CN109307869A - 用于增加激光雷达探测器的视场的设备和照明装置 - Google Patents

用于增加激光雷达探测器的视场的设备和照明装置 Download PDF

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Abstract

本申请总体涉及在受监控的驾驶环境中的通信和危险规避。更具体地，本申请教导了一种用于车辆中的改进的目标物体探测的系统，该车辆配备有激光探测和测距激光雷达系统，使用双凸透镜或球形透镜，以便实现激光雷达探测器阵列的更大视场。

Description

用于增加激光雷达探测器的视场的设备和照明装置
技术领域
本发明总体涉及自主和半自主车辆。更具体地，本申请教导了一种用于在配备有激光探测和测距激光雷达系统的车辆中改进目标物体探测的设备。
背景技术
现代车辆的操作日益自动化，即，能够提供驾驶控制，具有越来越少的驾驶员干涉。车辆自动化已经被分类成数值水平，范围为从零到五，零对应于无自动化而具有完全的人为控制，五对应于完全的自动化而无人为控制。各种自动的驾驶员辅助系统，例如巡航控制、自适应巡航控制和泊车辅助系统，对应于更低的自动化水平，而真正的“无驾驶员”车辆对应于更高的自动化水平。
日益对车辆进行装备，以使用车载传感器来自主或半自主地确定它们周围的环境。一种用于该任务的有价值的传感器是激光雷达(LIDAR)，激光雷达(LIDAR)是一种勘测技术，其通过激光照亮目标来测量距离。然而，固定的激光雷达系统通常需要大量的激光发射器和激光探测器，以获得可接受的密度点云。希望获得更高的密度点云，同时限制激光发射器的数量。
发明内容
根据本公开的实施例提供了许多优点。例如，根据本公开的实施例使得自主车辆控制命令能够独立生效，以帮助诊断主控制系统中的软件条件或硬件条件。根据本公开的实施例因此可以更稳健，从而提高顾客的满意度。
根据本发明的一个方面，一种设备包括凸透镜、第一探测器、第二探测器，以及处理器，凸透镜具有第一侧和第二侧，第一探测器安装于第二侧以用于接收第一光脉冲，第一光脉冲在第一侧上具有第一入射角；第一探测器能够操作以响应于第一光脉冲而生成第一控制信号，第二探测器安装于第二侧以用于接收第二光脉冲，第二光脉冲在第二侧上具有第二入射角，第二探测器能够操作以响应于第二光脉冲而生成第二控制信号，处理器用于响应于第一控制信号和第二控制信号而生成范围绘图。
根据本发明的另一个方面，一种激光雷达系统包括探测器以及处理器，探测器包括凸透镜，凸透镜具有第一侧和第二侧，第一传感器安装于第二侧以用于接收第一光脉冲，第二传感器安装于第二侧以用于接收第二光脉冲，处理器用于响应于第一光脉冲和第二光脉冲而生成范围绘图。
根据本发明的另一个方面，一种有源探测系统包括激光发射阵列、探测阵列，以及处理器，激光发射阵列具有用于发射第一光脉冲的第一发射器、用于发射第二光脉冲的第二发射器，以及用于引导第一光脉冲和第二光脉冲的第一透镜，探测阵列具有第二透镜，第二透镜具有第一凸侧和第二凸侧，第一传感器安装于第二凸侧以用于接收第一光脉冲，第二传感器安装于第二凸侧以用于接收第二光脉冲，处理器用于控制激光发射阵列并响应于第一光脉冲和第二光脉冲而生成范围绘图。
当结合附图时，根据以下的针对优选实施例的详细描述，本发明的以上优点以及其他优点和特征将变得清晰明了。
附图说明
结合附图，参考对本发明的实施例的下述描述，本发明的上述和其他特征和优点以及实现它们的方式会更加清晰明了，也可以更好地理解本发明，其中：
图1是根据实施例的包括自主控制车辆的通信系统的示意图。
图2是根据实施例的用于车辆的自动驾驶系统(ADS)的示意性框图。
图3是示出用于实现本公开的系统和方法的示例性环境的图。
图4是示出用于车辆中的激光雷达的实施方式的设备的示例性实施方式的框图。
图5示出了具有激光探测器的示例性透镜的图。
图6示出了示例性的探测器阵列的图。
本文所述的范例说明了本发明的优选实施方案，而这样的范例不应认为是对本发明范围的任何方式的限制。
具体实施方式
以下的详细描述本质上仅仅是示例性的，并不旨在限制本发明或其应用以及用途。此外，并不意图受前面的背景或以下详细描述中给出的任何理论的约束。例如，本发明的激光雷达传感器具有用于车辆上的特定应用。然而，如本领域技术人员所理解的，本发明的激光雷达传感器可以具有其他应用。
