CN114667462A - 激光雷达装置、系统以及其控制方法 - Google Patents

Abstract

提供一种LIDAR装置。该LIDAR装置包括：至少一个激光束，该至少一个激光束被配置成对该LIDAR装置周围进行360度覆盖；被配置成控制该至少一个激光束的倾斜角的机构；以及惯性测量单元，其中该惯性测量单元例如至少包括被配置成测量旋转速率的速率陀螺仪以及被配置成测量平移加速度的加速度计。

Description

激光雷达装置、系统以及其控制方法

优先权声明

本申请主张在2019年8月7日提交的美国序列号62/883,798的优先权，其全部内容并入本文供参考。

背景技术

本公开大体来说涉及一种激光雷达(Light Detection and Ranging，LIDAR)装置、系统以及其控制方法。

LIDAR系统已广泛用于不同的系统中以对周围环境进行扫描。在一些实施方案中，LIDAR在固定设定中用于对环境进行扫描，而在其他实施方案中，LIDAR系统连接到移动机器人平台以实现对环境的感知以及态势感知。在许多移动机器人中，LIDAR被用作传感器来产生与机器人状态无关的关于环境的云点。因此，无论机器人速度、姿态、环境条件或其他因素如何，LIDAR都以完全相同的方式进行操作。将LIDAR配置与机器人运动相联系对于优化自主机器人的整体操作具有巨大的益处。此与当人类视觉系统基于车辆的状态、周围环境以及待采取的行动而改变其行为时人类驾驶汽车或其他形式的交通工具(诸如自行车)相似。如果一个人正在向后移动，则更多地关注车辆后面的环境。如果这个人慢速移动便会更加注意附近的障碍物，但当这个人快速移动时注意力便会集中在更远的范围。市场上的许多LIDAR系统通过添加许多以非常高的每秒转数(rotations per seconds，RPM)旋转的光束来解决这一问题。此使得每秒生成数十万个点且在一些系统中每秒产生数百万个点。这些点可生成环境的高保真3D图。然而，系统的成本变得非常昂贵，处理数据所需的计算资源变得更大并且需要更多的功率，由于功率以及计算资源有限，会抑制许多轻型应用程序使用LIDAR。

发明内容

本公开大体来说涉及一种LIDAR装置、系统以及其控制方法。

根据本公开的一个非限制性方面，提供一种LIDAR装置的示例性实施例。所述LIDAR装置包括：至少一个激光束，所述至少一个激光束被配置成对所述LIDAR装置周围进行360度全覆盖；被配置成控制所述激光束的倾斜角的机构；以及惯性测量单元。

根据本公开的一个非限制性方面，提供一种LIDAR系统的示例性实施例。所述LIDAR系统包括：至少一个激光束，所述至少一个激光束被配置成对LIDAR装置周围进行360度全覆盖；被配置成控制所述激光束的倾斜角的机构；以及惯性测量单元。

根据本公开的另一非限制性方面，提供一种LIDAR装置的控制方法的示例性实施例。在一个实施例中，所述方法包括：将机器人运动与LIDAR装置配置相联系；以及将机器人方位与所述LIDAR装置配置相联系。

本文中描述了附加的特征及优点，并且所述附加的特征及优点将根据以下具体实施方式及各图而显而易见。

附图说明

通过参照附图可更好地理解本技术的特征及优点，本技术包括在本文中描述的LIDAR装置、系统以及其控制方法，在附图中：

图1示出根据本公开实施例的LIDAR系统。

图2示出根据本公开实施例的LIDAR系统。

图3A及图3B示出具有不同垂直视域(field of view，FOV)的两个3光束LIDAR。

图4A至图4C示出根据本公开实施例的通过使激光束动态倾斜而得到扩展的垂直FOV，并且图4D示出根据本公开实施例的利用具有大的垂直分离角的光束的传感器的更密集的云点(Point of Cloud，POC)。

图5示出针对不同类型的空中机器人改变方位的需要。

图6示出当LIDAR放置在平坦平台上时的光束几何形状。

图7A示出倾斜一定角度以实现特定机动的空中机器人平台的实例；图7B示出传统LIDAR如何对平台倾斜度的改变做出反应；图7C示出动态倾斜LIDAR如何改变光束的倾斜角以在扫描时维持相同的目标区域。

