CN111366910B - 用于自动驾驶车辆的光探测和测距装置 - Google Patents

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Abstract

在一个实施方式中，ADV的LIDAR装置包括用于朝向目标发射光束的光发射器，其中，光束的至少一部分从目标反射。LIDAR装置还包括光学感测单元，光学感测单元包括第一光检测器和第二光检测器。第一光检测器是与第二光检测器不同类型的光检测器，其中，光学感测单元用于接收从目标反射的光束的部分。当光学感测单元接收到光束的部分时，第一光检测器生成第一光学传感器输出信号，以及第二光检测器生成第二光学传感器输出信号。LIDAR装置还包括第一电路部分，以响应于第一光学传感器输出信号生成指示所接收的光束的部分的强度的强度信号。LIDAR装置还包括第二电路部分，以响应于第二光学传感器输出信号生成指示所发射的光束的飞行时间(ToF)的ToF信号。

Description

用于自动驾驶车辆的光探测和测距装置
技术领域
本公开的实施方式总体涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施方式涉及在自动驾驶车辆中使用的LIDAR装置。
背景技术
以自动驾驶模式运行(例如，无人驾驶)的车辆可将乘员、尤其是驾驶员从一些驾驶相关的职责中解放出来。当以自动驾驶模式运行时，车辆可使用车载传感器导航到各个位置，从而允许车辆在最少人机交互的情况下或在没有任何乘客的一些情况下行驶。
LIDAR技术已广泛应用于军事、地理学、海洋学，并且最近十年广泛运用于自动驾驶车辆。除了其它之外，LIDAR在自动驾驶车辆上的应用受到高成本的阻碍。LIDAR装置可在扫描场景时估计到对象的距离，以将表示对象的反射表面的点云聚集起来。点云中的各个点可通过以下来确定：发射激光脉冲并检测从对象反射的返回脉冲(如果有的话)，以及根据发射的脉冲与接收的反射脉冲之间的时间延迟确定到对象的距离。可快速地和反复地扫描在场景中的一个或多个激光器，以提供关于到场景中的反射对象的距离的连续实时信息。
传统的LIDAR装置通常使用单光子雪崩二极管(SPAD)传感器或雪崩光电二极管(APD)传感器。SPAD传感器用于检测所接收的从目标反射的光的时序通常是合乎需要的。然而，SPAD传感器不能充分地指示接收到的光的强度。另一方面，APD传感器用于检测接收到的光的强度是合乎需要的，但用于检测接收到的光的时序不合适。为了使基于APD的LIDAR装置检测这种时序，必须使用昂贵的高速模数转换器(ADC)。用于基于SPAD和基于APD的LIDAR装置的常规读出电路分别在图5A和图5B中示出。
发明内容
根据本公开的一方面，提供了一种在自动驾驶车辆中使用的光探测和测距装置，包括：
光发射器，用于朝向目标发射光束，其中，所述光束的至少一部分从所述目标反射；
光学感测单元，包括第一光检测器和第二光检测器，所述第一光检测器是与所述第二光检测器不同类型的光检测器，其中，所述光学感测单元用于接收从所述目标反射的所述光束的部分，其中，当所述光学感测单元接收到所述光束的部分时，所述第一光检测器生成第一光学传感器输出信号，以及所述第二光检测器生成第二光学传感器输出信号；
第一电路部分，用于响应于所述第一光学传感器输出信号生成指示所接收的所述光束的部分的强度的强度信号；以及
第二电路部分，用于响应于所述第二光学传感器输出信号生成指示所发射的光束的飞行时间的飞行时间信号。
根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶车辆，包括：
光探测和测距装置，其中，所述光探测和测距装置包括：
光发射器，用于朝向目标发射光束，其中，所述光束的至少一部分从所述目标反射；
光学感测单元，包括第一光检测器和第二光检测器，所述第一光检测器是与所述第二光检测器不同类型的光检测器，其中，所述光学感测单元用于接收从所述目标反射的所述光束的部分，其中，当所述光学感测单元接收到所述光束的部分时，所述第一光检测器生成第一光学传感器输出信号，以及所述第二光检测器生成第二光学传感器输出信号；
第一电路部分，用于响应于所述第一光学传感器输出信号生成指示所接收的光束的部分的强度的强度信号；以及
第二电路部分，用于响应于所述第二光学传感器输出信号生成指示所发射的光束的飞行时间的飞行时间信号。
根据本公开的又一方面，提供了一种用于操作自动驾驶车辆的光探测和测距装置的方法，所述方法包括：
使用光发射器发射光束，以感测目标的物理范围；
使用光学感测单元接收从所述目标反射的光束的至少一部分；
响应于所接收的所述光束的部分，通过所述光学感测单元生成第一光学传感器输出信号和第二光学传感器输出信号；
基于所述第一光学传感器输出信号，产生指示所接收的光束的部分的强度的强度信号；以及
基于所述第二光学传感器输出信号，产生指示所发射的光束的飞行时间的飞行时间信号。
附图说明
