902A-D中的一个或多个可以具有表面粗糙度差异。例如，一个刻面902A可以具有比另一刻面902D更粗糙的表面。刻面的表面的粗糙度或不规则性可能导致被反射的光量和/或反射方向的变化。抛光得更多的表面通常可以根据期望的反射方向更好和更精确地反射光；而粗糙的表面可能将光散射到不同的不希望的方向。应理解，刻面角度均匀性差异、刻面尺寸均匀性差异、表面形状误差差异和表面粗糙度差异是多面光转向设备的刻面之间可能出现的许多不均匀性的示例。光转向设备在这些刻面之间还可以有其它差异。

在一些实施例中，也可能发生与多面光转向设备到LiDAR扫描***的组装相关联的误差。例如，如上所述，当将多面光转向设备组装到用于旋转该设备的电机时，可能会出现一个或多个组装误差，从而导致设备与设备之间的差异。一种类型的组装误差是电机转子轴线和定子轴线之间的相对位置误差。用于旋转多面光转向设备的电机包括转子和定子。多面光转向设备安装到转子并与转子一起旋转。电机的定子不旋转或以其它方式移动。电机的定子通常包括电绕组，用于生成磁场以旋转安装有磁体的转子。理想情况下，定子和转子应同心。因此，定子的中心轴线和转子的旋转轴线应同轴对准(例如，完全重叠)。如果存在组装误差，并且定子和转子没有组装成具有期望的同心度，则光转向设备的旋转移动可能偏离中心。反过来，这可能导致LiDAR扫描图案的扫描线偏离它们期望的形状和/或位置。

作为组装误差的另一示例，当将用于旋转光转向设备的电机组装到电机安装夹具时，可能出现相对位置误差。因此，电机可能没有设置在电机安装夹具的期望位置。由于光转向设备安装到电机，这种类型的位置误差可能导致光转向设备相对于检流计镜移动其相对位置。例如，由于电机安装误差，光转向设备(例如，图7A中的设备702)和检流计镜(例如，镜706)之间的相对角度关系、高度关系、水平关系、竖直关系、相对定向等可能偏离它们各自的期望关系。这种类型的相对关系与其期望配置的偏离也可能导致LIDAR扫描图案的扫描线偏离其期望的形状和/或位置。

作为组装误差的另一示例，当组装光转向设备和检流计镜时，即使光转向设备和检流计镜两者本身被正确组装，也可能发生相对位置误差。类似地，光转向设备(例如，图7A中的设备702)和检流计镜(例如，镜706)之间的相对角度关系、高度关系、水平关系、竖直关系、相对定向等可能偏离它们各自的期望关系。这种类型的相对关系与其期望配置的偏离也可能导致LIDAR扫描图案的扫描线偏离其期望的形状和/或位置。

作为组装误差的另一示例，多面光转向设备在其实际旋转轴线和预期旋转轴线之间可能具有角度误差。例如，由于组装误差，实际旋转轴线和预期旋转轴线可能没有同轴对准(例如，完全重叠)。它们可以相对于彼此移位。它们也可以相对于彼此形成角度。因此，在操作期间，光转向设备的刻面将光反射到偏离预期方向的方向。因此，这种类型的实际旋转轴线与其预期旋转轴线的偏离也可能导致LIDAR扫描图案的扫描线偏离其期望的形状和/或位置。

在大规模生产中，一个光转向设备的组装可能产生与另一光转向设备不同的结果。例如，在操作期间，由于设备的组装变化，第一光转向设备沿着不期望的径向方向的移动可能大于第二光转向设备的移动。与围绕光转向设备的轴线旋转相反，沿径向方向的移动可能导致反射光偏离其预期路径。因此，沿着光转向设备的径向方向的移动也可能导致LiDAR扫描图案的扫描线偏离其期望的形状和/或位置。