现代车辆有时包括多种有源安全和控制系统，例如防撞系统、自适应巡航控制系统、车道保持系统、车道居中系统等，其中车辆技术正向半自主和全自主驾驶车辆发展。例如，防撞系统在本领域中是已知的，如果探测到与另一车辆或物体的潜在的或即将发生的碰撞，其提供自动车辆控制，例如制动，并且还可以提供警告，以允许驾驶员采取校正措施以防止碰撞。此外，如果主车辆正在接近另一车辆，已知的采用前向观察传感器的自适应巡航控制系统提供自动速度控制和/或制动。用于这些类型的系统的物体探测传感器可以使用多种技术中的任何一种，例如短程雷达、长程雷达、带有图像处理的相机、激光或激光雷达、超声波等。物体探测传感器探测主车辆的路径中的车辆和其他物体，应用软件使用物体探测信息来提供警告或采取适当措施。
激光雷达传感器有时用于车辆上以探测车辆周围的物体，并且使用来自提供多个扫描点的物体的反射来提供这些物体的范围和取向，所述多个扫描点结合为点簇范围绘图，其中跨越每1/2°或更小的传感器视场(FOV)提供单独的扫描点。因此，如果在主车辆前方探测到目标车辆或其他物体，可以有多个被返回的扫描点来识别目标车辆与主车辆的距离。通过提供扫描返回点的群集，可以更容易地探测到具有多种任意形状的物体，如卡车、拖车、自行车、行人、护栏等，其中该物体越大和/或越靠近主车辆，提供的扫描点越多。
大多数已知的激光雷达传感器采用单个激光器和快速旋转镜来生成环绕车辆的反射或返回的三维点云。当镜旋转时，激光器发射光脉冲，传感器测量其FOV中光脉冲从物体反射并返回所花费的时间，以确定物体的距离，这在本领域中已知为飞行时间计算。通过非常快速地脉冲激光，可以生成传感器的FOV中的物体的三维图像。可以提供多个传感器，并且可以将来自其的图像相关联，以生成围绕车辆的物体的三维图像。
大多数已知的激光雷达传感器的一个缺点是有限的角栅分辨率。激光雷达可操作以在车辆周围以离散的角度脉冲激光。例如，如果激光以0.5度的角分辨率脉冲，在50米处，视场的横向范围间距约为0.5米。对于在自主车辆应用中使用的激光雷达，目标车辆可能仅反射所发射的激光脉冲中的一个或两个。在较大距离处的目标物体的少量命中可能无法提供物体边界的充足信息。希望能够估计每个命中点的表面长度和角度取向，并恢复另外的物体信息。
图1示意性地示出了包括用于机动车辆12的移动车辆通信和控制系统10的操作环境。用于车辆12的通信和控制系统10通常包括一个或多个无线载波系统60、陆地通信网络62、计算机64、网络化无线装置57，以及远程访问中心78，网络化无线装置57包括但不限于智能电话、平板电脑，或诸如手表的可穿戴装置。
在图1中示意性地示出的车辆12包括推进系统13，其可在多个实施例中包括内燃机、诸如牵引马达的电机，和/或燃料电池推进系统。车辆12在所示实施例中描绘为客车，但应理解，也可以使用任何其他车辆，包括摩托车、卡车、运动型多功能车(SUV)、休闲车(RV)、船舶、飞行器等。
车辆12还包括变速器14，变速器14构造成根据可选择的速率比将动力从推进系统13传输到多个车轮15。根据多种实施例，变速器14可包括步进比自动变速器、无级变速器或其他合适的变速器。车辆12还包括车轮制动器17，车轮制动器17构造成向车轮15提供制动转矩。在多种实施例中，车轮制动器17可以包括摩擦制动器、诸如电机的再生制动系统和/或其他合适的制动系统。
车辆12还包括转向系统16。尽管出于展示性目的，转向系统16被描绘为包括方向盘，在一些实施例中，在本发明的范围之内考虑，转向系统16可以不包括方向盘。
车辆12包括无线通信系统28，无线通信系统28配置成与其他车辆无线通信(“V2V”)和/或与其他基础设施无线通信(“V2I”)。在示例性实施例中，无线通信系统28配置为经由使用IEEE 802.11标准的无线局域网(WLAN)或通过使用蜂窝数据通信进行通信。然而，诸如专用短程通信(DSRC)信道的附加或备选通信方法也被认为处于本公开的范围内。DSRC信道是指专为汽车应用而设计的单向或双向短距离到中距离无线通信信道以及相应的成套的协议和标准。