本公开的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出，附图中的相同参考标记指示相似元件。
图1是示出根据一个实施方式的网络化系统的框图。
图2是示出根据一个实施方式的自动驾驶车辆的示例的框图。
图3是示出根据一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。
图4示出常规的LIDAR安装配置。
图5A至图5B是分别示出用于基于SPAD和基于APD的LIDAR装置的传统读出电路的电路图。
图6A至图6C是示出根据本公开的LIDAR光学感测单元的实施方式的图示。
图7是示出根据一个实施方式的LIDAR装置的框图。
图8示意性地示出根据一个实施方式的不同信号之间的关系。
图9A是示出根据另一实施方式的LIDAR装置的框图。
图9B是示出根据又一实施方式的LIDAR装置的框图。
图10是示出根据一个实施方式的操作LIDAR装置的过程的流程图。
具体实施方式
将参考以下所讨论的细节来描述本公开的各种实施方式和方面，附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是本公开的说明，而不应当解释为对本公开进行限制。描述了许多特定细节以提供对本公开的各种实施方式的全面理解。然而，在某些情况下，并未描述众所周知的或常规的细节，以提供对本公开的实施方式的简洁讨论。
本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可包括在本公开的至少一个实施方式中。短语“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。
根据一个方面，自动驾驶车辆(ADV)的LIDAR装置包括用于朝向目标发射光束的光发射器，其中，该光束的至少一部分从目标反射。LIDAR装置还包括光学感测单元，该光学感测单元包括第一光检测器和第二光检测器。第一光检测器是与第二光检测器不同类型的光检测器，其中，光学感测单元用于接收从目标反射的光束的部分。当光学感测单元接收到光束的部分时，第一光检测器生成第一光学传感器输出信号，以及第二光检测器生成第二光学传感器输出信号。LIDAR装置还包括第一电路部分，该第一电路部分用于响应于第一光学传感器输出信号生成指示所接收的光束的部分的强度的强度信号。LIDAR装置还包括第二电路部分，该第二电路部分用于响应于第二光学传感器输出信号生成指示所发射的光束的飞行时间(ToF)的飞行时间(ToF)信号。
根据另一方面，公开了一种自动驾驶车辆。该自动驾驶车辆包括LIDAR装置。LIDAR装置包括用于朝向目标发射光束的光发射器，其中，该光束的至少一部分从目标反射。LIDAR装置还包括光学感测单元，该光学感测单元包括第一光检测器和第二光检测器。第一光检测器是与第二光检测器不同类型的光检测器，其中，光学感测单元用于接收从目标反射的光束的部分。当光学感测单元接收到光束的部分时，第一光检测器生成第一光学传感器输出信号，以及第二光检测器生成第二光学传感器输出信号。LIDAR装置还包括第一电路部分，该第一电路部分用于响应于第一光学传感器输出信号生成指示所接收的光束的部分的强度的强度信号。LIDAR装置还包括第二电路部分，该第二电路部分用于响应于第二光学传感器输出信号生成指示所发射的光束的ToF的ToF信号。
根据又一方面，公开了一种用于操作自动驾驶车辆的LIDAR装置的方法。使用光发射器，发射光束以感测目标的物理范围。使用光学感测单元，接收从目标反射的光束的至少一部分。响应于接收到光束的部分，通过光学感测单元生成第一光学传感器输出信号和第二光学传感器输出信号。基于第一光学传感器输出信号，产生表示所接收的光束的部分的强度的强度信号。基于第二光学传感器输出信号，产生指示所发射的光束的ToF的ToF信号。
在一个实施方式中，第一光检测器是雪崩光电二极管(APD)，以及第二光检测器是单光子雪崩二极管(SPAD)。在一个实施方式中，第二电路部分包括时间数字转换器(TDC)，以基于第二光学传感器输出信号和光发射器触发信号生成ToF信号。在一个实施方式中，第一电路部分包括积分器和模数转换器(ADC)，其中，积分器用于基于ToF信号和激活信号对第一光学传感器输出信号进行积分以产生积分器输出信号，模数转换器(ADC)用于以采样速率对积分器输出信号进行采样以产生强度信号。在一个实施方式中，LIDAR装置还包括逻辑块，该逻辑块用于生成触发光发射器发射光束的光发射器触发信号以及激活积分器的激活信号。
图1是示出根据本公开的一个实施方式的自动驾驶车辆网络配置的框图。参考图1，网络配置100包括可通过网络102通信地联接到一个或多个服务器103至104的自动驾驶车辆101。尽管示出一个自动驾驶车辆，但多个自动驾驶车辆可通过网络102联接到彼此和/或联接到服务器103至104。网络102可以是任何类型的网络，例如，有线或无线的局域网(LAN)、诸如互联网的广域网(WAN)、蜂窝网络、卫星网络或其组合。服务器103至104可以是任何类型的服务器或服务器群集，诸如，网络或云服务器、应用服务器、后端服务器或其组合。服务器103至104可以是数据分析服务器、内容服务器、交通信息服务器、地图和兴趣点(MPOI)服务器或位置服务器等。
