KR20240039215A - 스카우트 펄싱 - Google Patents

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KR20240039215A
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사무엘 리차드 윌튼
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엘지이노텍 주식회사
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Abstract

본명세서에는 스카우트 펄스 LiDAR을 구현하기 위한 시스템 및 방법에 대한 실시예가 개시된다. 실시예는 일정한 타이밍 오프셋과 큰 강도비를 가진 두개 이상의 이산 펄스의 선행 시퀀스를 방출함으로써 작동한다. 이러한 선행 펄스는 검출기를 포화시킬 수 있는 고강도 타겟을 검출하기 위해 1차 펄스보다 앞서 정찰하기 때문에 각각 '스카우트 펄스'로 불린다. 가장 간단한 구성에는, 하나의 1차 펄스(지연, 고 출력/강도) 와 하나의 스카우트 펄스(선행, 저 출력/강도)의 두개의 펄스만 있다. 더 복잡한 구성에서, 각각 고유 시간 지연과 강도를 가진 임의 개수의 다수의 스카우트 펄스가 있을 수 있다. 어떤 구성에서, 신호는 펄스 트레인 내에서 최저 강도의 신호가 앞쪽(첫 번째)에 있고, 최고 강도의 신호가 뒤쪽(마지막)에 있는 오름차순으로 방출된다.

Description

스카우트 펄싱
본 개시는 스카우트 펄스 LiDAR을 구현하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
광 검출 및 레인징(LIDAR)은 반사된 광을 사용하여 범위(가변 거리)를 측정하기 위해 펄스 레이저 형태의 광을 사용하는 센싱 방법이다. 그러나 반사율이 높은 표면(예: 도로 표지판)에서 반사되는 고강도의 광은 반사된 광을 측정하는 센서(검출기)를 포화시킬 수 있다. 포화란 측정해야 할 신호가 센서의 동적 범위보다 큰 상태를 말한다. 이런 일이 발생하면 센서의 출력이 센서 범위를 제한하는 값이 되고 모션 추적 중에 실제 값과 추정 값 사이의 상당한 오류의 원인이 될 수 있다.
고강도 신호에 대한 검출 품질을 향상시키는 한 가지 방법은 레이저 파워 출력 감소, 검출기 감도 감소, 조리개 크기 축소 등을 통해 복귀 신호 강도를 간단히 줄이는 것이다. 그러나 각각의 이러한 방법은 전체 어레이의 모든 픽셀에 대한 복귀 신호의 강도에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 저강도 복귀 신호의 검출 성능과 품질에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
일부 LiDAR은 펄스 단위로 레이저 파워 변조를 사용할 수 있다. 각각의 개별 픽셀은 자체 레이저에 커플링 되므로, 개별 픽셀에 대해 강도를 선택적으로 변조할 수 있다. 펄스 단위로 신호 강도를 선택적으로 줄이는 것은 매우 동적인 장면에서 예상되는 신호 강도에 대한 가정을 요구하고, 만약 가정이 부정확할 경우 LiDAR가 확산된 타겟으로부터 더 낮은 강도의 리턴을 검출하는 것을 방지하지 때문에 결함이 있는 접근 방식이다. 높은 강도와 낮은 강도 영역이 번갈아 나타나는 복잡한 장면은 시스템을 혼란스럽게 하고 아티팩트를 유발할 수 있다. 또한 단일 레이저 막대가 수신기의 모든 픽셀을 동시에 조명하는 구성과 같은 일부 LiDAR 구성에서는 레이저 강도 변조를 구현할 수 없다. 결과적으로 레이저 출력이 감소하면 시야에 있는 모든 타켓의 신호 강도가 부적절하게 수정될 것이다.
첨부된 도면은 본 명세서에 포함되며 본 명세서의 일부를 형성한다.
도 1은 본 개시의 양태에 따른 예시적인 자율 주행 차량 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 양태에 따른 차량에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.
도 3은 본 개시의 양태에 따른 LiDAR 시스템에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다.
도 4는 일부 실시예에 따른 1차 펄스와 스카우트 펄스를 가진 LiDAR 시스템을 도시한다.
도 5A는 일부 실시예에 따른 비포화 파형을 가진 선형 모드 APD에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 5B는 일부 실시예에 따른 포화 파형을 가진 선형 모드 APD에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 6은 일부 실시예에 따른 포화 파형을 가진 가이거 모드 검출기에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 7A는 일부 실시예에 따른 비포화 파형을 가진 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 7B는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형과 비포화 2차 펄스를 가진 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 7C는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형, 제1 포화 2차 펄스, 및 제2 비포화 2차 펄스를 가진 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 8A는 일부 실시예에 따른 비포화 파형을 가진 다른 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 8B는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형과 비포화 2차 펄스를 가진 다른 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 9A는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형, 제1 포화 2차 펄스, 및 제2 비포화 2차 펄스를 가진 가이거 모드 검출기에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 9B는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형과 제1 포화 2차 펄스 및 제2 포화 2차 펄스를 가진 가이거 모드 검출기에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
도 10A는 일부 실시예에 따른 단일 송신기의 구성을 도시한다.
도 10B는 일부 실시예에 따른 다중 송신기의 구성을 도시한다.
도 11은 일부 실시예에 따른 1차 및 2차 펄스 전송 및 반사 프로세싱의 흐름도이다.
도 12는 다양한 실시예를 구현하는 데 유용한 예시적인 컴퓨터 시스템을 도시한다.
도면에서 동일한 참조 부호는 일반적으로 동일하거나 유사한 요소를 나타낸다. 또한 일반적으로 참조 부호의 가장 왼쪽 숫자는 참조 부호가 처음 나타나는 도면을 식별한다.
본명세서에는 기본 LiDAR 펄스에 앞서 스카우트 펄스를 방출하기 위한 시스템, 장치, 장치, 방법 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품에 대한 실시예 및/또는 이들의 조합 및 하위 조합이 제공된다. LiDAR는 펄스 레이저를 사용하여 건물, 보행자, 표지판 또는 기타 객체까지의 거리를 측정하지만 이에 국한되지는 않는다. 객체를 검출하기 위해 자외선, 가시광 빔 또는 근적외선 소스를 사용할 수 있다. LiDAR 시스템에서 방출되는 광 에너지는 펄스 또는 전송 파형으로 알려져 있으며, 객체에서 반사된 광은 복귀 또는 반사 파형으로 알려져 있다.
LiDAR 검출 방식에는 주로 반사광의 진폭 변화를 측정하는 "비간섭적" 또는 "직접 에너지" 검출을 포함할 수 있다. 마이크로펄스 시스템은 간헐적인 에너지 폭발을 활용할 수 있다. 이는 일반적으로 1 마이크로 줄 정도의 훨씬 적은 레이저 에너지를 사용하며, 안전 예방 조치 없이 사용할 수 있는 "눈에 안전"한 경우가 많다. LiDAR에는 두 가지 주요 포토디텍터 기술, 즉 애벌런치 광다이오드와 같은 고체 포토디텍터 또는 광전자 증배관이 사용된다. 그러나 수신기(검출기)의 감도는 LiDAR 설계에서 균형을 맞춰야 하는 다른 파라미터이다.
플래시 LiDAR에서, 전체 시야는 단일 펄스의 넓은 발산 레이저 빔으로 조명된다. 이는 스캐닝 LiDAR를 사용하고 스캔 위치당 두 개 이상의 포인트를 획득하기 위해 ID 또는 2D 센서 어레이를 포함할 수 있는 기존의 스캐닝 LiDAR와 대조된다. 일부 실시예에서, 스캐닝 LiDAR은 센서의 정적 시야를 증가시키기 위해 기계적 또는 고체 스캐너를 활용하는 LiDAR이다.
그 결과, 색상이 아닌 거리를 촬영하는 카메라가 탄생하게 되었다. Flash LiDAR는 카메라, 장면, 또는 둘 다 움직일 때, LiDAR 스캐닝과 비교하면, 전체 장면이 동시에 조명되기 때문에 유리할 수 있다.
모든 형태의 LiDAR와 마찬가지로, 조명의 온-보드 소스는 플래시 LiDAR를 능동형 센서로 만든다. 복귀된 신호는 임베디드 알고리즘을 사용하는 컴퓨팅 디바이스에 의해 처리되어 센서 시야 내 객체 및 지형 특징에 대한 거의 즉각적인 3-D 렌더링(그림)을 생성한다. 레이저 펄스 반복 주파수는 고해상도와 정확도를 가진 3-D 비디오를 생성하는 데 충분하다. 센서의 고 프레임율은 무인 차량 내비게이션과 같이 실시간 시각화의 이점을 누릴 수 있는 다양한 애플리케이션에 유용한 도구가 된다. 타켓 풍경의 3-D 표고 메시를 즉시 복귀시킴으로써, 플래시 센서를 사용하여 보행자, 건물, 도로 가장자리, 표지판, 기타 차량 등과 같은 객체를 식별할 수 있다.
도 1 내지 도4에서 설명되는 바와 같이, 모바일 LiDAR(또는 모바일 레이저 스캐닝)는 하나 이상의 스캐너가 이동 차량에 부착되어 경로를 따라 데이터를 수집하는 것이다. 이러한 스캐너는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기 및 IMU(관성 측정 장치)를 비롯한 다른 종류의 장비와 쌍을 이룰 수 있다. 하나의 예시적 어플리케이션은 파워 라인, 정확한 교량 높이, 경계에 있는 나무 등을 모두 고려될 필요가 있는 거리를 매핑하는 것이다. 현장에서 이러한 측정값 각각을 개별적으로 수집하는 대신, 일부 실시예에서는 수집된 데이터의 품질에 따라 필요한 모든 측정이 이루어질 수 있는 포인트 클라우드로부터 3-D 모델이 생성될 수 있다. 이는 그 모델이 이용 가능하고 신뢰할 수 있으며 적절한 수준의 정확성을 갖는 한, 측정하는 것을 잊어버리는 문제를 제거한다.
LiDAR 매핑에는 점유 그리드 맵 생성 프로세스가 포함된다. 이 프로세스에는 그리드로 분할된 셀 어레이가 포함되며, LiDAR 데이터가 해당 그리드 셀에 포함될 때 높이 값을 저장하는 프로세스를 사용한다. 그 다음에 추가 프로세싱을 위해 셀 값에 특정 임계치를 적용하여 바이너리 맵이 생성된다. 다음 단계는 데이터 형성 프로세스로 이어지는 지정된 그리드 셀 각각에 대응하는 3-D 포인트들을 식별하기 위해 각각의 스캔으로부터 반경 거리 및 z-좌표들을 프로세싱 하는 것이다.
