CN106062583B - 单个激光lidar系统 - Google Patents

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Abstract

在一个大体方面中，一种非暂时性计算机可读存储媒体存储当执行时致使一或多个处理器执行过程的指令。所述过程可包含：基于频率模式产生经发射电磁辐射(410)；及接收从物体反射的经反射电磁辐射(420)。所述过程可包含：基于所述经发射电磁辐射的频率及所述经反射电磁辐射的频率界定组合频率数据(430)。所述过程还可包含在基于所述组合频率数据的频域中基于傅立叶变换界定频谱频段集合(440)，且可包含识别所述频谱频段集合的子集(450)。所述过程在其上运行的系统可为单个激光FMCW激光雷达，且所述系统可减轻距离及速度估计中从(例如)目标光束传播的多路径/斑点效应产生的问题。

Description

单个激光LIDAR系统
相关申请案
本申请案主张2014年12月18日申请且标题为“单个激光光检测及测距系统(Single Laser LIDAR System)”的第14/575,642号美国申请案的优先权，且是所述申请案的接续申请案，所述申请案主张2013年12月19日申请且标题为“单个激光光检测及测距系统(Single Laser LIDAR System)”的第61/918,525号美国临时申请案的优先权及权益，所述申请案两者以全文引用方式并入。
本申请案主张2013年12月19日申请且标题为“单个激光光检测及测距系统(Single Laser LIDAR System)”的第61/918,525号美国临时申请案的优先权及权益，所述申请案以全文引用的方式并入本文。
技术领域
本描述涉及一种单个激光光检测及测距(LIDAR)系统。
背景技术
在一些已知LIDAR系统中，可使用多个激光估计移动物体的距离及速度。然而，即使使用多个激光，距离及速度估计仍可因(例如)多路径效应或其它干涉失真。此外，因为激光组件是复杂且昂贵的，所以在LIDAR系统中使用多个激光可能是昂贵的且相对难以维持。因此，需要解决当前技术不足且提供其它新颖且创新的特征的系统、方法及设备。
发明内容
在一个大体方面中，一种非暂时性计算机可读存储媒体存储当执行时致使一或多个处理器执行过程的指令。所述过程可包含：基于频率模式产生经发射电磁辐射；及接收从物体反射的经反射电磁辐射。所述过程可包含：基于经发射电磁辐射的频率及经反射电磁辐射的频率界定组合频率数据。所述过程还可包含：在基于所述组合频率数据的频域中基于傅立叶变换界定频谱频段集合，且可包含识别所述频谱频段集的子集。
附图说明
图1是说明LIDAR系统的图。
图2是说明经配置以执行频谱分析的分析器的实例的图。
图3A到3D是与频谱分析相关的曲线图。
图4是说明频谱分析方法的流程图。
具体实施方式
本文描述具有用于距离及速度估计的经改进处理的单个激光调频连续波(FMCW)光检测及测距(LIDAR)系统。本文所描述的这些LIDAR系统及方法可减轻距离及速度估计中由(例如)目标光束传播的多路径效应产生的问题。
采用激光二极管的FMCW LIDAR可通过调制激光的驱动电流使其发射的光信号在光学频率中扫掠。一般来说，作为驱动电流调制的结果，在频率扫掠期间激光输出的光功率将显著改变。
在理想化FMCW应用中，激光频率在时间上线性扫掠且激光输出功率恒定。来自目标的回射信号(return signal)与一部分经发射信号混合以获得恒定频率差拍信号。拍频将为到目标且返回的往返行程内的信号频率改变的总和，加上起因于LIDAR与目标之间的相对距离运动的多普勒频移。
在现实应用中，来自目标的回射信号是起因于LIDAR光束点在目标上的分布及/或LIDAR光束到目标表面中的任意穿透的多路径分量的总和。LIDAR信号分量的距离分布大体上将跨若干个波长，且所述分量的相干总和可在相位上接近消失或在相位上失真使得出现斑点最小值或“衰落”。信号分量之间的干涉依据波长而变化。因此，随着LIDAR线性调频通过频率扫掠(例如，线性频率扫掠、非线性频率扫掠、基于(例如)预定义轮廓、模式或方程式的频率扫掠)，干涉将及时改变。
使用已知方法，如果在线性调频期间出现斑点振幅或相位失真事件，那么还扰动所检测到的拍频相位及振幅，从而导致错误频率估计。这又导致错误距离及速度估计。
在本文所描述的LIDAR系统及方法中，可任意组合使用作为实例提出的多种程序。在一些实施方案中，通过逆傅立叶变换使用接近频谱峰值的频谱频段以估计复杂的线性调频的时间序列。因为此估计时间序列含有接近频谱峰值且具有高功率密度的频率，所以其将具有比原始扫掠时间序列高得多的信噪比(SNR)。可针对估计时间序列导出角度对时间。在一些实施方案中，经改进SNR提供跨线性调频的可重复、稳定的相位估计，可使用所述相位估计导出信号频率的经改进估计。如果没有信号衰落，那么角度对时间可为线性曲线。可通过信号处理方法(例如，例如回归分析)检测角度对时间中与线性曲线不一致的区域。在一些实施方案中，接着可移除信号扫掠的这些区段且重复频谱分析(除干扰信号区段外)以导出经改进拍频估计。