推进系统13、变速器14、转向系统16，以及车轮制动器17与至少一个控制器22通信或由其所控制。尽管出于示例性目的，控制器22被描绘为单个单元，控制器22还可以包括一个或多个其他控制器，统称为“控制器”。控制器22可以包括与多种类型的计算机可读存储设备或媒体通信的微处理器，例如中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)。计算机可读存储设备或媒体例如可以包括只读存储器(ROM)中的易失性和非易失性存储器、随机存取存储器(RAM)以及保活存储器(KAM)。KAM是可用于在CPU断电时存储多种操作变量的永久性或非易失性存储器。计算机可读存储设备或媒体可以使用许多已知存储设备中的任一种来实施，已知存储设备例如PROM(可编程只读存储器)、EPROM(电子PROM)、EEPROM(电子可擦除PROM)、闪存或任何其他的能够存储数据的电、磁、光或组合存储设备，其中的一些数据代表可执行指令，控制器22使用所述可执行指令来控制车辆。
控制器22包括自动驾驶系统(ADS)24，用于自动控制车辆中的多种致动器。在示例性实施例中，ADS 24是所谓的四级或五级自动化系统。四级系统表示“高度自动化”，指的是由自动驾驶系统针对动态驾驶任务的所有方面的驾驶模式特定执行，即使人类驾驶员没有对干预请求做出适当响应。五级系统表示“完全自动化”，指的是在可由人类驾驶员管理的所有道路条件和环境条件下，由自动驾驶系统针对动态驾驶任务的所有方面的全时执行。在示例性实施例中，ADS 24配置成控制推进系统13、变速器14、转向系统16和车轮制动器17，以在没有人为干预的情况下分别控制车辆的加速、转向和制动，这些控制响应于来自多个传感器26的输入通过多个致动器30进行，传感器26可以包括GPS、雷达、激光雷达、光学相机、热像仪、超声波传感器和/或适当的附加传感器。
图1示出了可以与车辆12的无线通信系统28通信的若干网络化设备。可以经由无线通信系统28与车辆12通信的网络化设备之一是网络化无线设备57。网络化无线设备57可以包括计算机处理能力、能够使用短程无线协议进行通信的收发器，以及可视显示器59。计算机处理能力包括为可编程装置形式的微处理器，其包括一个或多个指令，该一个或多个指令存储在内部存储器结构中，并用于接收二进制输入以创建二进制输出。在一些实施例中，网络化无线设备57包括能够接收GPS卫星信号并基于那些信号生成GPS坐标的GPS模块。在其他实施例中，网络化无线设备57包括蜂窝通信功能，使得网络化无线设备57使用一个或多个蜂窝通信协议在无线载波系统60上执行语音和/或数据通信，如本文所讨论的。可视显示器59还可以包括触屏图形用户界面。
无线载波系统60优选是蜂窝电话系统，其包括多个蜂窝塔70(仅示出一个)、一个或多个移动交换中心(MSC)72，以及连接无线载波系统60和陆地通信网络62所需的任何其他网络构件。每个蜂窝塔70包括发送和接收天线以及基站，来自不同蜂窝塔的基站直接连接到MSC 72或通过诸如基站控制器的中间设备连接到MSC 72。无线载波系统60可以实施为任何合适的通信技术，例如包括数字技术，诸如CDMA(例如CDMA2000)、LTE(例如4G LTE或5GLTE)、GSM/GPRS，或其他当前或新兴的无线技术。其他蜂窝塔/基站/MSC布置也是可以的，并且可以与无线载波系统60一起使用。例如，基站和蜂窝塔可以共同位于同一站点或者它们可以相对于彼此定位在远距离，每个基站可以负责单个的蜂窝塔，或者单个基站可以服务于多个蜂窝塔，或者多个基站可以联接到单个的MSC，这里仅列举几种可能的布置。
除了使用无线载波系统60之外，可以使用卫星通信形式的第二无线载波系统来提供与车辆12的单向或双向通信。这可以使用一个或多个通信卫星66和上行链路发射站67来完成。单向通信例如可以包括卫星无线电服务，其中发射站67接收节目内容(新闻、音乐等)，将其打包以便上载，然后发送到卫星66，卫星66向订户广播节目。双向通信例如可以包括使用卫星66的卫星电话服务，用来中继车辆12和发射站67之间的电话通信。作为无线载波系统60的附加或代替，可以使用卫星电话。