上述制造引起的刻面之间的不均匀性差异和组装误差可能导致扫描线变形或偏离其在LiDAR扫描图案中的预期形状。图9示出了根据一些实施例的具有图案的一部分的放大视图的示例LiDAR扫描图案910。如上所述，由于光转向设备的刻面具有不均匀性差异和/或由于光转向设备的组装过程具有误差或不准确性，因此LiDAR扫描图案的扫描线可能变形或偏离它们的理想或预期形状(例如，直线形状)。放大视图920示出了例如扫描线的部分922具有非线性或不连续的扫描线形状，其中在扫描线中存在具有不同斜率的多个段。换句话说，由于制造引起的刻面不均匀性差异和组装误差，扫描线可能在扫描线的一个或多个部分处偏离直线。因此，根据特定的不均匀性差异和组装误差，扫描线可以具有非线性形状、分段线性形状、具有不同斜率的段、不连续或任何其它形状。与直线形状的这种偏离可能导致后续处理的不准确或误差(例如，当处理由扫描线产生的点云时)，并且进而导致感知困难。

本公开提供了用于通过智能地配置检流计镜的移动曲线来补偿多面光转向设备的制造引起的刻面不均匀性差异和组装误差的方法和***。如上所述，由于多面转向设备和检流计镜同时移动(例如，转向设备旋转而检流计镜振荡)，因此LiDAR扫描图案中的扫描线通常具有非零斜率。换句话说，扫描线的左端和右端在竖直维度上可能不相同。扫描线的斜率反映了检流计镜的振荡，以在光转向设备旋转以产生从左到右的扫描线的同时在竖直维度上扫描光。因此，由于扫描线具有非零斜率，因此检流计镜的移动曲线可以配置成减少或消除由多面光转向设备的制造引起的刻面不均匀性差异和组装误差导致的扫描线与其理想直线形状的偏差。例如，如果刻面不均匀性差异导致扫描线的特定部分的斜率大于其应有的斜率(并且因此导致该特定部分从先前部分偏离连续成直线)，则检流计镜的移动曲线可以被配置为使得检流计镜更慢或更快振荡，或者甚至暂时停止。因此，以这样的方式控制检流计镜移动可以修改特定部分处的扫描线的竖直分量，以补偿由多面光转向设备的刻面不均匀性差异和组装误差引起的不期望的斜率偏差。

图10是用于示出使用检流计镜移动曲线基于光转向设备校准数据修改镜位置的框图1000。在一个实施例中，在多面光转向设备被制造(例如，使用基于模制的方法)和/或与电机组装之后，该设备被校准以确定刻面之间的均匀性差异并确定组装引入的误差或不准确性。如上所述，这种均匀性差异包括刻面角度均匀性差异、刻面尺寸均匀性差异、表面形状误差差异、表面粗糙度差异等。组装误差可以包括例如电机转子轴线和定子轴线之间的相对位置误差；电机和电机安装夹具之间的相对位置误差；多面光转向设备相对于检流计镜的相对位置误差；以及多面光转向设备的实际旋转轴线和多面光转向设备的预期旋转轴线之间的角度误差。

多面光转向设备可以被校准以量化刻面均匀性差异和/或组装误差。例如，这些均匀性差异和/或组装误差可以使用适当的装备(例如，用于测量光学部件表面粗糙度、表面曲率、尺寸、角度等的仪器)来测量。测量的结果被存储。在一些实施例中，将测量与光转向设备的各个方面的预期值或配置进行比较。比较的结果(例如，差异)被存储用于生成移动曲线的校准数据。

参考图10，检流计移动曲线1002提供给处理器1006。移动曲线1002包括与检流计镜在第一角位置和第二角位置之间的移动相关联的角位置-时间关系。第一和第二角位置相对于检流计镜围绕其旋转或振荡的轴线(例如，图7A中示出的镜706的轴线708)。移动曲线1002可以例如是图8所示的移动曲线810。在一个实施例中，移动曲线1002表示检流计镜的位置-时间关系，其被配置成在不进行修改以解决光转向设备的刻面不均匀性差异和组装误差的情况下在两个角位置之间振荡。作为一个示例，第一角位置和第二角位置可以分别是大约-20度和大约+20度。因此，检流计镜振荡以覆盖FOV的一个维度(例如，竖直维度)上大约40度的范围。