본 명세서에 기술된 기술은 일부 실시예에서 일정한 타이밍 오프셋과 큰 강도비로 두개 이상의 이산 펄스의 선행 시퀀스를 전송한다. 이러한 선행 펄스는 검출기를 포화시킬 수 있는 고강도 타겟을 검출하기 위해 1차 펄스보다 앞서 정찰하기 때문에 각각 '스카우트 펄스'로 불린다. 가장 간단한 구성에는, 하나의 1차 펄스(지연, 고 출력/강도) 와 하나의 스카우트 펄스(선행, 저 출력/강도)의 두 개의 펄스만 있다. 1차 펄스의 절대 출력 레벨은 LiDAR 아키텍처에 의존할 수 있다. 일부 실시예에서, 그것은 크기의 6자릿수 이상(1 마이크로 줄 미만내지 1 줄 초과)만큼 달라질 수 있다. 1차 펄스는 최대 관심 범위에서 반사율이 낮은 객체를 검출하는 데 필요한 시스템의 공칭 설계 출력 레벨이다. 1차 펄스와 인접한 스카우트 펄스(들) 사이의 스케일링 계수는 예시적인 실시예에서 센서의 동적 범위에 가까울 수 있다. 명목상의 경우, 인접한 펄스 간의 강도비는 센서의 동적 범위와 실질적으로 동일하다. 일부 실시예에서, 스카우트 펄스가 완전 포화 이전에 관찰이 시작될 수 있도록 약간 더 높은 스카우트 펄스 에너지(예: 센서의 동적 범위의 1/2)가 선택될 수 있다. 일부 실시예에서, 전체에 걸쳐 기술된 것보다 실질적으로 더 낮은 스카우트 펄스 에너지가 선택될 수 있다(예: 역반사체 검출을 위해 스카우트 펄스에 의해 역반사 타겟만이 관찰될 수 있도록).
일부 실시예에서, 다수의 스카우트 펄스가 사용되는 경우, 1차 펄스와 최저 에너지 스카우트 펄스 사이의 강도비는 DR^N과 대략 동일할 것이며, 여기서 DR은 센서의 동적 범위이고 N은 스카우트 펄스의 개수이다.
더 복잡한 구성에서, 각각 고유 시간 지연 및 강도를 가진 임의 개수의 다수의 스카우트 펄스가 있을 수 있다. 어떤 구성에서, 신호는 펄스 트레인 내에서 최저 강도의 신호가 앞쪽(첫 번째)에 있고 최고 강도의 신호가 뒤쪽(마지막)에 있는 오름차순으로 방출된다.
본 명세서에 기술된 기술은 일부 실시예에서 스카우트 펄스와 1차 펄스 사이에 시간 지연을 생성한다. 시간 지연은 임의의 값일 수 있다. 실시예에서, 시간 지연은 합성 복귀 신호 히스토그램에서 펄스를 함께 혼합하지 않고 가능한 한 짧아야 한다. 가이거 모드 LiDAR의 경우, 두 개 이상의 스카우트 펄스가 사용되는 경우 신호 처리 알고리즘이 N개의 펄스 중 어느 펄스가 포화를 유발했는지를 결정할 수 있도록 하기 위해 각 펄스 사이의 시간 지연이 고유해야 한다. 가이거 모드 LiDAR는 포토 다이오드 어레이를 사용하여 수신된 광을 캡처한다. 어레이의 각 다이오드는 조명 영역에서 반사된 단일 광자를 검출할 만큼 민감하다. 일 실시예에서 가이거 모드 LiDAR는 단일 광자를 검출하기 위해 장치의 항복 전압 이상으로 바이어스되는 애벌런치 포토다이오드를 활용하지만 단일 펄스에서 단일 픽셀에 존재하는 광 신호의 강도를 직접 측정할 수는 없다. 다중 데이터 프레임을 통계적으로 통합하여 픽셀당 광 강도를 추정할 수 있다. 강도 추정의 동적 범위는 통합된 펄스 수에 따라 달라질 수 있다.
선형 모드 LiDAR은 복귀 신호를 검출하기 위해 더 많은 양의 광자가 필요하지만 동적 범위의 상한 내에서 단일 펄스로부터 단일 픽셀의 복귀 신호 진폭을 직접 측정할 수 있는 애벌런치 포토다이오드를 활용한다.
일부 실시예에서, 스카우트 펄스 강도비는 수신기의 동적 범위에 명목상 일치하며, 예를 들어 100:1의 동적 범위를 가진 수신기의 경우, 스카우트 펄스 강도비는 100:1 정도일 수 있다. 예를 들어, 스카우트 펄스 강도비는 애플리케이션에 따라 수신기의 동적 범위보다 클 수 있다. 예를 들어, 수신기는 100:1의 고유 동적 범위를 갖지만, 2개의 스카우트 펄스로만 제한되는 경우, 3000:1 정도의 스카우트 펄스 강도비를 사용하는 것이 유리할 수 있다(예: 기본 목표가 블룸 완화를 목적으로 고 등급 역반사체의 강도를 측정하는 것인 경우). 블루밍은 반사율이 높은 객체에서 발생한다. 이러한 객체는 전송된 빔 부분과 수신기 시야 사이의 의도하지 않은 광학적 결합으로 인해 포인트 클라우드에서 실제보다 더 크게 나타날 수 있다. 이 경우, 확산 타겟의 강도는 1차 펄스를 사용하여 검출할 수 있고 역반사체의 강도는 스카우트 펄스를 사용하여 검출할 수 있지만, 중간 강도의 타겟은 스카우트 펄스 없이 1차 펄스에 의해 포화된다.
일부 실시예에서, 강도 동적 범위는 스카우트 펄스 수의 거듭제곱만큼 증가할 수 있다. 즉, LiDAR의 공칭 강도 동적 범위가 100:1이고 시스템이 강도비가 100x인 3개의 스카우트 펄스를 사용하는 경우, 시스템의 최종 동적 범위는 대략 1003 = 1,000,000:1이다.
일부 실시예에서, 역반사체 및 정반사 표면에 의해 생성된 것과 같은 고강도 LiDAR 복귀 신호는 LiDAR 검출기에 의해 측정된 파형을 포화시킬 것이다. 포화 클립 정보는 컴퓨팅 디바이스의 신호 처리 알고리즘이 목표 범위와 강도를 정확하고 정밀하게 판단하는 데 필요한 것이다.
"차량"이라는 용어는 한 명 이상의 탑승자 및/또는 화물을 운반할 수 있고 모든 형태의 에너지에 의해 동력을 공급받는 모든 이동 형태의 운송 수단을 의미한다. "차량"이라는 용어에는 자동차, 트럭, 밴, 기차, 자율 주행 차량, 항공기, 공중 드론 등이 포함되지만 이에 국한되지 않는다. "자율 주행 차량"(또는 "AV")은 인간 조작자가 필요 없이 프로세서에 의해 제어할 수 있는 프로세서, 프로그래밍 명령 및 드라이브 트레인 구성 요소를 가진 차량이다. 자율 주행 차량은 대부분 또는 모든 주행 조건 및 기능에 대해 인간 조작자를 필요로 하지 않다는 점에서 완전 자율일 수도 있고, 특정 조건 또는 특정 동작에 인간 조작자가 필요할 수도 있고, 인간 조작자가 차량의 자율 시스템을 무시하고 차량을 제어할 수 있다는 점에서 반 자율적일 수도 있다.
특히, 본 해결책은 자율 주행 차량의 맥락에서 본 명세서에 설명되고 있다. 본 해결책은 자율주행 차량 애플리케이션에만 국한되지 않는다. 본 해결책은 로봇 애플리케이션, 레이더 시스템 애플리케이션, 메트릭 애플리케이션 및/또는 시스템 성능 애플리케이션과 같은 다른 애플리케이션에 사용될 수 있다.
도 1은 본 개시의 양태에 따른 예시적인 자율 주행 차량 시스템(100)을 도시한다. 시스템(100)은 반자율 또는 자율 방식으로 도로를 따라 주행하는 차량(1021)을 포함한다. 차량(1021)은 본 명세서에서 AV(1021)로도 지칭된다. AV(1021)는 육상 차량(도 1에 도시됨), 항공기 또는 선박을 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다.
AV(1021)는 일반적으로 그 근처에 있는 객체(1022, 114, 116)를 검출하도록 구성된다. 객체는 차량(1022), 사이클리스트(114)(자전거, 전기 스쿠터, 오토바이 등을 타는 사람) 및/또는 보행자(116)를 포함할 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 이러한 검출이 이루어지면, AV(1021)은 검출된 객체에 대해 하나 이상의 가능한 객체 궤적을 생성하는 동작을 수행하고 생성된 가능한 객체 궤적 중 적어도 하나를 분석하여 임계 시간(예: 1분)내에 AV와 객체 사이에 충돌이 발생할 바람직하지 않은 확률이 있는지 여부를 판단한다. 그렇다면, AV(1021)가 주어진 차량 궤적을 따르고 동적으로 생성된 복수의 긴급 기동들 중 어느 하나가 미리 정의된 시간 주기(예: N 밀리세컨드)에서 수행되는 경우, AV(1021)는 충돌을 피할 수 있는지 여부를 판단하기 위한 동작들을 수행한다. 충돌을 피할 수 있는 경우, AV(1021)는 아무런 조치를 취하지 않거나 신중한 기동(예: 약간의 감속)을 선택적으로 수행한다. 이와 다르게, 충돌을 피할 수 없는 경우, AV(1021)는 즉시 비상 조치를 취한다(예: 브레이크 및/또는 주행 방향 변경). AV(1021)에 의한 충돌 검출 및 회피에 대한 다른 접근법은 관련 기술 분야의 당업자가 이해되는 바와 같이 본 개시에 의해 고려된다.
도 3 및 도 4와 관련하여 더 자세히 설명되는 바와 같이, AV(1021)는 LiDAR 시스템(300)으로 구성된다. LiDAR 시스템(300)은 AV(1021)의 거리 또는 거리 범위 내에 위치한 객체를 검출하기 위해 광 펄스(104)를 전송하는 광 방출기 시스템(304)(송신기)을 포함할 수 있다. 광 펄스(104)는 하나 이상의 객체(예: AV(1022))에 입사되어 LiDAR 시스템(300)으로 다시 반사될 수 있다. 광 검출기(308) 상에 입사된 반사 광 펄스(106)는 그 객체까지의 거리를 결정하기 위해 LiDAR 시스템(300)에 의해 처리된다. 일부 실시예에서, 광 검출기(308)는 시스템 내로 다시 반사된 광을 수신하도록 위치되고 구성된 포토디텍터 또는 포토디텍터 어레이 포함할 수 있다. 검출된 객체 데이터와 같은 LiDAR 정보는 LiDAR 시스템(300)에서 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)(도 2)로 전달된다. AV(1021)는 또한 LiDAR 데이터를 통신 네트워크(108)를 통해 원격 컴퓨팅 디바이스(110)(예: 클라우드 프로세싱 시스템)에 전달할 수 있다. 원격 컴퓨팅 디바이스(110)는 본 명세서에 기술된 기술의 하나 이상의 프로세스를 처리하기 위해 하나 이상의 서버로 구성될 수 있다. 원격 컴퓨팅 디바이스(110)는 또한 네트워크(108)를 통해 AV(1021)로/로부터, 서버(들)및/또는 데이터베이스(들)(112)로/로부터 데이터/명령을 통신하도록 구성될 수 있다.
