CN113093201A - 用于多方向远距离感知的传感器操纵 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及用于调整LIDAR的指向方向和/或扫描区域的系统、载具和方法。一种示例方法包括确定载具的环境内的多个感兴趣点。该方法还包括向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分。该方法另外包括将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区。多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点。针对多个扇区中的每个扇区，该方法包括基于相应的扇区来调整LIDAR单元的扫描区域，以及引起LIDAR单元扫描相应的扇区。

Description

用于多方向远距离感知的传感器操纵
技术领域
本公开涉及远距离感知领域，并且，更具体地涉及用于调整LIDAR单元的方法、系统、和载具。
背景技术
有源传感器包括发射能量的设备，该能量可以从环境周围反射并且可以在返回到设备时被测量。有源传感器包括雷达和LIDAR等等。这样的有源传感器可用于诸如自主或半自主载具、机器人技术、地图绘制(mapping)和安全应用的领域。
发明内容
本公开涉及牵涉基于环境内的感兴趣点来调整可操纵(steerable)LIDAR单元的系统、载具和方法。
在第一方面，提供了一种系统。该系统包括具有规划器控制器的规划器单元，该规划器控制器可操作以进行操作。所述操作包括确定系统的环境内的多个感兴趣点，以及向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分。该系统还包括具有感知控制器的感知单元，该感知控制器可操作以进行操作。所述操作包括将系统的环境的至少一部分分割成多个扇区。多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点。该系统还包括LIDAR单元，该LIDAR单元可操作来调整扫描区域以与多个扇区中的相应的扇区对应。
在第二方面，提供了一种载具。该载具包括具有规划器控制器的规划器单元，该规划器控制器可操作以进行操作。所述操作包括确定载具的环境内的多个感兴趣点，以及向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分。该载具还包括感知单元，该感知单元具有可操作以进行操作的感知控制器。所述操作包括将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区。多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点。该载具还包括LIDAR单元，该LIDAR单元可操作来调整扫描区域以与多个扇区中的相应的扇区对应。
在第三方面，提供了一种方法。该方法包括确定载具的环境内的多个感兴趣点，以及向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分。该方法还包括将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区。多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点。该方法包括针对多个扇区中的每个扇区调整与相应的扇区对应的LIDAR单元的扫描区域。该方法还包括针对多个扇区中的每个扇区，引起LIDAR单元扫描相应的扇区。
通过在适当的情况下参考附图阅读以下详细描述，其它方面、实施例和实现方式对于本领域普通技术人员将变得清楚。
附图说明
图1示出根据示例实施例的系统。
图2示出根据示例实施例的涉及图1的系统的各种操作。
图3A示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图3B示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图3C示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图3D示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图3E示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图3F示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图4A示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图4B示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图4C示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图4D示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图4E示出根据示例实施例的涉及图1的系统的场景。
图5A示出根据示例实施例的载具。
图5B示出根据示例实施例的载具。
图5C示出根据示例实施例的载具。
图5D示出根据示例实施例的载具。
图5E示出根据示例实施例的载具。
图6示出根据示例实施例的方法。
具体实施方式
本文中描述了示例方法、设备和系统。应当理解，词语“示例”和“示例性”在本文中用来表示“用作示例、实例或说明”。在本文中描述为“示例”或“示例性”的任何实施例或特征不必被解释为比其它实施例或特征是优选的或有利的。在不脱离本文所提出的主题的范围的情况下，可以利用其它实施例，并且可以进行其它改变。
因此，本文中描述的示例实施例并不意味着是限制性的。如本文一般描述和附图中示出的本公开的各方面可以以多种不同配置进行布置、替代、组合、分离和设计，所有这些配置均在本文中被考虑到。
此外，除非上下文另有说明，否则在附图中的每一个示出的特征可以彼此结合使用。因此，在理解对于每个实施例并非所有图示特征是必要的情况下，通常应将附图视为一个或多个总体实施例的组成方面。