自动驾驶车辆是指可配置成处于自动驾驶模式下的车辆，在所述自动驾驶模式下车辆在极少或没有来自驾驶员的输入的情况下导航通过环境。这种自动驾驶车辆可包括传感器系统，所述传感器系统具有配置成检测与车辆运行环境有关的信息的一个或多个传感器。所述车辆和其相关联的控制器使用所检测的信息来导航通过所述环境。自动驾驶车辆101可在手动模式下、在全自动驾驶模式下或者在部分自动驾驶模式下运行。
在一个实施方式中，自动驾驶车辆101包括，但不限于，感知与规划系统110、车辆控制系统111、无线通信系统112、用户接口系统113和传感器系统115。自动驾驶车辆101还可包括普通车辆中包括的某些常用部件，诸如：发动机、车轮、方向盘、变速器等，所述部件可由车辆控制系统111和/或感知与规划系统110使用多种通信信号和/或命令进行控制，该多种通信信号和/或命令例如，加速信号或命令、减速信号或命令、转向信号或命令、制动信号或命令等。
部件110至115可经由互连件、总线、网络或其组合通信地联接到彼此。例如，部件110至115可经由控制器局域网(CAN)总线通信地联接到彼此。CAN总线是设计成允许微控制器和装置在没有主机的应用中与彼此通信的车辆总线标准。它是最初是为汽车内的复用电气布线设计的基于消息的协议，但也用于许多其它环境。
现在参考图2，在一个实施方式中，传感器系统115包括但不限于一个或多个摄像机211、全球定位系统(GPS)单元212、惯性测量单元(IMU)213、雷达单元214以及光探测和测距(LIDAR)单元215。GPS单元212可包括收发器，所述收发器可操作以提供关于自动驾驶车辆的位置的信息。IMU单元213可基于惯性加速度来感测自动驾驶车辆的位置和定向变化。雷达单元214可表示利用无线电信号来感测自动驾驶车辆的本地环境内的对象的系统。在一些实施方式中，除感测对象之外，雷达单元214可另外感测对象的速度和/或前进方向。LIDAR单元215可使用激光来感测自动驾驶车辆所处环境中的对象。除其它系统部件之外，LIDAR单元215还可包括一个或多个激光源、激光扫描器以及一个或多个检测器。摄像机211可包括用来采集自动驾驶车辆周围环境的图像的一个或多个装置。摄像机211可以是静物摄像机和/或视频摄像机。摄像机可以是可机械地移动的，例如，通过将摄像机安装在旋转和/或倾斜平台上。
传感器系统115还可包括其它传感器，诸如：声纳传感器、红外传感器、转向传感器、油门传感器、制动传感器以及音频传感器(例如，麦克风)。音频传感器可配置成从自动驾驶车辆周围的环境中采集声音。转向传感器可配置成感测方向盘、车辆的车轮或其组合的转向角度。油门传感器和制动传感器分别感测车辆的油门位置和制动位置。在一些情形下，油门传感器和制动传感器可集成为集成式油门/制动传感器。
在一个实施方式中，车辆控制系统111包括但不限于转向单元201、油门单元202(也称为加速单元)和制动单元203。转向单元201用来调整车辆的方向或前进方向。油门单元202用来控制电动机或发动机的速度，电动机或发动机的速度进而控制车辆的速度和加速度。制动单元203通过提供摩擦使车辆的车轮或轮胎减速而使车辆减速。应注意，如图2所示的部件可以以硬件、软件或其组合实施。
返回参考图1，无线通信系统112允许自动驾驶车辆101与诸如装置、传感器、其它车辆等外部系统之间的通信。例如，无线通信系统112可以与一个或多个装置直接无线通信，或者经由通信网络进行无线通信，诸如，通过网络102与服务器103至104通信。无线通信系统112可使用任何蜂窝通信网络或无线局域网(WLAN)，例如，使用WiFi，以与另一部件或系统通信。无线通信系统112可例如使用红外链路、蓝牙等与装置(例如，乘客的移动装置、显示装置、车辆101内的扬声器)直接通信。用户接口系统113可以是在车辆101内实施的外围装置的部分，包括例如键盘、触摸屏显示装置、麦克风和扬声器等。
自动驾驶车辆101的功能中的一些或全部可由感知与规划系统110控制或管理，尤其当在自动驾驶模式下操作时。感知与规划系统110包括必要的硬件(例如，处理器、存储器、存储装置)和软件(例如，操作系统、规划和路线安排程序)，以从传感器系统115、控制系统111、无线通信系统112和/或用户接口系统113接收信息，处理所接收的信息，规划从起始点到目的地点的路线或路径，随后基于规划和控制信息来驾驶车辆101。可替代地，感知与规划系统110可与车辆控制系统111集成在一起。
例如，作为乘客的用户可例如经由用户接口来指定行程的起始位置和目的地。感知与规划系统110获得行程相关数据。例如，感知与规划系统110可从MPOI服务器中获得位置和路线信息，所述MPOI服务器可以是服务器103至104的一部分。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI。可替代地，此类位置和MPOI信息可本地高速缓存在感知与规划系统110的永久性存储装置中。