如图10所示，光转向设备校准数据1004也提供给处理器1006。数据1004包括诸如多边形的多面光转向设备的测量和/或比较数据。如上所述，校准数据包括特定光转向设备的均匀性差异和组装误差的测量值。校准数据通常因光转向设备而不同。在这种情况下，校准数据1004与光转向设备1042相关联。处理器1006可以由硬件和/或软件来实施。它可以是分立部件、检流计控制器1014的一部分、另一处理器1010的一部分和/或LiDAR***中任何其它组件的一部分。它也可以是置于LiDAR***外部(例如，在云计算环境中)的处理器。处理器1006接收检流计镜1022的移动曲线1002和与检流计镜1022一起使用的光转向设备1042(例如，多面镜)的校准数据1004。它基于移动曲线1002和校准数据1004执行一个或多个信号处理操作。基于校准数据1004和移动曲线1002，处理器1006生成检流计移动曲线1007。在一个实施例中，移动曲线1007包括与移动曲线1002的位置-时间关系不同的位置-时间关系，由于其考虑了校准数据1004。在一个实施例中，移动曲线1007呈检流计镜位置命令的形式。

可以使用一个或多个信号处理操作来生成移动曲线1007。这些信号处理操作中的一些包括数据采样、滤波、模数转换、叠加、数据补偿、位置控制、数据变换、数模转换、减法、加法、乘法、除法和/或任何其它期望的操作。移动曲线1007表示使用校准数据1004从原始移动曲线1002修改的移动曲线。例如，基于校准数据1004，可以修改(增加或减少)与移动曲线1002中的一个或多个特定时间位置相关联的一个或多个特定角位置，以补偿不同刻面之间的刻面角度均匀性差异。可以对原始移动曲线1002进行类似的修改，以解决组装误差。由此，由制造和/或组装误差引起的均匀性差异可以至少在某种程度上被补偿，使得检流计镜1022和光转向设备1042被控制以生成改进的或期望的扫描线(例如，直线扫描线)。

图11示出了可以用于修改检流计镜位置的示例移动曲线1007。图11还示出了根据一些实施例的移动曲线1007的一部分的放大视图。移动曲线1007是通过考虑图10中示出的光转向设备1042的校准数据1004而生成的示例曲线。光转向设备1042可以例如是设备702、752、762和902。如上参考图8所述，移动曲线810是在没有考虑刻面不均匀性差异和组装误差的情况下的检流计镜的示例曲线。与移动曲线810相比，移动曲线1007也具有大体锯齿形状。与曲线810不同，移动曲线1007的轨迹1115不再具有直线形。相反，如轨迹1115的一部分1117的放大视图1120所示，轨迹可能具有呈非线性形状、分段线性形状、不连续或任何其它期望形状。轨迹1115中的段的形状、斜率、长度等被配置成使得通过使用轨迹1115控制的检流计可以至少在某种程度上补偿与光转向设备1042相关联的刻面不均匀性差异和组装误差。如上所述，这是通过配置轨迹1115以在一个或多个特定时间位置增加或减少检流计镜的角位置执行的。在一些实施例中，如果光转向设备具有五个刻面，则部分1117的五个段中的每个可以对应于一个相应的刻面，用于补偿相应刻面的不均匀性差异和/或组装误差。因此，对于五刻面光转向设备，部分1117具有各自具有相应斜率(或者一些可能具有相同斜率)的五个相应的段。部分1117可以重复。因此，轨迹1115可以具有包括许多这种重复部分的周期性重复图案。例如，通过根据轨迹1115控制检流计镜振荡，可以将LiDAR***的扫描线改进为具有期望或预期的形状(例如，直线)。

应理解，在某些情况下，可能不需要修改移动曲线1002，因为校准数据1004没有指示任何均匀性差异或组装误差，或者因为差异和/或误差低于某些可接受的阈值。在这种情况下，移动曲线1007可以与移动曲线1002相同。