陆地网络62可以是传统陆基电信网络，该传统陆基电信网络连接到一个或多个陆线电话，并且将无线载波系统60连接到远程访问中心78。例如，陆地网络62可以包括公共交换电话网络(PSTN)，例如用于提供硬连线电话、分组交换数据通信，以及互联网基础设施。陆地网络62的一个或多个分区可以这样来实现，即通过使用标准有线网络、光纤或其他光网络、电缆网络、电力线、诸如无线局域网(WLAN)的其他无线网络，或者提供宽带无线访问(BWA)的网络，或它们的任何组合。此外，远程访问中心78不需要经由陆地网络62连接，而是可以包括无线电话设备，使得它可以直接与例如无线载波系统60的无线网络通信。
尽管如图1所示为单个设备，计算机64可以包括多个计算机，所述多个计算机可通过诸如因特网的私人或公共网络访问。每个计算机64可用于一个或多个目的。在示例性实施例中，计算机64可配置为网络服务器，该网络服务器可由车辆12经由无线通信系统28和无线载波系统60访问。其他计算机64例如可以包括：服务中心计算机，其中诊断信息和其他车辆数据可以通过无线通信系统28或第三方存储库从车辆或者从车辆数据或其他信息被提供的来源(不论是否通过与车辆12通信)上载至远程访问中心78、网络化无线设备57，或它们的某种组合。计算机64可以维护可搜索的数据库和数据库管理系统，数据库管理系统允许输入、删除和修改数据以及接收在数据库内定位数据的请求。计算机64还可以用于提供因特网连接，例如DNS服务或网络地址服务器，该网络地址服务器使用DHCP或其他合适的协议来为车辆12分配IP地址。
远程访问中心78设计为向车辆12的无线通信系统28提供多个不同的系统功能，并且根据图1所示的示例性实施例，远程访问中心78通常包括一个或多个交换机80、服务器82、数据库84、现场顾问86，以及自动语音响应系统(VRS)88。这些多种远程访问中心构件优选地通过有线或无线局域网90彼此联接。交换机80可以是专用小交换机(PBX)，其路由发送输入信号，使得语音传输通常通过常规电话发送给实时顾问86或使用VoIP发送到自动语音响应系统88。实时顾问电话也可以使用VoIP，如图1中的虚线所示。通过交换机80的VoIP和其他数据通信是通过连接在交换机80和网络90之间的调制解调器(未示出)实现的。数据传输通过调制解调器传递到服务器82和/或数据库84。数据库84可以存储帐户信息，例如订户认证信息、车辆标识符、简档记录、行为模式，以及其他相关订户信息。数据传输也可以由无线系统进行，例如802.11x、GPRS等。尽管所示实施例描述为它将与使用实时顾问86的有人操作的远程访问中心78结合使用，但是应当理解，远程访问中心可以将VRS 88用作自动顾问或使用VRS 88和实时顾问86的组合。
如图2所示，ADS 24包括多个不同的控制系统，不同的控制系统至少包括感知系统32，感知系统32用于确定车辆附近的所探测特征或物体的存在、位置、分类，以及路径。感知系统32配置为接收来自多个传感器的输入，多个传感器诸如图1中所示的传感器26，并且感知系统32合成并处理所述传感器的输入，以生成作为ADS 24的其他控制算法的输入的参数。
感知系统32包括传感器融合和预处理模块34，其处理和合成来自多个传感器26的传感器数据27。传感器融合和预处理模块34执行传感器数据27的校准，其包括但不限于激光雷达到激光雷达的校准、相机到激光雷达的校准、激光雷达到底盘的校准，以及激光雷达光束强度的校准。传感器融合和预处理模块34输出预处理的传感器输出35。
分类和分割模块36接收预处理的传感器输出35并执行物体分类、图像分类、交通灯分类、物体分割、地面分割，以及物体追踪过程。物体分类包括但不限于识别和分类周围环境中的物体(包括识别和分类交通信号和标志)、激光雷达的融合和追踪以用于诠释传感器的放置和视场(FOV)，以及经由激光雷达融合进行的误报拒绝以用于消除城市环境中存在的许多误报，例如井盖、桥梁、高处树木或灯杆，以及具有较高的激光雷达横截面但不影响车辆沿其路径行驶的能力的其他障碍物。由分类和分割模型36所执行的另外的物体分类和追踪过程包括但不限于自由空间探测和高级追踪，该高级追踪融合数据，所述数据来自雷达轨道、激光雷达分割、激光雷达分类、图像分类、物体形状拟合模型、语义信息、运动预测、栅格地图、静态障碍物地图和其他用于生成高质量的物体轨道的来源。
