CN114096882A - 自适应多脉冲lidar系统 - Google Patents

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Abstract

一种光检测和测距(LIDAR)的方法包括生成向目标传播的第一光脉冲并接收由所生成的第一光脉冲产生的从目标反射的光返回信号。处理光返回信号以确定期望向目标传播以满足性能标准的附加光脉冲的数量。然后生成所确定数量的附加光脉冲并将其向目标传播。接收并处理从目标反射的附加光返回信号以获得一个或多个LIDAR测量值。

Description

自适应多脉冲LIDAR系统
本文使用的章节标题仅用于组织目的，不应当被解释为以任何方式限制本申请中描述的主题。
相关应用的交叉引用
本申请是于2019年6月25日提交的标题为“Adaptive Multiple-Pulse LIDARSystem”的美国临时专利申请号62/866,119的非临时申请。美国临时专利申请号62/866,119的全部内容通过引用并入本文。
背景技术
自主、自我驾驶和半自主汽车使用诸如雷达、图像识别相机和声纳之类的不同传感器和技术的组合来检测和定位周围物体。这些传感器使得能够在驾驶员安全方面进行大量改进，包括碰撞警告、自动紧急制动、车道偏离警告、车道保持辅助、自适应巡航控制和自动驾驶。在这些传感器技术当中，光检测和测距(LIDAR)系统起着至关重要的作用，它使得能够对周围环境进行实时、高分辨率的3D映射。
当今用于自主车辆的大多数商用LIDAR系统使用少量激光器，并结合一些机械扫描环境的方法。非常期望未来的自主汽车使用具有高可靠性和宽环境操作范围的基于固态半导体的LIDAR系统。
附图说明
在以下详细描述中，结合附图，更具体地描述了根据优选的和示例性实施例的本教导及其进一步的优点。本领域技术人员将理解的是，下面描述的附图仅用于说明目的。附图不一定按比例绘制，而是通常将重点放在说明教导的原理上。附图无意以任何方式限制申请人的教导的范围。
图1图示了在车辆中实施的本教导的LIDAR系统的实施例的操作。
图2A图示了示出本教导的LIDAR系统的实施例的发射脉冲的曲线图。
图2B图示了示出本教导的LIDAR系统的实施例的返回信号的曲线图。
图2C图示了示出本教导的LIDAR系统的实施例的十六个返回信号的平均值的曲线图。
图3A图示了本教导的LIDAR系统的接收器的实施例。
图3B图示了示出针对由本教导的LIDAR系统的实施例生成的返回信号作为时间的函数的功率的曲线图。
图3C图示了结合图3B描述的LIDAR系统的实施例的十六个返回信号的平均值的曲线图。
图4图示了控制用于发起本教导的LIDAR系统中的测量的激光器的发射的方法的流程图。
图5图示了用于确定本教导的LIDAR系统的用于求平均的脉冲数量的决策树。
图6图示了用于确定本教导的LIDAR系统的用于求平均的脉冲数量的决策树。
图7A图示了本教导的LIDAR系统的实施例的特定场景的单个激光射击的返回脉冲轨迹。
图7B图示了结合图7A描述的LIDAR系统的实施例的相同特定场景的另一个单次激光射击的返回脉冲轨迹。
图7C图示了结合图7A描述的LIDAR系统的实施例的相同特定场景的另一个单次激光射击的返回脉冲轨迹。
图7D图示了结合图7A描述的LIDAR系统的实施例的相同特定场景的另一个单次激光射击的返回脉冲轨迹。
具体实施方式
现在将参考如附图中所示的本教导的示例性实施例更详细地描述本教导。虽然结合各种实施例和示例描述了本教导，但是并不意味着本教导限于这些实施例。相反，如本领域技术人员将认识到的，本教导包含各种替代、修改和等效物。能够访问本文教导的本领域普通技术人员将认识到其它实现、修改和实施例，以及其它使用领域，这些都在本文所述的本公开的范围内。
说明书中对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本教导的至少一个实施例中。在说明书中各处出现的短语“在一个实施例中”不一定都指的是同一个实施例。
应该理解的是，只要本教导保持可操作，本教导的方法的各个步骤就可以以任何顺序和/或同时执行。此外，应该理解的是，只要本教导保持可操作，本教导的设备和方法就可以包括任何数量或全部所述实施例。