네트워크(108)는 하나 이상의 유선 또는 무선 네트워크를 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(108)는 셀룰러 네트워크(예: LTE(Long-term Evolution) 네트워크, CDMA(Code Division Multiple Access) 네트워크, 3G 네트워크, 4G 네트워크, 5G 네트워크, 다른 유형의 차세대 네트워크)를 포함할 수 있다. 네트워크는 또한 PLMN(Public Land Mobile Network), LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), 전화 네트워크(예: 공중 교환 전화 네트워크 PSTN(Public Switched Telephone Network)). 프라이빗 네트워크, 애드혹 네트워크, 인트라넷, 인터넷, 광섬유 기반 네트워크, 클라우드 컴퓨팅 네트워크 등, 및/또는 이들 또는 다른 유형의 네트워크의 조합을 포함할 수 있다.
AV(1021)는 로컬 애플리케이션으로부터 생성되거나 데이터베이스(112)로부터 네트워크(108)를 통해 전달되는 정보를 검색, 수신, 표시 및 편집할 수 있다. 데이터베이스(112)는 알려진 바와 같이 원시 데이터, 인덱싱된 데이터, 구조화된 데이터, 맵 데이터, 프로그램 명령어 또는 기타 구성을 저장 및 공급하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 개시의 양태에 따른 차량에 대한 예시적인 시스템 아키텍처(200)를 도시한다. 도 1의 차량(1021 및/또는 1022)은 도 2에 도시된 것과 동일하거나 유사한 시스템 아키텍처를 가질 수 있다. 따라서, 시스템 아키텍처(200)에 대한 다음의 설명은 도 1의 차량(들)(1021,1022)을 이해하는 데 충분하다. 그러나, 본 명세서에 기술된 기술의 범위 내에서 다른 유형의 차량이 고려되며, 도 2와 관련하여 설명된 바와 같이 더 많거나 더 적은 요소를 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 항공기는 브레이크 또는 기어 컨트롤러를 제외할 수 있지만 고도 센서를 포함할 수 있다. 다른 비제한적인 예에서, 수성 차량은 깊이 센서를 포함할 수 있다. 당업자는 공지된 바와 같이 차량의 유형에 기반하여 다른 추진 시스템, 센서 및 제어기가 포함될 수 있음을 이해할 것이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 시스템 아키텍처(200)는 차량의 다양한 파라미터를 측정하기 위한 엔진 또는 모터(202) 및 다양한 센서(204-218)를 포함한다. 연료 구동식 엔진을 가진 가스 구동식 또는 하이브리드 차량에서, 센서는, 예를 들어 엔진 온도 센서(204), 배터리 전압 센서(206), 엔진 RPM(분당 회전수) 센서(208) 및 스로틀 포지션 센서(210)를 포함할 수 있다. 차량이 전기 또는 하이브리드 차량인 경우, 차량은 전기 모터를 가질 수 있으며, 이에 따라 배터리 모니터링 시스템(212)(배터리의 전류, 전압 및/또는 온도를 측정하기 위해), 모터 전류(214) 및 전압(216) 센서, 및 리졸버 및 인코더와 같은 모터 위치 센서(218)와 같은 센서들을 포함한다.
두 유형의 차량 모두에 공통적인 동작 파라미터 센서는, 예를 들어 가속도계, 자이로스코프 및/또는 관성 측정 유닛과 같은 위치 센서(236), 속도 센서(238), 및 주행 거리계 센서(240)를 포함한다. 차량은 또한 작동 중에 차량 시간을 결정하기 위해 시스템이 사용하는 시계(242)을 가질 수 있다. 시계(242)는 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스로 인코딩될 수 있고, 별도의 디바이스일 수 있거나, 다중 시계가 이용 가능할 수 있다.
차량은 차량이 주행하는 환경에 대한 정보를 수집하기 위해 작동하는 다양한 센서도 포함한다. 이러한 센서는, 예를 들어 위치 센서(260)(예: GPS(Global Positioning System) 디바이스), 하나 이상의 카메라(262)와 같은 객체 검출 센서, LiDAR 시스템(264), 및/또는 레이더 및/또는 소나 시스템(266)를 포함할 수 있다. 상기 센서는 또한 강수량 센서 및/또는 주변 온도 센서와 같은 환경 센서(268)를 포함할 수 있다. 상기 객체 검출 센서는 차량이 임의의 방향에서 차량(200)의 주어진 거리 범위 내에 있는 객체를 검출할 수 있게 하며, 상기 환경 센서는 차량의 이동 영역 내의 환경 조건에 대한 데이터를 수집한다.
작동 중에, 정보는 상기 센서로부터 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)로 전달된다. 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)는 센서에 의해 포착된 데이터를 분석하고 선택적으로 분석 결과에 기반하여 차량의 작동을 제어한다. 예를 들어, 상기 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)는 브레이크 제어기(222)를 통한 제동; 스티어링 컨트롤러(224)를 통한 방향; 스로틀 컨트롤러(226)(가스 구동 차량의 경우) 또는 모터 스피드 컨트롤러(228)(예: 전기 자동차의 전류 레벨 컨트롤러)를 통한 속도 및 가속도; 차동 기어 컨트롤러(230)(변속기가 있는 차량의 경우); 및/또는 다른 컨트롤러를 제어할 수 있다. 보조 디바이스 컨트롤러(254)는 테스트 시스템, 보조 센서, 차량에 의해 운반되는 모바일 디바이스 등과 같은 하나 이상의 보조 디바이스를 제어하도록 구성될 수 있다.
지리적 위치 정보는 상기 위치 센서(260)로부터 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)로 전달될 수 있으며, 이는 이후 거리와 같은 환경의 알려진 고정된 특징을 판단하기 위해 위치 정보에 대응하는 환경 맵을 액세스할 수 있다. 건물, 정지 신호 및/또는 정지/진행 신호. 카메라(262)로부터 캡처된 이미지 및/또는 LiDAR 시스템(264)과 같은 센서로부터 캡처된 객체 검출 정보는 해당 센서로부터 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)로 전달된다. 객체 검출 정보 및/또는 캡처된 이미지는 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)에 의해 처리되어 차량에 근접한 객체를 검출한다. 센서 데이터 및/또는 캡처된 이미지를 기반으로 객체 검출을 수행하기 위한 공지되었거나 공지될 기술이 본 문서에 개시된 실시예에서 사용될 수 있다.
LiDAR 정보는 LiDAR 시스템(264)에서 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)로 전달된다. 또한, 캡처된 이미지는 카메라(들)(262)에서 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)로 전달된다. LiDAR 정보 및/또는 캡처된 이미지는 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)에 의해 처리되어 차량(200)에 근접한 객체를 검출한다. 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)에 의해 객체 검출이 이루어지는 방식은 본 개시에 상세히 기술된 그런 능력들을 포함한다.
차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)가 움직이는 객체를 검출하면, 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)는 검출된 객체에 대해 하나 이상의 가능한 객체 궤적들을 생성하고, 가능한 객체 궤적들을 분석하여 객체와 AV 간의 충돌 가능성을 평가한다. 확률이 허용 가능한 임계치를 초과하는 경우, 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)는 AV가 정의된 차량 궤적을 따르고 및/또는 미리 정의된 시간 주기(예: N 밀리 세컨드)로 수행되는 하나 이상의 동적으로 생성된 긴급 기동을 구현하는 경우, 충돌을 피할 수 있는지 여부를 판단하기 위한 작업을 수행한다. 충돌을 피할 수 있는 경우, 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)는 차량이 조심스러운 기동(예: 약간 감속, 가속 또는 방향 전환)을 수행하게 할 수 있다. 이와 다르게, 충돌을 피할 수 없는 경우, 차량 온-보드 컴퓨팅 디바이스(220)는 차량이 긴급 기동(예: 브레이크 및/또는 주행 방향 변경)을 취하도록 한다.
도 3은 본 개시의 양태에 따른 LiDAR 시스템(300)에 대한 예시적인 아키텍처를 도시한다. 도 2의 LiDAR 시스템(264). 도 2의 LiDAR 시스템(264)은 LiDAR 시스템(300)과 동일하거나 실질적으로 유사할 수 있다. 이와 같이, LiDAR 시스템(300)에 대한 논의는 도 2의 LiDAR 시스템(264)을 이해하기에 충분하다.
도 3에 도시된 바와 같이, LiDAR 시스템(300)은 모터(316)의 허브 또는 축(315)과 같은 중심 축을 중심으로 360° 회전할 수 있는 하우징(306)을 포함한다. 하우징은 광에 투명한 재료로 만들어진 방출기/수신기 개구(312)를 포함할 수 있다. 도 2에는 단일 개구가 도시되어 있지만. 본 해결책은 이와 관련하여 제한되지 않는다. 다른 시나리오에서는 광을 방출 및/또는 수신하기 위한 다수의 개구가 제공될 수 있다. 어느 쪽이든, LiDAR 시스템(300)은 하우징(306)이 내부 구성 요소 주위를 회전할 때 개구(들)(312) 중 하나 이상을 통해 광을 방출하고 개구(들)(312) 중 하나 이상을 향해 반사된 광을 다시 수신할 수 있다. 대안적인 시나리오에서, 하우징(306)의 외부 쉘은 적어도 부분적으로 광에 대해 투명한 재료로 만들어지고, 하우징(306) 내부에 회전 가능한 구성요소를 가진 고정 돔일 수 있다.
회전 쉘 또는 고정 돔 내부에는, 하나 이상의 레이저 방출기 칩 또는 다른 발광 디바이스를 통하여 개구(312) 또는 하우징(306)의 투명 돔을 통해 광 펄스를 생성하고 방출하도록 구성되고 위치된 광 방출기 시스템(304)이 있다. 광 방출기 시스템(304)은 임의의 수의 개별 방출기(예: 8개의 방출기, 64개의 방출기, 또는 128개의 방출기)를 포함할 수 있다. 방출기들은 실질적으로 동일한 강도 또는 다양한 강도의 광을 방출할 수 있다. 광 방출기 시스템(304)에 의해 방출된 개별 빔은 전체 어레이에 걸쳐 동일하지 않은 뚜렷한 편광 상태를 가진다. 예를 들어, 일부 빔은 수직 편광을 가질 수 있고 다른 빔은 수평 편광을 가질 수 있다. LiDAR 시스템은 또한 시스템 내로 다시 반사된 광을 수신하도록 위치되고 구성된 포토디텍터 또는 포토디텍터 어레이를 포함하는 광 검출기(308)를 포함한다. 광 방출기 시스템(304) 및 광 검출기(308)는 회전 쉘과 함께 회전하거나 하우징(306)의 고정 돔 내부에서 회전한다. 하나 이상의 광학 소자 구조(310)는 광 방출기 시스템(304) 및/또는 광 검출기(308)의 전면에 위치하여 광학 소자 구조(310)를 통과하는 광의 초점을 맞추고 지향시키는 하나 이상의 렌즈 또는 파장판 역할을 할 수 있다.