返回参考图10，在一些实施例中，移动曲线1007提供给处理器1010。处理器1010可以由硬件和/或软件实施。它可以是分立部件、检流计控制器1014的一部分、另一处理器1006的一部分和/或LiDAR***中任何其它组件的一部分。它也可以是置于LiDAR***外部(例如，在云计算环境中)的处理器。处理器1010被配置成接收移动曲线1007、检流计位置反馈数据1012和光转向设备位置反馈数据1032。基于所接收的数据，处理器1010可以生成一个或多个调节信号1011。如上所述，移动曲线1007表示使用校准数据1004从原始移动曲线1002修改的经调节的移动曲线。因此，移动曲线1007可以用于控制检流计镜1022的移动，以补偿与光转向设备1042相关联的刻面不均匀性差异和组装误差。

在操作期间，检流计镜1022的角位置可能不总是被精确控制(例如，根据镜1022的移动曲线1007)，并且可能具有随着时间的位置不准确性。位置不准确性可能由于许多因素产生，诸如控制器不准确性、组装引起的不准确性、光学部件制造容差引起的不准确性、振动、冲击、温度变化和/或其它环境变化引起的不准确性等。例如，在安装有LiDAR***的机动车辆的操作期间，LiDAR***及其部件经常会经历振动或冲击。振动和冲击可能影响LiDAR***中一个或多个光学部件的位置准确性，包括镜1022。因此，在一些实施例中，包括在移动曲线1007中的预期角位置和检流计镜1022的实际角位置之间将存在差异。为了减少或消除这种差异，当使用移动曲线1007生成控制信号时，可以考虑位置反馈数据1012。

此外，在图10中的实施例中，通过向处理器1010提供与光转向设备1042相关联的位置反馈数据1032，至少在某种程度上，也可以考虑光转向设备1042的位置不准确性。如上所述，由于光转向设备1042和镜1022同时移动，因此光转向设备1042的刻面不均匀性差异和组装误差可以通过智能地配置检流计镜的移动曲线至少在某种程度上得到补偿。类似地，光转向设备1042的位置不准确性也可以通过进一步修改(例如，调谐)移动曲线1007来至少部分地校正。作为一个示例，返回参考图8，每条扫描线822具有非零的斜率。因此，扫描线822的每个数据点在任何特定时间具有光转向设备1042的相应的角位置(例如，用于扫描水平维度)和检流计镜1022的相应的角位置(例如，用于扫描竖直维度)。如果在某个时间，光转向设备1042的角位置稍微大于其预期位置，但是镜1022的角位置不变，则扫描线的结果部分将具有变化的斜率(例如，更小的斜率)。这将导致扫描线偏离期望的直线形状。通过使用光转向设备1042的实时位置数据，可以实时修改镜1022的角位置，以至少部分补偿光转向设备1042的位置不准确性。

在一些实施例中，光转向设备1042以非常高的速度旋转，例如，每分钟几千转(例如，9000rpm)。因此，由于光转向设备1042的高转动惯量或动量，直接控制该光转向设备以在短时间内校正其速度不准确性可能是困难的或不切实际的。检流计镜1022通常以较慢的速度振荡，并且因此更容易控制。因此，通过修改移动曲线1007来控制检流计镜1022，可以至少部分地补偿光转向设备1042的角位置不准确性。在一些实施例中，光转向设备位置反馈数据1032被提供给光转向设备电机控制器1034，用于更直接地校正光转向设备1042的速度不准确性。例如，基于光转向设备位置反馈数据1032，如果确定光转向设备1042的速度恒定地或频繁地大于或小于预期速度，则光转向设备电机控制器1034可以被配置成基于反馈数据1032降低或增加旋转速度。应理解，可以以任何期望的方式直接(通过直接控制光转向设备)和/或间接(通过控制检流计镜1022)提供光转向设备位置反馈数据1032。