在一些实施方案中，在线性调频期间多路径效应可产生相位及振幅变化，特定来说，信号衰落。即使在信号衰落期间不存在相位失真且仅存在较大的振幅减少，仍将存在拍频估计的扰动。这可能是因为对于未处在频谱频段上的频率，来自零填充快速傅立叶变换(FFT)处理的内插频谱频率估计可失真。低振幅数据具有与改变零填充量相同的效应。在一些实施方案中，可移除时间序列的低振幅部分，产生新的零填充FFT，且使用频偏调整校正较短的数据段。
在一些实施方案中，可消除扫掠时间序列中不具有与扫掠的剩余部分相同的相角对时间趋势的区段(也可被称作离群值)且从剩余时间序列点计算离散傅立叶变换(DFT)。
在一些实施方案中，可将扫掠时间序列分解成区段且使用时域或频域方法估计每一区段的相位趋势。在一些实施方案中，为改进频率估计，消除具有离群值相位趋势的区段，且使用DFT基于剩余良好区段估计频率。
在一些实施方案中，可使用仅使用扫掠数据、无零填充的DFT获得无偏频谱估计。在一些实施方案中，一旦使用FFT确定精确频段，就可使用用于关键频段的DFT获得具有相对较少偏差的估计。
在一些实施方案中，本文所描述的LIDAR系统的益处可为(例如)较高的测量速率、较高的线性调频速率、激光源的光放大及/或等等。下文更详细描述LIDAR系统及方法的这些优势中的一些优势。
在一些实施方案中，较快的线性调频速率(即，每秒的线性调频更多、或每秒的拍频估计更多)将加速对速度测量的影响减少到对于主体的普通运动及对于操纵镜面运动的效应可忽略不计的程度。在一些实施方案中，线性预测算法进一步改进距离及速度测量的反卷积使得通常不需要同时反线性调频(counter-chirp)测量来确定准确距离。在同时反线性调频使用多个激光束(在已知的多激光系统中)的情况中，可能需(多个激光束中的每一者上)减少的功率集中保持在安全操作限度(例如，人眼安全限度)内。多个激光中的每一者的功率的减少可导致激光中的每一者的SNR减少，因为激光信号各自的功率将减少。在本文所描述的单个激光LIDAR系统中，单个激光的功率将处于相对较高的电平或增加的电平(与多激光系统(例如，是双激光系统的功率电平的双倍)相比)上，但不超过安全操作限度。单个激光LIDAR系统上相对较高的功率(其在一些实例中可使用光放大器被放大)可允许改进单个激光LIDAR系统的SNR。
在一些实施方案中，光放大器允许单个激光分布于大量测量通道。
在一些实施方案中，光放大器提供改变系统光功率输出的能力以克服弱信号回射。举例来说，穿过窗的透射可衰减LIDAR系统的LIDAR光束。增加光功率输出可帮助减轻此光损失的影响。在一些实施方案中，在未降级光输出的线性调频特性的情况下，不可直接改变用作LIDAR光源的分布式反馈(DFB)激光的功率输出。
在一些实施方案中，光放大器可通过增益饱和减少经线性调频的激光输出的振幅调制(例如，使得振幅能够相对稳定)。光放大器也可使得能够更好控制激光输出的振幅且得到更期望的(例如，相对平坦的)时间序列估计。在一些实施方案中，减少的振幅调制(及更稳定的振幅)通过贯穿线性调频保持较高的SNR且有效地增加每一测量的时间带宽积以改进测量质量。在一些实施方案中，净效应可以为更准确的估计带宽。
本文所描述的线性预测方法及系统可移除先前降低已知系统中速度及距离的分离度的连续上升与下降线性调频之间的系统差。本文所描述的LIDAR方法及系统具有优于同时反线性调频方法及系统的许多优势。在一些实施方案中，光放大器可用作LIDAR系统(及方法)的部分，同时仍维持如在光放大器之后所测量的激光输出的质量较高的频率线性调频。
图1是说明LIDAR系统100的图，LIDAR系统100经配置以使用作为单个激光的激光110(其可被称作激光源)以产生或测量可静止或相对于LIDAR系统100移动的物体10的距离R及/或速度V(或速度估计)。在一些实施方案中，距离R可为距离估计，且速度V可为速度估计。在一些实施方案中，距离R可为准确距离估计且速度V可为准确速度估计。在一些实施方案中，物体10可被称作目标或目标物体。LIDAR系统100经配置以产生准确距离估计及/或准确速度估计，尽管(例如)可在测量期间产生与来自激光110的电磁辐射及/或其它干涉相关的多路径效应。下文描述关于通过LIDAR系统100实现物体10的距离估计及/或速度估计的组件及方法的细节。
LIDAR系统100的激光110经配置以发射(例如，产生、传播)一或多个频率的电磁辐射，所述电磁辐射可为(例如)相干光发射(例如，单色光发射)或光束。为简洁起见，来自激光110的发射将被称作电磁辐射发射(例如电磁辐射发射12)、经发射(emitted)电磁辐射或经发射(transmitted)电磁辐射。