I.概述
在本文的各个实施例中描述的系统和方法涉及使用对于给定定位(position)(例如，给定方位角定位)具有有限的角视场的可操纵光检测和测距(LIDAR)设备的远距离感知。这样的系统和方法可以用在半自主或全自主载具中，例如自主驾驶汽车和卡车。在这种情况下，可操纵LIDAR在任何特定时间指向一个方向。然而，利用轨迹和/或路线规划的载具可以一次或在短暂的时间段内(例如，在3秒或更少时间内)在多个方向上受益于远距离可见性。例如，当在主干道(major road)上左转时，载具感测到来自左和来自右以及还可能来自笔直向前的在远距离处迎面而来的交通可能是有益的。
在一些实施例中，用于在短时间段内获得关于若干感兴趣区域的信息的方法可以如下进行：
1.规划器单元创建在感测载具的环境内的感兴趣点列表。每个感兴趣点描述了要扫描的空间中的单个位置或区域，以便检测例如其他载具、行人或其他移动或不移动的对象。在一些实施例中，可以为每个点分配优先级得分。每个点的优先级得分可以大致对应于在遵循道路的该点处的移动对象(例如，另一载具)与感测载具的轨迹相交所花费的时间量的倒数(inverse)。作为示例，本文描述的系统和方法可以考虑其他载具的实际或预测(例如，典型的平均或最大)速度。作为示例，本系统和方法可以具有关于附近道路上的交通的张贴的限速和/或平均速度的信息。附加地或替选地，本系统和方法可以接收关于当前或未来的天气或道路状况的信息。在这种场景中，感测载具将必须对从给定的感兴趣点接近的移动对象做出反应的时间越少，优先级得分就越高。也就是说，与距离沿着张贴的速限为每小时30英里的清晰的(clear)道路100米的第二感兴趣点相比，距离沿着张贴的速限为每小时60英里的有雾的道路100米的第一感兴趣点可以被分配更高的优先级得分。换句话说，较高的优先级得分可以被分配给与以下场景对应的感兴趣点：其中反应时间或避免碰撞的时间量较少，碰撞的风险较高，交通密度较高等。
2.感知单元收集所有这些感兴趣点(以及对应的优先级得分)，并将环境的至少一部分分割或划分成以自动驾驶汽车的位置为中心的扇区。每个扇区可具有与LIDAR的角视场对应的方位角宽度(例如，方位角在5-15度之间)。进行该分组的算法可以在每个扇区内收集或聚集尽可能多的点，并且可以寻求最大化邻近扇区之间的重叠。例如，如果感兴趣点不能纳入(fit into)单个8度扇区，但是可以纳入单个12度扇区，则感知单元可以创建在中心重叠4度的两个不同的8度扇区。在这种场景中，某些点可能位于两个扇区内，并且因此将被更频繁地检测到。在一些实施例中，将感兴趣点收集或聚集到扇区中的分组算法可以包括聚类或聚集算法，诸如K均值算法(例如，劳埃德算法)、吸引力传播聚类算法、或利用感兴趣点之间的物理距离和/或载具位置/取向以将环境分割成扇区的的另一种类型的算法。
3.感知单元然后基于LIDAR将需要扫描给定的扇区多长时间以创建感知对象的预测来调度LIDAR以指向不同的扇区(例如，在预计感知单元将识别给定对象之前扫描给定的扇区所需的时间量)。感知单元允许LIDAR在特定扇区上“停留(dwell)”如下足够的时间：在将LIDAR操纵到不同的扇区之前，LIDAR将会以高的可能性检测到该扇区内的感兴趣对象。在一些实施例中，LIDAR可以在每个扇区上停留约0.75秒。其他停留时间(例如，在500毫秒到2秒之间)也是可能的并且可以考虑的。附加地或替选地，LIDAR可以停留在每个扇区上的时间量可以是可变的。此外，停留时间可以是基于例如天气状况、一天中的时间、当前或历史交通模式、当前LIDAR系统的性能、扇区大小/体积、到感兴趣点的距离、备用传感器系统的可用性而动态可调整的，以涵盖给定的感兴趣点等。
调度操纵(steering)的算法确保将访问“高优先级”扇区(例如，包含预计轨迹相交时间小于约六秒的点的那些扇区)，但是如果存在太多扇区，则可以忽略具有低优先级点的扇区，以确保它们都能及时得到访问。在一些实施例中，调度算法可以包括基于优先级的调度算法。例如，基于优先级的调度算法可以包括最早的截止期限优先(EDF)或最少运行时间(time-to-go)的动态调度算法。例如，从要扫描的多个潜在扇区中，调度算法可以选择具有最高优先级的扇区(有效地选择具有最小潜在相交时间的扇区)。附加地或替选地，调度算法可以包括先来先服务(FCFS)调度算法、最短作业优先(SJF)调度算法或轮询(RR)调度算法，以及其他可能性。
在一些实施例中，所描述的系统和方法可以代表一种更安全地导航载具情形的方式，在该载具情形中其他载具可能正在从多个方向接近。具体地，LIDAR可以来回(back andforth)移动以指向来自不同方向的迎面而来的交通。在一些实现方式中，这种行为可以从所描述的方法中出现，而没有具体地编程这种“来回”运动。
感知单元将点聚集到扇区中可能会尝试使被操纵到的扇区的总数最小化。在这样的场景中，可以花费更多的时间在感兴趣的相关位置上进行感知，并且可以花费更少的时间将LIDAR传感器机械地驱动到新的目标区域。例如，每次将传感器移动到新的指向方向时，0.25秒或更多的传感器重新指向时间可能会占用本来可以用来感知场景花费的时间。
基于一些LIDAR硬件和采样率，感知单元可以“知道”在开始推动规划器单元可以单独使用LIDAR进行处理的限制之前有足够的时间在3个不同扇区之间进行操纵。但是，如果需要在多于三个扇区之间移动，则规划器单元可能要花费太多时间将目光从给定的扇区移开，以使他们足够确信该扇区显然能够安全进行。可以考虑这种情形，结果是某些扇区可能会完全从LIDAR移动调度中丢弃(drop)。例如，可以始终包括两个最高优先级的扇区。但是，如果需要多于两个扇区，则可以丢弃最低优先级的扇区，并且在扇区调度中仅保留最高优先级的扇区。尽管在本文的示例中描述了两个或三个扇区，但是将理解，感知单元可以替选地调度可变数量的扇区(例如，3、5、15、或更多个扇区)。例如，感知单元可以检查一组特定的扇区和停留时间，并确定具体的扫描规划是否足够。基于扇区检查，感知单元可以调度要访问的其他扇区，或者可以另外调整扇区访问顺序。
在某些情况下，即使LIDAR在给定的时间段内没有足够的时间扫描每个扇区，在许多情况下，由于雷达或其他传感器(例如，其他LIDAR传感器)可用于扫描LIDAR未扫描的区域，所以整个系统仍可能能够进行(例如，移动载具)。