本教导一般而言涉及光检测和测距(LIDAR)，其是一种使用激光来测量到物体的距离(范围)的遥感方法。LIDAR系统通常测量到反射和/或散射光的各种物体或目标的距离。自主车辆利用LIDAR系统以高分辨率生成周围环境的高准确度3D地图。本文描述的系统和方法旨在提供一种具有高可靠性水平的固态脉冲飞行时间(TOF)LIDAR系统，同时还维持长测量范围和低成本。
特别地，本教导涉及LIDAR系统，其发出短持续时间的激光脉冲，并且对接收到的返回信号轨迹形式的返回脉冲使用直接检测来测量到物体的TOF。本教导的LIDAR系统可以使用多个激光脉冲以改进或优化各种性能度量的方式检测物体。例如，可以以提高信噪比(SNR)的方式使用多个激光脉冲。还可以使用多个激光脉冲来提高对特定物体检测的置信度。可以选择激光脉冲的数量以给出与物体检测相关联的特定SNR水平和/或特定置信度值。激光脉冲数量的这种选择可以与与FOV中的特定照明模式相关联的单个或一组激光设备的选择相结合。
在根据本教导的一些方法中，在操作期间自适应地确定激光脉冲的数量。此外，在根据本教导的一些方法中，激光脉冲的数量取决于所选择的决策标准在整个FOV上不同。在根据本教导的一些方法中使用的多个激光脉冲被选择为具有足够短的持续时间，使得场景中的任何东西在预期环境中都不能移动超过几毫米。如此短的持续时间是必要的，以确保同一物体被多次测量。例如，假设LIDAR系统和物体的相对速度为150mph，这是典型的正面高速公路驾驶场景，那么LIDAR系统和物体的相对速度约为67米/秒。在100微秒内，LIDAR与物体之间的距离只能变化6.7mm，这与LIDAR的典型空间分辨率处于同一数量级。而且，在物体以该速度垂直于LIDAR系统移动的情况下，该距离与LIDAR的光束直径相比也必须小。
在LIDAR系统的FOV中存在到周围物体的距离范围。例如，LIDAR系统较低的垂直FOV通常会看到道路表面。尝试测量超出路面的距离没有任何好处。而且，对于始终针对FOV中的每个测量点进行均匀长距离(>100m)测量的LIDAR系统，本质上存在效率损失。等待更长的返回脉冲和发送多个脉冲所损失的时间可以用于提高帧速率和/或提供额外的时间来向远距离物体的那些FOV区域发送更多脉冲。知道较低的FOV几乎总是在近距离看到路面，可以实施一种算法来自适应地改变脉冲之间的定时(即，较短的距离测量定时更短)以及激光脉冲的数量。
高清地图、GPS和可以检测车辆姿态(俯仰、侧倾、偏航)的传感器的组合还将提供道路朝向的定量知识，其可以与LIDAR系统结合使用以定义对应于已知道路轮廓的视场部分的最大测量距离。根据本教导的LIDAR系统可以使用环境条件和作为FOV的函数的用于所提供的距离要求的数据，以基于SNR、测量置信度或其它一些度量自适应地改变脉冲之间的定时和激光脉冲的数量。
整体系统性能中的一个重要因素是用于在单个序列中为完整FOV激发(fire)单独激光器或一组激光器的脉冲数量，这在本领域中有时被称为单个帧。使用激光器阵列的实施例可以包括数百个甚至数千个单独的激光器。这些激光器中的所有或一些可以作为时间的函数以序列或图案发出脉冲，以便询问整个场景。对于每个激光器激发次数(N次)，测量时间至少增加N。因此，测量时间由于增加来自给定激光器或一组激光器的脉冲射击次数而增加，从而降低帧速率。
图1图示了在车辆中实施的本教导的LIDAR系统100的操作。LIDAR系统100包括：激光投影仪101，也称为照明器，其将由光源产生的光束102向目标场景传播；以及接收器103，其接收在那个目标场景中从物体，被显示为人106，反射的光104。在一些实施例中，照明器包括激光发射器和各种发射光学器件。
LIDAR系统通常还包括控制器，该控制器根据反射光计算关于物体(人106)的距离信息。在一些实施例中，还有一种元件可以扫描或提供特定的光图案，该特定图案可以是静态图案或跨越期望范围和视场(FOV)的动态图案。在接收器中接收来自物体(人106)的反射光的一部分。在一些实施例中，接收器包括接收光学器件和可以是检测器阵列的检测器元件。接收器和控制器用于将接收到的信号光转换成测量值，这些测量值表示落在LIDAR系统范围和FOV内的周围环境的逐点3D地图。
根据本教导的LIDAR系统的一些实施例使用作为激光器阵列的激光发射器。在一些特定实施例中，激光器阵列包括VCSEL激光器设备。这些可以包括顶部发射VCSEL、底部发射VCSEL和各种类型的高功率VCSEL。VCSEL阵列可以是单片的。激光发射体(emitter)可以全部共享公共基板，包括半导体基板或陶瓷基板。