如在图1中所展示，LIDAR系统100包含频率扫掠模块120。频率扫掠模块120经配置以(例如)通过调制激光110的驱动电流触发激光110产生多种光频(也可大体上被称作频率)。特定来说，频率扫掠模块120经配置以触发激光110产生光频模式(也可被称作频率模式)。举例来说，频率扫掠模块120可经配置以触发激光110产生正弦波模式的光频、锯齿波模式的光频及/或等等。在一些实施方案中，锯齿波模式可具有在光频中持续增加(例如，单调增加、线性增加、非线性增加)的部分(也可被称作上升线性调频)且可具有在光频中持续减少(例如，单调减少、线性减少、非线性减少)的部分(也可被称作下降线性调频)。因此，频率模式(或信号)可具有包含上升线性调频及下降线性调频的循环。归因于驱动电流调制，激光输出的光功率可在频率扫掠期间显著改变。
LIDAR系统100可用于调频连续波(FMCW)应用中。在此类FMCW应用中，从激光110发射的电磁辐射的频率模式可在时间上线性(例如，基本上线性)扫掠，且激光110的功率输出可为恒定的(例如，基本上恒定)。在一些实施方案中，由频率扫掠模块120执行的指令可被存储于存储器170中且可从存储器170存取。举例来说，在一些实施方案中，频率扫掠模块120可经配置以使用存储于存储器170中的频率模式触发激光110以产生包含上升线性调频及下降线性调频的光频的扫掠。
LIDAR系统100包含接收器130(其可包含一或多个组合器)，接收器130经配置以接收响应于从激光110朝向物体10发射的电磁辐射12从物体10反射的电磁辐射14(也可被称作经反射电磁辐射14)。在一些实施方案中，来自物体10的经反射电磁辐射14(也可被称作回射信号或回射光)与一部分经发射电磁辐射12混合。在一些实施方案中，接收器130可包含经配置以将所检测到的辐射变换为可由分析器140分析的一或多个电信号的一或多个检测器(未展示)。尽管在此描述的一些部分中就对(例如)辐射、频率等等执行的分析进行描述，但在一些实施方案中，可对从辐射、频率导出及/或表示辐射、频率等等的信号(例如，电信号)执行分析。
LIDAR系统100的分析器140经配置以分析来自激光110的经发射电磁辐射12(例如，从其导出的经发射电磁辐射信号)及由接收器130接收的经反射电磁辐射14(例如，从其导出的经反射电磁辐射信号)的组合。可根据包含其后是下降线性调频的上升线性调频(或其后是上升线性调频的下降线性调频)的模式发射经发射电磁辐射12。分析器140可分析来自激光110的经发射电磁辐射12的频率及经反射电磁辐射14的频率的组合以获得或界定拍频或信号。换句话来说，拍频可为到物体(经发射电磁辐射12)且返回(经反射电磁辐射14)的往返行程内的信号频率改变的总和，且可包含起因于LIDAR系统100与物体10之间的相对距离运动的经反射电磁辐射14的多普勒频移。在一些实施方案中，差拍信号可具有相对恒定的频率或变化的频率。在一些实施方案中，经发射电磁辐射12的频率及经反射电磁辐射14的频率的组合可被称作组合频率(或信号)或往返频率(或信号)。组合信号可被表示为组合频率数据(其可为一种类型的时间序列数据)。
分析器140还经配置以分析可经受额外干涉或扰动的经发射电磁辐射12及经反射电磁辐射14的频率的组合。举例来说，来自物体10的经反射电磁辐射14的频率可包含起因于经发射电磁辐射12的光束点在物体10上的分布及/或经发射电磁辐射12到物体10的表面中的任意穿透的多路径分量(例如，多路径分量的组合或一些)。经发射电磁辐射12的分量(也可被称作信号分量)的距离分布大体上将跨若干个波长且所述分量的相干总和可在相位上接近消失或在相位上失真使得出现斑点最小值或衰落。分量之间的干涉依据波长而变化。因此，响应于包含激光110的经发射电磁辐射12的光频的线性频率扫掠(包含上升线性调频及/或下降线性调频)的频率模式，干涉可及时改变。
分析器140的功能性还经配置以操纵组合频率(其为经发射电磁辐射12的频率及经反射电磁辐射14的频率的组合)的处理，所述组合频率由在执行经发射电磁辐射12的频率模式期间出现的斑点振幅及/或相位失真事件在相位上及/或在振幅上进行扰动。分析器140经配置以执行频谱分析以操纵可从干涉产生的唯一信噪比(SNR)状况。
使用一些现有方法及设备，使用傅立叶分析处理整个频率模式以确定拍频。如果在频率模式期间出现斑点振幅及/或相位失真事件，那么也扰动所检测到的拍频相位及振幅，从而在傅立叶分析之后导致失真峰值。使用一些现有方法及设备可导致异常拍频，其又可导致相对不准确的距离及速度估计。