하나 이상의 광학 소자 구조(310)는 광학 소자 구조(310)를 통과하는 광의 초점을 맞추고 지향시키기 위해 거울(미도시) 앞에 위치될 수 있다. 아래에 도시된 바와 같이, 시스템은 광학 소자 구조(310)가 거울과 함께 회전하도록 거울 앞에 위치되고 시스템의 회전 소자에 연결되는 광학 소자 구조(310)를 포함한다. 또는 혹은 또한, 광학 소자 구조(310)는 다수의 그러한 구조(예: 렌즈 및/또는 파장판)를 포함할 수 있다. 선택적으로, 다중 광학 소자 구조(310)는 하우징(306)의 쉘 부분에 어레이로 배열되거나 하우징(306)과 일체로 배열될 수 있다.
선택적으로, 각 광학 소자 구조(310)는 시스템이 생성하는 광으로부터 시스템이 수신하는 광을 분리하는 빔 스플리터(미도시)를 포함할 수 있다. 빔 스플리터는, 예를 들어 분리를 수행하여 수신된 광이 방출기 시스템이 아닌 수신기 유닛으로 향하도록 보장하기 위해 1/4파장 또는 1/2파장의 파장판을 포함할 수 있다 (이는 방사광과 수신광이 동일하거나 유사한 편광을 나타내야 하므로 이러한 파장판 없이 발생할 수 있다).
LiDAR 시스템(300)은 광 방출기 시스템(304), 모터(316) 및 전자 부품에 파워를 공급하는 파워 유닛(318)을 포함한다. LiDAR 시스템(300)은 또한 시스템이 광 검출기 유닛에 의해 수집된 데이터를 수신하고, 이를 분석하여 수신된 광의 특성을 측정하고, 연결된 시스템이 데이터가 수집된 환경에서의 작동에 대한 판단을 내리는 데 사용할 수 있는 정보를 생성할 수 있도록 구성되는 프로그래밍 명령을 포함하는 프로세서(322) 및 비일시적 컴퓨터 판독 가능 메모리(320)와 같은 요소를 가진 분석기(314)를 포함한다. 선택적으로, 분석기(314)는 도시된 바와 같이 LiDAR 시스템(300)과 통합될 수 있거나, 그 중 일부 또는 전부가 LiDAR 시스템 외부에 있을 수 있고, 유선 또는 무선 통신 네트워크 또는 링크를 통해 LiDAR 시스템에 통신 가능하게 연결될 수 있다.
도 4는 일부 실시예에 따른 1차 펄스와 스카우트 펄스를 가진 LiDAR 차량(402) 장착 시스템을 도시한다. 예시적인 실시예에서, LiDAR 시스템은 1차 펄스에 앞서 하나 이상의 매우 낮은 강도의 스카우트 펄스를 방출함으로써 고강도 복귀 신호에 대한 LiDAR 성능을 개선하기 위해 스카우트 펄싱을 시행할 수 있다. 이러한 스카우트 펄스들은 검출기의 동적 범위와 거의 동일한 인접한 펄스 간의 강도비로 구성될 수 있다. 반사된 1차 펄스가 검출기 포화를 유발하는 경우 1차 펄스 대신 비포화 스카우트 펄스를 분석하여 동적 범위를 확장하고 범위 바이어스를 감소시키며 범위 정밀도를 향상시킬 수 있다.
LiDAR 시스템(400), 차량 시스템(402), 컴퓨팅 디바이스(404), 송신기(406), 검출기(408) 및 객체(418)는 도 1 내지 도3에 도시된 것과 동일한 요소와 동일하거나 실질적으로 유사할 수 있다. 도시된 바와 같이, 광 검출 및 거리 측정(LiDAR) 시스템(400)은 하나 이상의 저강도 광 빔(즉, 스카우트 펄스(412, 414))을 방출하도록 작동 가능한 제1 발광 요소(송신기)(406)를 포함한다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 저강도 스카우트 펄스(최저 강도 우선, 강도가 증가하는 후속 펄스를 가진)는 광 검출 소자의 동적 범위와 실질적으로 동일한 인접한 저강도 펄스(스카우트 펄스 1 및 스카우트 펄스 2)) 간의 강도비로 구성된 다수의 인접한 저강도 스카우트 펄스(스카우트 펄스(412, 414))를 포함할 수 있다. 하나 이상의 저강도 스카우트 펄스는 고유 시간 지연(예: dtl 또는 dt2)에 의해 분리된 다수의 인접한 저강도 스카우트 펄스를 포함할 수 있고, 고유 강도를 포함할 수 있고, 오름차순 강도, 최저 강도 내지 최고 강도의 순서로 방출될 수 있다(그러나 1차 펄스보다 높지 않다). 또한, 검출기(408)의 강도 동적 범위는 다수의 인접한 저강도 스카우트 펄스 수의 거듭제곱만큼 증가될 수 있다.
일 양태에서, 제1 발광 소자 및 제2 발광 소자는 하나 이상의 저강도 광 빔 및 고강도 광 빔을 방출하기 위해 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 공통 송신기(406)를 공유한다(도 10A 참조). 다른 양태에서, 제1 발광 소자 및 제2 발광 소자는 하나 이상의 저강도 광 빔 및 고강도 광 빔을 방출하기 위해 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 개별 송신기(도 10B 참조)로서 구현된다. 개" 송신기는 의도된 저강도 광 빔 펄스 에너지와 일치하도록 교정될 수 있으며 각 송신기 사이의 조정 가능한 시간 지연은 전자적으로 재구성 가능하다. 일 양태에서, 개별 송신기들은 수직 평면에서 물리적으로 분리될 수 있고 광 빔 결합에 의해 광학적으로 정렬될 수 있다. 예를 들어, 송신기(406)는 고강도 광 빔(1차 펄스(416))을 방출하도록 동작할 수 있는 제2 발광 소자(송신기)를 가진 다중 송신기 유닛으로 구성될 수 있으며, 여기서 고강도 광 빔은 하나 이상의 저강도 광 빔(스카우트 펄스(412, 414))에 시간적으로 후속하여 방출된다.
광 검출 소자 검출기(408)는 반사된 광 빔(422)을 검출하도록 구성된다. 반사된 광 빔(422)은 하나 이상의 스카우트 펄스 및 1차 펄스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 반사된 광 빔(422)은 객체(418)로부터 반사된 스카우트 펄스(424, 426)뿐만 아니라 객체(418)로부터 반사된 1차 펄스(428)도 포함한다. 2개의 스카우트 펄스로 도시되어 있지만, 강도(파워)가 증가하는 추가적인 스카우트 펄스들이 전송될 수 있으며 본 명세서에 기술된 기술의 범위를 벗어나지 않고 그들의 반사가 검출될 수 있다.
검출기(408)는 반사된 1차 펄스(428)를 검출할 때 그것의 광 검출 소자가 포화에 도달하는지를 판단한다. 광 검출 소자가 포화에 도달하는 것으로 판단될 경우, 시스템은 반사된 스카우트 펄스들(424, 426)의 제1 발생(1차 펄스에 가장 가까운) 비포화 인스턴스를 대체한다.
1차 펄스가 검출기를 포화시키는 경우, 컴퓨팅 디바이스(404)는 반사된 스카우트 펄스(424 또는 426)의 가장 가까운(반사된 1차 펄스에 대한) 비포화 인스턴스에 기반하여 검출된 객체에 대한 거리 측정값을 계산한다. 일 양태에서, 거리 측정은 반사된 1차 펄스(428)의 수신 시간과 스카우트 펄스의 비포화 인스턴스의 수신 시간 사이의 시간 차이를 계산하는 것에 기반하여 조정될 수 있다. 예를 들어, 스카우트 펄스의 적어도 하나의 비포화 인스턴스는 반사된 1차 펄스와 인접함에 따라 하나 이상의 제1 스카우트 펄스를 분석하는 것에 기반하여 결정되며, 가장 가까운 인접지가 먼저 분석된다. 대략 c = 3x108 m/s의 시간 차와 알려진 광속을 가진 컴퓨팅 디바이스는 펄스들 사이의 거리를 계산하고, 분석에 사용된 실제 펄스(예: 제 1 발생 비포화 스카우트 펄스)에 대한 1차 펄스의 거리에 기반하여 그에 따라 거리 조정들을 통합할 수 있다. 예를 들어, 하나의 1차 펄스와 하나의 스카우트 펄스가 6나노세컨드의 시간 오프셋으로 구현되고 스카우트 펄스 파형이 히스토그램에서 ~6나노세컨드 후에 위치한 1차 펄스 포화 영역 앞에서 검출되면, 검출된 스카우트 펄스의 비행 시간은 6나노세컨드만큼 앞으로 보정될 필요가 있다. 이 경우, 스카우트 펄스와 1차 펄스 사이의 왕복 범위 오프셋은 1미터 LiDAR 범위 보정 계수(6x1O- 9 s / 3x108 m/s / 2 = 1 m)와 동일하다.
또한, 컴퓨팅 디바이스가 차량(402)에 대해 로컬로 도시되지만, 컴퓨팅 책무는 클라우드 프로세싱 시스템과 같은 원격 서버 시스템에 의해 로컬로, 원격으로 처리될 수 있고, 또는 로컬 및 원격 컴퓨팅 리소스들에 의해 공유될 수 있다. 당업자는 본 명세서에 기술된 기술의 범위 내에서 다른 컴퓨터 프로세싱 접근법이 사용될 수 있거나 고려될 수 있음을 인식할 것이다.
송신기(406)는, 일부 실시예에서 수백 피코세컨드와 수십 나노세컨드 사이의 펄스 지속 시간(예: 비행 시간 LiDAR)을 가진 펄스(412, 414 및 416) 각각을 전송한다. 일 실시예에서, 스카우트 펄스의 펄스 지속 시간은 1차 펄스의 펄스 지속 시간보다 작거나 같을 수 있는데, 그 이유는, 일 양태에서, 특히 다이오드 레이저의 경우, 더 짧은 펄스 지속 시간을 사용하는 것이 유리할 수 있고 짧은 지속 시간을 가진 더 낮은 에너지 펄스를 생성하는 것이 더 쉬울 수 있기 때문이다.
가이거 모드 LiDAR의 경우, 펄스 주파수는 일반적으로 ~1kHz ~ ~1MHz 정도인 반면, 선형 모드 LiDAR은 ~10Hz ~ ~1MHz 사이에서 달라질 수 있다. 이러한 펄스 주파수의 하단은 비스캔 플래시 LiDAR와 연관될 수 있다. 당업자는 펄스(412, 414 및 416)의 펄스 폭과 송신기(406)의 반복 속도는 설계의 중요 문제이며 이들 펄스가 임의의 적합한 값을 가질 수 있음을 인식할 것이다.
예시적인 실시예에서, 송신기(406)의 반복 속도는 검출 필드에서 원하는 최대 검출 범위 Lmax(420)에 기반한다. 비제한적인 예에서, 송신기(406)는 3.3마이크로세컨드의 반복 속도로 축(410)을 따라 펄스 트레인(시퀀스)을 전송하는데, 이는 다음과 같은 객체로 왕복 이동하는 광자의 비행 시간을 기반으로 하며, 최대 검출 거리는 수신기(406)로부터 대략 500미터이다. 이 비행 시간은 또한 시스템(400)에 대한 복수의 검출 프레임 각각의 지속 시간을 결정한다.