在一些实施例中，可以单独控制使用一个或多个发射器阵列的实施例中的单独激光器和/或激光器组。发射器阵列中的每个单独发射体可以被独立地激发，其中每个激光发射体发射的光束对应于仅对着整个系统视场的一部分的3D投影角。转让给本受让人的美国专利公开No.2017/0307736A1中描述了此类LIDAR系统的一个示例。美国专利公开No.2017/0307736A1的全部内容通过引用并入本文。此外，可以基于LIDAR系统的期望性能目标来控制由单个激光器或一组激光器激发的脉冲数量。还可以控制此序列的持续时间和定时以实现各种性能目标。
根据本教导的LIDAR系统的一些实施例使用检测器和/或检测器阵列中也可以被单独控制的检测器组。例如，参见标题为“Eye-Safe Long-Range Solid-State LIDARSystem”的美国临时申请No.62/859,349。美国临时申请No.62/859,349已转让给本受让人，并通过引用并入本文。这种对发射器阵列中的单独激光器和/或激光器组和/或检测器阵列中的检测器和/或检测器组的独立控制提供了各种期望的操作特征，包括对系统视场，光功率水平和扫描图案的控制。
图2A图示了本教导的LIDAR系统的实施例的发射脉冲的曲线图200。曲线图200示出了LIDAR系统中针对典型发射激光脉冲的作为时间的函数的光功率。激光脉冲是作为时间的函数的高斯形状，并且持续时间通常约为5纳秒。在各种实施例中，脉冲持续时间采用各种值。一般而言，脉冲持续时间越短，LIDAR系统的性能就越好。较短的脉冲减少了反射返回脉冲的测量定时的不确定性。在眼睛安全受到限制的典型情况下，较短的脉冲还允许更高的峰功率。这是因为对于相同的峰功率，较短的脉冲比较长的脉冲具有较少的能量。
为了能够对多个脉冲求平均以提供关于特定场景的信息，脉冲之间的时间应该相对短。特别地，脉冲之间的时间应该比目标场景中物体的运动快。例如，如果物体以50米/秒的相对速度行进，那么它们的距离将在100微秒内改变5mm。因此，为了避免对目标距离和目标本身产生歧义，LIDAR系统应在场景准静止且所有脉冲之间的总时间约为100微秒的情况下完成所有脉冲求平均。当然，这些各种约束之间存在相互作用。应该理解的是，存在可以用于满足各种期望性能目标的特定脉冲持续时间、脉冲数量和脉冲之间的时间或占空比的各种组合。在各种实施例中，激光器和检测器的特定物理体系架构以及激光器发射参数的控制方案被组合以实现期望的性能。
图2B图示了本教导的LIDAR系统的实施例的返回信号的曲线图230。这种类型的曲线图有时被称为返回信号轨迹。返回信号轨迹是从单个发射激光脉冲检测到的返回信号的曲线图。该特定曲线图230是检测到的返回脉冲的模拟。检测到的返回信号的LOG10(POWER)被绘制为时间的函数。曲线图230示出了来自系统和环境的噪声232。在～60纳秒处有清晰的返回脉冲峰234。该峰234对应于距离LIDAR系统9米处的物体的反射。当物体距离LIDAR系统的发射器/接收器9米远时，光从物体射出并返回到检测器所需的时间为60纳秒。该系统可以被校准，使得峰的特定测量时间与特定目标距离相关联。
图2C图示了本教导的LIDAR系统的实施例的十六个返回信号的平均值的曲线图250。曲线图250图示了其中对16个返回信号，每个返回信号类似于图2B的曲线图230中的返回信号的序列求平均的模拟。十六个返回信号的序列是通过发出十六个单脉冲传输的序列生成的。如可以看到的，通过求平均减少了噪声252的传播。在这个模拟中，噪声是随机变化的。该曲线图中数据的场景(未显示)是FOV中的两个物体，一个在九米处，一个在九十米处。在曲线图250中可以看出，在大约60纳秒处可以看到第一返回峰254，并且在大约600纳秒处可以看到第二返回峰256。该第二返回峰256对应于位于距LIDAR系统九十米的距离处的物体。因此，每个单个激光脉冲可以产生由位于距LIDAR系统不同距离处的物体反射产生的多个返回峰254、256。一般而言，强度峰的量级随着与LIDAR系统距离的增加而减小。但是，峰的强度取决于许多其它因素，诸如物理尺寸和反射率特性。