在各种实施例中，本文所述的系统和方法可以应用于LIDAR，而会或不会影响其操纵(例如，物理取向)。例如，调整LIDAR单元的扫描区域可以包括将光脉冲功率重新分布到相应的扇区。在这样的场景中，具有较高优先级的扇区可以被照明，而较低优先级的扇区在某些情况下可以被丢弃。换句话说，本文中的系统和方法可以应用于用于动态地重新聚焦、重定向和/或重新设定感兴趣的LIDAR区域的优先级的其他方式，包括动态功率调制、动态可调的焦距/景深，以及其他可能性。
II.示例系统
图1示出根据示例实施例的系统100。系统100包括规划器单元110、感知单元120和LIDAR单元130。
规划器单元110包括规划器控制器112，其可以包括运行存储在规划器存储器116中的程序指令的规划器处理器114。这样，规划器控制器112可操作以进行规划器操作。规划器操作包括确定系统的环境10内的多个感兴趣点119。在一些实施例中，感兴趣点119可以对应于一个或多个其他载具12可能从其接近系统100的位置。在其他场景中，感兴趣点119可以对应于可与行人、摩托车手、自行车手或其他对象的潜在或实际存在相关联的位置。
规划器操作还包括向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分117。
在一些实施例中，规划器控制器112的规划器操作可以另外包括为每个感兴趣点119确定相应的相交时间115。相应的相交时间115基于预测从相应的感兴趣点119接近的另一载具12何时与系统100的当前轨迹或潜在轨迹相交。
在这样的场景中，相应的优先级得分117可以与相应的相交时间115成反比。例如，如果给定的感兴趣点119与以高速度速率(rate of speed)接近的载具相关联，则分配的优先级得分将高于与以较低速度速率接近的载具相关联的基本上相同距离的感兴趣点119的分配的优先级得分。在这样的示例中，可以基于其他信息来分配优先级得分117。例如，可以基于来自给定的感兴趣点119周围的迎面而来的载具的实际速度来分配优先级得分。附加地或替选地，可以基于来自先前的图像的对象信息或来自相同位置和/或类似的环境场景(例如，类似的交通模式、道路和/或相交类型)的点云信息来分配优先级得分。
感知单元120包括感知控制器122，其可以包括运行存储在感知存储器126中的程序指令的感知处理器124。在这种场景中，感知控制器122可操作以进行感知操作。感知操作包括将系统100的环境10分割成多个扇区127。多个扇区127中的每个扇区包括至少一个感兴趣点119。
在一些实施例中，将系统100的环境10分割成多个扇区127可以基于至少一个感兴趣点119的分配的优先级得分117。在一些实施例中，多个扇区127中的每个扇区可以包括预定的方位角范围。作为示例，预定的方位角范围可以在五度和十五度之间。
在各个实施例中，感知控制器122的感知操作可以另外包括确定多个扇区127中的访问顺序128。在这种场景中，确定访问顺序128可以基于各种不同的因素。例如，可以基于给定的扇区中的感兴趣点的数量来确定访问顺序128。在这种情况下，可以将多个感兴趣点分组到单个扇区中，以更有效地扫描环境10的特定扇区。附加地或替选地，可以基于给定的扇区中的感兴趣点119的相应的优先级得分115来确定访问顺序128。例如，访问顺序128可以基于估计的或实际的相交时间115。在这种场景中，可以基于预测载具从道路的特定位置接近的速度来确定访问顺序128。
在其他实施例中，访问顺序128可以基于LIDAR单元130的可调底座132的角偏斜率(slew rate)来确定。也就是说，在分配访问顺序128时，可以考虑将可调底座132从初始指向方向旋转到期望的指向方向所需的时间量。在这种场景中，在将LIDAR单元130偏斜(slew)到期望的扫描区域(对应于期望的指向方向)所需的时间量将大于从给定的扇区接近的对象的相应的预测相交时间115的情况下，扇区可以被另一个传感器忽略或扫描。
附加地或替选地，可以基于多个扇区中的相应的扇区的实际方位角和/或多个扇区中的相应的扇区之间的方位角差来确定访问顺序128。例如，可以分配访问顺序128，以使LIDAR单元130的指向方向136扫过多个扇区(例如，而不是在短的顺时针和逆时针方位运动之间抖动)。
LIDAR单元130包括可调底座132。可调底座132可操作以使LIDAR单元130朝多个扇区127中的相应的扇区旋转。
在一些实施例中，系统100可以包括致动器134，其可操作以将LIDAR单元130旋转至对应于多个扇区127中的相应的扇区的方位角。
在各种实施例中，LIDAR单元130还可以包括具有至少一个光发射器设备142的发送器140。LIDAR单元130还可以包括具有至少一个光检测器设备146的接收器144。附加地或替选地，LIDAR单元130可以包括LIDAR控制器150，其可以包括运行存储在LIDAR存储器154中的程序指令的LIDAR处理器152。
LIDAR控制器150可操作以进行某些LIDAR操作。例如，LIDAR操作可以包括通过将至少一个光脉冲发射到相应的扇区中来扫描多个扇区127中的每个相应的扇区。
在一些实施例中，LIDAR操作还可以包括接收来自环境10的至少一个反射光脉冲。
在这种场景中，LIDAR操作可以包括基于至少一个光脉冲的发射时间来确定反射光脉冲的飞行时间。基于所确定的飞行时间，LIDAR操作可以包括基于飞行时间来确定到相应的扇区中的对象(例如，其他载具12)的距离。
图2是示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的元件的各种操作200的“泳道(swimlane)”型图。尽管各种操作200或块被示为由系统100的特定元件(例如，规划器单元110、感知单元120、LIDAR单元130或其他计算设备)进行，但是将理解，一些操作或块可以由系统100的其他元件来进行。另外，将理解，在一些实施例中，可以将规划器单元110、感知单元120和/或LIDAR单元130物理地和/或通信地组合成一个或更多个单元。
操作210包括规划器单元110确定系统100的环境10内的多个感兴趣点。
操作212包括规划器单元110为每个感兴趣点确定相交时间。