另外，分类和分割模块36通过车道关联和交通控制设备行为模型来执行交通控制设备分类和交通控制设备融合。分类和分割模块36生成物体分类和分割输出37，物体分类和分割输出37包括物体识别信息。
定位和绘图模块40使用物体分类和分割输出37来计算参数，该参数包括但不限于在典型驾驶场景和挑战性驾驶场景中对车辆12的位置和定向的估计。这些挑战性的驾驶场景包括但不限于具有许多汽车的动态环境(例如密集交通)、具有大规模障碍的环境(例如道路施工或建筑现场)、丘陵、多车道道路、单车道道路，多种道路标记和建筑物或缺乏道路标记和建筑物(例如住宅区与商业区)，以及桥梁和立交桥(位于车辆的当前路段的上方和下方)。
定位和绘图模块40还结合了新数据和绘图数据，该新数据被收集作为扩展绘图区域的结果并通过在操作期间由车辆12所执行的车载绘图功能获得，绘图数据则是经由无线通信系统28“推送”到车辆12。定位和绘图模块40用新信息(例如新车道标记、新建筑结构、建筑区域的添加或移除等)更新先前的绘图数据，同时保证未受影响的绘图区域不被修改。可以生成或更新的绘图数据的示例包括但不限于屈服线分类、车道边界生成、车道连接、次要道路和主要道路的分类、左转弯和右转弯的分类，以及交叉车道创建。
在一些实施例中，定位和绘图模块40使用SLAM技术来开发周围环境的地图。SLAM是即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping)的首字母缩写。SLAM技术构建环境地图并跟踪物体在环境中的位置。GraphSLAM是SLAM的变体，它使用稀疏矩阵，稀疏矩阵用于生成包含观察的相互依赖性的图表。
地图内的物体位置由以物体的预测路径为中心的高斯概率分布来表示。最简单形式的SLAM利用三个约束：初始位置约束；相对运动约束，其为物体的路径；以及相对测量约束，其是物体到地标的一个或多个测量。
初始运动约束是车辆的初始姿势(例如位置和定向)，其包括车辆在二维或三维空间中的位置，包括俯仰、滚转和偏航数据。相对运动约束是物体的位移运动，其包含一定程度的灵活性以适应绘图的一致性。相对测量约束包括从物体传感器到地标的一个或多个测量。初始位置约束、相对运动约束和相对测量约束通常是高斯概率分布。传感器生成的绘图内的物体定位方法通常采用卡尔曼滤波器、多种统计学相关分析的方法(例如皮尔森积差相关分析)，和/或粒子滤波器。
在一些实施例中，一旦构建了绘图，就通过粒子滤波器实时地实现车辆定位。与贝叶斯滤波器或卡尔曼滤波器不同，粒子滤波器适用于非线性系统。为了定位车辆，通过高斯概率分布在预期平均值周围生成粒子。为每个粒子分配数字权重，数字权重表示粒子位置相对预测位置的准确性。考虑传感器数据并调整粒子权重以适应传感器数据。粒子与传感器调整位置的距离越近，粒子权重的数值越大。
当动作命令发生时，每个粒子更新为新的预测位置。在新的预测位置处观察传感器数据，并且为每个粒子分配新权重，新权重表示粒子位置相对于预测位置和传感器数据的准确度。对粒子进行重新采样，选择具有最大数值幅度的权重，从而提高预测的和传感器校正的物体位置的准确度。通常，重采样数据的均值、方差和标准偏差提供新的物体位置的可能性。
粒子滤波处理表示为：
P(Ht|Ht-1，At，Dt) 方程式1
其中Ht是当前的假设，即物体位置。Ht-1是先前的物体位置，At是动作，其通常是电机命令，Dt是可观察数据。
在一些实施例中，定位和绘图模块40通过结合来自多个源的数据来维持车辆的全球位置的估计，如上面在扩展卡尔曼滤波器(EKF)框架中所讨论的。卡尔曼滤波器是基于递归贝叶斯滤波器的线性滤波器。递归贝叶斯滤波器也称为递归贝叶斯估计，其大致上将估计的后验代入先前位置，以在新的估计迭代上计算新的后验。这有效地导出：
P(Ht|Ht-1，Dt) 方程式2
其中假设Ht的概率是通过先前的迭代Ht-1的假设和当前时间t的数据Dt来估计的。
卡尔曼滤波器添加动作变量At，其中t是时间迭代，导出：
P(Ht|Ht-1，At，Dt) 方程式3
其中假设Ht的概率基于先前的假设Ht-1、动作At和当前时间t的数据Dt。
在机器人学中广泛使用，卡尔曼滤波器估计当前位置，当前位置是联合概率分布，并且卡尔曼滤波器基于动作命令而预测新位置，该新位置也是联合概率分布，这称为状态预测。获取传感器数据并计算分离的联合概率分布，这称为传感器预测。