图3A图示了本教导的LIDAR系统的接收器300的实施例。接收器300包括传感器302，其包括检测器阵列304和相关联的前端电子电路系统(未示出)。前端电路系统可以包括例如低噪声放大器。数字采样电路306对检测器信号进行采样。脉冲求平均电路308对采样的检测信号求平均。求平均提高了信噪比。假设噪声是高斯噪声，接收信号的信噪比随着针对求平均的N个信号的N的平方根而改善。电滤波电路310对平均信号进行滤波。接收信号的滤波可以包括多种滤波类型，包括基于硬件的滤波和/或基于软件的滤波。滤波可以包括模拟和/或数字滤波。检测处理电路312处理经滤波的信号并确定可以包括例如物体识别和测距信息的检测度量。
接收器300还包括接口，以及控制接收器300的操作并向系统提供数据的控制和定时电子器件314。接口314提供输出信号，诸如3D测量点云。可以提供的其它输出信号包括例如原始TOF数据和/或经处理的TOF数据。接口314还从系统中的其它电路和设备接收控制和/或数据信号。例如，接口314可以从各种传感器接收数据，诸如环境光传感器、天气传感器和/或大气条件传感器。
图3B图示了针对由本教导的LIDAR系统生成的返回信号的以时间为函数的功率的曲线图330。曲线图330示出了噪声332和两个清晰的返回脉冲峰334、336。第一峰334在一百纳秒处，并且第二峰336在两百纳秒处。该曲线图330表示单个激光发射脉冲返回信号的数据。
图3C图示了结合图3B描述的LIDAR系统的实施例的十六个返回信号的平均值的曲线图350。该曲线图350表示十六个独立激光发射脉冲返回信号的平均值。曲线图350示出了由信号求平均产生的降低的噪声352。除了两个早期的强峰，即一百纳秒处的峰354和两百纳秒处的峰356之外，还在三百纳秒处存在可见的峰358。对多个返回信号求平均降低了噪声水平352，这允许识别和测量更小的峰返回信号。一般而言，距离更远的物体的返回信号对于相似的物体更弱。使用更多数量的平均返回信号允许检测更远的物体。一般而言，更多的求平均允许检测到反射信号更弱的物体。
此外，一般而言，在求平均中使用的返回信号的数量对应于平均返回信号轨迹中的特定SNR。然后可以将SNR与特定的最大检测范围相关联。因此，可以选择求平均数量以提供特定的SNR和/或提供特定的最大检测范围。
图4图示了控制用于发起本教导的LIDAR系统中的测量的激光器的发射的方法400的流程图。在第一步骤402中，发起测量。在第二步骤404中，激发所选择的激光器。即，单独激光器被控制以通过生成光脉冲来发起单次测量。应该理解的是，在根据本教导的各种方法中，激发所选择的单独激光器和/或激光器组来生成单个光脉冲，使得在给定的单次激发测量周期上照射期望图案的激光FOV。
在第三步骤406中，LIDAR系统接收反射的返回信号。在第四步骤408中，处理接收到的反射返回信号。在一些方法中，返回信号的处理确定返回峰的数量。在一些方法中，处理基于飞行时间(TOF)计算到物体的距离。在一些方法中，处理确定返回峰的强度或伪强度。可以提供这些处理结果的各种组合。可以使用p型本征n型结构检测器(PIN)或雪崩光电检测器(APD)直接检测强度。此外，可以使用硅光电倍增器(SiPM)或单光子雪崩二极管检测器(SPAD)阵列检测强度，该阵列基于同时触发的像素数量提供伪强度。一些方法还确定返回信号轨迹的噪声水平。在各种方法中，还考虑附加信息，例如环境光水平和/或各种其它环境条件和/或因素。环境条件包括例如温度、湿度、天气、大气条件(例如，存在雾、烟雾)等。
在第五步骤410中，做出关于激发激光器以从激光器生成另一个光脉冲的决策。如果决策为是，那么该方法返回到第二步骤404。在各种方法中，决策可以基于例如决策矩阵、编程到LIDAR控制器中的算法和/或查找表。然后通过循环通过包括第二步骤404、第三步骤406和第四步骤408的循环，直到已经生成期望数量的激光脉冲，从而导致停止发射(一个或多个)激光的决策来生成特定数量的激光脉冲。可以基于性能标准、基于关于环境条件的信息和/或基于确定的信息(诸如，从传感器确定的信息)来预定期望的数量。
在所有期望的激光脉冲已经生成之后，系统在第六步骤412中执行多个测量信号处理步骤中的一个或多个。在各种方法中，多个测量信号处理步骤可以包括例如滤波、求平均和/或绘制直方图。多个测量信号处理根据多脉冲测量的处理数据产生最终结果测量。这些结果测量可以包括原始信号轨迹信息和经处理的信息。原始信号信息可以用指示概率或数据置信水平的标志或标签以及与处理第六步骤412相关的元数据来扩充。