在一些实施方案中，与(例如)多激光LIDAR系统相比，本文所揭示的方法及设备可导致或使得能够得到(例如)频率模式的相对较高的测量速率及/或相对较高的循环率(例如，频率模式的相对较短的循环持续时间，相对较高的线性调频速率)。举例来说，相对较快的线性调频速率可将加速或减速对速度测量的影响减少到对于物体10的运动(例如，一般运动)及对于包含于LIDAR系统100中的操纵镜面运动的效应可忽略不计的程度。本文所描述的预测算法(例如，线性预测算法)可进一步改进距离及速度测量的反卷积使得无需同时反线性调频测量(例如，使用多个激光)来确定准确距离。
如本文所描述，频谱分析方法(例如，线性预测方法)及相关联设备(例如，LIDAR系统100)可经配置以移除(例如)频率模式内先前降低速度及距离的分离度的连续上升线性调频与下降线性调频之间的系统差。与使用多激光LIDAR系统的同时反线性调频方法相比，本文所描述的频谱分析及方法与设备是有优势的。
图2系说明经配置以执行频谱分析的分析器240的实例的图。分析器240可用于图1中所展示的LIDAR系统100中。由分析器240的组件执行的分析可被称作频谱分析。在一些实施方案中，可迭代执行频谱分析或其部分。可执行迭代直到已(基于一或多个阈值条件)确定拍频(或其它目标数据或频率)为止。在一些实施方案中，可执行频谱分析的迭代直到已执行特定数目次迭代为止。
分析器240经配置以基于由接收器(例如图1中所展示的接收器130)接收的辐射计算组合频率(未展示)。组合频率可为(例如)图1中所展示的经发射电磁辐射12的频率及经反射的电磁辐射14的频率的组合。
可基于频率模式30(例如图3A中所展示的频率模式)(也可被称作频率扫掠)产生经发射电磁辐射。在一些实施方案中，尽管图3A中所展示的频率模式30仅说明上升线性调频，但频率模式可包含上升线性调频及/或下降线性调频。频率模式可不同于图3A中所展示的频率模式。举例来说，频率模式可具有不同斜率、可跨较短的持续时间、可为非线性的、可具有弯曲模式、可具有步进式模式及/或等等。
分析器240包含经配置以对由分析器240产生的组合频率执行傅立叶分析(例如，离散傅立叶变换(DFT))的傅立叶变换模块242。傅立叶变换模块242经配置以将组合频率的时间数据变换为频域。举例来说，傅立叶变换模块242经配置以产生功率密度对频率数据31(例如图3B中以图形说明的功率密度对频率数据)。在一些实施方案中，功率密度对频率数据可以数学方式表示且可被存储于存储器(例如图1中所展示的存储器170)中。
分析器240包含经配置以基于功率密度对频率数据31产生(例如，界定)或分析频谱频段32的频谱模块243。在一些实施方案中，频谱频段32或部分可对应于图3B中所说明的功率密度峰值(且可大体上围绕特定频率且可跨频率范围)。在一些实施方案中，频谱频段32可被称作频谱频段32集合。
在一些实施方案中，片段模块247可经配置以为随后基于频谱频段32的分析消除(例如，丢弃、排除)功率密度对频率数据31的至少一部分。换句话说，片段模块247可经配置以选择功率密度对频率数据31的子集以用于随后分析。可基于频谱频段32选择功率密度对频率数据31的子集。作为特定实例，可选择与围绕频谱峰值安置的频谱频段32相关联的功率密度对频率数据31以用于随后分析。在一些实施方案中，可基于最接近来自频谱频段32的整个集合的最高(例如，最大峰值)频谱频段的频谱频段32进行选择。在一些实施方案中，可消除(例如，丢弃、排除)相对远离最高频谱频段的频谱频段。在一些实施方案中，可基于一或多个准则(例如振幅或功率密度准则、待选的特定数目个频段的准则及/或等等)选择频谱频段32组的子集。在一些实施方案中，可基于距相对较高(或最大)的频率峰值(在频率上)的距离选择频谱频段32的集合的子集。在一些实施方案中，片段模块247可经配置以选择对应于相对较高的功率密度或振幅的频谱频段32的子集。在一些实施方案中，子集可包含来自频谱频段32的集合的一或多个频谱频段。
可使用分析器240的逆傅立叶模块244处理与可包含全部频段或频谱频段的子集的所选择的频谱频段32相关联的功率密度对频率数据31。逆傅立叶模块244可经配置以基于所选择的频谱频段产生(例如，计算)时间序列数据。在一些实施方案中，时间序列数据可被称作复杂时间序列或估计时间序列数据。在一些实施方案中，时间序列数据可表示图3A中所说明的频率模式的复杂时间序列的估计。在图3C中说明包含频率对时间的时间序列数据34的实例的图形表示。
如果时间序列数据仅包含与频谱频段的子集相关联的数据，那么与原始频率模式相比，时间序列数据可具有相对较高或经改进的SNR。作为实例，如在图3C中所展示，尽管时间序列数据34具有与图3A中所展示的频率模式大体上相同的方向及形式，但其具有不同于图3A中所说明的频率模式30的拐折。
如在图2中所展示，分析器240包含相角模块245。所述相角模块经配置以产生(例如，计算)可从时间序列数据(例如，图3C中所展示的时间序列数据34)导出的相角数据(例如，相角对时间数据)。因为时间序列数据具有相对较高的SNR，所以可产生相对可重复且稳定的相角数据估计。此外，可使用时间序列数据的相对较高的SNR导出接着可用于确定(或计算)相对准确的拍频估计的相角数据。