图8示出根据本公开实施例的在起飞/着陆期间以及正常机动期间对飞行机器人的垂直FOV进行调整。

图9示出根据本公开实施例的在起飞/着陆期间以及正常机动期间对飞行机器人的垂直FOV进行调整。

图10示出根据本公开实施例的用于使用LIDAR对地面机器人的运动进行控制的控制回路的流程图。

图11示出根据本公开实施例的用于使用LIDAR对地面机器人的运动进行控制的控制回路的流程图。

图12A示出根据本公开实施例的对地面移动机器人的运动记性控制的动态倾斜LIDAR；图12B示出比图12A中所示的地面移动机器人相对更快地移动的地面移动机器人；图12C示出比图12B中所示的地面移动机器人移动得更快的地面移动机器人；图12D示出根据实施例的达到高速的地面移动机器人。

图13示出根据本公开实施例的目标区域扫描。

图14示出具有集成LIDAR的人形机器人。

图15A示出具有带有惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)的LIDAR的空中机器人；图15B示出具有传统LIDAR的空中机器人；图15C示出根据本公开实施例的具有带有惯性测量单元(IMU)的新型LIDAR的空中机器人。

在考虑包括LIDAR装置、系统以及其控制方法的本技术的某些非限制性实施例的以下详细说明时，读者将理解前述细节以及其他细节。在使用包括LIDAR装置、系统以及其控制方法的本技术时，读者也可理解某些此种附加细节。

具体实施方式

本公开大体来说涉及一种LIDAR装置、系统以及其控制方法。

在本公开中，提出一种使用LIDAR的更高效的方式，即根据机器人运动对其参数进行调整。在实施例中，基于机器人运动以及机器人方位来调整LIDAR参数。此可使用位于LIDAR单元内部的集成IMU单元来完成。可选地，IMU可为机器人平台的一部分，并且机器人的IMU与LIDAR单元之间的数据接口用于将IMU读数以流方式传输到LIDAR。IMU至少包括对绕三个主体固定轴的旋转速率进行测量的速率陀螺仪、对沿三个主体固定轴的平移加速度进行测量的加速度计以及罗盘。平移加速度及旋转速率可用于提取关于机器人在全局惯性参考系中的配置及运动的信息。为增强对机器人配置及运动的估测，来自机器人的数据可通过各种通信总线馈送到LIDAR系统。此种信息可为地面移动机器人的车轮里程计、铰接操纵器(诸如机械臂、步行机器人、蛇形机器人等)的关节角度、来自空中机器人的GPS数据或来自各种机器人设计的关于运动或配置的其他形式的信息。

在本公开的另一实施例中，使用两种方法来对LIDAR系统的参数进行调整。例如，在第一种方法中，在知晓当前的机器人配置的情况下，哪些LIDAR参数将使得对环境中最重要的区进行扫描，并且第二种方法是在知晓当前的机器人配置及待采取的动作的情况下，哪些LIDAR参数将使得对环境中最重要的区进行扫描。

第一部分可通过使用位于LIDAR单元内部的集成惯性测量单元(IMU)单元对机器人运动进行估测来完成。IMU至少包括对绕三个主体固定轴的旋转速率进行测量的速率陀螺仪、对沿三个主体固定轴的平移加速度进行测量的加速度计以及罗盘。平移加速度及旋转速率可用于提取关于机器人在全局惯性参考系中的配置及运动的信息。

根据本公开的实施例，基于机器人运动来调整LIDAR参数。此可使用位于LIDAR单元内部的集成IMU单元来完成。可选地，IMU可为机器人平台的一部分，并且机器人的IMU与LIDAR单元之间的数据接口用于将IMU读数以流方式传输到LIDAR。IMU至少包括对绕三个主体固定轴的旋转速率进行测量的速率陀螺仪、对沿三个主体固定轴的平移加速度进行测量的加速度计以及罗盘。平移加速度及旋转速率可用于提取关于机器人在全局惯性参考系中的配置及运动的信息。

为增强对机器人配置及运动的估测，来自机器人的数据可通过各种通信总线馈送到LIDAR系统。此种信息可为地面移动机器人的车轮里程计、铰接操纵器(诸如机械臂、步行机器人、蛇形机器人等)的关节角度、来自空中机器人的GPS数据或来自各种机器人设计的关于运动或配置的其他形式的信息。与知晓机器人的下一步行动相关的第二部分必须从机器人计算机传送到LIDAR系统。

根据本公开的实施例，一种LIDAR系统包括：至少一个激光束，所述至少一个激光束被配置成在系统的主垂直轴周围进行360度扫描；被配置成动态地控制所述激光束的垂直角的机构；IMU，被配置成对系统配置及运动进行估测；嵌入式实时软件，用于避免碰撞、定位及绘图；以及通信信道，被配置成与机器人交换数据。