在第七步骤414中，然后报告由多重测量信号处理确定的信息。报告的数据可以包括例如3D测量点数据和/或各种其它度量，包括返回峰的数量、(一个或多个)飞行时间、(一个或多个)返回脉冲振幅、误差和/或各种校准结果。在第八步骤416中，该方法终止。
应该理解的是，结合图4描述的方法400一般被描述用于激励或激发单个激光器。在许多实际实施例中，使用了激光器阵列和检测器阵列。还应该理解的是，方法400可以容易地扩展到激光器阵列和/或检测器阵列。有多种选择单独激光器和/或检测器和/或一组激光器和/或检测器的方法。参见，例如，标题均为“Solid-State LIDAR Transmitter withLaser Control”的美国临时专利申请No.62/831,668和美国专利申请No.16/841,930。还参见标题均为“Eye-Safe Long-Range Solid-State LIDAR System”的美国临时申请No.62/859,349和美国专利申请No.16/895,588，以及标题为“Noise Adaptive Solid-StateLIDAR System”的美国专利申请No.16/366,729。这些专利申请已转让给本受让人，并通过引用并入本文。如激发结合图4所述的一组激光器中的激光器将例如使该组激光器中的每个激光器在该激发事件期间发射单个脉冲。每次决策步骤410要继续时，将再次激发同一组激光器。这一直持续到针对测量实现了期望的脉冲数，并且决策410停止。
本教导的一个特征是可以使用多种方法来确定所生成的激光脉冲的数量。决策标准可以是动态的或静态的。通过使用动态决策标准，系统可以改变用于获得结果测量的单脉冲测量的数量。例如，动态决策标准可以基于测量活动期间出现的条件。这允许LIDAR系统动态响应环境。替代地，根据本教导的系统可以是静态的或准静态的，并且可以以预定的性能能力集合操作。动态和静态操作的组合也是可能的。
图5图示了用于确定本教导的LIDAR系统的用于求平均的脉冲数量的决策树500。在许多情况下，决策树500的这个特定示例将导致对于每个结果测量生成十六个激光脉冲。但是，当检测其返回信号具有相对较高SNR的附近物体时，所使用的脉冲数量通常会减少。通过减少脉冲数量，整个系统的帧速率可以比如果每次测量使用固定数量的十六个激光脉冲时更快。
在决策树500中，第一决策节点502基于对返回信号轨迹中检测到的峰数量的测试生成分支504、506、508。如果在第一决策节点502中没有检测到返回峰(或脉冲)，那么采用第一分支504通向指令节点510并选择十六个发射脉冲。该指令的结果是因为场景中的任何物体都处于系统的检测极限，因此对完整的十六个返回轨迹集合求平均是有利的。
如果第一决策节点502产生单个返回脉冲，那么跟随分支506到达决策节点512。该决策节点512询问检测到的物体是否小于20米的距离。如果是，那么采用分支514通向指令节点516，该节点发起两个激光脉冲的生成。如果决策节点512根据轨迹的TOF分析确定物体大于20米，那么决策树500跟随分支518到达决策节点520。如果决策节点520根据峰的TOF分析确定所测量的返回轨迹小于80米，那么跟随分支522到达指令节点524，该节点发起四个激光脉冲的生成，使得可以对结果得到的四个返回轨迹求平均。如果决策节点520根据峰的TOF分析确定返回轨迹来自大于80米的物体，那么跟随分支526到达指令节点528，该节点发起十六个激光脉冲，使得可以对结果得到的十六个返回轨迹求平均。
如果决策节点502确定返回轨迹中的峰数量至少为两个，那么跟随路径508到达决策节点530。该决策节点530确定最近物体的存在是大于还是小于40米。小于40米导致跟随路径532到达指令节点534，该节点发起四个激光脉冲的生成。大于40米导致跟随路径536到达指令节点538，该节点发起十六个激光脉冲的生成。因此，在两个物体的情况下，与包含更多物体的场景相比，具有更近物体的场景具有更少数量的求平均，并且因此帧速率更快。