在一些实施例中，多面光转向设备1042和检流计镜1022各自具有旋转位置编码器和/或霍尔效应传感器或者任何其它期望的位置编码器。位置编码器向处理器1010提供相应的位置反馈数据1012和1032。使用移动曲线1007、与检流计镜1022相关联的位置反馈数据1012以及与多面光转向设备1042相关联的位置反馈数据1032，处理器1010通过执行信号处理操作中的一个或多个来生成调节信号1011。这些信号处理操作中的一些包括数据采样、滤波、模数转换、叠加、数据补偿、位置控制、数据变换、数模转换、减法、加法、乘法、除法和/或任何其它期望的操作。调节信号1011表示基于位置反馈数据1012和/或1032的经修改的移动曲线。例如，基于位置反馈数据1012和/或1032，可以修改(增加或减少)与移动曲线1007中的特定时间相关联的特定角位置，以补偿操作期间检流计镜1022的角位置不准确性和/或光转向设备1042的角位置不准确性。由此，检流计镜1022的振荡轨迹可以在操作期间被实时控制和调节。应理解，在某些情况下，移动曲线1007可能不需要被修改，因为位置反馈数据1012和/或1032不表示任何不准确性或者不准确性低于阈值。如果不存在不准确性或存在低于阈值的不准确性，则可以仅使用移动曲线1007来生成调节信号1011。

仍然参照图10，一个或多个调节信号1011被提供给检流计控制器1014。使用调节信号1011，控制器1014生成用于控制检流计驱动器1018的控制信号1017。在一些实施例中，控制信号1017是脉宽调制(PWM)信号(例如，具有毫安电流水平的3.3V信号)。这些脉宽调制信号被提供给检流计驱动器1018，其可以生成更强的信号1019来驱动检流计电机1020。在一个实施例中，检流计驱动器1018包括放大器，用于放大输入PWM控制信号1017，以生成具有安培水平电流的12V PWM信号1019。然后这个高功率信号1019用于驱动检流计电机1020以使检流计镜1022振荡。在一些实施例中，检流计控制器1014、检流计镜1022、电机1020、位置编码器(未示出)和电机驱动器1018中的两个或更多被包括在检流计镜组件中。

如上所述，光转向设备1042的角位置也可能具有位置不准确性，并且因此位置反馈数据1032可以被提供给处理器1010和光转向设备控制器1034中的一个或两个，用于至少部分地补偿光转向设备1042的位置不准确性。光转向设备1042也可以通过使用位置编码器获得其角位置。位置编码器可以是旋转位置编码器和/或霍尔效应传感器、或者任何其它期望的位置编码器。位置编码器向处理器1010和/或光转向设备控制器1034提供位置反馈数据1032。如上所述，使用光转向设备位置反馈数据1032连同移动曲线1007和检流计位置反馈数据1012，处理器1010生成调节信号1011。

在一个实施例中，使用位置反馈数据1032，光转向设备控制器1034生成一个或多个控制信号1037，用于直接控制光转向设备1042来补偿其位置不准确性。例如，基于位置反馈数据1032，可以修改(增加或减少)光转向设备1042在特定时间的特定角位置，以补偿设备1042在操作期间的角位置误差。由此，光转向设备1042的旋转移动的一个或多个方面(例如，速度)可以在操作期间被实时控制和调节。应理解，在某些情况下，光转向设备1042的旋转移动可能不需要调节，因为位置反馈数据1032指示没有不准确性(或者不准确性或误差低于阈值)。如果不存在不准确性或存在低于阈值的不准确性，则光转向设备控制器1034可以不生成用于调节光转向设备1042的移动的任何信号。

仍然参考图10，在一些实施例中，控制信号1037是脉宽调制(PWM)信号(例如，具有毫安电流水平的3.3V信号)。这些脉宽调制信号被提供给光转向设备驱动器1038，其可以生成更强的信号1039来驱动光转向设备电机1040。在一个实施例中，光转向设备驱动器1038包括放大器，用于放大输入PWM控制信号1037，以生成具有安培水平电流的12V PWM信号1039。信号1039具有高功率，并且然后用于驱动电机1040来旋转光转向设备1042。在一些实施例中，光转向设备控制器1034、光转向设备驱动器1038、光转向设备电机1040、位置编码器(未示出)和光转向设备1042(例如，多面镜)中的两个或更多包括在多面光转向设备组件中。