根据本公开的实施例，LIDAR系统具有旋转机构，以使光束围绕系统的垂直轴旋转。在球面坐标格式中，所述角是方位角。旋转机构添加了绝对角度反馈，以精确地控制其位置及速度；旋转机构对激光束的垂直倾斜角进行控制。角度的绝对反馈也用于控制速度及位置；激光传感器连接到第二旋转机构并随其旋转，并且可实现高达360度的旋转。此可为：具有各种垂直视域的单光束传感器或多光束传感器；保护盖，所述保护盖封闭系统的组件；底座，上面设定有下部旋转机构。底座包含系统控制所需的电子装置。底座还具有允许系统连接到其他系统的接口，如机器人计算机、个人计算机或其他装置。所述系统还包含惯性测量单元(IMU)。此种装置能够计算LIDAR系统的方位。所述装置由电池供电且可用于移动应用程序中。

图2示出本公开的实施例。LIDAR系统有无刷DC电机(brushless DC motor，BLDC)，以使光束围绕系统的垂直轴旋转。在球形坐标格式中，所述角是方位角。绝对编码器被添加到BLDC，以精确地控制其位置及速度。BLDC用于控制激光束的倾斜角。绝对编码器还用于控制电机的速度及位置。激光传感器连接到第二BLDC电机并随其旋转。此可为具有各种垂直示域的单光束传感器或多光束传感器。此可为用于封闭系统的组件的不旋转保护盖。此可为上面设定有BLDC电机的底座。底座包含对电机及激光传感器发送器及接收器进行控制所需的电子装置。LIDAR系统还具有一个或多个接口，其允许连接到其他系统，如机器人计算机、个人计算机或其他装置。底座还包含惯性测量单元(IMU)。此种装置能够计算LIDAR系统的方向。所述装置由电池供电，并且可用于移动应用程序中。

根据本公开的实施例，可使用具有在主垂直轴周围进行360度覆盖而不失一般性的固态LIDAR的设计。为控制光束的垂直角度，基于MEMS的机构或基于光学的机构或其他合适的机构也可用于闭环控制或任何其他控制机制。

在传统的LIDAR系统中，仅存在一个旋转轴，光束围绕该旋转轴旋转以创建环境的3D云点。该旋转轴通常为LIDAR系统提供360度水平视域(FOV)。然而，垂直视域受限于光束的数目及光束之间的分离角。图3A及图3B示出三光束LIDAR的光束。图3A具有更大的分离角且因此可覆盖比右侧示意图更大的垂直FOV。然而，图3B中的LIDAR产生更接近的点，这些点会更好地表示环境。

由于具有使垂直视域发生变化的能力，光束之间较小的分离角可用来减小点之间的距离。这些光束可倾斜，以覆盖更大的垂直FOV。图4A至图4C示出光束的动态倾斜如何增加垂直视域。为展示动态倾斜的优点，使用比图1中的分离角小的分离角。在图4A中，下部旋转机构使光束旋转且覆盖10°的楔形物。一旦下部旋转机构完成完整的旋转，倾斜马达便将光束升起以覆盖环境中的另一楔形物。图4B示出向上倾斜后的光束。实线光束是当前旋转中的光束，而虚线光束表示先前旋转中的光束位置。图4C示出覆盖的最终垂直FOV及收集的点的密度。在垂直视域中具有宽分离角的激光传感器可以相似的方式用于覆盖更大的垂直FOV。扫描的速度可通过垂直方向上的步长来控制。在此实例中使用的分离角仅被选择来表示概念而并非进行限制，在其他实施例中，也可使用具有更小或更大值的其他垂直分离角。

当LIDAR在不移动的情况下对环境进行扫描时，此种优势可用于加速扫描过程。此同样适用于移动平台。LIDAR系统能够以最小的死区对整个环境进行扫描。另外，用户可选择在垂直FOV及水平FOV二者中对环境的较小部分进项扫描。一个实例是对房间进行扫描或安装在移动机器人上的正在重建环境的LIDAR。在这种情况下，机器人既可低速移动，也可按顺序移动及停止。

由于主要概念是基于改变传感器的垂直角度以获得环境的更密集的云点(POC)，因此以上使用的相同技术可用于具有如图4D中所示的光束之间的大的垂直分离角的传感器。通过控制垂直方向上的角度步长，可产生高密度POC。图4D中的示意图显示具有大的垂直分离角的传感器如何通过以小的角度步长在垂直方向倾斜光束来产生更密集的POC。POC的密度则由角度步长的大小来控制。