在图3D中说明相角对时间数据35的实例。如在图3D中所展示，相角对时间数据35与图3A中所说明的频率模式30一致。在其中频率模式30是如图3A中所说明的线性的情形中，相角对时间数据35也将是线性的。回归线37包含于图3D中以说明相角对时间数据35的线性度。图3D中所展示的回归线37具代表性且在一些实施方案中，可基于功率密度对频率数据(例如功率密度对频率数据35)界定一个以上回归线或曲线。在一些实施方案中，一或多个回归线可与功率密度对频率数据31的不同片段相关。在一些实施方案中，相对较少衰落或无信号衰落可导致线性的相角对时间数据。
在一些实施方案中，可使用离群值分析器246识别来自(例如)模型或目标曲线的(例如，不一致的，与基于阈值条件的数据点不一致的，与多数数据点(基于阈值条件)相比的少数离群值数据点、统计离群值)离群值的相角数据中一或多个区域(或数据点)。在一些实施方案中，可使用离群值分析器246识别相对于原始频率模式是离群值的相角数据的一或多个区域。在一些实施方案中，可使用信号处理方法(例如回归分析或另一类统计分析)识别可能不一致的相角数据的区域。在一些实施方案中，可使用回归曲线或其它类型拟合曲线识别离群值数据。
可使用离群值相角数据识别数据(例如，组合频率数据)中不应用于使用上文所描述的技术或过程的进一步分析或迭代计算(例如，应被丢弃或排除)的部分。举例来说，可使用离群值相角数据识别原始组合频率数据中不应用于使用分析器240的频谱分析的随后的迭代中的一或多个部分。原始组合频率数据可由(例如)片段模块247修改。可使用一或多个统计算法、模型或程序执行一或多个离群值的识别。在一些实施方案中，可使用离群值相角数据识别数据(例如图3B中所展示的功率密度对频率数据31、图3C中所展示的时间序列数据34、图3A中所展示的频率模式30)中不应用于使用分析器240的频谱分析的随后的迭代中的一或多个部分。
作为特定实例，如在图3D中所展示，来自相角数据35的数据点36是相角数据35中相对于回归线37的离群值。因此，可从由(例如)频谱模块243、逆傅立叶模块244、相角模块245、离群值分析器246、片段模块247及/或等等执行的额外分析消除对应于数据点36的组合频率数据。换句话说，可移除频率模式(例如，图3A中所展示的频率模式30)中与组合频率数据相关联的区段且可重复频谱分析。因此，可使用分析器240确定经改进拍频估计，无需使用离群值相角数据从组合频率消除的数据。
在一些实施方案中，可消除数据中与不具有与时间序列数据的剩余者相同(或相对相同)的相角对时间趋势的时间序列数据(例如，图3C中所展示的时间序列数据34)相关联的部分，且从剩余时间序列数据计算离散傅立叶变换(DFT)。在此类实施方案中，可执行使用DFT的进一步迭代计算。
在一些实施方案中，上文简要论述的多路径效应(例如，信号衰落)可在频率模式(例如，线性调频的频率模式)期间产生相位及/或振幅变化。即使在信号衰落期间不存在(例如)(或存在极少)相位失真及仅存在相对较大的振幅减少，仍可出现对于拍频估计的扰动。在一些实施方案中，对于未落在频谱频段内的频率，来自零填充FFT处理的内插频谱频率估计可失真。低振幅数据可具有与改变零填充量相同的效应。在一些实施方案中，为补偿上文所描述的多路径效应，分析器240可经配置以移除与时间序列数据(例如，时间序列数据34)相关联的振幅相对较低的区段，且产生新的零填充快速傅立叶变换(FFT)。分析器240可经配置以实施频偏调整以校正时间序列数据的相对较短的数据片段。
在一些实施方案中，可对部分组合频率(或组合频率数据)执行频谱分析。换句话说，可将组合频率数据分割成部分或区段。这些部分或区段可被称作组合频率片段。可使用时域及/或频域频谱分析方法估计组合频率区段中的每一者的相角趋势。为改进拍频估计，可移除具有离群值相角趋势(如由离群值分析器246所确定)的组合频率区段，且可使用DFT基于剩余组合频率区段估计拍频。
在一些实施方案中，可通过使用组合频率数据而无零填充的DFT获得相对无偏的(例如，准确)频谱估计(及拍频)。在一些实施例中，当(在频谱分析的第一迭代期间)使用FFT选择频谱频段的子集时，随后可使用(在频谱分析的随后的迭代中使用)DFT以确定(例如，估计)拍频。
在一些实施方案中，与频率模式的上升线性调频相关联的组合频率数据的频谱分析可产生不同于与相同频率模式的下降线性调频相关联的组合频率数据的频谱分析的数据。可利用差值以确定物体的距离及/或速度方面。