操作214包括规划器单元110至少基于来自操作212的相应的相交时间，向每个感兴趣点分配相应的优先级得分。
在示例实施例中，操作216可以包括将指示感兴趣点、相交时间和/或优先级得分的信息发送到感知单元120。附加地或替选地，操作218可以包括根据周期性的或非周期性的规划器调度表(schedule)重复操作210、212和214。
操作220包括感知单元120将环境分割成多个扇区。
操作222包括感知单元120基于给定的扇区内的相应的感兴趣点的优先级得分来确定扇区的访问顺序。
操作224包括感知单元120将指示访问顺序和/或扇区的信息发送到LIDAR单元130。
操作228包括根据周期性或非周期性的感知调度表重复操作220和222。
操作230包括LIDAR单元130旋转到第一访问顺序扇区。在这种场景中，可旋转壳体可以使LIDAR单元130的指向方向朝向与第一访问顺序扇区相关联的方位角方向旋转。
操作232包括LIDAR单元130扫描第一访问顺序扇区。在一些实施例中，扫描给定的扇区可以包括朝向扇区内的各个位置发射多个光脉冲，以及接收多个返回脉冲。在一些实施例中，扫描给定的扇区可以包括测量在光脉冲的发射与接收到对应的返回脉冲所处的时间之间的飞行时间。
操作234可以包括按访问顺序在方位角上将LIDAR单元130朝向下一扇区旋转。
操作236可以包括扫描下一扇区。操作238可以包括根据周期性或非周期性的LIDAR扫描调度表重复操作230、232、234和/或236。操作240可以包括重复各种操作200中的一些或全部。
图3A示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景300。作为示例，规划器单元110可以生成载具500的环境10内的感兴趣点(例如，感兴趣点306a、306b和306c)的列表。在这种场景中，每个感兴趣点306a、306b和306c可以涉及规划器单元110为其寻求进一步信息的空间中的单个位置或区域。例如，感兴趣点306a、306b和306c可以涉及另一载具、行人、运动对象、静止对象或另一类型的对象。
在一些实施例中，可以为每个感兴趣点分配优先级得分，该优先级得分可以大致对应于对象(诸如在该位置处遵循预测的轨迹的另一载具或另一种类型的移动对象)与载具500的轨迹相交会花费的时间量的倒数。例如，可以为感兴趣点306a分配优先级得分10(例如，对应于快速接近的载具)，可以为感兴趣点306b分配优先级得分2(例如，对应于慢行的行人)，可以为感兴趣点306c分配优先级得分6(例如，对应于从左车道超车的另一载具)。
随后，感知单元120可以接收感兴趣点(和对应的优先级得分)，并将环境10的至少一部分划分或分割成以载具500的位置为中心(和/或以LIDAR单元130的位置为中心)的多个扇区。在这种场景中，每个扇区可以具有与LIDAR的角视场相同的方位角宽度(例如，在方位角5-15度之间)。在其他实施例中，基于感兴趣点的大小和/或若干感兴趣点的角范围，扇区可以具有方位角宽度。在这种场景中，感知单元120可以尝试在每个扇区内聚集(aggregate)尽可能多的点，并在相关时最大化相邻扇区之间的重叠。例如，如果感兴趣点无法纳入单个8度扇区(例如，感兴趣点306c)，但可以纳入单个12度扇区，则感知单元120可以创建在中心重叠4度的两个不同的8度扇区。在这种场景中，某些点可以位于两个扇区内，并且因此将被更频繁地检测到。分割载具500周围的环境10的其他方式被考虑到并且是可能的。
在所示场景300中，分割的扇区可以包括：1)扇区304a，其对应于感兴趣点306a；2)扇区304b，其对应于感兴趣点306b；3)扇区304c和304d，其对应于感兴趣点306c。环境10的其他部分也可以被分割成扇区，或者可以保持未分割。
尽管未示出，但是场景300可以包括LIDAR单元130扫描扇区304a(最高优先级得分)，然后扫描扇区304c和304d(次高优先级得分)，之后是扇区304b(最低优先级得分)。将理解的是，尽管场景300包括三个不同的感兴趣点，但是一些场景可以包括更多或更少数量的感兴趣点和对应的扇区。以下场景说明了其他潜在的实际示例。
图3B示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景320。场景320可以基于未受保护的左转弯，其中道路321中的载具500正在停止标志323等待，其意图为沿着轨迹324前进。虽然道路336具有停止标志337，但是其他道路没有停止标志。这样的场景可能与具有两车道的高速公路的交叉路口相似或相同。
在这样的示例中，要检查的三个主要道路部分是道路328(来自左边的迎面而来的交通)、道路330(来自右边的迎面而来的交通)和道路336(来自前面的迎面而来的交通)。其他道路部分(例如，道路334、332、326和338)不太重要，因为这些道路部分中的载具不太可能与载具500或期望的轨迹324相交(例如，可能碰撞)。
因此，规划器单元110可以分配三个感兴趣点322a、322b和322c。此外，规划器单元110可以分配相应的优先级得分10、9和7，其可以与从相应的感兴趣点接近载具500或期望的轨迹324的假想(hypothetical)载具的速度限制或平均速度基本成反比。例如，从感兴趣点322a和322b接近的其他载具可以每小时大约60英里行驶，而从感兴趣点322c接近的其他载具可以每小时30英里接近。
尽管未示出，但是感知单元120可以将环境分割成与三个不同的感兴趣点322a、322b和322c对应的三个不同的扇区。在一些实施例中，可以基于扇区中的相应的感兴趣点的优先级得分来分配扇区访问顺序。
图3C示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景340。在这种场景中，系统100的LIDAR单元130可以在方位角上将可调底座从初始扇区342旋转到扇区344，扇区344包括具有最高优先级得分10的感兴趣点322a。场景340可以包括LIDAR单元130在扇区344内扫描以获得关于潜在对象(或其不存在)的信息。