决策树500通常可以被表征为基于峰数和TOF的决策树。因此，决策树500包括决定返回中有多少峰和/或与这些峰的TOF相关联的物体位置在哪里的节点，并且基于这些决策的结果确定要激发的后续激光脉冲的数量。图5的决策树500只是说明本教导的概念的一个简单示例。应该理解的是，根据本教导的系统和方法可以具有基于峰数和TOF的复杂得多的决策树。在各种实施例中，基于峰数和TOF的决策树考虑了系统可用的其它信息。这些附加的决策标准包括例如返回信号的强度、环境条件、目标场景条件、噪声水平和基于系统信息的各种其它标准。该附加信息可以用于更改决策树的各个节点中的值，诸如峰数量、与TOF阈值相关联的距离和/或脉冲数量。
根据本教导的决策树还可以包括更复杂的分支和决策方案。在各种实施例中，决策树指令节点可以是静态的或动态的，或者具有静态或动态决策制定的一些方面。例如，决策树节点，诸如设置激光脉冲数量的节点510、516、524、528、534和538，可以基于激光器的每次后续激发被更新为激发不同数量的激光脉冲，并且不设置为仅基于为新测量激发的第一个激光脉冲的固定值。
图6图示了用于确定本教导的LIDAR系统的求平均的脉冲数量的决策树600的另一个实施例。该决策树600不需要TOF的计算并且因此在计算TOF是时间和资源密集型时特别有用。决策树600中的第一决策602是确定接收脉冲的强度是否足够强以将接收器置于饱和。例如，对于APD和SPAD检测器，可以测量传感器的峰输出电平并将其用于确定返回电平是否足够强以使检测器饱和。
决策树600中的决策节点606、618中的第二决策取决于环境光水平。大多数LIDAR系统都具有监测环境光水平的能力。例如，当没有发射器脉冲被发送时，可以容易地从接收器的背景噪声水平确定环境光。可以以某个适当的间隔(诸如每帧一次)测量环境光水平值，并将其存储以供在决策树600中使用。基于这两个标准，即接收器是否处于饱和的确定和环境光水平的确定，选择不同数量的激光脉冲进行求平均/汇总直方图以获得计算出的TOF测量值。一般而言，一起进行的这两个决策是返回脉冲的信噪比水平的指示。这允许系统在信噪比较高时使用较少数量的脉冲。
更具体而言，决策节点602确定接收器是否处于饱和。例如，正在监视饱和条件的接收器中的处理器可以提供该饱和信息。如果确定饱和条件，那么采用路径604进入决策节点606，在该决策节点处确定环境光水平是否指示存在明亮的阳光(brightsun)。环境光水平可以从LIDAR内的监视器获取。替代地，该信息可以从LIDAR系统外部提供。如果环境光水平确实指示明亮的阳光，那么跟随路径608并且指令节点610指示十六脉冲激光测量。这是因为高环境光水平将需要更多的求平均来提供良好的信噪比。如果环境光水平不指示明亮的阳光，那么跟随路径612到达指令节点614，该节点发起八个激光脉冲的生成。因为环境光水平较低，因此需要较少的脉冲。因此，较高的背景光条件比较低的背景光条件导致更多的求平均。
如果决策节点602确定接收器未处于饱和，那么跟随路径616到达决策节点618。决策节点618确定环境光水平是否指示明亮的阳光，并且如果是，那么跟随路径620到达指令节点622，该节点发起四激光脉冲激发序列。如果决策节点618确定不存在明亮的阳光环境光水平，那么跟随路径624并且指令节点626发起单脉冲激光序列。如果接收器未处于饱和，并且不存在高背景水平，那么不需要求平均。如本文所述，仅使用单个脉冲同时仍实现高信噪比和/或其它高质量测量性能允许更快的帧速率。
因此，在根据本教导的一些方法中，如果接收器处于饱和，那么生成更多数量的激光脉冲以允许在检测器的输出处进行更多的求平均和/或绘制直方图。每次测量使用更多数量的激光脉冲通过更多的求平均增加信噪比。因此，与检测到较低环境光条件时相比，明亮的阳光的指示将导致更多脉冲激发，从而提高明亮背景上的信噪比。在本示例中，高环境使用十六个脉冲，并且低环境使用八个脉冲。当接收器未饱和且环境低时，可以使用单个脉冲。当接收器未处于饱和但环境高时，使用四个脉冲。因此，如结合图6的决策树600所描述的，本教导的一个方面是可以采用提供期望信噪比或其它性能度量所需的最小数量的激光脉冲来使LIDAR系统通常更高效。例如，使用根据本教导的在适当时生成较少数量的脉冲的方法减少了所需激光脉冲的求平均数量并且还减少了完成测量所花费的时间。
本领域技术人员将认识到，与结合图5描述的决策树500一样，决策树600可以扩展为具有使用附加信息和决策标准(诸如返回强度、环境条件、目标场景条件、噪声水平和/或基于系统信息的各种其它标准)的复杂得多的决策树。根据本教导的决策树还可以包括更复杂的决策分支。