应理解，激光束在垂直方向上的移动不限于在向上或向下方向上的恒定步进增加。光束可按照正弦模式快速上下移动。光束的路径由用户基于最适合最终应用程序的方式决定。光束可上下移动得多快或者其应遵循什么路径的限制不是作为所附发明新颖性一部分的控制软件的限制，而是用于控制激光束垂直角度的物理机构的限制。在基于MEMS的机制中或者使用光学技术，可实现高速垂直FOV变化。

大多数空中机器人需要改变机器人主体方位，以依据车辆设计而垂直、向前/向后或侧向移动。图5示出固定翼概念及四轴飞行器如何需要改变其方位来执行不同的机动。

在传统的LIDAR系统及新型动态倾斜LIDAR中，当其被放置在如图6中所示的平坦平台上时，两个系统将产生相同的光束覆盖。

然而，如图7A至图7C中所示，当系统被放置在诸如空中机器人的倾斜平台上时，传统LIDAR的光束将开始覆盖空中机器人可能不感兴趣的区域。在图7A至图7C示出倾斜时传统LIDAR覆盖的区域。另一方面，动态倾斜LIDAR可调整其倾斜机制以改变光束的角度，且因此其可产生与目标区中不具有倾斜的平台相似的覆盖区域。所公开的LIDAR可使用机器人系统中的集成IMU模块或外部角度传感器来读取平台倾斜度，所述倾斜度可被馈送给LIDAR。

对于垂直起飞及着陆(vertical take off and landing，VTOL)的空中机器人，可变动态垂直FOV可根据机器人所处的阶段进行调整。例如，在起飞期间，对于具有安装在机器人底部的LIDAR的机器人，FOV可被调整成面向地面，以读取机器人距地面有多远。同样的，FOV也可用来着陆。一旦机器人起飞，FOV便可通过机器人周围的物体进行调整。

在LIDAR放置在飞行器顶部的不同实施方案中，LIDAR将倾斜角调整成使得其对机器人上方的体积进行扫描并检查潜在的障碍物。一旦机器人起飞并在其环境中获得足够的高度，便将垂直FOV调整成使得其对机器人周围的体积进行扫描，以识别可能潜在地限制机器人向前/向后或侧向运动的障碍物。

另外，对于空中平台，可使用两个LIDAR单元，一个LIDAR单元位于机器人的顶部且另一LIDAR单元位于机器人的下方。此将使得垂直FO及水平FOV二者的360度全覆盖，从而消除任何死区。较低的LIDAR可进一步用于着陆及起飞目的。

根据本公开的实施例，提供一种将机器人运动及机器人方位与LIDAR配置相联系的方法。对自主移动机器人周围的区进行扫描通常由LIDAR系统进行。为将LIDAR的死区最小化而增加大量的光束。此会增加LIDAR单元的成本。对于主驾驶汽车，使用32个、64个及128个光束的LIDAR系统。在许多实施方案中，多于一个LIDAR用于覆盖车辆周围的整个环境。此种系统的成本介于近似8,000美元到20,000美元的范围内，且在某些情况下甚至更高。本文公开一种利用动态倾斜系统来减少所需光束或LIDAR单元的数目的方法。可将移动机器人的运动与LIDAR相联系。LIDAR可估测其所连接的平台的范围。LIDAR还可从用户接收有关机器人尺寸的信息，并基于机器人尺寸校准其光束，以找到可能的最低角度。LIDAR以最低的角度开始扫描。此意味着机器人开始扫描机器人周围的地面。在扫描期间，至少一些光束可能地面相交。根据机器人几何形状及LIDAR的位置，LIDAR系统可确定出哪些光束应与平地相交。根据机器人几何形状及光束的角度，光束预计会在特定点与平地相交。由于从不同水平角度的地面反射中获取多个点，使用三角法或其他用于线或平面拟合的算法，LIDAR系统可识别道路坡度的改变并进一步调整光束的角度。然后，基于机器人运动，机器人对传感器及光束的垂直角度进行调整。如果机器人速度增加，光束向上移动以覆盖更长的距离，如果机器人速度减慢，光束向下移动以覆盖机器人周围更小的半径。机器人周围的覆盖半径的大小可基于不同运行速度下的停车距离来设定。检查障碍物、检查道路坡度、修改光束垂直角度的过程是基于机器人速度实时进行的。如果发现障碍物，LIDAR会向机器人发出警报，以降低其速度。制动的程度取决于障碍物位置及机器人的速度。图10中所示的流程图是对此过程的概述。在图10中，示意图示出机器人经历的步骤以及速度及LIDAR光束如何相应地改变。LIDAR的当前垂直FOV与机器人运动之间的关系可由LIDAR基于由用户提供的机器人可实现的速度范围自适应地设定，或者可替换地，机器人控制系统中的软件发送命令以根据用户请求设定垂直FOV。