参考图10，在一些实施例中，处理器1006、处理器1010、检流计控制器1014和光转向设备控制器1034可以包括在控制器设备1030中。控制器设备1030可以具有一个或多个处理器、存储器和存储在存储器中的处理器可执行指令。这些指令可以由一个或多个处理器(例如，1006和1010)执行，以执行本公开中描述的方法的一个或多个步骤。此外，控制器设备1030还可以包括存储元件(例如，存储器、硬盘、闪存等)用于存储光转向设备校准数据1004。控制器设备1030可以使用例如微控制器、一个或多个处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)和/或可以实施本文描述的方法和处理的任何其它计算设备来实施。

通过使用光转向设备1042和/或检流计镜1022的位置反馈数据，除了补偿光转向设备1042的刻面不均匀性差异和组装误差之外，还可以进一步修改检流计镜1022的移动曲线1007，以补偿光转向设备1042和镜1022中的一个或两个的实时位置不准确性。在一些实施例中，光转向设备1042的位置反馈数据也直接用于控制设备1042，以补偿其位置误差。因此，可以减少或消除扫描线形状与其期望形状(例如，直线形状)的偏差。可以获得改进的LiDAR扫描图案用于后续处理(例如，感知)。因此，LiDAR***的整体性能也被增强。应理解，图10中的框是出于说明目的，并且它们可以以任何期望的方式分离、组合、添加、移除或改变。例如，处理器1006和1010可以彼此组合或者与控制器(例如，控制器1014)组合。控制器和驱动器也可以组合在一个组件或设备中。

图12示出了根据一些实施例的示例LiDAR扫描图案1210和图案1210的一部分1220的放大视图。使用本公开中描述的***和过程获得LiDAR扫描图案1210，用于补偿光转向设备的一个或多个刻面不均匀性差异、组装误差以及光转向设备和/或检流计镜的实时位置不准确性。如图12所示，LiDAR扫描图案被补偿成使得扫描线被改善为具有期望的或预期的形状(例如，直线)。这种扫描图案提高了后续处理的效率，例如，使用表示扫描图案的点云数据的感知。

图13是示出用于控制LiDAR扫描***的方法1300的流程图。在一些实施例中，方法1300开始于步骤1302和1304。步骤1302接收LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线。例如，第一移动曲线是移动曲线810，其不考虑多面光转向设备的任何刻面不均匀性差异和组装误差。步骤1304接收LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据。使用第一移动曲线和校准数据，步骤1306生成检流计镜的第二移动曲线。第二移动曲线是经修改的曲线，其可以用于控制检流计镜以补偿多面光转向设备的刻面不均匀性差异和组装误差。

在一些实施例中，步骤1312接收与检流计镜相关联的位置反馈数据。步骤1314接收与多面光转向设备相关联的位置反馈数据。使用第二移动曲线、镜的所接收的位置反馈数据和光转向设备的所接收的位置反馈数据，步骤1316生成一个或多个调节信号。基于调节信号，步骤1308生成一个或多个控制信号，用于控制检流计镜的驱动器。在一些实施例中，使用与多面光转向设备相关联的位置反馈数据，步骤1318生成一个或多个控制信号，用于控制光转向设备的驱动器。

在一些实施例中，方法1300还可以包括感测多面光转向设备的角位置的步骤1310和感测检流计镜的角位置的步骤1320。所感测的位置反馈数据被分别提供给步骤1312和1314。因此，可以重复该过程，使得修改第二移动曲线(或先前修改的曲线)以生成用于执行光转向设备和/或检流计镜的实时控制的调节信号。因此，可以实时校正或补偿光转向设备和/或检流计镜的位置不准确性。

前述说明书应被理解为在每个方面都是说明性和示例性的，而不是限制性的，并且本文公开的本发明的范围不由说明书确定，而是由根据专利法允许的全部范围解释的权利要求确定。应理解，本文中所示和所述的实施例仅用于说明本发明原理，本领域技术人员可以在不脱离本发明的范围和精神的情况下实施各种修改。在不脱离本发明的范围和精神的情况下，本领域技术人员可以实施各种其它特征组合。