当自动驾驶车辆101沿着路线移动时，感知与规划系统110也可从交通信息系统或服务器(TIS)获得实时交通信息。应注意，服务器103至104可由第三方实体进行操作。可替代地，服务器103至104的功能可与感知与规划系统110集成在一起。基于实时交通信息、MPOI信息和位置信息以及由传感器系统115检测或感测的实时本地环境数据(例如，障碍物、对象、附近车辆)，感知与规划系统110可规划最佳路线并且根据所规划的路线例如经由控制系统111来驾驶车辆101，以安全且高效到达指定目的地。
服务器103可以是数据分析系统，从而为各种客户执行数据分析服务。在一个实施方式中，数据分析系统103包括数据收集器121和机器学习引擎122。数据收集器121从各种车辆(自动驾驶车辆或由人类驾驶员驾驶的常规车辆)收集驾驶统计数据123。驾驶统计数据123包括指示所发出的驾驶指令(例如，油门、制动、转向指令)以及由车辆的传感器在不同的时间点捕捉到的车辆的响应(例如，速度、加速、减速、方向)的信息。驾驶统计数据123还可包括描述不同时间点下的驾驶环境的信息，例如，路线(包括起始位置和目的地位置)、MPOI、道路状况、天气状况等。
基于驾驶统计数据123，出于各种目的，机器学习引擎122生成或训练一组规则、算法和/或预测模型124。在一个实施方式中，算法124可包括使用本申请中描述的LIDAR装置处理LIDAR传感器数据以进行感知的算法。然后算法124可上传到ADV上以在自动驾驶期间实时使用。
图3是示出根据一个实施方式的与自动驾驶车辆一起使用的感知与规划系统的示例的框图。系统300可实施为图1的自动驾驶车辆101的一部分，包括但不限于感知与规划系统110、控制系统111和传感器系统115。参考图3，感知与规划系统110包括但不限于定位模块301、感知模块302、预测模块303、决策模块304、规划模块305、控制模块306和路线安排模块307。
模块301至307中的一些或全部可以以软件、硬件或其组合实施。例如，这些模块可安装在永久性存储装置352中、加载到存储器351中，并且由一个或多个处理器(未示出)执行。应注意，这些模块中的一些或全部可通信地联接到图2的车辆控制系统111的一些或全部模块或者与它们集成在一起。模块301至307中的一些可一起集成为集成模块。
定位模块301确定自动驾驶车辆300的当前位置(例如，利用GPS单元212)以及管理与用户的行程或路线相关的任何数据。定位模块301(又称作为地图与路线模块)管理与用户的行程或路线相关的任何数据。用户可例如经由用户接口登录并且指定行程的起始位置和目的地。定位模块301与自动驾驶车辆300的诸如地图与路线信息311的其它部件通信，以获得行程相关数据。例如，定位模块301可从位置服务器和地图与POI(MPOI)服务器获得位置和路线信息。位置服务器提供位置服务，并且MPOI服务器提供地图服务和某些位置的POI，从而可作为地图与路线信息311的一部分高速缓存。当自动驾驶车辆300沿着路线移动时，定位模块301也可从交通信息系统或服务器获得实时交通信息。
基于由传感器系统115提供的传感器数据和由定位模块301获得的定位信息，感知模块302确定对周围环境的感知。感知信息可表示普通驾驶员在驾驶员正驾驶的车辆周围将感知到的东西。感知可包括例如采用对象形式的车道配置、交通灯信号、另一车辆的相对位置、行人、建筑物、人行横道或其它交通相关标志(例如，停止标志、让行标志)等。车道配置包括描述一个或多个车道的信息，诸如，例如车道的形状(例如，直线或弯曲)、车道的宽度、道路中的车道数量、单向或双向车道、合并或分开车道、出口车道等。
感知模块302可包括计算机视觉系统或计算机视觉系统的功能，以处理并分析由一个或多个摄像机采集的图像，从而识别自动驾驶车辆环境中的对象和/或特征。所述对象可包括交通信号、道路边界、其它车辆、行人和/或障碍物等。计算机视觉系统可使用对象识别算法、视频跟踪以及其它计算机视觉技术。在一些实施方式中，计算机视觉系统可绘制环境地图，跟踪对象，以及估算对象的速度等。感知模块302也可基于由诸如雷达和/或LIDAR的其它传感器提供的其它传感器数据来检测对象。
针对每个对象，预测模块303预测对象在这种情况下将如何表现。预测是基于感知数据执行的，该感知数据在考虑一组地图/路线信息311和交通规则312的时间点感知驾驶环境。例如，如果对象为相反方向上的车辆且当前驾驶环境包括十字路口，则预测模块303将预测车辆是否可能会笔直向前移动或转弯。如果感知数据表明十字路口没有交通灯，则预测模块303可能会预测车辆在进入十字路口之前可能需要完全停车。如果感知数据表明车辆目前处于左转唯一车道或右转唯一车道，则预测模块303可能预测车辆将更可能分别左转或右转。