在各种实施例中，决策树指令节点可以是静态的、动态的或静态和动态的组合。例如，在决策树600中，设置激光脉冲的数量的指令节点610、614、622、626可以被更新以基于激光器的每次后续激发，而不是被固定仅基于为新测量激发的第一个激光脉冲来发起不同数量的激光脉冲的生成。在任何或所有指令节点610、614、622、626中激发的激光脉冲的数量例如可以在测量期间以定期间隔被更新。在任何或所有指令节点中激发的激光脉冲的数量也可以基于后处理的测量结果。类似地，饱和度或环境光水平或其它标准的阈值可以是静态的或动态的。
因此，本教导的决策树的各种实施例利用包括基于例如外部条件、内部条件、特定测量结果或这些因素的组合的决策阈值的决策节点。本教导的决策树的各种实施例利用定义在结果测量中使用的脉冲数量的指令节点。其它指令可以包括例如峰功率、MPE阈值、照明模式、FOV和其它发射器配置设置。
本教导的一个特征是利用多个激光脉冲的LIDAR系统以及相关联的多个返回脉冲轨迹的后续处理也可以以相对高的概率检测错误警报。错误警报包括例如检测到与没有物体的位置对应的峰。这种错误警报事件可能由多种原因引起。例如，可能发生寄生噪声。来自其它LIDAR系统的干扰也是可能的噪声源。图7A-D示出了这种情况如何发生的示例。
图7A-7D图示了来自FOV内的相同测量点的四个返回脉冲轨迹。更具体而言，图7A图示了本教导的LIDAR系统的实施例的特定场景的单个激光射击的返回脉冲轨迹700。图7B图示了LIDAR系统的实施例的相同特定场景的另一个单次激光射击的返回脉冲轨迹720。图7C图示了LIDAR系统的实施例的相同特定场景的另一个单次激光射击的返回脉冲轨迹740。图7D图示了LIDAR系统的实施例的相同特定场景的另一个单次激光射击的返回脉冲轨迹760。这些返回脉冲轨迹700、720、740、760中的每一个都是在足够短的时间内与同一目标相互作用使得目标没有显著移动的单个激光脉冲的结果。例如，这些单个激光脉冲通常在LIDAR测量期间快速连续生成。
在所有四个返回脉冲轨迹700、720、740、760中，可以看到随机噪声发生变化，导致每次测量看起来略有不同。在所有四个测量中都可以看到两个物体，一个在100纳秒处，另一个在600纳秒处。在返回脉冲轨迹700中，这些物体导致峰702和峰704。在返回脉冲轨迹720中，这些物体导致峰722和峰724。在返回脉冲轨迹740中，这些物体导致峰742和峰744。在返回脉冲轨迹760中，这些物体导致峰762和峰764。但是，在图6D的返回脉冲轨迹760中，强信号766出现在300纳秒处。
LIDAR系统可以通过以各种方式处理这些轨迹来自适应地对这种可能的虚假物体的存在做出反应。例如，系统可以激发另一个激光脉冲来确认最后一次测量，返回脉冲轨迹760然后在比较之后丢弃错误数据。即，该返回脉冲轨迹760在这种情况下不会被提供给用户，或者被报告给系统处理的下一阶段。在替代方法中，系统可以向用户提供数据集，但是设置指示数据可能有误的标志。在另一种替代方法中，系统可以将数据和物体检测结果提供给用户，但是标记该检测到的物体将被指示具有低概率。在一些方法中，可以基于其中与峰相关联的物体出现的射击集(a set of shots)中的射击数量来量化该概率。在这个示例中，仅在四分之一的激发激光脉冲中检测到峰。
本教导的脉冲TOF LIDAR系统的一些实施例使用准直发射器激光束，其光功率/能量处于或略低于用于1类人眼安全的MPE限制，以提供与常规Flash LIDAR系统相比的显著范围增加。此外，本教导的脉冲TOF LIDAR系统的一些实施例使用多个激光脉冲的脉冲求平均和/或脉冲绘制直方图来提高信噪比(SNR)，这进一步提高了范围。这些LIDAR系统采用非常高的单脉冲帧速率，远高于100Hz。参见，例如，2020年6月8日提交的标题为“Eye-SafeLong-Range Solid-State LIDAR System”的美国专利申请No.16/895,588。美国专利申请No.16/895,588已转让给本受让人，并通过引用并入本文。
等效形式
虽然结合各种实施例描述了申请人的教导，但并不意图使申请人的教导限于这些实施例。相反，如本领域技术人员将认识到的，申请人的教导包括在不脱离教导的精神和范围的情况下可以在其中做出的各种替代、修改和等效形式。