重新参考图1，LIDAR系统100可任选地包含经配置以放大从光放大器180发射的电磁辐射的光放大器180。在一些实施方案中，LIDAR系统100可包含一个以上光放大器。在一些实施方案中，由光放大器180实施的放大可能没有那么大到使得放大显著降低噪声指数的程度。在一些实施方案中，光放大器180的放大可能没有实现所要的输出功率及/或振幅平坦度所需要的那样大。光放大器180可允许单个激光(例如，激光110)分布于相对较大数目个测量通道。光放大器180可提供改变激光110的光功率输出的能力以克服(例如)相对较弱的信号回射(例如，经反射电磁辐射14)。举例来说，通过透明或半透明材料(例如，窗)的经发射电磁辐射12的发射可衰减激光110的经发射电磁辐射12。激光110的经发射电磁辐射12的增加功率可帮助减轻此光损失效应。在一些实施方案中，在LIDAR系统100中用作光源的分布式反馈(DFB)激光(例如，激光110)的输出(或发射)不可在未降低光输出的线性调频特性的情况下直接改变。在一些实施方案中，光放大器180可经配置以通过增益饱和减少激光110的频率模式(例如，经线性调频的激光输出)的振幅调制。减少的振幅调制可通过贯穿频率模式保持较高的SNR且有效地增加每一测量的时间带宽积改进测量质量，且帮助以避免错误估计带宽。在一些实施方案中，光放大器180可用作LIDAR系统100的部分，同时仍维持如在放大器180之后所测量的激光110发射的质量相对较高的频率模式。
LIDAR系统100(例如，分析器140)的组件(例如，模块、处理器(例如，被界定于衬底(例如硅衬底)内的处理器))可经配置以基于可包含一或多个类型的硬件、软件、固件、操作系统、运行时间库及/或等等中的一或多个平台(例如，一或多个类似或不同的平台)操作。在一些实施方案中，LIDAR系统100的组件可经配置以在一群装置(例如，服务场)内操作。
在一些实施方案中，在图1及/或图2中的LIDAR系统100中所展示的组件的一或多个部分可为或可包含基于硬件的模块(例如，数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、存储器)、固件模块及/或基于软件的模块(例如，计算机代码模块、可在计算机上执行的计算机可读指令集)。举例来说，在一些实施方案中，LIDAR系统100中的一或多个部分可为或可包含经配置用于由至少一个处理器(未展示)执行的软件模块。在一些实施方案中，组件的功能性可包含于与图1及/或图2中所展示的模块及/或组件不同的模块及/或不同的组件中。
在一些实施例中，LIDAR系统100的组件中的一或多者可为或可包含经配置以处理存储于存储器(例如，存储器170)中的指令的处理器。举例来说，分析器140(及/或其部分)可为处理器及存储器的组合，所述组合经配置以执行有关过程的指令以实施一或多个功能。
在一些实施方案中，尽管未展示，但LIDAR系统100(或其部分)的组件可经配置以在(例如)数据中心(例如，云端计算环境)、计算机系统、一或多个服务器/主机装置及/或等等内操作。在一些实施方案中，LIDAR系统100(或其部分)的组件可经配置以在网络内操作。因此，LIDAR系统100(或其部分)可经配置以在可包含一或多个装置及/或一或多个服务器装置的各种类型的网络环境内运行。举例来说，网络可为或可包含局域网(LAN)、广域网(WAN)及/或等等。网络可为或可包含无线网络及/或使用(例如)网关装置、桥接器、交换机及/或等等实施的无线网络。网络可包含一或多个分段及/或可具有基于各种协议(例如因特网协议(IP)及/或专用协议)的部分。网络可包含至少一部分因特网。
在一些实施方案中，存储器170可为任何类型的存储器，例如随机存取存储器、磁盘驱动器存储器、快闪存储器及/或等等。在一些实施方案中，可将存储器170实施为与LIDAR系统100的组件相关联的一个以上存储器组件(例如，一个以上RAM组件或磁盘驱动器存储器)。
图4是说明频谱分析方法(也可被称作过程)的流程图。在一些实施方案中，可对部分组合频率数据执行下文所描述的频谱分析方法。在一些实施方案中，可在硬件中(例如，在FPGA、在DSP中)执行频谱分析方法。在一些实施方案中，可在硬件管线中执行频谱分析方法中的一或多个部分。在一些实施方案中，可迭代执行频谱分析方法的一或多个部分。在一些实施方案中，部分频谱分析方法的顺序可不同于下文所展示及所描述的顺序。
如在图4中所展示，基于频率模式产生经发射电磁辐射(框410)。可由激光(例如图1中所展示的激光110)产生经发射电磁辐射。频率模式可为或可包含(例如)包含上升线性调频及下降线性调频的频率扫掠。
接收从物体反射的经反射电磁辐射(框420)。在一些实施方案中，可在接收器(例如图1中所展示的接收器130)处接收经反射电磁辐射。
基于经发射电磁辐射的频率及经反射电磁辐射的频率界定组合频率数据(框430)。在一些实施方案中，可由(例如)分析器(例如图1中所展示的分析器140)产生组合频率数据。
在基于组合频率数据的频域中，基于傅立叶变换界定频谱频段集合(框440)。可由傅立叶变换模块(例如图2中所展示的傅立叶变换模块242)执行傅立叶变换。可使用频谱模块(例如图2中所展示的频谱模块243)界定频谱频段集合。可基于与频段相关的峰值(例如，功率密度峰值)界定来自频谱频段集合的一或多个频段。