根据本公开的另一实施例，提供一种用于将机器人运动及机器人方位与LIDAR配置相联系的方法。例如，本文公开一种利用动态倾斜系统来减少所需光束的数目的方法。移动机器人的运动可通过LIDAR来控制。LIDAR从用户接收机器人尺寸并基于机器人尺寸校准其光束，以找到可能的最低角度。LIDAR以最低的角度开始扫描。此意味着机器人开始扫描机器人周围的地面。在扫描过程中，一些光束会与地面相交。根据机器人几何形状及LIDAR的位置，LIDAR系统可确定哪些光束应该与平地相交。根据机器人几何形状及光束的角度，光束预计会在特定点与平地相交。由于从不同水平角度的地面反射中获取多个点，使用三角法或其他用于线或平面拟合的算法，LIDAR系统可识别道路坡度的改变并进一步调整光束的角度。然后，只要机器人周围不存在障碍物，LIDAR便会向机器人发送命令以增加其速度，直到达到垂直角度的阈值或达到速度设定点。重复进行检查障碍物、检查道路坡度、修改光束垂直角度、然后提高速度的过程，直到达到设定速度或者在达到设定速度之前发现障碍物。如果发现障碍物，LIDAR会向机器人发送制动命令，以降低其速度。制动的程度取决于障碍物位置及机器人的速度。图11中所示的流程图是对此过程的概述。在图11中，示意图示出机器人经历的步骤以及速度及LIDAR光束如何相应地改变。

如图12A至图12D中所示，由于能够改变激光束的垂直角度，机器人的形状可构造成圆锥形或半圆锥形，以减少死区。如果设计得当，可设计出零死区机器人。

在机器人运动期间，可根据机器人将要执行的下一运动将LIDAR调整成以比其他区更谨慎地扫描环境中的一些区。例如，如果机器人正沿直线移动并且根据规划系统，下一运动是向右转。LIDAR可更谨慎地扫描机器人右侧的区。在图13中，LIDAR可在目标区的内部及外部调整其旋转速度。在目标区内，LIDAR将以较慢的速度旋转，以获取更多关于环境的数据。在目标区之外，LIDAR仍进行扫描，但是以较高的旋转速度收集较少的关于环境的数据点。

如图14中所示，人形机器人或步行机器人通常具有高自由度。系统姿态可在机器人的配置空间中采取大量的可能性。在这些姿态下，机器人可能需要对环境中的特定区进行扫描来执行下一动作。由于能够从IMU及机器人传感器读取平台的方位，垂直视域及水平视域以及扫描速度可通过LIDAR控制系统进行自动调整或者通过来自机器人计算机的命令进行调整。

根据本公开的实施例，LIDAR系统被配置成估测机器人的姿态。来自IMU的数据可用于获得机器人平台的姿态。然后，可使用此姿态来构建变换矩阵，以将观察到的点从体坐标系变换成全局或惯性坐标系。图14A至图14C出于简化目的示出具有单束LIDAR的实例。此处(r)是描述附接到无人机的体坐标系相对于全局坐标系的位置的向量。物体的检测点是沿着体坐标系x轴的距离(d)。为构建环境的图，所述点需要在全局坐标系的坐标中表示。描述此种转换的一般等式1为：

其中M是旋转矩阵，其涉及体坐标系与全局坐标系之间的方向。从IMU数据提取的姿态角可用于构建此矩阵并将所测量的距离转换成全局图。在所公开的发明的情况下，IMU不仅用于提取姿态角；IMU还用于通过改变LIDAR光束的垂直方位的致动器来校正LIDAR光束的当前方位。在图15A中，两个系统将以完全相同的方式工作。然而，在图15B及图15C中，系统之间的差异是明显的。图15B示出具有传统LIDAR的空中机器人，并且图15C示出具有带有惯性测量单元(IMU)的新型LIDAR的空中机器人。