도 5A는 일부 실시예에 따른 비포화 복귀 신호(반사된)(504)를 가진 선형 모드 APD(Avalanche Photo Diode)에 의해 생성된 복귀 신호 파형 히스토그램(500)을 도시한다. APD는 광전 효과를 이용해 광을 전기로 변환하는 고감도 반도체 포토다이오드 검출기이다. 선형 모드 APD의 경우, 파형은 클리핑되지만(크기는 선택한 최대 레벨로 유지) 포화(재설정) 후에도 검출기가 블라인드 되지 않는다. 예를 들어, 반사된 파형에 APD를 포화시키는 강도가 포함된 경우, 특정 크기에서 클리핑되고 검출기는 다음 펄스를 검츌하기 위해 재설정된다. 도시된 바와 같이, 주변의 반사 노이즈에 대해 노이즈 플로어(502)가 설정된다. 노이즈 플로어는 알려진 바와 같이 신호 처리 알고리즘에 의해 추정되며 복귀 신호를 검출하는 데 필요한 임계 진폭을 수정하는 데 사용될 수 있다. 검출된 비포화 복귀 신호(반사)(504)는 클립 크기보다 작은 진폭을 가지므로, 컴퓨팅 디바이스(404)가 전체 LiDAR 펄스 분석(예: 거리 및 강도 판단)을 처리할 수 있도록 한다.
표 1은 일부 실시예에 따른 비포화 파형 복귀를 가진 LiDAR 센서에 의해 생성된 비제한적인 예시 복귀 신호 히스토그램을 도시한다.
목표 유형 강도 계수
검은색 자동차 ~0.003
확산 타겟 <1
엔지니어 등급 역반사체 ~100
다이아몬드 등급 역반사체 ~3000
일부 실시예에서, 복귀 신호 강도는 타겟 반사율, 각도 및 거리에 따라 달라진다. 다이아몬드 등급 역반사체와 확산 반사율이 0.3%인 표면(예: 검은색 자동차) 사이의 상대 강도는 약 1,000,000:1이다. 주어진 타겟의 경우, 복귀 신호 강도는 거리의 역제곱에 비례하므로, 예를 들어 3미터와 100미터 사이의 타겟의 강도비는 대략 1,000:1이다. 결과적으로 ~1E9(90dB)의 강도의 동적 범위를 사용하여 지상 LiDAR 시스템과 관련된 다수의 범위에서 다수의 타겟들의 강도를 측정할 수 있다. 일부 실시예에서, 가이거 모드 LiDAR(이하에서 더 자세히 기술됨)은 제한된 통계 및 SNR로 인해 ~1E2 신호 강도의 동적 범위로 제한된다.
도 5B는 일부 실시예에 따른 포화 파형을 가진 선형 모드 APD에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다. 선형 모드 APD의 경우, 파형은 클리핑되지만 (크기는 선택한 최대 레벨로 유지) 포화(재설정) 후에도 검출기가 블라인드 되지 않는다. 예를 들어, 반사된 파형(펄스)에 APD를 포화시키는 강도가 포함된 경우, 그것은 클리핑되고 히스토그램에 포함되지 않으며(특정 크기 이상의 펄스 값은 캡처되지 않음), 검출기가 재설정되어 다음 펄스를 검출한다. 도시된 바와 같이, 주변 반사 노이즈에 대해 노이즈 플로어(502)가 설정된다. 포화 복귀 신호(506)는 클리핑된 크기보다 큰 진폭을 가지므로, 컴퓨팅 디바이스(404)가 전체 LiDAR 펄스 분석(예를 들어 거리 및 강도 판단)을 처리하는 것을 방지한다.
도 6은 일부 실시예에 따른 포화 파형을 가진 가이거 모드 검출기에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램(600)을 도시한다. 가이거 모드 APD 스카우트 펄스 검출기에 대한 스카우트 펄스 검출은 파형 포화로 인해 검출기(다음 펄스 전에 재설정되지 않음)가 더 긴 범위의 광자를 검출하지 못하게 하기 때문에 선형 모드 APD와 약간 다르다. 예를 들어, 반사 파형(펄스)(604)이 APD를 포화시키는 강도를 포함하는 경우, 그것은 클리핑되지 않으며(특정 크기 이상의 펄스 값) 포화 후의 히스토그램 반사 값은 히스토그램에 포함되지 않는다. 도시된 바와 같이, 주변 반사 노이즈에 대해 노이즈 플로어(602)가 설정된다. 검출된 반사 포화 펄스는 검출기의 동적 범위보다 큰 진폭을 가지므로, 컴퓨팅 디바이스(404)가 전체 LiDAR 펄스 분석(예를 들어 거리 및 강도 판단)을 처리하는 것을 방지한다.
도 7A, 7B 및 7C는 선형 모드 APD에 의해 검출된 반사 펄스의 시퀀스를 나타내는 히스토그램을 도시한다. 도 4에 도시된 예를 계속하여, 2개의 반사된 스카우트 펄스와 1차 반사 펄스는 검출기(408)가 이들을 수신함에 따라 히스토그램에 표시된다. 이들 시퀀스에서, 검출기는 아래에 더 자세히 설명되는 바와 같이 검출기를 포화시키는 하나 이상의 펄스를 경험할 수 있다.
도 7A는 일부 실시예에 따른 비포화 1차 파형을 가진 복귀 신호 히스토그램(702)을 도시한다. 도시된 바와 같이, 검출된 1차 펄스(712)는 검출기를 포화시키지 않는다. 검출된 반사 펄스가 포화되지 않으므로(클립 크기보다 작은 진폭을 가짐) 컴퓨팅 디바이스(404)는 전체 LiDAR 펄스 분석(예를 들어 거리 및 강도 판단)을 처리할 수 있다. 또한 이 시나리오에서, 1차 펄스가 포화되지 않기 때문에 이 반사된 펄스 세트를 분석하는 데 2차 펄스가 필요하지 않다. 도시된 바와 같이, 반사 스카우트 펄스 1(708) 및 반사 스카우트 펄스 2(710)는 타겟 객체가 고반사 표면이 아님을 나타내는 집합적 세트의 반사 강도가 낮으므로(비포화) 검출이 불가능하다.
도 7B는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형과 비포화 2차 펄스를 가진 복귀 신호 히스토그램(704)을 도시한다. 1차 펄스(712)가 포화되면, 펄스 시퀀스에서 1차 펄스에 가장 가까운 스카우트 펄스가 컴퓨팅 디바이스(404)에 의해 분석된다. 이 스카우트 펄스도 포화되면(예: 도 7C에 도시된 바와 같이), 시스템은 시퀀스에서 다음 스카우트 펄스를 선택한다(최고 강도에서 최저 강도로 이동). 결과적으로, 스카우트 펄스의 명확화는 검출된 파형과 포화 영역(존재하는 경우) 사이의 시간 델타를 계산하기 위해 컴퓨팅 디바이스(404)에 의해 처리되는 신호 처리 알고리즘을 포함할 수 있다. 이 시간 지연은 어느 비포화 스카우트 펄스가 검출되었는지(그리고 거리 및 강도 계산에 사용되었는지) 판단하기 위해 시퀀스의 각 펄스 간의 알려진 시간 지연(예: 도 4에 도시된 dtl 또는 dt2)과 비교될 수 있다.
도 7C는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형, 포화 제1 발생 스카우트 펄스 및 비포화 제2 스카우트 펄스를 가진 복귀 신호 히스토그램(706)을 도시한다. 전술한 바와 같이, 1차 펄스(712)가 포화된 경우, 시스템은 1차 펄스에 대해 가장 가까운 비포화 스카우트 펄스를 찾는다. 그러나 이 가장 가까운 스카우트 펄스(710)(스카우트 펄스 2)도 포화되면 시스템은 반사 시퀀스에서 다음 스카우트 펄스(708)(스카우트 펄스 1)를 선택한다. 예를 들어, 시스템은 제1 비포화 인스턴스에 도달할 때까지 스카우트 펄스의 시퀀스를 계속 분석한다. 포화가 검출되면 신호 처리 알고리즘은 1차 펄스로부터 고정 시간 오프셋으로 알려진 비포화 스카우트 펄스 파형을 검출하려고 시도할 수 있다. 스카우트 펄스가 검출되지 않으면, 1차 펄스가 포화되었지만 스카우트 펄스는 검출될 수 없거나 스카우트 펄스 자체가 포화되었음을 의미할 수 있다.
결과적으로, 어느 스카우트 펄스가 관찰되고 있는지(및 계산에 사용되는지)의 명확화는 포화 영역의 수를 간단히 계산함으로써 판단될 수 있다. 결과적으로, 스카우트 펄스의 명확화는 검출된 파형과 포화 영역(존재하는 경우) 사이의 시간 델타를 계산하기 위해 컴퓨팅 디바이스(404)에 의해 처리되는 신호 처리 알고리즘을 필요로 한다. 이 시간 지연은 어느 스카우트 펄스가 검출되었는지를 판단하기 위해 시퀀스의 각 펄스 사이의 알려진 시간 지연(예: 도 4에 도시된 dtl 또는 dt2)과 비교될 수 있다.
더 복잡한 구성에서는, 임의 개수의 스카우트 펄스가 있을 수 있다. 다수의 스카우트 펄스를 구별하기 위해, 일 양태에서, 인접한 스카우트 펄스 사이의 오프셋 시간은 스카우트 펄스 중심과 포화 영역의 상승 에지 사이의 시간 델타로부터 스카우트 펄스 동일성이 추론될 수 있도록 코딩될 수 있다.
도 8A는 일부 실시예에 따른 가이거 모드 APD에 대한 스카우트 펄스 검출의 히스토그램(802)을 도시한다. 선형 모드 APD의 스카우트 펄스 검출은 포화로 인해 검출기가 미래의 광을 관찰하는 데 방해가 되지 않으므로 가이거 모드 APD(GMAPD)와 다르다. 도 8A는 일부 실시예에 따른 파형(1차 펄스(810)이 포화 없이 검출되는 GMAPD 케이스 1을 도시한다. 검출된 반사 펄스(810)가 포화되지 않고 검출기의 동적 범위보다 작은 진폭을 갖으므로 컴퓨팅 디바이스(404)는 전체 LiDAR 펄스 분석(예를 들어 거리 및 강도 판단)을 처리할 수 있다. 1차 펄스는 포화되지 않으므로 반사된 펄스 세트를 분석하기 위해 2차 펄스는 이 인스턴스에서 필요하지 않다. 도시된 바와 같이, 반사 스카우트 펄스 1(806) 및 반사 스카우트 펄스 2(808)는 타겟 객체가 반사 표면이 높지 않음을 나타내는 집합적 세트의 반사 강도가 낮으므로(비포화) 검출될 수 없다.
