CN210270155U - 光检测和测距传感器 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及一种光检测和测距传感器，用于判定光干扰物是否位于传感器窗口上。一种示例LIDAR传感器包括：包括第一传感器窗口和第二传感器窗口的壳体，所述第一传感器窗口具有使水偏转的第一外表面属性并且所述第二传感器窗口具有与所述第一外表面属性不同的使水偏转的第二外表面属性；激光光源，其被配置为生成透过至少所述第一传感器窗口的光束；光传感器；以及一个或多个处理器，被配置为使用激光光源生成光束的时间与来自所述光束的光到达光传感器的时间之间的定时差异来确定从所述光传感器到所述壳体的外部环境中的对象的距离，并将所述距离作为传感器数据向计算设备发送。

Description

光检测和测距传感器
技术领域
本申请涉及自主驾驶领域。
背景技术
自主车辆，例如不要求人类驾驶员的车辆，可用于辅助将乘客或物品从一个位置运输到另一个位置。这种车辆可在完全自主驾驶模式中操作，在该模式中乘客可提供一些初始输入，例如目的地，并且车辆将自身操控到该目的地。从而，这种车辆可很大程度上依赖于这样的系统：这种系统能够确定自主车辆在任何给定时刻的位置，并且检测和识别车辆外部的对象，例如其他车辆、停车灯、行人，等等。作为示例，这些系统可包括安装在车辆上的各种位置的传感器，例如激光扫描设备和相机。
虽然这种传感器采取许多不同的配置，作为示例，(“光检测和测距”(lightdetectionandranging))LIDAR传感器可至少包括激光光源、光传感器和控制器。激光光源将脉冲光束提供到LIDAR传感器的环境中。从对象朝着 LIDAR传感器反射回的来自该光束的任何光被光传感器检测。与反射对象的距离被控制器确定并且表面的记录被记录为空间中的对象。来自接连测量的传感器数据可用于生成环境的3D地图。这种地图的有用性取决于传感器和激光具有透过传感器窗口的无阻碍视野。
例如，传感器窗口的区域可由于灰尘、污垢、泥土、盐、树叶、水或充当光干扰物的其他对象或杂物而变得被污染。在此，光干扰物干扰从激光光源离开传感器窗口的光束的路径和/或透过传感器窗口朝着光传感器返回的来自该光束的反射光的路径。从而，光干扰物可使得LIDAR传感器对于传感器窗口的区域生成不正确的信息。
结果，LIDAR传感器的性能或者可能劣化，或者由LIDAR传感器生成的数据(传感器数据)可能变得完全无效。例如，传感器窗口上的不透明光干扰物将衰减光束，阻挡受影响的扫描区域中的功能。水或其他透明液体可能不会完全阻挡光束，但水可能起到像透镜那样的作用并且使光束偏转。与不透明光干扰物类似，大角度偏转具有降低返回或反射的光的强度的效果。较小角度的光束偏转可向光传感器返回不正确的数据，导致来自与LIDAR传感器将光束实际瞄准的位置不同的位置的对象的看起来有效的测量。在一些情况中，来自偏转的光的传感器数据劣化到LIDAR传感器的噪声淹没期望的传感器数据的程度。从而，传感器数据变得无用并且无法被车辆的计算设备使用，导致潜在危险的情形。
发明内容
本公开的一些方面提供了一种用于判定光干扰物是否位于传感器窗口上的系统。该系统包括壳体。壳体包括第一传感器窗口和第二传感器窗口。第一传感器窗口具有使水偏转的第一外表面属性并且第二传感器窗口具有与第一外表面属性不同的使水偏转的第二外表面属性。该系统还包括被配置为生成透过至少第一传感器窗口的光束的激光光源、光传感器和一个或多个处理器。一个或多个处理器被配置为接收由光传感器检测到的与来自该光束的光相对应的传感器数据，该传感器数据识别出从光传感器到壳体的外部环境中的对象的距离，并且基于与该对象相对应的来自第一传感器窗口的传感器数据的一部分和与该对象相对应的来自第二传感器窗口的传感器数据的一部分之间的比较，判定光干扰物位于第一传感器窗口和第二传感器窗口中的至少一者的表面上。