图3D示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景350。在这种场景中，系统100的LIDAR单元130可以在方位角上将可调底座从扇区344旋转或偏斜到扇区352，扇区352包括具有次高优先级得分9的感兴趣点322b。场景350可以包括LIDAR单元130在扇区352内扫描以获得关于潜在对象(或其不存在)的信息。
图3E示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景360。在这种场景中，系统100的LIDAR单元130可以在方位角上将可调底座从扇区352旋转或偏斜到扇区362，扇区362包括具有最低优先级得分7的感兴趣点322c。场景360可以包括LIDAR单元130在扇区362内扫描以获得关于潜在对象(或其不存在)的信息。
图3F示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景370。在这样的场景中，系统100的LIDAR单元130可以在方位角上将可调底座从扇区362旋转或偏斜到包括感兴趣点322a的最高优先级的扇区344。即，在一些实施例中，LIDAR单元130可以被配置为基于优先级得分和/或扇区访问顺序来重复相同的扫描周期，从而从一个扇区跳到下一扇区。场景370可以包括LIDAR单元130重新扫描扇区344，以获得关于潜在对象(或其不存在)的最新可能信息。
图4A示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景400。场景400可以基于高速公路合流(merge)场景，其中，道路402中的载具500正在合流到高速公路404，其意图为沿着轨迹403行进。在这种场景中，规划器单元110可以识别感兴趣点412a，这可以对应于从最近的车道406和最远的车道408接近的潜在载具。规划器单元110还可以识别感兴趣点412b，其可以对应于前进车道410中的缓慢移动或停止的载具。
如图所示，规划器单元110可以基于例如在给定的位置中存在的载具的接近速度以及其他因素来将优先级得分分配给感兴趣点。例如，可以为感兴趣点412a分配优先级得分9，而可以为感兴趣点412b分配优先级得分6。
在优先级得分分配之后，感知单元120可以将环境分割成均包括至少一个感兴趣点的扇区。在场景400中，感兴趣点412a可以大于单个扇区方位角范围。因此，在一些示例中，如下所述，可以将两个扇区分配给单个感兴趣点。
图4B示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景420。场景420可以包括将LIDAR单元130从初始扇区422逆时针(当在头顶观看时)旋转或偏斜到扇区424，扇区424可以对应于分配给最高优先级得分的感兴趣点412a的两个扇区之一。一旦沿着期望的指向方向被定向，LIDAR单元130可以被配置为扫描扇区424。
图4C示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景430。场景430可以包括将LIDAR单元130从扇区424顺时针(当在头顶观看时)偏斜或旋转到扇区432，扇区432可以对应于分配给最高优先级得分的感兴趣点412a的两个扇区中的第二个。一旦沿着期望的指向方向被定向，LIDAR单元130可以被配置为扫描扇区432。
图4D示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景440。场景440可以包括将LIDAR单元130从扇区432顺时针(当在头顶观看时)偏斜或旋转到扇区442，扇区442可以对应于较低优先级得分的感兴趣点412b。一旦沿着期望的指向方向被定向，LIDAR单元130可以被配置为扫描扇区442。
图4E示出根据示例实施例的涉及图1的系统100的场景450。场景450可以包括将LIDAR单元130从扇区442逆时针(当从头顶观看时)偏斜或旋转到扇区424，扇区424可以对应于给出最高优先级得分的两个扇区中的第一个。一旦沿着期望的指向方向被定向，LIDAR单元130可以被配置为扫描扇区424。
III.示例载具
图5A、图5B、图5C、图5D和图5E示出根据示例实施例的载具500。在一些实施例中，载具500可以是半自主或全自主载具。尽管图5A、图5B、图5C、图5D和图5E将载具500示为汽车(例如，客运货车)，但是将理解，载具500可以包括可使用传感器和关于其环境的其他信息来在其环境中导航的另一类型的自主驾驶载具、机器人或无人机。
载具500可以包括规划器单元(例如，规划器单元110)。规划器单元可以包括可操作以进行规划器操作的规划器控制器(例如，规划器控制器112)。规划器操作可以包括确定载具500的环境(例如，环境10)内的多个感兴趣点。
规划器操作可以包括向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分(例如，(多个)优先级得分117)。
载具500包括感知单元(例如，感知单元120)，该感知单元可以包括可操作以进行感知操作的感知控制器(例如，感知控制器122)。感知操作可以包括将载具500的环境分割成多个扇区(例如，多个扇区127)。多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点(例如，感兴趣点119)。
载具500包括LIDAR单元(例如，LIDAR单元130)。LIDAR单元包括可调底座(例如，可调底座132)。可调底座可操作以使LIDAR单元朝向多个扇区中的相应的扇区旋转。
附加地或替选地，载具500可以包括一个或多个传感器系统502、504、506、508和510。在一些实施例中，传感器系统502、504、506、508和510可以包括如关于图1所示和所述的系统100。换句话说，本文其他地方描述的系统可以耦接至载具500和/或可以与载具500的各种操作结合使用。作为示例，可以在载具500的自动驾驶或其他类型的导航、规划、感知和/或地图绘制操作中利用系统100。
尽管在载具500上的某些位置上示出一个或多个传感器系统502、504、506、508和510，但是将理解，可以与载具500一起利用更多或更少的传感器系统。此外，与图5A、图5B、图5C、图5D和图5E所示的传感器系统的位置相比，可以调整、修改或以其他方式改变这种传感器系统的位置。