针对每个对象，决策模块304作出关于如何处置对象的决定。例如，针对特定对象(例如，交叉路线中的另一车辆)以及描述对象的元数据(例如，速度、方向、转弯角度)，决策模块304决定如何与所述对象相遇(例如，超车、让行、停止、超过)。决策模块304可根据诸如交通规则或驾驶规则312的规则集来作出此类决定，所述规则集可存储在永久性存储装置352中。
路线安排模块307配置成提供从起始点到目的地点的一个或多个路线或路径。对于从起始位置到目的地位置的给定行程，例如从用户接收的给定行程，路线安排模块307获得路线与地图信息311，并确定从起始位置至到达目的地位置的所有可能路线或路径。路线安排模块307可生成地形图形式的参考线，它确定了从起始位置至到达目的地位置的每个路线。参考线是指不受其它诸如其它车辆、障碍物或交通状况的任何干扰的理想路线或路径。即，如果道路上没有其它车辆、行人或障碍物，则ADV应精确地或紧密地跟随参考线。然后，将地形图提供至决策模块304和/或规划模块305。决策模块304和/或规划模块305检查所有可能的路线，以根据由其它模块提供的其它数据选择和更改最佳路线中的一个，其中，其它数据诸如为来自定位模块301的交通状况、由感知模块302感知到的驾驶环境以及由预测模块303预测的交通状况。根据时间点下的特定驾驶环境，用于控制ADV的实际路径或路线可能接近于或不同于由路线安排模块307提供的参考线。
基于针对所感知到的对象中的每个的决定，规划模块305使用由路线安排模块307提供的参考线作为基础，为自动驾驶车辆规划路径或路线以及驾驶参数(例如，距离、速度和/或转弯角度)。换言之，针对给定的对象，决策模块304决定对该对象做什么，而规划模块305确定如何去做。例如，针对给定的对象，决策模块304可决定超过所述对象，而规划模块305可确定在所述对象的左侧还是右侧超过。规划和控制数据由规划模块305生成，包括描述车辆300在下一移动循环(例如，下一路线/路径段)中将如何移动的信息。例如，规划和控制数据可指示车辆300以30英里每小时(mph)的速度移动10米，随后以25mph的速度变到右侧车道。
基于规划和控制数据，控制模块306根据由规划和控制数据限定的路线或路径通过将适当的命令或信号发送到车辆控制系统111来控制并驾驶自动驾驶车辆。所述规划和控制数据包括足够的信息，以沿着路径或路线在不同的时间点使用适当的车辆设置或驾驶参数(例如，油门、制动、转向命令)将车辆从路线或路径的第一点驾驶到第二点。
在一个实施方式中，规划阶段在多个规划周期(也称作为驾驶周期)中执行，例如，在每个时间间隔为100毫秒(ms)的周期中执行。对于规划周期或驾驶周期中的每一个，将基于规划和控制数据发出一个或多个控制命令。即，对于每100ms，规划模块305规划下一个路线段或路径段，例如，包括目标位置和ADV到达目标位置所需要的时间。可替代地，规划模块305还可规定具体的速度、方向和/或转向角等。在一个实施方式中，规划模块305为下一个预定时段(诸如，5秒)规划路线段或路径段。对于每个规划周期，规划模块305基于在前一周期中规划的目标位置规划用于当前周期(例如，下一个5秒)的目标位置。控制模块306然后基于当前周期的规划和控制数据生成一个或多个控制命令(例如，油门、制动、转向控制命令)。
应注意，决策模块304和规划模块305可集成为集成模块。决策模块304/规划模块305可包括导航系统或导航系统的功能，以确定自动驾驶车辆的驾驶路径。例如，导航系统可确定用于影响自动驾驶车辆沿着以下路径移动的一系列速度和前进方向：所述路径在使自动驾驶车辆沿着通往最终目的地的基于车行道的路径前进的同时，基本上避免感知到的障碍物。目的地可根据经由用户接口系统113进行的用户输入来设定。导航系统可在自动驾驶车辆正在运行的同时动态地更新驾驶路径。导航系统可将来自GPS系统和一个或多个地图的数据合并，以确定用于自动驾驶车辆的驾驶路径。
图4示出关于自动驾驶车辆的常规LIDAR配置。如图4中所示，LIDAR单元215通常安装在ADV 300的顶部。LIDAR单元215配置成例如根据旋转方向401水平和竖直旋转，使得LIDAR单元215可扫描整个360度环境。LIDAR单元215其中包括至少一个光发射器(未示出)以朝向目标402发射光束。LIDAR单元215还包括至少一个光检测器或光传感器(未示出)以接收和检测从目标402反射的光束。
图5A至图5B是分别示出用于基于SPAD和基于APD的LIDAR装置的传统读出电路的电路图。
图6A至图6C是示出根据本公开的LIDAR光学传感器的实施方式的图示。参考图6A，在一个实施方式中，LIDAR光学传感器601(也称为光学感测单元)可包括第一光检测器602(例如，雪崩光电二极管(APD))和第二光检测器603(例如，单光子雪崩二极管(SPAD))。第一光检测器602和第二光检测器603配置成感测从目标(例如，目标402)反射的光束并生成光检测器输出信号。在一个实施方式中，第一光检测器602和第二光检测器603可并排配置(如图所示)以形成光检测器对。