Claims (31)

1.一种光探测和测距(LiDAR)扫描***，包括：

检流计镜；

多面光转向设备；以及

控制器设备，所述控制器设备包括一个或多个处理器、存储器和存储在所述存储器中的处理器可执行指令，所述处理器可执行指令包括用于以下的指令：

接收所述LiDAR扫描***的所述检流计镜的第一移动曲线；

接收所述LiDAR扫描***的所述多面光转向设备的校准数据；

基于所述校准数据和所述第一移动曲线生成所述检流计镜的第二移动曲线；以及

基于所述第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节所述检流计镜的移动。

2.根据权利要求1所述的***，其中，所述检流计镜的第一移动曲线包括与所述检流计镜在第一角位置和第二角位置之间的移动相关联的位置-时间关系。

3.根据权利要求2所述的***，其中，所述第一角位置与所述第二角位置之间的差值约为40度，所述第一角位置和所述第二角位置是相对于所述检流计镜绕其振荡的轴线而言的。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的***，其中，所述多面光转向设备的校准数据包括与所述多面光转向设备的至少两个刻面之间的差异的校准相关联的数据，所述差异是由制造过程引起的。

5.根据权利要求4所述的***，其中，所述多面光转向设备的至少两个刻面之间的差异包括以下中的至少一项：

刻面角度均匀性差异；

刻面尺寸均匀性差异；

表面形状误差差异；以及

表面粗糙度差异。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的***，其中，所述多面光转向设备的校准数据包括与所述多面光转向设备到所述LiDAR扫描***的组装过程相关联的组装误差。

7.根据权利要求6所述的***，其中，所述组装误差包括以下中的至少一项：

电机转子轴线和电机定子轴线之间的相对位置误差；

所述电机和电机安装夹具之间的相对位置误差；

所述多面光转向设备相对于所述检流计镜的相对位置误差；以及

所述多面光转向设备的实际旋转轴线和所述多面光转向设备的预期旋转轴线之间的误差。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的***，其中，基于所述校准数据和所述第一移动曲线生成所述检流计镜的第二移动曲线包括：

使用所述校准数据和所述第一移动曲线执行一个或多个信号处理操作，所述一个或多个信号处理操作包括以下中的至少一项：

数据采样；

滤波；

模数转换；

数据校准和补偿；

叠加；

数据变换；以及

数模转换。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的***，其中，所述第二移动曲线包括与所述第一移动曲线的位置-时间关系不同的位置-时间关系。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的***，其中，所述多面光转向设备是多面镜。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的***，其中，提供所述一个或多个控制信号以基于所述第二移动曲线调节所述检流计镜的移动包括：

接收与所述检流计镜相关联的位置反馈数据；

接收与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据；以及

基于所述第二移动曲线、与所述检流计镜相关联的位置反馈数据以及与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据，生成一个或多个调节信号。

12.根据权利要求11所述的***，其中，生成所述一个或多个调节信号包括：

使用所述第二移动曲线、与所述检流计镜相关联的位置反馈数据以及与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据执行一个或多个信号处理操作，所述信号处理操作包括以下中的至少一项：

数据采样；

滤波；

模数转换；

数据校准和补偿；

叠加；

数据变换；以及

数模转换。

13.根据权利要求11和12中任一项所述的***，还包括基于所述一个或多个调节信号生成用于控制所述检流计镜的驱动器的一个或多个控制信号。

14.根据权利要求13所述的***，其中，用于控制所述检流计镜的驱动器的一个或多个控制信号包括脉宽调制信号。

15.根据权利要求1至14中任一项所述的***，还包括检流计镜组件，所述检流计镜组件包括：

第一电机；

所述检流计镜；以及

第一电机驱动器，其中，所述第一电机驱动器根据所述一个或多个控制信号使所述检流计镜振荡。

16.根据权利要求15所述的***，其中，所述检流计镜组件还包括镜位置编码器，所述镜位置编码器被配置为提供与所述检流计镜相关联的位置反馈数据。

17.根据权利要求1至16中任一项所述的***，其中，所述处理器可执行指令还包括用于以下的指令：

接收与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据；以及

基于与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据，提供一个或多个第二控制信号以调节所述多面光转向设备的移动。