根据实施例，IMU内部具有加速度计，以测量沿着三个体轴(x，y，z)的加速度。这些量的单次积分促进对平台速度的估测，且两次积分将促进对平台位置的估测。在大多数实施方案中，来自IMU的数据与来自GPS系统等其他传感器的其他测量值融合，以校正IMU数据中的漂移。这通常被归类为航位推算算法，LIDAR点也被用于进一步增强航位推算算法的性能。然而，在当前的创新中，尽管IMU用于提取平台的运动数据，然而所提取的数据用于根据估测的速度设定波束的垂直角度。这样一来，根据机器人平台的运动动态地设定LIDAR光束角度。此外，通过调整光束的垂直角度，方位被用于校正任何平台倾斜。

以下根据实施例更详细地描述本技术。

1.一种LIDAR系统，包括激光感测器，所述激光感测器对所述系统周围进行360度全覆盖。

2.(1)中的LIDAR系统还包括用于控制激光束倾斜角的机构，此可通过任何旋转机构来实现，包括但不限于机电致动器、MEME、光学器件或其他类型的致动器。

3.(2)中所述的机制可用于为扫描过程设定特定的FOV，或者在扫描过程中动态地改变垂直FOV，以扩展整体垂直FOV。

4.(1)中的LIDAR系统还包括惯性测量单元(IMU)，所述IMU至少包括测量旋转速率的速率陀螺仪以及测量平移加速度的加速度计。

5.(4)中的IMU可用于估测平台的姿态。光束的垂直角度可根据平台的方向进行调整，以消除扫描过程中的倾斜影响。

6.(4)中的LIDAR系统在连接到机器人时可进一步通过IMU预测机器人的运动或者通过通信总线从机器人接收机器人配置，

7.(6)中的LIDAR系统可基于机器人当前状态以及将要采取的下一动作来调整其旋转速率及光束的垂直角度。

8.LIDAR系统可从集成IMU、从LIDAR云点或通过通信总线从机器人传感器获得机器人的运动。

9.(7)中的LIDAR系统可进一步基于机器人的下一动作来确定目标区，并且降低目标区内的光束的旋转速度以获得更多的数据点，同时增加目标区外的旋转速度以获得更少的点。

10.(9)中的LIDAR系统还基于机器人的当前速度设定其垂直角度，所述当前速度可通过IMU估测或从机器人计算机接收或两者兼有。

11.(10)中的LIDAR系统还使用机器人的几何知识及LIDAR在机器人上的放置位置来确定其前方道路的坡度。所述系统可将零坡度地面与负坡度或正坡度区分开并且相应地调整波束的垂直角度。

12.对环境的扫描可围绕任何旋转轴进行。传感器仅通过垂直FOV进行扫描，而在水平FOV中不具有任何旋转。相似地，传感器可仅通过水平FOV进行扫描，而不改变垂直FOV。最后，传感器可通过改变垂直FOV与水平FOV的组合进行扫描。

应理解，对本文中描述的当前优选实施例的各种改变及修改对于所属领域中的技术人员来说将是显而易见的。可在不背离本主题的精神及范围并且不减少其预期优点的条件下进行此种改变及修改。因此，此种变化及修改旨在被所附权利要求书覆盖。

Claims (10)

1.一种LIDAR装置，包括：

至少一个激光束，所述至少一个激光束被配置成对所述LIDAR装置周围进行360度覆盖，

被配置成控制所述至少一个激光束的倾斜角的机构，以及

惯性测量单元。

2.根据权利要求1所述的LIDAR装置，其中所述机构包括机电致动器、MEME以及光学致动器中的一者或多者。

3.根据权利要求2所述的LIDAR装置，其中所述机构被配置成对扫描过程的视域进行设定。

4.根据权利要求1所述的LIDAR装置，其中所述惯性测量单元至少包括被配置成测量旋转速率的速率陀螺仪以及被配置成测量平移加速度的加速度计。

5.根据权利要求1所述的LIDAR装置，其中所述惯性测量单元被配置成估测平台的姿态。

6.根据权利要求1所述的LIDAR装置，其中所述LIDAR装置被配置成预测机器人的运动。

7.根据权利要求1所述的LIDAR装置，其中所述惯性测量单元被配置成测量机器人的方位。

8.根据权利要求1所述的LIDAR装置，其中所述惯性测量单元被配置成测量机器人的运动。

9.根据权利要求1所述的LIDAR装置，其中所述机构包括无刷DC电机。

10.一种LIDAR装置的控制方法，包括：

将机器人运动与LIDAR装置配置相联系，以及

将机器人方位与所述LIDAR装置配置相联系。

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