参考图6B，在另一实施方式中，LIDAR光学感测单元611可包括光检测器603和两个光检测器602，其中，光检测器603设置在两个光检测器602之间。在又一实施方式中，参考图6C，光学感测单元621可包括光检测器602和两个光检测器603，其中，光检测器602设置在两个光检测器603之间。应注意，图6A至图6C的实施方式不是限制性的。因此，LIDAR光学感测单元可包括任何数量的第一光检测器和第二光检测器，其中，光检测器以任何配置布置。
图7是示出根据一个实施方式的LIDAR装置的框图。参考图7，LIDAR装置700可包括读出电路710和光发射器720。光发射器720例如可包括诸如激光二极管的脉冲激光源。读出电路710包括光学感测单元601(如前所述)、逻辑块701、时间数字转换器(TDC)702、积分器704和模数转换器(ADC)705。
逻辑块701控制光发射器720的触发，TDC 702的起动时间和积分器704的激活。TDC702提供在逻辑块701触发光发射器720的时间与光学感测单元601检测到来自目标721的反射光束的时间之间的时间间隔或飞行时间(ToF)。积分器704执行积分关于时间的数学运算，使得其输出信号与其随时间积分的输入信号成比例。ADC 705通过以采样速率(例如，100kHz至1MHz)对其输入信号进行采样，将模拟信号转换为数字形式。与传统读出电路中使用的ADC相比，该采样速率较低，通常为1GHz至3GHz。
在操作中，逻辑块701可将光发射器触发信号发送至光发射器720。同时，逻辑块701还可将光发射器触发信号(可视为起动信号)发送至TDC 702。响应于触发信号，光发射器720朝向目标721发射光束，其中，该光束的一部分(或全部)光束从目标721反射。光学感测单元601可检测反射的光束并将光学传感器输出信号提供给TDC 702和积分器704。更具体地，响应于检测到反射的光束，光检测器602(例如，ADP)可生成并向积分器704提供第一光学传感器输出信号。基于第一光学传感器输出信号、ToF信号(由TDC 702提供)和来自逻辑块701的激活信号，积分器704可对一段时间(例如，由ToF信号提供)内的第一光学传感器输出信号积分以产生积分器输出信号。然后可通过ADC 705将积分器输出信号转换成数字形式，以生成表示所接收的光束的部分的强度的强度信号。
相应地，响应于检测到反射的光束，光检测器603(例如，SPAD)可生成并向TDC 702提供第二光学传感器输出信号。可看到TDC 702的功能类似于计时表。因此，由于光发射器触发信号可被视为起动信号，所以第二光学传感器输出信号可被视为停止信号。基于这两个信号，TDC702可生成指示所发射的光束的ToF的ToF信号。随后，ToF可用于计算LIDAR装置700与目标721之间的距离(或物理范围)。尽管未在图7中示出，但是在一些实施方式中，第一光学传感器输出信号可在由积分器704进行积分之前由互阻抗放大器(TIA)放大。在一些实施方式中，第二光学传感器输出信号可提供给电容器(未示出)，用于在将其提供给TDC702之前进行充电和随后由反相器(也未示出)进行反相。
图8示意性地示出根据一个实施方式的不同信号之间的关系。如图所示，光发射器触发信号801由矩形波形表示，其中，“高”状态可对应于光发射器720的触发。发射或输出的光束802、接收的反射光束803以及SPAD输出信号804(即，如前所述的第二光学传感器输出信号)本质上是瞬态的。TDC或ToF信号805也由矩形波形表示，其中，信号805的“高”状态(即，ToF)的持续时间由信号801(即，起动信号)和信号804(即，停止信号)的上升沿确定。如前所述，强度信号806表示所接收的反射光束803的强度。因此，信号806的幅度越高，强度越高，反之亦然(即，成正比)。如图所示，当接收的反射光束803也从“低”状态变为“高”状态时，强度信号806从“低”状态逐渐变为“高”状态。即，当光学感测单元601(即光检测器602)接收或检测到反射光束时，开始积分(例如，通过积分器704)。
图9A是示出根据另一实施方式的LIDAR装置的框图。在图9A中，LIDAR装置900可包括光学感测单元901、选择器(或多路复用器)902和读出电路710(如前所述)。光学感测单元901可包括多个光检测器对(即，光检测器602-光检测器603对)。每个光检测器对均可提供第一光学传感器输出信号和第二光学传感器输出信号(如前所述)。该信号可由选择器902选择并传送至电路710进行处理。先前已经描述了电路710的操作，为了简洁起见，这里不再描述。在一些实施方式中，光检测器对的数量可以是16×4，总共64对，但是可实现任何数量的光检测器对。每个光检测器对均可对应于LIDAR导出的图像中的像素。
可替代地，在一些实施方式中，选择器902可以不是必需的。例如，参考图9B，LIDAR装置900可包括光学感测单元901和多个电路710。在该实施方式中，电路710的数量将等于光检测器对的数量，其中，每个电路710均处理来自其相应光检测器对的第一光学传感器输出信号和第二光学传感器输出信号。