状态预测表示为：
X′t＝AXt-1+Bμ+εt 方程式4
其中X't是基于先前状态AXt-1、Bμ和ξt的新状态。常数A和B由相关的物理来定义，μ通常是机器人电机命令，而ξt是高斯状态误差预测。
传感器预测表示为：
Z′t＝CXt+εz 方程式5
其中Z't是新的传感器估计，C是函数，ξz是高斯传感器误差预测。
新的预测状态估计表示为：
XEST＝X′t+K(Zt-Z′t) 方程式6
其中乘积K(Zt-Z't)被称为卡尔曼增益因子。如果传感器预测Z't与实际传感器数据Zt之间的差(即Zt-Z't)合理地接近零，则将X't认为是新的状态估计。如果Zt-Z't合理地大于零，则加上因数K(Zt-Z't)以导出新的状态估计。
当接收到车辆移动信息时，EKF更新车辆位置估计，同时还扩展估计协方差。一旦将传感器协方差集成到EKF中，定位和绘图模块40就生成定位和绘图输出41，定位和绘图输出41包括车辆12相对于所探测到的障碍物和道路特征的位置和定向。
车辆测距模块46从车辆传感器26接收数据27并生成车辆测距输出47，车辆测距输出47例如包括车辆航向、速度和距离信息。绝对定位模块42接收定位和绘图输出41和车辆测距信息47，并生成车辆定位输出43，其用于如下所述的单独计算中。
物体预测模块38使用物体分类和分割输出37来生成参数，该参数包括但不限于所探测到的障碍物相对于车辆的位置、所探测到的障碍物相对于车辆的预测路径，以及交通车道相对于车辆的定位和定向。在一些实施例中可以使用贝叶斯模型来基于语义信息、先前轨迹和瞬时姿势来预测驾驶员或行人的意图，其中瞬时姿势是物体的定位和定向的组合。
通常在机器人学中使用的贝叶斯定理(也称为贝叶斯滤波器)是条件概率的一种形式。如下面的方程式7所示，贝叶斯定理提出这样的假设，即给定数据D，假设H的概率等于假设H的概率乘以给定假设H的数据D的似然性，再除以数据的概率P(D)。
P(H/D)被称为后验，而P(H)被称为先验。贝叶斯定理测量考虑体现在数据D中的证据之前(先验)和之后(后验)的假设中的概率可信度。贝叶斯定理在迭代时通常递归使用。在每次新的迭代中，先前的后验成为用于产生新后验的先验，直到迭代完成。关于物体(包括行人、周围车辆和其他运动物体)的预测路径的数据被输出作为物体预测输出39，并且在如下所述的单独计算中使用。
ADS 24还包括观察模块44和释译模块48。观察模块44生成由释译模块48接收的观察输出45。观察模块44和释译模块48允许远程访问中心78的访问。如果车辆情况期望或需要，现场专家或顾问(例如图1所示的顾问86)可以可选地查看物体预测输出39，提供额外的输入和/或超控自动驾驶操作，以及采取车辆的操作。释译模块48生成释译输出49，释译输出49包括由现场专家提供的其他输入(如果有的话)。
路径规划模块50处理和合成物体预测输出39、释译输出49，以及附加路由信息79，附加路由信息79接收自在线数据库或远程访问中心78的现场专家，以确定要遵循的车辆路径，用于在遵守交通法规并避免任何所探测到的障碍物的同时，将车辆保持在所期望的路线上。路径规划模块50采用这样的算法，所述算法配置为避开车辆附近的任何所探测到的障碍物，将车辆保持在当前交通车道中，并且将车辆保持在所期望的路线上。路径规划模块50使用姿态图优化技术(包括非线性最小二乘姿态图优化)以优化六个自由度中的汽车车辆轨迹图并减少路径误差。路径规划模块50输出车辆路径信息作为路径规划输出51。路径规划输出51包括基于车辆路线的命令车辆路径、相对于路线的车辆定位、交通车道的定位和定向，以及任何所探测到的障碍物的存在和路径。
第一控制模块52处理和合成路径规划输出51和车辆定位输出43以生成第一控制输出53。在车辆操作的远程接管模式的情况中，第一控制模块52还包括由远程访问中心78所提供的路由信息79。
车辆控制模块54接收第一控制输出53以及从车辆测距仪46所接收的速度和航向信息47，并生成车辆控制输出55。车辆控制输出55包括成组的致动器命令以实现来自车辆控制模块54的命令路径，致动器命令包括但不限于转向命令、换档命令、油门命令，以及制动命令。