도 8B는 일부 실시예에 따른 가이거 모드 APD에 대한 스카우트 펄스 검출의 히스토그램(804)을 도시한다. 도 8B는 파형(1차 펄스(810))이 포화된 것으로 검출되는 GMAPD 케이스 2를 도시한다. 1차 펄스가 포화됨에 따라, 반사 펄스 시퀀스에서 1차 펄스(시간 지연 dt2)에 가장 가까운 스카우트 펄스(808)(스카우트 펄스 2)가 컴퓨팅 디바이스(404)에 의해 분석된다. 이 스카우트 펄스도 포화되면, 시스템은 시퀀스에서 다음 스카우트 펄스를 선택한다(최고 강도에서 최저 강도로 이동). 결과적으로, 스카우트 펄스의 명확화는 검출된 파형과 포화 영역(존재하는 경우) 사이의 시간 델타를 계산하기 위해 컴퓨팅 디바이스(404)에 의해 처리되는 신호 처리 알고리즘을 포함할 수 있다. 이 시간 지연은 어느 스카우트 펄스가 검출되었는지를 판단하기 위해 시퀀스의 각 펄스 사이의 알려진 시간 지연(예: dt2)과 비교될 수 있다.
도 9A는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형, 포화 2차 펄스, 및 비포화 2차 펄스를 가진 가이거 모드 검출기에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다. 도 9A는 일부 실시예에 따른 포화 파형(908)(스카우트 펄스 2)으로부터 dt1에서 포화 영역을 가진 스카우트 파형(906)(스카우트 펄스 1)이 검출되는 GMAPD 케이스 3을 도시한다. 도 9A 및 9B는 1차 펄스가 포화되어 GMAPD 히스토그램(902, 904)에 캡처되지 않는다고 가정한다. 전술한 바와 같이, 1차 펄스가 포화되면 시스템은 1차 펄스에 가장 가까운 스카우트 펄스를 찾는다. 그러나, 이 가장 가까운 반사 스카우트 펄스(908)(스카우트 펄스 2)도 포화되면, 시스템은 반사 시퀀스에서 다음 반사 스카우트 펄스 906(스카우트 펄스 1)을 선택한다. 예를 들어 시스템은 제1 비포화 인스턴스에 도달할 때까지 스카우트 펄스의 시퀀스를 계속 분석한다. 포화가 검출된 경우, 신호 처리 알고리즘은 1차 펄스로부터 고정된 시간 오프셋으로 알려진 비포화 스카우트 펄스 파형을 검출하려고 시도한다. 시스템은 비포화 파형에 가장 가까운 포화 파형을 관찰하여 시간 지연(포화 파형과 제1 비포화 파형 사이)을 인식하여, 반사된 객체의 거리 및 강도를 계산하는 데 어떤 비포화 펄스가 사용될 것인지를 판단한다.
결과적으로, 어느 스카우트 펄스가 관찰되고 있는지의 명확화는 포화 영역의 수를 카운트함으로써 판단될 수 있다. 결과적으로, 스카우트 펄스 명확화는 검출된 파형과 포화 영역(존재하는 경우) 사이의 시간 델타를 계산하기 위해 컴퓨팅 디바이스(404)에 의해 처리되는 신호 처리 알고리즘을 필요로 한다. 이 시간 지연은 어느 스카우트 펄스가 검출되었는지를 판단하기 위해 시퀀스의 각 펄스 사이의 알려진 시간 지연(예: 도 4에 도시된 dtl 또는 dt2)과 비교될 수 있다.
스카우트 펄스가 검출되지 않으면, 1차 펄스는 포화되었지만 스카우트 펄스가 검출될 수 없거나 스카우트 펄스(들)도 포화된 두 가지 중 하나를 의미할 수 있다.
더 복잡한 구성에서는, 임의 개수의 스카우트 펄스가 있을 수 있다. 다수의 스카우트 펄스를 구별하기 위해, 일 양태에서, 인접한 스카우트 펄스 사이의 오프셋 시간은 스카우트 펄스 중심과 포화 영역의 상승 에지 사이의 시간 델타로부터 스카우트 펄스 동일성이 추론될 수 있도록 코딩될 수 있다.
도 9B는 일부 실시예에 따른 포화 1차 펄스 파형, 제1 포화 2차 펄스, 및 제2 포화 2차 펄스를 가진 가이거 모드 검출기에 의해 생성된 복귀 신호 히스토그램을 도시한다. 도 9B는 일부 실시예에 따른 데이터의 어느 곳에서도 인접한 포화파형/비포화 파형이 검출되지 않는 GMAPD 케이스 4를 도시한다. 이 구성에서는 모든 파형(1차 및 2차 펄스)이 포화된다. 도시된 바와 같이, 스카우트 펄스 1의 부분적인 검출만이 검출된다. 이 시나리오에서는 스카우트 펄스 1(906)이 계산에 사용될 수 있다. 대안적인 양태에서, 이 펄스 시퀀스는 무시되고 추가 스카우트 펄스(저 출력)가 다음 시퀀스에서 전송되며, 이 방법은 비포화 펄스가 검출될 때까지 반복된다. 다른 대안적인 양태에서, 이 펄스 시퀀스는 무시되고 스카우트 펄스의 총 개수(예: 3개 이상)가 증가되어 다음 시퀀스에서 전송되며, 이 방법은 비포화 펄스가 검출될 때까지 반복된다. 예를 들어, 스카우트 펄스의 더 큰 시퀀스에는 검출기의 포화를 유발하지 않을 정도로 충분히 낮은 출력 레벨을 가진 시퀀스가 포함될 수 있다.
도 10A는 일부 실시예에 따른 단일 송신기 구성(1002)을 도시한다. 단일 송신기(1006)를 사용하면 진폭이 증가하는 전류 펄스(스카우트 펄스(412, 414) 및 1차 펄스(416))의 빠른 시퀀스를 생성할 수 있는 드라이버 회로(1008)와 인접한 펄스들 사이에서 원하는 강도비 및 타이밍 오프셋을 지원하기에 충분한 특성을 가진 레이저가 포함될 수 있다. 단일 송신기를 사용하는 것은 펄스들이 동일한 전파 방향(축)으로 정렬될 것을 보장하기 때문에 유익하지만, 실제로는 스카우트 펄스에 필요한 이와 같은 큰 동적 범위(>100)를 달성하기 어려울 수 있다.
도 10B는 일부 실시예에 따른 다수의 송신기(1012, 1014, 1016)를 도시한다. 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 다중 송신기를 사용하는 것은, 각 송신기가 의도된 스카우트 펄스 에너지(드라이버(1008)에 의해)에 대해 최적화될 수 있고 각 송신기 간의 시간 지연이 임의의 원하는 값으로 전자적으로 재구성될 수 있기 때문에 단일 송신기 설계보다 더 큰 유연성이 가능하다. 도시된 바와 같이, 송신기(1012)는 1차 펄스(416)를 송신하기 위한 고출력 송신기이다. 송신기(1014, 1016)는 하강하는 파워/강도 스카우트 펄스(414, 412)를 송신하기 위해 연속적으로 더 적은 파워를 필요로 한다. 송신기들이 물리적으로 분리되거나(도시된 바와 같이) 또는 빔 전파 방향이 약간 잘못 정렬되는 경우, 이 설계에는 외부 광학 정렬 및/또는 빔 결합 소자(미도시)가 필요할 수 있다.
스카우트 펄스 에너지가 1차 펄스에 비해 매우 작기 때문에 스카우트 펄스 송신기(들)을 구동하는 데 필요한 추가적인 크기, 무게 및 파워(SWAP)는 전체 시스템 SWAP에 비해 무시할 수 있다. 가이거 모드 LiDAR 시스템의 경우, 스카우트 펄스 에너지는 단일 레이저 다이오드 방출기를 사용하여 >1000개 이상의 검출기 픽셀의 전체 어레이를 조명할 수 있을 정도로 충분히 낮다.
도 11은 일부 실시예에 따른 1차 및 2차 펄스 전송 및 반사 프로세싱의 흐름도이다.
단계 1102에서, 광 검출 및 거리 측정(LiDAR) 장치는 하나 이상의 스카우트 펄스를 방출하도록 작동 가능한 제1 발광 소자(송신기)를 포함한다. 일부 실시예에서, 하나 이상의 스카우트 펄스는 광 검출 소자의 동적 범위와 실질적으로 동일한 인접한 저강도 펄스 간의 강도비로 구성된 다수의 인접한 저강도 펄스를 포함할 수 있다. 하나 이상의 스카우트 펄스는 고유 강도를 포함하고 오름차순으로(최저 강도에서 최고 강도로) 방출되는 고유 시간 지연에 의해 분리된 다수의 인접한 펄스를 포함할 수 있다. 또한, 강도 동적 범위는 다수의 인접한 스카우트 펄스 수의 거듭제곱만큼 증가될 수 있다.
단계 1104에서, 제2 발광 소자(송신기)는 고강도 1차 펄스를 방출하도록 작동 가능하며, 여기서 고강도 1차 펄스는 시간적으로 하나 이상의 스카우트 펄스에 이어서 방출된다. 일 양태에서, 제1 발광 소자 및 제2 발광 소자는 하나 이상의 스카우트 펄스 및 고강도 1차 펄스를 방출하기 위해 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 공통 송신기를 공유한다. 다른 양태에서, 제1 발광 소자 및 제2 발광 소자 각각은 하나 이상의 스카우트 펄스 및 고강도 1차 펄스를 방출하기 위해 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 개별 송신기를 포함한다. 다른 양태에서, 개별 송신기는 스카우트 펄스 및 고강도 1차 펄스의 의도된 에너지와 일치시키도록 교정될 수 있고, 각 송신기 사이의 조정 가능한 시간 지연은 전자적으로 재구성 가능할 수 있다. 또 다른 양태에서, 개별 송신기는 수직 평면에서 물리적으로 분리될 수 있고 광 빔 결합에 의해 광학적으로 정렬될 수 있다.
단계 1106에서, 광 검출 소자는 반사된 광 빔을 검출하도록 구성된다. 반사된 광 빔은 적어도 하나 이상의 스카우트 펄스 및 고강도 1차 펄스(및 일부 잠재적인 주변 노이즈)를 포함할 수 있다.
단계 1108에서, 고강도 1차 펄스를 검출할 때 광 검출 소자가 포화 상태에 도달했는지 여부를 판단한다. 포화란 측정하려는 신호가 센서(검출기)의 동적 범위보다 큰 상태를 말한다. 이런 일이 발생하면 센서의 출력이 센서 범위의 제한 값이 되며 모션 추적 중에 실제 값과 추정 값 사이에 상당한 오류의 원인이 될 수 있다.
단계 1110에서, 고강도 1차 펄스를 검출할 때 광 검출 소자가 포화에 도달했다고 판단되면, 시스템은 하나 이상의 스카우트 펄스의 적어도 하나의 비포화 인스턴스를 분석한다. 전술한 바와 같이, 비포화 인스턴스는 고강도 1차 펄스에 대한 제1 발생(전송 시퀀스에서 가장 가까운) 스카우트 펄스이다.