在一些实施例中，一个或多个传感器系统502、504、506、508和510可以包括图像传感器。附加地或替选地，一个或多个传感器系统502、504、506、508和510可以包括LIDAR传感器。例如，LIDAR传感器可以包括在关于给定平面(例如，x-y平面)的角度范围上布置的多个光发射器设备。例如，传感器系统502、504、506、508和510中的一个或多个可以被配置为绕垂直于给定平面的轴(例如，z轴)旋转，以用光脉冲照明载具500周围的环境。基于检测反射光脉冲的各个方面(例如，经过的飞行时间、偏振、强度等)，可以确定关于环境的信息。
在示例实施例中，传感器系统502、504、506、508和510可以被配置为提供可能与载具500的环境内的物理对象有关的相应点云信息。尽管载具500和传感器系统502、504、506、508和510被示出为包括某些特征，但是将理解的是，在本公开的范围内其他类型的传感器系统被考虑到。
尽管在本文中描述和示出具有单个光发射器设备的LIDAR系统，但是还考虑到具有多个光发射器设备的LIDAR系统(例如，在单个激光裸片上具有多个激光棒的光发射器设备)。例如，由一个或多个激光二极管发射的光脉冲可以被可控制地导向系统的环境周围。可以通过扫描设备(诸如，例如机械扫描镜和/或旋转马达)来调整光脉冲的发射角度。例如，扫描设备可以绕给定轴以往复运动旋转和/或绕垂直轴旋转。在另一个实施例中，光发射器设备可以朝向自旋的棱镜反射镜发射光脉冲，当与每个光脉冲相互作用时，这可以引起基于棱镜反射镜角的角度将光脉冲发射到环境中。附加地或替选地，扫描光学器件和/或其他类型的光电机械设备是可以的，以在环境周围扫描光脉冲。尽管图5A-5E示出附接到载具500的各种LIDAR传感器，但是将理解，载具500可以结合其他类型的传感器。
IV.示例方法
图6示出根据示例实施例的方法600。将理解的是，方法600可以包括比本文明确示出或以其他方式公开的步骤或块更少或更多的步骤或块。此外，方法600的各个步骤或块可以以任何顺序执行，并且每个步骤或块可以执行一次或多次。在一些实施例中，方法600的一些或全部块或步骤可以涉及分别关于图1和图5示出和描述的系统100和/或载具500的元件。此外，方法600的一些或全部块或步骤可以涉及如关于图2示出和描述的系统100的各种操作200。附加地或替选地，方法600的步骤或块可以涉及如分别关于图3A至图3F和图4A至图4E示出和描述的场景300、320、340、350、360、370、400、420、430、440或450中的任何一个。
块602包括确定载具(例如，载具500)的环境(例如，环境10)内的多个感兴趣点(例如，感兴趣点306a、306b和/或306c等)。在一些实施例中，感兴趣点可以对应于一个或多个其他载具(例如，其他载具12)可能从其接近的位置。
块604包括向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分。
块606包括将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区(例如，扇区304a、304b、304c和304d等)。多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点。
块608包括针对多个扇区中的每个扇区，调整与相应的扇区对应的LIDAR单元(例如，LIDAR单元130)的指向方向(例如，指向方向136)或扫描区域(例如，扫描区域137)。
块610包括针对多个扇区中的每个扇区，引起LIDAR单元扫描相应的扇区。
在一些实施例中，方法600可以包括针对每个感兴趣点确定相应的相交时间(例如，相交时间115)。相应的相交时间可以基于预测从相应的感兴趣点接近的另一(实际的或潜在的)载具与载具的当前轨迹或潜在轨迹相交的未来时间。在这种场景中，相应的优先级得分可以与相应的相交时间基本成反比。
在一些实施例中，将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区可以基于至少一个感兴趣点的所分配的优先级得分。
此外，在各个示例中，多个扇区中的每个扇区可以包括预定的方位角范围。例如，预定的方位角范围可以在五度和十五度之间。
在一些实施例中，调整LIDAR单元的指向方向可以包括引起致动器将LIDAR单元旋转到对应于相应的扇区的指向方向或方位角。
在示例实施例中，引起LIDAR单元扫描相应的扇区可以包括将至少一个光脉冲发射到相应的扇区中并且接收来自环境的至少一个反射光脉冲。在这种场景中，引起LIDAR单元扫描相应的扇区还可以包括基于至少一个光脉冲的发射时间来确定反射光脉冲的飞行时间。另外，引起LIDAR单元扫描相应的扇区可以另外包括基于飞行时间确定到相应的扇区中的对象的距离。
在一些示例中，方法600可以另外包括确定多个扇区的访问顺序(例如，访问顺序128)。在这种场景中，确定访问顺序可以基于以下至少一项：给定的扇区中的感兴趣点的数量、给定的扇区中的感兴趣点的相应的优先级得分、LIDAR单元的角偏斜率、或多个扇区中的相应的扇区之间的方位角差。
在各个实施例中，可以根据所确定的访问顺序来执行针对多个扇区中的每个扇区的调整和引起步骤。
附图中所示的特定布置不应视为限制性的。应当理解，其他实施例可以包括给定图中所示的每个元件的更多或更少。此外，一些示出的元件可以被组合或省略。更进一步，说明性实施例可以包括图中未示出的元件。
表示信息的处理的步骤或块可以对应于可被配置为执行本文描述的方法或技术的特定逻辑功能的电路。替选地或附加地，表示信息的处理的步骤或块可以对应于程序代码(包括相关数据)的模块、段或一部分。该程序代码可以包括处理器可运行的一个或多个指令，用于在该方法或技术中实现特定的逻辑功能或动作。程序代码和/或相关数据可以存储在任何类型的计算机可读介质上，例如包括磁盘、硬盘驱动器或其他存储介质的存储设备。
计算机可读介质还可以包括非暂时性计算机可读介质，例如在短时间段内存储数据的计算机可读介质，像寄存器存储器、处理器高速缓存和随机存取存储器(RAM)。计算机可读介质还可以包括在更长的时间段内存储程序代码和/或数据的非暂时性计算机可读介质。因此，计算机可读介质可以包括二级或永久长期存储，例如像只读存储器(ROM)、光盘或磁盘、光盘只读存储器(CD-ROM)。计算机可读介质也可以是任何其他易失性或非易失性存储系统。例如，计算机可读介质可以被认为是例如计算机可读存储介质或有形存储设备。