图10是示出根据一个实施方式的操作LIDAR装置的过程的流程图。过程1000可以由LIDAR装置执行，所述LIDAR装置可包括软件、硬件或其组合。参考图10，在操作1001中，该过程使用光发射器发射光束以感测目标的物理范围。在操作1002中，该过程使用光学感测单元接收从目标反射的光束的至少一部分。在操作1003中，该过程响应于接收到光束的部分通过光学感测单元生成第一光学传感器输出信号和第二光学传感器输出信号。在操作1004中，该过程基于第一光学传感器输出信号，产生指示所接收的光束的部分的强度的强度信号。在操作1005中，该过程基于第二光学传感器输出信号，产生指示所发射的光束的ToF的ToF信号。
应注意，如上文示出和描述的部件中的一些或全部可在软件、硬件或其组合中实施。例如，此类部件可实施为安装并存储在永久性存储装置中的软件，所述软件可通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。可替代地，此类部件可实施为编程或嵌入到专用硬件(诸如，集成电路(例如，专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码，所述可执行代码可经由来自应用的相应驱动程序和/或操作系统来访问。此外，此类部件可实施为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑，作为可由软件部件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。
前述详细描述中的一些部分已经根据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方式，以将他们的工作实质最有效地传达给本领域中的其他技术人员。本文中，算法通常被认为是导致所期望结果的自洽操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的操作。
然而，应当牢记，所有这些和类似的术语均旨在与适当的物理量关联，并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非在以上讨论中以其它方式明确地指出，否则应当了解，在整个说明书中，利用术语(诸如所附权利要求书中所阐述的术语)进行的讨论是指计算机系统或类似电子计算装置的动作和处理，所述计算机系统或电子计算装置操控计算机系统的寄存器和存储器内的表示为物理(电子)量的数据，并将所述数据变换成计算机系统存储器或寄存器或者其它此类信息存储装置、传输或显示装置内类似地表示为物理量的其它数据。
本公开的实施方式还涉及用于执行本文中的操作的设备。这种计算机程序存储在非暂时性计算机可读介质中。机器可读介质包括用于以机器(例如，计算机)可读的形式存储信息的任何机构。例如，机器可读(例如，计算机可读)介质包括机器(例如，计算机)可读存储介质(例如，只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存存储器装置)。
前述附图中所描绘的过程或方法可由处理逻辑来执行，所述处理逻辑包括硬件(例如，电路、专用逻辑等)、软件(例如，体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管所述过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的，但是应当了解，所述操作中的一些可按不同的顺序执行。此外，一些操作可并行地执行而不是顺序地执行。
本公开的实施方式并未参考任何特定的编程语言进行描述。应认识到，可使用多种编程语言来实施如本文描述的本公开的实施方式的教导。
在以上的说明书中，已经参考本公开的具体示例性实施方式对本公开的实施方式进行了描述。将显而易见的是，在不脱离所附权利要求书中阐述的本公开的更宽泛精神和范围的情况下，可对本发明作出各种修改。因此，应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

Claims (23)

1.一种在自动驾驶车辆中使用的光探测和测距装置，包括：
光发射器，用于朝向目标发射光束，其中，所述光束的至少一部分从所述目标反射；
光学感测单元，包括第一光检测器和第二光检测器，所述第一光检测器是与所述第二光检测器不同类型的光检测器，其中，所述光学感测单元用于接收从所述目标反射的所述光束的部分，其中，当所述光学感测单元接收到所述光束的部分时，所述第一光检测器生成第一光学传感器输出信号，以及所述第二光检测器生成第二光学传感器输出信号；
第一电路部分，用于响应于所述第一光学传感器输出信号生成指示所接收的所述光束的部分的强度的强度信号；以及
第二电路部分，用于响应于所述第二光学传感器输出信号生成指示所发射的光束的飞行时间的飞行时间信号；
其中，所述第一电路部分包括积分器，所述积分器用于基于所述飞行时间信号和激活信号对所述第一光学传感器输出信号进行积分，以产生积分器输出信号，从而产生所述强度信号。