识别频谱频段集合的至少一子集(框450)。在一些实施方案中，(如果已识别子集)可由片段模块(例如图2中所展示的片段模块247)识别频谱频段集合的所述子集。在一些实施方案中，可基于一或多个准则界定子集。
使用逆傅立叶变换基于频谱频段集合的子集产生时间序列数据(框460)。可由逆傅立叶变换模块(例如图2中所展示的逆傅立叶变换模块244)执行逆傅立叶变换。
基于时间序列数据界定相角数据(框470)。在一些实施方案中，可使用相角模块(例如图2中所展示的相角模块245)界定相角数据。在一些实施方案中，如果已选择且识别子集，那么相角数据可与频谱频段集合的子集相关。
将来自相角数据的数据点识别为离群值(框480)。在一些实施方案中，可使用离群值分析器(例如图2中所展示的离群值分析器246)识别数据点。在一些实施方案中，可使用一或多个统计算法、模型或程序识别数据点。
基于数据点修改组合频率数据(框490)。在一些实施方案中，可为基于数据点的进一步分析消除(例如，排除、丢弃)一部分组合频率数据。在一些实施方案中，可使用片段模块(例如图2中所展示的片段模块247)修改组合频率数据。
如在图4中所展示，可如由从框490到框440的箭头所表示那样迭代执行部分频谱分析方法。在此实例中，在修改组合频率数据(框490)之后，可在框440处处理经修改的组合频率数据。在一些实施方案中，可迭代执行部分频谱分析方法的子集(其可不同于图4中所展示的子集)。
在一些实施方案中，尽管图4中未说明，但可在使用框440到490中的至少一部分执行处理之前分割组合频率数据的一或多个部分。在一些实施方案中，在分割子集的部分之后，可使用框440到490中的至少一部分对其进行处理。在一些实施方案中，可由片段模块执行此类分割。
可在数字电子电路或计算机硬件、固件、软件或其组合中实施本文所描述的各种技术的实施方案。可将实施方案实施为计算机程序产品，即有形地体现于信息载体(例如，机器可读存储装置(计算机可读媒体、非暂时性计算机可读存储媒体、有形计算机可读存储媒体)或经传播信号)中的计算机程序以用于由数据处理设备(例如，可编程处理器、计算机或多个计算机)处理或控制其操作。计算机程序(例如上文所描述的计算机程序)可以任何形式的编程语言(包含编译或解译语言)编写，且可被部署为任何形式，包含独立程序或模块、组件、子例程或适用于计算环境中的其它单元。可部署计算机程序以使其在处于一个位置或跨多个位置分布的一个计算机或多个计算机上被处理且由通信网络互连。
可由一或多个可编程处理器执行方法步骤，所述一或多个可编程处理器执行计算机程序以通过对输入数据进行操作且产生输出来执行功能。也可由专用逻辑电路(例如，FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路))执行方法步骤，且可将设备实施为专用逻辑电路。
作为实例，适于处理计算机程序的处理器包含通用及专用微处理器两者及任何种类的数字计算机中的任何一或多个处理器。一般来说，处理器将从只读存储器或随机存取存储器或两者接收指令及数据。计算机的元件可包含用于执行指令的至少一个处理器及用于存储指令及数据的一或多个存储器装置。一般来说，计算机还可包含或经可操作地耦合以从用于存储数据的一或多个大容量存储装置(例如磁盘、磁光盘或光盘)接收数据或将数据传递到一或多个大容量存储装置或从一或多个大容量存储装置接收数据且将数据传递到一或多个大容量存储装置。适于体现计算机程序指令及数据的信息载体包含所有形式的非易失性存储器，举例来说，包含：半导体存储器装置，例如EPROM、EEPROM及快闪存储器装置；磁盘，例如内部硬盘或可拆卸式磁盘；磁光盘；及CD-ROM及DVD-ROM磁盘。处理器及存储器可由专用逻辑电路补充或被并入其中。
为提供与用户的交互，可在具有显示装置(例如，液晶显示(LCD)监视器)的计算机上实施实施方案用于将信息显示给用户与由用户可将输入提供到计算机中的键盘及指向装置(例如，鼠标或轨迹球)。也可使用其它种类的装置提供与用户的交互；举例来说，提供到用户的反馈可为任何形式的感觉反馈，例如视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈；且可接收来自用户的任意形式的输入(例如声音、语音或触觉输入)。
可在计算系统中实施实施方案，所述计算系统包含后端组件(例如，数据服务器)、或包含中间软件组件(例如，应用服务器)、或包含前端组件(例如具有通过其用户可与实施方案交互的图形用户接口或网页浏览器的客户端计算机)、或此类后端、中间软件或前端组件的任意组合。组件可与数字数据通信的任何形式或媒体(例如，通信网络)互连。通信网络的实例包含局域网(LAN)及广域网(WAN)，例如因特网。