18.根据权利要求17所述的***，还包括多面光转向设备组件，所述多面光转向设备组件包括：

第二电机；

所述多面光转向设备，包括具有多个反射表面的多面镜；以及

第二电机驱动器，其中，所述第二电机驱动器根据所述一个或多个第二控制信号旋转所述多面光转向设备。

19.一种用于控制光探测和测距(LiDAR)扫描***的方法，所述方法由一个或多个处理器和存储器执行，所述方法包括：

接收所述LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；

接收所述LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；

基于所述校准数据和所述第一移动曲线生成所述检流计镜的第二移动曲线；以及

基于所述第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节所述检流计镜的移动。

20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述检流计镜的第一移动曲线包括与所述检流计镜在第一角位置和第二角位置之间的移动相关联的位置-时间关系。

21.根据权利要求19和20中任一项所述的方法，其中，所述多面光转向设备的校准数据包括与所述多面光转向设备的至少两个刻面之间的差异的校准相关联的数据，所述差异是由制造过程引起的。

22.根据权利要求19至21中任一项所述的方法，其中，所述多面光转向设备的校准数据包括与所述多面光转向设备到所述LiDAR扫描***的组装过程相关联的组装误差。

23.根据权利要求19至22中任一项所述的方法，其中，基于所述校准数据和所述第一移动曲线生成所述检流计镜的第二移动曲线包括：

使用所述校准数据和所述第一移动曲线执行一个或多个信号处理操作，所述一个或多个信号处理操作包括以下中的至少一项：

数据采样；

滤波；

模数转换；

数据校准和补偿；

叠加；

数据变换；以及

数模转换。

24.根据权利要求19至23中任一项所述的方法，其中，所述第二移动曲线包括与所述第一移动曲线的位置-时间关系不同的位置-时间关系。

25.根据权利要求19至24中任一项所述的方法，其中，提供所述一个或多个控制信号以基于所述第二移动曲线调节所述检流计镜的移动包括：

接收与所述检流计镜相关联的位置反馈数据；

接收与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据；以及

基于所述第二移动曲线、与所述检流计镜相关联的位置反馈数据以及与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据，生成一个或多个调节信号。

26.根据权利要求25所述的方法，其中，生成所述一个或多个调节信号包括：

使用所述第二移动曲线、与所述检流计镜相关联的位置反馈数据以及与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据执行一个或多个信号处理操作，所述信号处理操作包括以下中的至少一项：

数据采样；

滤波；

模数转换；

数据校准和补偿；

叠加；

数据变换；以及

数模转换。

27.根据权利要求25和26中任一项所述的方法，还包括基于所述一个或多个调节信号生成用于控制所述检流计镜的驱动器的一个或多个控制信号。

28.根据权利要求19至27中任一项所述的方法，还包括：

接收与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据；以及

基于与所述多面光转向设备相关联的位置反馈数据，提供一个或多个第二控制信号以调节所述多面光转向设备的移动。

29.一种存储处理器可执行指令的非暂时性计算机可读介质，包括指令，所述指令在由电子设备的一个或多个处理器执行时使所述电子设备执行权利要求19至28中任一项的方法。

30.一种光探测和测距(LiDAR)扫描***的控制器设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

存储在存储器中的处理器可执行指令，所述处理器可执行指令包括用于以下的指令：

接收所述LiDAR扫描***的检流计镜的第一移动曲线；

接收所述LiDAR扫描***的多面光转向设备的校准数据；

基于所述校准数据和所述第一移动曲线生成所述检流计镜的第二移动曲线；以及

基于所述第二移动曲线提供一个或多个控制信号以调节所述检流计镜的移动。

31.一种车辆，包括权利要求1至18中任一项的光探测和测距(LiDAR)扫描***。

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