단계 1112에서, 하나 이상의 스카우트 펄스 중 적어도 하나의 비포화 인스턴스(제1 발생 비포화 스카우트 펄스)에 기반하여 거리 측정이 계산된다. 일 양태에서, 거리 측정은 고강도 1차 펄스의 수신 시간과 하나 이상의 스카우트 펄스 중 적어도 하나의 비포화 인스턴스의 수신 시간 사이의 시간 차이를 계산하는 것에 기반하여 조정될 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 스카우트 펄스 중 적어도 하나의 비포화 인스턴스는 1차 펄스에 대한 인접성에 기반하여 결정되며, 가장 가까운 인접지가 먼저 분석된다. 일 양태에서, 1차 펄스가 검출되지 않으면(예: 가이거 모드), 검출된 포화 스카우트 펄스와 인접한 비포화 스카우트 펄스 사이의 시간 차이가 거리 및 강도를 계산하는 데 사용된다.
본 명세서에 기술된 기술은 많은 이점을 가진다. 한 가지 이점인 레인지 워크 보정은 펄스 강도를 기반으로 한다. 예를 들어, LiDAR 데이터의 레인지 워크 아티팩트는 더 높은 강도의 타겟이 더 가까운 범위에 나타나도록 하는 것이다(전방 범위 바이어스). 레인지 워크에 영향을 미칠 수 있는 오류의 원인은 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 원인은 파형 왜곡과 포화이다. 스카우트 펄스는 1차 펄스보다 강도가 훨씬 낮기 때문에 펄스 지속 시간이 매우 짧은 레이저를 사용하는 것이 가능하며 레인지 워크 오류에 덜 민감한다. 레이저 펄스 기간이 검출기의 시간 분해능보다 짧은 제한적인 경우에는 레인지 워크 효과가 거의 제거되어야 한다.
다른 이점은 강도 동적 범위의 상한이 증가한다는 것이다. 스카우트 펄스를 활용하는 디바이스에 대한 강도 측정의 동적 범위는 이론적으로 검출기의 동적 범위와 트레인의 총 펄스 수의 곱으로 제한된다. 대부분의 경우에, 스카우트 펄스 파형과 지연 펄스에 의해 야기되는 포화 영역 사이의 원활한 전환을 생성하기 위해 펄스 간의 강도비가 검출기의 전체 동적 범위보다 약간 작은 것이 이상적일 수 있다.
다른 이점은 전체 크기 반사율 교정이다. 강도 동적 범위가 약 1E6(60dB) 미만인 LiDAR 시스템에서는 일반적으로 관찰 가능한 확산 타겟 반사율(0.3% 내지 100%)과 거리(~1m 내지 ~200m)의 전체 범위에 걸쳐 강도 데이터를 반사율로 변환하는 것이 불가능할 수 있다. 스카우트 펄스는 높은 반사율 타겟을 클리핑하지 않고도 강도 데이터를 반사율로 변환할 수 있을 정도로 충분히 높은 동적 범위를 가능하게 한다.
고강도의 복귀는 미광이 이웃 픽셀로 전파되는 광학 아티팩트를 도입할 수 있고 허위 경보의 확산을 증가시킬 수 있다. 원칙적으로, 미광에 의해 야기되는 일부 유형의 아티팩트를 LiDAR 데이터에서 분리할 수 있지만 이를 위해서는 1차 복귀 신호 강도에 대한 지식이 필요하다. 1차 복귀 신호 강도가 포화되어 측정할 수 없는 경우, 소스 데이터를 안정적으로 필터링할 수 없다.
예시적인 해결책은 시야의 특정 영역 내에서 예상되는 복귀 신호 강도에 대한 어떠한 가정도 요구하지 않을 수 있으며, 단일 범위에서 가능한 모든 타겟의 범위를 커버하기위해 적어도 1E6(60)의 동적 범위를 가진 비포화 파형을 생성하고, 모든 가능한 범위에서 가능한 모든 타겟의 범위를 커버하기위해 적어도 1E9(90dB)의 동적 범위를 가진 비포화 파형을 생성하는 것이 가능할 수 있다.
예를 들어, 도 12에 도시된 컴퓨터 시스템(1200)과 같은 하나 이상의 컴퓨터 시스템을 사용하여 다양한 실시예가 구현될 수 있다. 컴퓨터 시스템(1200)은 예를 들어 도 11의 방법(1100)을 구현하는 데 사용될 수 있다. 컴퓨터 시스템(1200)은 본 명세서에 기술된 기능을 수행할 수 있는 컴퓨터일 수 있다. 비제한적인 예에서, 컴퓨터는 임베디드 처리 시스템, FPGA(Field-Programmable Gate Array) 또는 ASIC(주문형 집적 회로)일 수 있다.
컴퓨터 시스템(1200)은 본 명세서에 기술된 기능을 수행할 수 있는 잘 알려진 컴퓨터일 수 있다.
컴퓨터 시스템(1200)은 프로세서(1204)와 같은 하나 이상의 프로세서(중앙 처리 장치 또는 CPU라고도 함)를 포함한다. 프로세서(1204)는 통신 인프라 또는 버스(1206)에 연결된다.
하나 이상의 프로세서(1204)는 각각 그래픽 처리 장치(GPU)일 수 있다. 실시예에서, GPU는 수학적으로 집약적인 애플리케이션을 처리하도록 설계된 특수 전자 회로인 프로세서이다. GPU는 컴퓨터 그래픽 애플리케이션, 이미지, 비디오 등에 공통적으로 사용되는 수학적으로 집약적인 데이터와 같은 대규모 데이터 블록의 병렬 처리에 효율적인 병렬 구조를 가질 수 있다.
컴퓨터 시스템(1200)은 또한 사용자 입력/출력 인터페이스(들)(1202)를 통해 통신 인프라(1206)와 통신하는 모니터, 키보드, 포인팅 장치 등과 같은 사용자 입력/출력 디바이스(들)(1203)를 포함한다.
컴퓨터 시스템(1200)은 또한 RAM(Random Access Memory)과 같은 메인 또는 1차 메모리(1208)를 포함한다. 메인 메모리(1208)는 하나 이상의 캐시 레벨을 포함할 수 있다. 메인 메모리(1208)에는 제어 로직(즉, 컴퓨터 소프트웨어) 및/또는 데이터가 저장되어 있다.
컴퓨터 시스템(1200)은 또한 하나 이상의 보조 저장 장치 또는 메모리(1210)를 포함할 수 있다. 2차 메모리(1210)는, 예를 들어 하드 디스크 드라이브(1212) 및/또는 이동식 저장 장치 또는 드라이브(1214)를 포함할 수 있다. 이동식 저장 드라이브(1214)는 플로피 디스크 드라이브, 자기 테이프 드라이브, 컴팩트 디스크 드라이브, 광학 저장 장치, 테이프 백업 장치 및/또는 기타 저장 장치/드라이브일 수 있다.
이동식 저장 드라이브(1214)는 이동식 저장 유닛(1218)와 상호작용할 수 있다. 이동식 저장 유닛(1218)는 컴퓨터 소프트웨어(제어 로직) 및/또는 데이터가 저장되어 있는 컴퓨터 사용 가능 또는 판독 가능 저장 장치를 포함한다. 이동식 저장 유닛(1218)는 플로피 디스크, 자기 테이프, 콤팩트 디스크, DVD, 광학 저장 디스크 및/또는 기타 컴퓨터 데이터 저장 장치일 수 있다. 이동식 저장 유닛(1214)는 잘 알려진 방식으로 이동식 저장 유닛(1218)로부터 판독 및/또는 기록을 한다.
예시적인 실시예에 따르면, 2차 메모리(1210)는 컴퓨터 프로그램 및/또는 다른 명령 및/또는 데이터가 컴퓨터 시스템(1200)에 의해 액세스될 수 있도록 허용하기 위한 다른 수단, 도구 또는 다른 접근 방식을 포함할 수 있다. 이러한 수단, 도구 또는 다른 접근 방식은, 예를 들어 이동식 저장 유닛(1222) 및 인터페이스(1220)를 포함한다. 이동식 저장 유닛(1222) 및 인터페이스(1220)의 예로는 프로그램 카트리지 및 카트리지 인터페이스(비디오 게임 장치에서 발견되는 것과 같은), 이동식 메모리 칩(EPROM 또는 PROM과 같은) 및 관련 소켓, 메모리 스틱 및 USB 포트, 메모리 카드 및 관련 메모리 카드 슬롯, 및/또는 기타 이동식 저장 장치 및 관련 인터페이스를 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1200)은 통신 또는 네트워크 인터페이스(1224)를 더 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(1224)는 컴퓨터 시스템(1200)이 원격 디바이스, 원격 네트워크, 원격 개체 등(참조 부호 1228로 개별적으로 및 집합적으로 참조됨)의 임의의 조합과 통신하고 상호작용할 수 있게 한다. 예를 들어, 통신 인터페이스(1224)는 유선 및/또는 무선일 수 있고 LAN, WAN, 인터넷 등의 임의의 조합을 포함할 수 있는 통신 경로(1226)를 통해 컴퓨터 시스템(1200)이 원격 디바이스(1228)와 통신하도록 허용할 수 있다. 제어 로직 및/또는 데이터는 통신 경로(1226)를 통해 컴퓨터 시스템(1200)으로/로부터 전송될 수 있다.
일 실시예에서, 제어 로직(소프트웨어)이 저장된 유형의 비일시적 컴퓨터 사용 가능 또는 판독 가능 매체를 포함하는 유형의 비일시적 장치 또는 제조품은 본 명세서에서 컴퓨터 프로그램 제품 또는 프로그램 저장 장치로도 지칭된다. 이는 전술한 임의의 조합을 구현하는 실유형의 제조 물품뿐만 아니라 컴퓨터 시스템(1200), 메인 메모리(1208), 2차 메모리(1210), 및 이동식 저장 유닛(1218, 1222)을 포함하지만 이에 제한되지 않는다. 이러한 제어 로직은 하나 이상의 데이터 처리 장치(컴퓨터 시스템(1200)과 같은)에 의해 실행될 때 이러한 데이터 처리 장치가 본 명세서에 기술된 바와 같이 작동하게 한다.
본 개시 내용에 포함된 교시에 기반하여, 도 12에 나타낸 것 이외의 데이터 처리 디바이스, 컴퓨터 시스템 및/또는 컴퓨터 아키텍처를 사용하여 본 개시내용의 실시예들을 만들고 사용하는 방법은 관련 기술분야(들)의 당업자들에게 명백할 것이다. 특히, 실시예들은 본 명세서에 기술된 것들 이외의 소프트웨어, 하드웨어 및/또는 운영 체제 구현으로 작동할 수 있다.
상세 설명 섹션은 다른 어떤 섹션도 아닌 청구범위를 해석하기 위해 사용되도록 의도된 것임을 인식해야 한다. 다른 섹션은 발명자(들)가 고려한 하나 이상의 예시적인 실시예를 설명할 수 있지만 모든 예시적인 실시예를 설명할 수 없으며, 따라서 본 개시 내용이나 첨부된 청구범위를 어떤 방식으로도 제한하려는 의도는 없다.