尽管已如本文所描述那样说明所描述的实施方案的特定特征，但所属领域的技术人员现将想到许多修改、替代、改变及等效物。因此，应理解，所附权利要求书希望覆盖如落在实施方案的范围内的全部此类修改及改变。应理解，仅通过实例而非限制提出所描述的实施方案的特定特征，且可对形式及细节进行各种改变。可将本文所描述的设备及/或方法的任意部分组合于任意组合中，除相互排斥的组合外。本文所描述的实施方案可包含所描述的不同实施方案的功能、组件及/或特征的各种组合及/或子组合。

Claims (17)

1.一种用于频谱分析的方法，其包括：
基于频率模式产生经发射电磁辐射；
接收从物体反射的经反射电磁辐射；
基于所述经发射电磁辐射的频率及所述经反射电磁辐射的频率界定组合频率数据；
在基于所述组合频率数据的频域中，基于傅立叶变换界定频谱频段集合；
识别所述频谱频段集合的子集；
使用逆傅立叶变换基于所述频谱频段集合的所述子集产生时间序列数据；
基于所述时间序列数据界定相角数据；
将来自所述相角数据的数据点识别为离群值；以及
基于所述数据点修改所述组合频率数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
基于所述频谱频段集合界定频率。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述识别所述频谱频段集合的所述子集是基于有关邻近最大频谱频段的数个频谱频段的准则。
4.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：
至少将所述组合频率数据划分为组合频率数据的第一片段及组合频率数据的第二片段，
基于所述组合频率数据的所述第一片段界定所述频谱频段集合。
5.根据权利要求4所述的方法，其进一步包括：
将所述组合频率数据的所述第一片段识别为所述组合频率数据的离群值片段。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述经发射电磁辐射由光放大器放大。
7.一种用于光检测和测距的设备，其包括：
激光，其经配置以基于频率模式产生经发射电磁辐射；
接收器，其经配置以接收从物体反射的经反射电磁辐射；及
分析器，其经配置以基于所述经发射电磁辐射的频率及所述经反射电磁辐射的频率界定组合频率数据，所述分析器经配置以对所述组合频率数据迭代地执行频谱分析直到基于阈值条件确定拍频为止，其中所述频谱分析包含：
使用逆傅立叶变换基于频谱频段集合产生时间序列数据；
基于所述时间序列数据界定相角数据；
将来自所述相角数据的数据点识别为离群值；以及
基于所述数据点修改所述组合频率数据。
8.根据权利要求7所述的设备，其中所述频谱分析进一步包含：
在基于所述组合频率数据的频域中，基于傅立叶变换界定频谱频段集合；及
识别所述频谱频段集合的子集。
9.根据权利要求8所述的设备，其中所述识别所述频谱频段集合的所述子集是基于邻近最大频谱频段的数个频谱频段。
10.根据权利要求7所述的设备，其中所述频谱分析进一步包含：
至少将所述组合频率数据划分为组合频率数据的第一片段及组合频率数据的第二片段。
11.根据权利要求7所述的设备，其中所述阈值条件包含执行特定数目次迭代。
12.根据权利要求7所述的设备，其中所述经发射电磁辐射由光放大器放大。
13.一种用于光检测和测距的设备，其包括：
激光，其经配置以基于频率模式产生经发射电磁辐射；
接收器，其经配置以接收从物体反射的经反射电磁辐射；
分析器，其经配置以基于所述经发射电磁辐射的频率及所述经反射电磁辐射的频率界定组合频率数据，所述分析器经配置以对所述组合频率数据迭代地执行频谱分析直到基于阈值条件确定拍频为止，其中所述频谱分析包含：
基于时间序列数据界定相角数据；
将来自相角数据的数据点识别为离群值；以及
基于所述数据点修改所述组合频率数据。
14.一种用于频谱分析的方法，其包括：
基于从激光朝向物体发射的电磁辐射的频率及从所述物体反射的电磁辐射的频率界定组合频率数据；
基于所述组合频率数据界定频谱频段集合；
识别所述频谱频段集合的子集；
基于所述频谱频段集合的所述子集产生时间序列数据；
基于所述时间序列数据界定相角数据；
将来自所述相角数据的数据点识别为离群值；及
基于所述相角数据修改所述组合频率数据。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述识别所述频谱频段集合的所述子集是基于有关邻近最大频谱频段的数个频谱频段的准则。
16.根据权利要求14所述的方法，其中在频域中使用傅立叶变换界定所述频谱频段集合，且使用逆傅立叶变换基于所述频谱频段集合的所述子集产生时间序列数据。
17.根据权利要求14所述的方法，其进一步包括：
放大从所述激光朝向所述物体发射的所述电磁辐射。
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