2.根据权利要求1所述的光探测和测距装置，其中，所述第一光检测器是雪崩光电二极管，以及所述第二光检测器是单光子雪崩二极管。
3.根据权利要求1所述的光探测和测距装置，其中，所述第二电路部分包括：
时间数字转换器，用于基于所述第二光学传感器输出信号和光发射器触发信号生成所述飞行时间信号。
4.根据权利要求3所述的光探测和测距装置，其中，所述第一电路部分还包括：模数转换器，用于采样速率对所述积分器输出信号进行采样以产生所述强度信号。
5.根据权利要求4所述的光探测和测距装置，还包括逻辑块，所述逻辑块用于生成触发所述光发射器发射所述光束的所述光发射器触发信号以及激活所述积分器的所述激活信号。
6.根据权利要求4所述的光探测和测距装置，其中，所述强度信号的幅度与所接收的光束的部分的强度成正比。
7.根据权利要求1所述的光探测和测距装置，其中，所述光探测和测距装置与所述目标之间的距离基于所发射的光束的飞行时间确定。
8.一种自动驾驶车辆，包括：
光探测和测距装置，其中，所述光探测和测距装置包括：
光发射器，用于朝向目标发射光束，其中，所述光束的至少一部分从所述目标反射；
光学感测单元，包括第一光检测器和第二光检测器，所述第一光检测器是与所述第二光检测器不同类型的光检测器，其中，所述光学感测单元用于接收从所述目标反射的所述光束的部分，其中，当所述光学感测单元接收到所述光束的部分时，所述第一光检测器生成第一光学传感器输出信号，
以及所述第二光检测器生成第二光学传感器输出信号；
第一电路部分，用于响应于所述第一光学传感器输出信号生成指示所接收的光束的部分的强度的强度信号；以及
第二电路部分，用于响应于所述第二光学传感器输出信号生成指示所发射的光束的飞行时间的飞行时间信号；
其中，所述第一电路部分包括积分器，所述积分器用于基于所述飞行时间信号和激活信号对所述第一光学传感器输出信号进行积分，以产生积分器输出信号，从而产生所述强度信号。
9.根据权利要求8所述的自动驾驶车辆，其中，所述第一光检测器是雪崩光电二极管，以及所述第二光检测器是单光子雪崩二极管。
10.根据权利要求8所述的自动驾驶车辆，其中，所述第二电路部分包括：
时间数字转换器，用于基于所述第二光学传感器输出信号和光发射器触发信号生成所述飞行时间信号。
11.根据权利要求10所述的自动驾驶车辆，其中，所述第一电路部分还包括：
模数转换器，用于采样速率对所述积分器输出信号进行采样以产生所述强度信号。
12.根据权利要求11所述的自动驾驶车辆，其中，所述光探测和测距装置还包括逻辑块，所述逻辑块用于生成触发所述光发射器发射所述光束的所述光发射器触发信号以及激活所述积分器的所述激活信号。
13.根据权利要求11所述的自动驾驶车辆，其中，所述强度信号的幅度与所接收的光束的部分的强度成正比。
14.根据权利要求8所述的自动驾驶车辆，其中，所述光探测和测距装置与所述目标之间的距离基于所发射的光束的飞行时间确定。
15.一种用于操作自动驾驶车辆的光探测和测距装置的方法，所述方法包括：
使用光发射器发射光束，以感测目标的物理范围；使用光学感测单元接收从所述目标反射的光束的至少一部分；
响应于所接收的所述光束的部分，通过所述光学感测单元生成第一光学传感器输出信号和第二光学传感器输出信号；
基于所述第一光学传感器输出信号，产生指示所接收的光束的部分的强度的强度信号；以及
基于所述第二光学传感器输出信号，产生指示所发射的光束的飞行时间的飞行时间信号；
其中，产生所述强度信号包括：基于所述飞行时间信号，对所述第一光学传感器输出信号进行积分，以产生积分器输出信号。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述光学感测单元包括第一光检测器和第二光检测器，所述第一光检测器是与所述第二光检测器不同类型的光检测器。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，通过所述第一光检测器生成所述第一光学传感器输出信号，以及通过所述第二光检测器生成所述第二光学传感器输出信号。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述第一光检测器是雪崩光电二极管，以及所述第二光检测器是单光子雪崩二极管。
19.根据权利要求15所述的方法，还包括生成光发射器触发信号以触发所发射的光束。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，还基于所述光发射器触发信号产生所述飞行时间信号。
21.根据权利要求20所述的方法，其中，产生所述强度信号还包括：
以采样速率对所述积分器输出信号进行采样，以产生所述强度信号。
22.根据权利要求15所述的方法，其中，所述强度信号的幅度与所接收的光束的部分的强度成正比。
23.根据权利要求15所述的方法，其中，基于所发射的光束的所述飞行时间确定所述目标的所述物理范围。
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