Claims (30)

1.一种光检测和测距(LIDAR)方法，所述方法包括：
a)生成向目标传播的第一光脉冲；
b)接收由所生成的第一光脉冲产生的从目标反射的光返回信号；
c)处理光返回信号以确定期望向目标传播以满足性能标准的附加光脉冲的数量；
d)生成所确定数量的附加光脉冲并将所生成的附加光脉冲向目标传播；
e)接收由所生成的附加光脉冲产生的从目标反射的附加光返回信号；以及
f)处理接收到的附加光返回信号以获得一个或多个LIDAR测量值。
2.如权利要求1所述的方法，其中处理光返回信号包括
确定光返回信号中的返回峰的数量。
3.如权利要求1所述的方法，其中处理光返回信号包括
确定光返回信号的噪声水平。
4.如权利要求1所述的方法，其中处理光返回信号包括在决策树中执行步骤。
5.如权利要求4所述的方法，其中决策树是静态决策树。
6.如权利要求4所述的方法，其中决策树是动态决策树。
7.如权利要求4所述的方法，其中决策树包括确定峰数量的决策节点。
8.如权利要求4所述的方法，其中决策树包括确定环境光水平的决策节点。
9.如权利要求1所述的方法，其中处理光返回信号包括执行飞行时间分析。
10.如权利要求1所述的方法，其中处理接收到的附加光返回信号包括执行接收信号滤波。
11.如权利要求1所述的方法，其中处理接收到的附加光返回信号包括执行求平均。
12.如权利要求1所述的方法，其中处理接收到的附加光返回信号包括执行绘制直方图。
13.如权利要求1所述的方法，还包括根据经处理的接收到的附加光返回信号生成三维测量点数据。
14.如权利要求1所述的方法，还包括根据经处理的接收到的附加光返回信号确定返回峰的数量。
15.如权利要求1所述的方法，还包括根据经处理的接收到的附加光返回信号确定飞行时间数据。
16.如权利要求1所述的方法，还包括根据经处理的接收到的附加光返回信号确定返回峰的振幅。
17.如权利要求1所述的方法，还包括根据经处理的接收到的附加光返回信号确定测量误差。
18.如权利要求1所述的方法，其中处理光返回信号包括自适应处理。
19.如权利要求1所述的方法，其中处理光返回信号、生成所确定数量的附加光脉冲并将它们向目标传播、接收从目标反射的附加光返回信号以及处理接收到的附加光返回信号的步骤以规则的间隔重复预定次数以获得多个LIDAR测量值。
20.一种光检测和测距(LIDAR)方法，所述方法包括：
a)生成向目标传播的第一光脉冲；
b)接收由所生成的第一光脉冲产生的从目标反射的光返回信号；
c)获得环境条件信息；
d)基于获得的环境条件信息确定期望向目标传播的附加光脉冲的数量；
e)生成所确定数量的附加光脉冲并将它们向目标传播；
f)接收由所生成的附加光脉冲产生的从目标反射的附加光返回信号；以及
g)处理接收到的附加光返回信号以获得一个或多个LIDAR测量值。
21.如权利要求20所述的方法，其中获得环境条件信息包括确定来自传感器的信息。
22.如权利要求20所述的方法，其中获得环境条件信息包括确定环境光强度水平。
23.如权利要求20所述的方法，其中获得环境条件信息包括确定天气条件。
24.如权利要求20所述的方法，其中获得环境条件信息包括确定大气条件。
25.一种光检测和测距(LIDAR)方法，所述方法包括：
a)生成向目标传播的第一光脉冲；
b)接收由所生成的第一光脉冲产生的从目标反射的光返回信号；
c)确定要向目标传播的附加光脉冲的数量；
d)生成所确定数量的附加光脉冲并将它们向目标传播；
e)接收由所生成的附加光脉冲产生的从目标反射的附加光返回信号；以及
f)处理接收到的附加光返回信号以获得一个或多个LIDAR测量值。
26.如权利要求25所述的方法，其中确定附加光脉冲的数量包括基于关于环境条件的信息来确定。
27.如权利要求25所述的方法，其中确定附加光脉冲的数量包括基于接收到的光返回信号的特性来确定。
28.如权利要求25所述的方法，其中确定附加光脉冲的数量包括基于关于环境条件的信息和基于接收到的光返回信号的特性来确定。
29.如权利要求25所述的方法，其中确定附加光脉冲的数量包括基于性能标准来确定。
30.如权利要求29所述的方法，其中性能标准是信噪比。
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