尽管已经公开了各种示例和实施例，但是其他示例和实施例对于本领域技术人员将是清楚的。各种公开的示例和实施例是出于说明的目的，而不是要进行限制，其真实范围由所附权利要求指示。

Claims (20)

1.一种用于调整LIDAR单元的方法，包括：
确定载具的环境内的多个感兴趣点；
向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分；
将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区，其中，多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点；以及
针对多个扇区中的每个扇区：
调整与相应的扇区对应的LIDAR单元的扫描区域；以及
引起LIDAR单元扫描相应的扇区。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，感兴趣点对应于一个或多个其他载具可能从其接近的位置。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括：
为每个感兴趣点确定相应的相交时间，其中，相应的相交时间基于将预测从相应的感兴趣点接近的另一载具何时与所述载具的当前轨迹或潜在轨迹相交。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，相应的优先级得分与相应的相交时间成反比。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区是基于至少一个感兴趣点的所分配的优先级得分。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个扇区中的每个扇区包括预定的方位角范围，其中，所述预定的方位角范围在五度和十五度之间。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，调整LIDAR单元的扫描区域包括：引起致动器将LIDAR单元旋转到与相应的扇区对应的方位角，以改变LIDAR单元的指向方向。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，引起LIDAR单元扫描相应的扇区包括：
将至少一个光脉冲发射到相应的扇区中；
接收来自环境的至少一个反射光脉冲；以及
基于至少一个光脉冲的发射时间，确定反射光脉冲的飞行时间；以及
基于飞行时间确定到相应的扇区中的对象的距离。
9.根据权利要求1所述的方法，还包括：
确定多个扇区的访问顺序，其中确定访问顺序基于以下至少一项：给定的扇区中的感兴趣点的数量、给定的扇区中的感兴趣点的相应的优先级得分、LIDAR单元的角偏斜率、或多个扇区中的相应的扇区之间的方位角差。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，根据所确定的访问顺序来执行针对所述多个扇区中的每个扇区的调整和引起步骤。
11.一种用于调整LIDAR单元的系统，包括：
规划器单元，包括可操作以进行操作的规划器控制器，所述操作包括：
确定系统的环境内的多个感兴趣点；以及
向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分；
感知单元，包括可操作以进行操作的感知控制器，所述操作包括：
将系统的环境的至少一部分分割成多个扇区，其中，多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点；以及
LIDAR单元，其可操作来调整扫描区域以对应于多个扇区中的相应的扇区。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，感兴趣点对应于一个或多个其他载具可能从其接近的位置。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，所述规划器单元的操作还包括：
为每个感兴趣点确定相应的相交时间，其中，相应的相交时间基于预测从相应的感兴趣点接近的另一载具何时与系统的当前轨迹或潜在轨迹相交。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，相应的优先级得分与相应的相交时间成反比。
15.根据权利要求11所述的系统，其中，将系统的环境的至少一部分分割成多个扇区是基于至少一个感兴趣点的所分配的优先级得分。
16.根据权利要求11所述的系统，其中，所述多个扇区中的每个扇区包括预定的方位角范围，其中，所述预定的方位角范围在五度和十五度之间。
17.根据权利要求11所述的系统，其中，还包括可调底座和致动器，所述致动器可操作以将LIDAR单元旋转到对应于相应的扇区的方位角。
18.根据权利要求11所述的系统，其中，LIDAR单元还包括：
至少一个光发射器设备；
至少一个光检测器设备；以及
可操作以进行操作的LIDAR控制器，所述操作包括：
通过以下方式扫描多个扇区中的每个相应的扇区：
将至少一个光脉冲发射到相应的扇区中；
接收来自环境的至少一个反射光脉冲；
基于至少一个光脉冲的发射时间，确定反射光脉冲的飞行时间；以及
基于飞行时间确定到相应的扇区中的对象的距离。
19.根据权利要求11所述的系统，其中，所述感知控制器的操作还包括：
确定多个扇区的访问顺序，其中确定访问顺序基于以下至少一项：给定的扇区中的感兴趣点的数量、给定的扇区中的感兴趣点的相应的优先级得分、LIDAR单元的角偏斜率、或多个扇区中的相应的扇区之间的方位角差。
20.一种用于调整LIDAR单元的载具，包括：
规划器单元，包括可操作以进行操作的规划器控制器，所述操作包括：
确定系统的环境内的多个感兴趣点；以及
向多个感兴趣点中的每个感兴趣点分配相应的优先级得分；
感知单元，包括可操作以进行操作的感知控制器，所述操作包括：
将载具的环境的至少一部分分割成多个扇区，其中，多个扇区中的每个扇区包括至少一个感兴趣点；以及