상세 설명 섹션은 다른 어떤 섹션도 아닌 청구범위를 해석하기 위해 사용되도록 의도된 것임을 인식해야 한다. 다른 섹션은 발명자(들)가 고려한 하나 이상의 예시적인 실시예를 설명할 수 있지만 모든 예시적인 실시예를 설명할 수 없으며, 따라서 본 개시 내용이나 첨부된 청구범위를 어떤 방식으로도 제한하려는 의도는 없다.
본 개시 내용은 예시적인 필드 및 어플리케이션에 대한 예시적인 실시예를 기술하지만, 본 개시 내용은 이에 제한되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 다른 실시예 및 이에 대한 수정은 본 개시의 범위 및 사상 내에서 가능하다. 예를 들어, 본 단락의 일반성을 제한하지 않고, 실시예는 본 명세서에 기술된 도면들 및/또는 개체들에 예시된 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 및/또는 개체들로 제한되지 않는다. 또한, 실시예 (본 명세서에 명시적으로 기술되었는지 여부에 관계없이)는 본 명세서에 기술된 예를 넘어서는 필드 및 어플리케이션에 상당한 효용을 가진다.
실시예는 특정된 기능 및 그 관계의 구현을 예시하는 기능적 구성 블록의 도움으로 본 명세서에서 기술되었다. 이러한 기능적 구성 블록의 경계는 설명의 편의를 위해 본 명세서에서 임의로 정의되었다. 특정된 기능 및 관계(또는 그들의 등가물)가 적절하게 수행되는 한 대안적인 경계가 정의될 수 있다. 또한, 대안적인 실시예는 본 명세서에 기술된 것과 다른 순서를 사용하여 기능 블록, 단계, 동작, 방법 등을 수행할 수 있다.
본 명세서에서 "일 실시예", "실시예", "예시적인 실시예" 또는 유사한 문구에 대한 참조는 기술된 실시예가 특정 특징, 구조 또는 특성을 포함할 수 있지만 모든 실시예가 반드시 특정한 특징, 구조 또는 특성을 포함할 수는 없음을 나타낸다. 더욱이, 이러한 문구는 반드시 동일한 실시예를 언급하는 것은 아니다. 게다가, 특정한 특징, 구조 또는 특성이 실시예와 관련하여 기술될 때, 본명세서에 명시적으로 언급되거나 기술되지 않았든 간에 그러한 특징, 구조 또는 특성을 다른 실시예에 통합하는 것은 관련 기술분야의 당업자의 지식 내에 있을 것이다. 또한, 일부 실시예는 "결합된" 및 "연결된"이라는 표현과 그 파생어를 함께 사용하여 기술될 수 있다. 이러한 용어는 반드시 서로에 대한 동의어로서 사용되는 것은 아니다. 예를 들어, 일부 실시예는 두개 이상의 요소가 서로 직접적인 물리적 또는 전기적 접촉에 있음을 나타내기 위해 "연결된" 및/또는 "결합된"이라는 용어를 사용하여 기술될 수 있다. 그러나 "결합된"이라는 용어는 두개 이상의 요소가 서로 직접 접촉하지는 않지만 여전히 서로 협력하거나 상호 작용한다는 것을 의미할 수도 있다.
본 개시의 폭과 범위는 전술한 예시적인 실시예들 중 어느 하나에 의해 제한되어서는 안 되며, 오직 하기의 청구범위 및 그 등가물에 따라서만 정의되어야 한다.

Claims (20)

  1. 하나 이상의 저강도 광 빔을 방출하도록 작동 가능한 제1 발광 소자;
    고강도 광 빔을 방출하도록 작동 가능한 제2 발광 소자 - 상기 고강도 광 빔은 시간적으로 하나 이상의 저강도 광 빔에 이어서 방출됨 -;
    반사된 광 빔을 검출하는 광 검출 소자 - 상기 반사된 광 빔은 하나 이상의 제1 반사 광 빔과 제2 반사 광 빔을 포함하며, 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔은 하나 이상의 저강도 광 빔의 반사를 포함하고, 상기 제2 반사 광 빔은 고강도 광 빔의 반사를 포함함 - ; 및
    프로세스 - 상기 제2 반사 광 빔을 검출할 때 상기 광 검출 소자가 포화에 도달했다는 판단에 따라, 하나 이상의 상기 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스를 분석하고,
    상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스에 기반하여 거리 측정값을 계산함 - 를 포함하는, LIDAR(광 검출 및 레인징) 디바이스
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제2 반사 광 빔의 수신 시간과 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스의 수신 시간 사이의 시간 차이를 계산하는 것에 기반하여 거리 측정을 조정하는, LIDAR 디바이스.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 제2 반사 광 빔과 인접함에 따라 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔을 분석하는 것에 기반하여 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스를 결정하는 - 가장 가까운 인접지가 먼저 분석됨 -, LIDAR 디바이스.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 저강도 광 펄스는,
    상기 광 검출 소자의 동적 범위와 실질적으로 동일한 인접한 저강도 펄스들 간의 강도비로 구성되는 다수의 인접한 저강도 광 펄스를 포함하는, LIDAR 디바이스.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 저강도 광 펄스는,
    고유 시간 지연, 고유 강도 및 오름차순 강도, 최저 강도 내지 최고 강도에 의해 분리된 다수의 인접한 저강도 광 펄스를 포함하는, LIDAR 디바이스.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 광 검출 소자의 강도 동적 범위는 상기 다수의 인접한 저강도 광 펄스 수의 거듭제곱만큼 증가하는, LIDAR 디바이스.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 제1 발광 소자와 상기 제2 발광 소자는 상기 하나 이상의 저강도 광 빔과 상기 고강도 광 빔을 방출하기 위해 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 공통 송신기를 공유하는, LIDAR 디바이스.
  8. 상기 제1 발광 소자 및 상기 제2 발광 소자는,
    상기 하나 이상의 저강도 광 빔과 상기 고강도 광 빔을 방출하기 위해 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 개별 송신기를 포함하는, LIDAR 디바이스.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 개별 송신기는 의도된 저강도 광 빔 펄스 에너지와 일치하도록 교정되고, 각 송신기 간의 조정 가능한 시간 지연은 전자적으로 재구성 가능한, LiDAR 디바이스.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 개별 송신기는 수직 평면에서 물리적으로 분리되고 광학 정렬을 더 포함하는, LiDAR 디바이스.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 광학 정렬은 광학 빔 결합을 포함하는, LiDAR 디바이스.
  12. 광 빔을 방출하도록 작동 가능한 발광 송신기
    - 하나 이상의 제1 강도 광 빔을 방출하고, 제2 강도 광 빔을 방출하며, 상기 제2 강도 광 빔은 시간적으로 상기 하나 이상의 제1 강도 광 빔에 이어서 방출됨 - ;
    반사된 광 빔을 검출하도록 작동 가능한 광 검출기
    - 하나 이상의 제1 반사 광 빔을 검출하고, 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔은 상기 하나 이상의 제1 강도 광 빔의 반사를 포함하며,
    제2 반사 광 빔을 검출하고, 상기 제2 반사 광 빔은 상기 제2 강도 광 빔의 반사를 포함함 - ; 및
    컴퓨팅 디바이스
    - 상기 제2 반사 광 빔을 검출할 때 상기 광 검출기가 포화에 도달했다는 판단에 따라, 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 제1 발생 비포화 인스턴스를 분석하고, 상기 제1 반사 광 빔의 비포화 인스턴스의 상기 제2 반사 광 빔에 가장 근접한 반사 발생을 검출하는 것에 기반하고, 그리고
    상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 상기 제1 발생 비포화 인스턴스의 분석에 기반하여 거리 측정을 계산함 - ;을 포함하는, LiDAR(광 검출 및 거리 측정) 시스템.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 디바이스는,
    상기 제2 반사 광 빔의 수신 시간과 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 상기 제1 발생 비포화 인스턴스의 수신 시간 사이의 시간 차이를 계산하는 것에 기반하여 거리 측정을 조정하는, LiDAR 시스템.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 디바이스는,
    상기 제2 반사 광 빔의 수신 시간과 시간적으로 가장 가까운 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스 중 하나의 시간 사이의 시간 차이를 계산하는 것에 기반하여 거리 측정을 조정하는, LiDAR 시스템.
  15. 제 12항에 있어서,
    상기 하나 이상의 저강도 광 펄스는
    고유 시간 지연, 고유 강도 및 오름차순 방출 강도, 최저 강도 내지 최고 강도에 의해 분리된 다수의 인접한 저강도 광 펄스를 포함하는, LiDAR 시스템.
  16. 제 12항에 있어서,
    상기 발광 송신기는,
    상기 하나 이상의 제1 강도 광 빔 및 상기 제2 강도 광 빔을 방출하기 위해 전자적으로 조정 가능한 시간 지연을 가진 복수의 개별 발광 송신기를 더 포함하는, LiDAR 시스템.
  17. 제1 발광 소자를 사용하여 하나 이상의 저강도 광 빔을 방출하는 단계;
    제2 발광 소자를 사용하여 고강도 광 빔을 방출하는 단계 - 상기 고강도 광 빔은 시간적으로 상기 하나 이상의 저강도 광 빔에 이어서 방출됨 - ;
    광 검출 소자를 사용하여, 하나 이상의 제1 반사 광 빔 및 제2 반사 광 빔을 포함하는 반사 광 빔을 검출하는 단계 - 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔은 상기 하나 이상의 저강도 광 빔의 반사를 포함하고 제2 반사 광 빔은 상기 고강도 광 빔의 반사를 포함함 - ;
    상기 제2 반사 광 빔을 검출할 때 상기 광 검출 소자가 포화에 도달했다는 판단에 따라, 컴퓨팅 디바이스에 의해 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스를 분석하는 단계; 및
    상기 컴퓨팅 디바이스에 의해 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스에 기반하여 거리 측정을 계산하는 단계를 포함하는, 거리 측정 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 제2 반사 광 빔의 수신 시간과 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스의 수신 시간 사이의 시간 차이를 계산하는 것에 기반하여 거리 측정을 조정하는 단계를 더 포함하는, 거리 측정 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 디바이스에 의해, 상기 제2 반사 광 빔과 인접함에 따라 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔을 분석하는 것에 기반하여 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스를 결정하는 단계 - 가장 가까운 인접지가 먼저 분석됨 - 를 더 포함하는, 거리 측정 방법.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 하나 이상의 저강도 광 펄스는 다수의 인접한 저강도 광 펄스를 포함하고, 상기 방법은
    고유 시간 지연, 고유 강도 및 강도 오름차순, 최저 강도 내지 최고 강도에 의해 상기 다수의 인접한 저강도 광 펄스를 분리하는 단계; 및
    상기 제2 반사 광 빔의 수신 시간과 상기 하나 이상의 제1 반사 광 빔의 적어도 하나의 비포화 인스턴스의 수신 시간 사이의 시간 차이를 계산하는 것에 기반하여 거리 측정을 조정하는 단계를 더 포함하는, 거리 측정 방법.
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