车辆控制输出55被传递到致动器30。在示例性实施例中，致动器30包括转向控制、换档器控制、油门控制，以及制动控制。转向控制例如可以控制如图1所示的转向系统16。换档器控制例如可以控制如图1所示的变速器14。油门控制例如可以控制如图1所示的推进系统13。制动控制例如可以控制如图1所示的控制车轮制动器17。
应当理解，所公开的方法可以与任何数量的不同系统一起使用，并且不具体限于这里所示出的操作环境。系统10及其各个构件的架构、构造、设置，以及操作通常是已知的。此处未示出的其他系统也可以采用所公开的方法。
现在参考图3，示出了用于实现本公开的系统和方法的示例性环境300。在说明性的示例中，车辆310正在通过可操作的激光雷达(LIDAR)系统行驶。该系统具有发射器，发射器可操作以从车辆310发射脉冲光或激光330。一些脉冲光入射在车辆周围的物体320上，并且反射信号返回到车辆上的接收器。车辆还配备有处理器，处理器用于处理返回的信号，以测量幅度、传播时间、相移，以及其他特征，以便确定到物体320的距离以及物体320的尺寸和速度。
现在参照图4，示出了根据示例性方法和系统的激光雷达(LIDAR)系统400的功能框图。激光雷达收发器410可操作，用于产生激光束，发射激光束，并捕获从FOV内的物体散射/反射的激光能量。扫描仪420使激光束移动穿过目标区域，位置定向系统(POS)测量传感器位置和定向430，系统处理器440控制所有上述动作、车辆控制系统和用户界面450、数据存储器460。
激光雷达收发器410可操作，用于产生激光束，将激光束发射到FOV中，并捕获从目标反射的能量。激光雷达传感器采用飞行时间来确定脉冲激光束从其反射的物体的距离。振荡光信号被物体反射并由激光雷达收发器410内的探测器探测，其相移取决于物体到传感器的距离。电子锁相环(PLL)可用于从信号中提取相移，并且通过已知技术将相移释译为距离。
扫描仪420用于使激光束移动穿过FOV。在一个示例性应用中，旋转镜用于反射通过FOV的静止激光。在另一示例性应用中，多个固定激光在不同方向上进行脉冲，以便产生FOV物体模型。
当激光脉冲时，POS 430用于精确地确定扫描仪420的时间、位置和定向。该系统可以包括GPS传感器、惯性测量系统和其他传感器。POS还可操作以确定范围测量、扫描角度、传感器位置、传感器定向和信号幅度。由POS 430所生成的数据可以与由激光雷达收发器410所生成的数据组合，以便生成FOV物体模型。
系统处理器440可操作，用于将控制信号发送到激光雷达收发器410、POS 430和扫描仪420，并从这些设备接收数据。系统处理器240接收数据并确定FOV内的物体的定位，并且可以确定其他信息，例如物体的速度、物体的构成、信号滤波等。存储器460可操作，用于存储返回的信号脉冲的数字表示，和/或存储由系统处理器440所计算的数据。车辆控制系统/用户界面450可操作，用于接收来自用户的输入，如果需要则显示结果，并且可选地响应于由系统处理器440所生成的数据来生成车辆控制信号。车辆控制信号可以用于控制自主车辆，可以用于避免碰撞，或者可以用于驾驶员警告系统以及其他用途。
现在参照图5，示出了具有激光探测器的示例性透镜500的图。期望简化具有大FOV和大孔径的激光雷达系统中的光的收集。闪光激光雷达通常具有探测器的阵列，其放置在平坦表面中。这要求收集光学器件必须将来自视场角的光带到平坦表面。然而，随着FOV增加，例如大于九十度，并且随着孔径增加，会有更多的光的收集，光学设计变得更加复杂。此外，在视场边缘处的较大角度收集的光比中心处要少很多。这转化为激光雷达的较短范围的可探测性。
在所提出的示例性实施例中，利用柔性印刷电路板等，可以将激光雷达探测器阵列弯曲成弯曲表面。与高成像应用不同，许多激光雷达系统能够容忍像差和失真。因此，提出球面透镜510作为收集光学器件和用于弯曲阵列的机械支撑。备选地，透镜可以是具有第一侧和第二侧的凸透镜。来自FOV的每个角度均匀地聚焦在安装有探测器520那一侧的相对侧。可以安装大尺寸探测器520，每个探测器520支撑较小的子FOV。
现在参照图6，示出了示例性探测器阵列600。在该示例性实施例中，示出了四个球面透镜615，每个球面透镜具有多个探测器。阵列壳体610支持球面透镜615并且可以采用处理器，用于将来自各个探测器的信号转换成数据，该数据用于生成点图，该点图用于辅助控制车辆，例如自主车辆。