LIDAR单元，其可操作来调整扫描区域以对应于多个扇区中的相应的扇区。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11598878B2 (en) * 2020-04-07 2023-03-07 Teledyne Scientific & Imaging, Llc Vision-cued random-access lidar system and method for localization and navigation
WO2023028277A1 (en) * 2021-08-25 2023-03-02 Cyngn, Inc. System and method of off-board-centric autonomous driving computation

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8050863B2 (en) 2006-03-16 2011-11-01 Gray & Company, Inc. Navigation and control system for autonomous vehicles
US7676087B2 (en) 2006-09-20 2010-03-09 Delphi Technologies, Inc. Method for identifying vehicles in electronic images
JP2008242544A (ja) 2007-03-26 2008-10-09 Hitachi Ltd 衝突回避装置および方法
US8027029B2 (en) * 2007-11-07 2011-09-27 Magna Electronics Inc. Object detection and tracking system
US8077081B2 (en) 2008-01-29 2011-12-13 Honeywell International Inc. Ground collision instrument for aircraft and marine vehicles
WO2011129830A1 (en) 2010-04-15 2011-10-20 Cobra Electronics Corporation Improved location based alert device and method
US20210001810A1 (en) * 2019-07-02 2021-01-07 Duelight Llc System, method, and computer program for enabling operation based on user authorization
US9437111B2 (en) * 2014-05-30 2016-09-06 Ford Global Technologies, Llc Boundary detection system
US20170242117A1 (en) 2016-02-19 2017-08-24 Delphi Technologies, Inc. Vision algorithm performance using low level sensor fusion
US9990548B2 (en) 2016-03-09 2018-06-05 Uber Technologies, Inc. Traffic signal analysis system
US10578719B2 (en) 2016-05-18 2020-03-03 James Thomas O'Keeffe Vehicle-integrated LIDAR system
CN110402399B (zh) 2017-01-03 2023-07-18 应诺维思科技有限公司 用于检测和分类物体的激光雷达系统和方法
WO2018132608A2 (en) * 2017-01-12 2018-07-19 Mobileye Vision Technologies Ltd. Navigation based on occlusion zones
US20180373992A1 (en) 2017-06-26 2018-12-27 Futurewei Technologies, Inc. System and methods for object filtering and uniform representation for autonomous systems
US10746858B2 (en) * 2017-08-17 2020-08-18 Uatc, Llc Calibration for an autonomous vehicle LIDAR module
CN110998596B (zh) 2017-09-28 2023-11-07 苹果公司 夜间感测
KR102472768B1 (ko) 2017-11-23 2022-12-01 삼성전자주식회사 자율 주행 차량을 위한 오브젝트 검출 방법 및 장치
US10942244B2 (en) 2017-12-12 2021-03-09 Waymo Llc Systems and methods for LIDARs with adjustable resolution and failsafe operation
US10798368B2 (en) * 2018-03-13 2020-10-06 Lyft, Inc. Exposure coordination for multiple cameras
US10816984B2 (en) 2018-04-13 2020-10-27 Baidu Usa Llc Automatic data labelling for autonomous driving vehicles
CN114942454A (zh) * 2019-03-08 2022-08-26 欧司朗股份有限公司 用于lidar传感器系统的光学封装以及lidar传感器系统

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