在另一示例性实施例中，激光雷达探测器阵列可采用具有第一侧和第二侧的凸透镜以及安装到第二侧的第一探测器，第一探测器用于接收在第一侧上具有第一入射角的第一光脉冲，其中第一探测器可操作以响应于第一光脉冲而生成第一控制信号。第二探测器也可以安装到第二侧，用于接收在第二侧上具有第二入射角的第二光脉冲，第二探测器可操作以响应于第二光脉冲而生成第二控制信号。处理器用于接收控制信号并生成与视场点图相关的数据。处理器可操作以用于生成点图，或者可生成数据，所述数据要由生成点图的另外的处理器使用。
发射器阵列可以使用类似的配置来构造，其中激光发射二极管安装到凸透镜的第一侧，凸透镜的第二侧定向为朝向发射器阵列的视场。
应当理解，尽管在完全起作用的计算机系统的背景下描述了该示例性实施例，但是本领域技术人员将认识到，本公开的机制能够作为程序产品分配到一个或多个类型的非暂时性计算机可读信号承载媒体，该媒体用于存储程序及其指令并执行该分配，例如这样的非暂时性计算机可读媒体，其承载程序并包含存储在其中的计算机指令，用于使计算机处理器运行和执行该程序。这样的程序产品可以采用多种形式，并且本公开同样适用，不论用于进行分配的计算机可读信号承载媒体是何种特定类型。信号承载媒体的示例包括：可记录媒体和传输媒体，可记录媒体例如软盘、硬盘驱动器、存储卡，以及光盘，而传输媒体例如数字和模拟通信链路。

Claims (10)

1.一种设备，包括：
-凸透镜，所述凸透镜具有第一侧和第二侧；
-第一探测器，所述第一探测器安装于所述第二侧，以用于接收第一光脉冲，所述第一光脉冲在所述第一侧上具有第一入射角；所述第一探测器能够操作以响应于所述第一光脉冲而生成第一控制信号；
-第二探测器，所述第二探测器安装于所述第二侧，以用于接收第二光脉冲，所述第二光脉冲在所述第二侧上具有第二入射角，所述第二探测器能够操作以响应于所述第二光脉冲而生成第二控制信号；以及
-处理器，所述处理器用于响应于所述第一控制信号和所述第二控制信号而生成范围绘图。
2.根据权利要求1所述的设备，还包括用于发射所述第一光脉冲的第一发射器和用于发射所述第二光脉冲的第二发射器。
3.根据权利要求2所述的设备，还包括用于引导所述第一光脉冲和所述第二光脉冲的第一传输透镜。
4.根据权利要求1所述的设备，其中，所述设备是激光雷达系统的一部分。
5.根据权利要求1所述的设备，其中，所述凸透镜是球形。
6.根据权利要求1所述的设备，其中，所述第一发射器和所述第二发射器形成垂直腔面发射激光阵列的一部分。
7.根据权利要求1所述的设备，还包括第二凸透镜，所述第二凸透镜具有第三侧和第四侧，还具有安装于所述第四侧的第三探测器以及安装于所述第四侧的第四探测器，所述第三探测器能够操作以响应于所述第三光脉冲而生成第三控制信号，所述第四探测器能够操作以响应于所述第四光脉冲而生成第四控制信号，并且其中所述处理器还能够操作以响应于所述第三控制信号和所述第四控制信号而生成所述范围绘图。
8.一种激光雷达系统，包括：
-探测器，所述探测器包括凸透镜，所述凸透镜具有第一侧和第二侧，第一传感器安装于所述第二侧以用于接收第一光脉冲，第二传感器安装于所述第二侧以用于接收第二光脉冲；以及
-处理器，所述处理器用于响应于所述第一光脉冲和所述第二光脉冲而生成范围绘图。
9.根据权利要求8所述的激光雷达系统，还包括用于发射所述第一光脉冲的第一发射器和用于发射所述第二光脉冲的第二发射器。
10.一种有源探测系统，包括：
-激光发射阵列，所述激光发射阵列具有用于发射第一光脉冲的第一发射器、用于发射第二光脉冲的第二发射器，以及用于引导所述第一光脉冲和所述第二光脉冲的第一透镜；
-探测阵列，所述探测阵列具有第二透镜，其中所述第二透镜具有第一凸侧和第二凸侧，第一传感器安装于所述第二凸侧以用于接收所述第一光脉冲，第二传感器安装于所述第二凸侧以用于接收所述第二光脉冲；以及
-处理器，所述处理器用于控制所述激光发射阵列并响应于所述第一光脉冲和所述第二光脉冲而生成范围绘图。
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