在一个示例中，第一外表面属性与第一传感器窗口的外表面比第二传感器窗口的外表面更疏水相对应。在另一示例中，第一外表面属性与第一传感器窗口的外表面比第二传感器窗口的外表面更亲水相对应。在另一示例中，第一外表面属性对应于施加到第一传感器窗口的第一涂层。在此示例中，第二外表面属性对应于施加到第二传感器窗口的第二涂层，其中第一涂层和第二涂层具有不同的使水偏转的属性。此外，第一外表面属性对应于第一传感器窗口的第一材料。额外地或者替换地，第二外表面属性对应于第二传感器窗口的第二材料，其中第一材料和第二材料具有不同的使水偏转的属性。在另一示例中，该比较包括对于从来自第一传感器窗口的传感器数据的该部分确定的到对象的第一距离和从来自第二传感器窗口的传感器数据的该部分确定的到该对象的第二距离的比较。在该示例中，第一距离和第二距离与在预定的时间段内检测到的对象的不同位置相对应。在另一示例中，第一传感器窗口和第二传感器窗口包括单个窗口的不同部分。在另一示例中，光干扰物是水。
在另一示例中，系统还包括车辆，并且壳体被附着到车辆。在此示例中，一个或多个处理器还被配置为基于该比较在自主驾驶模式下控制车辆。此外，一个或多个处理器还被配置为，当该比较表明光干扰物位于第一传感器窗口上时，则当在自主驾驶模式下控制车辆时临时忽略来自第一传感器窗口的传感器数据。额外地或者替换地，该一个或多个处理器还被配置为，当该比较表明光干扰物位于第二传感器窗口上时，则当在自主驾驶模式下控制车辆时临时忽略来自第二传感器窗口的传感器数据。
在另一示例中，壳体被配置为旋转以使得激光光源被配置为在壳体旋转期间生成在不同的时间透过第一传感器窗口和第二传感器窗口两者的光束。额外地或者替换地，该系统还包括镜元件，该镜元件被配置为旋转并且在壳体旋转期间透过第一传感器窗口和第二传感器窗口两者在不同的时间反射该光束。在另一示例中，该系统还包括第二激光光源，该第二激光光源被配置为在该激光光源生成透过第一传感器窗口的光束的同时生成透过第二传感器窗口的第二光束。在此示例中，第二激光光源相对于第二传感器窗口是固定的，并且激光光源相对于第一传感器窗口是固定的。额外地或者替换地，壳体被配置为旋转360度，以使得激光光源和第二激光光源与壳体一起旋转。
附图说明
图1是根据本公开的一些方面的示例车辆的功能图。
图2是根据本公开的一些方面的图1的示例车辆的示例外部视图。
图3A和3B是根据本公开的一些方面的示例LIDAR传感器的视图。
图4A和4B是根据本公开的一些方面的另一示例LIDAR传感器的视图。
图5是根据本公开的一些方面的示例流程图。
具体实施方式
本技术的一些方面涉及判定LIDAR传感器的传感器窗口是否被一个或多个光干扰物所污染。为此，传感器窗口可被配置有不同的表面属性。作为示例，如果传感器窗口是由玻璃或塑料制成的，则外表面可具有被施加以针对窗口上的光干扰物的行为来改变属性的永久涂层。在此，一个传感器窗口可具有疏水涂层，而另一不同窗口可具有亲水涂层。例如，传感器窗口之中的第一传感器窗口可具有比传感器窗口之中的第二传感器窗口更疏水的表面。从而，传感器窗口之中的第二传感器窗口可具有比传感器窗口之中的第一传感器窗口更亲水的表面。
随着LIDAR传感器扫描环境，其可通过具有不同表面属性的每个传感器窗口接收信息。例如，两个传感器窗口位于壳体上的不同位置。一个或多个激光器可引导光束透过这些传感器窗口之中的一者或两者。取决于LIDAR传感器的配置，最终，经过每个窗口的激光将会返回关于同一物理区域——例如同一对象——的信息。
在所有情况下(无论传感器窗口中的一个或多个是否具有污染物)，都可以比较从每个传感器窗口返回的对应数据点并且执行一般比较。如上所述，每个传感器窗口将对于给定的区域产生了数据点。因为不同的亲水和疏水表面属性，当传感器窗口是湿润的时，取决于透过其生成传感器数据的窗口的表面属性，同一对象可看起来位于与LIDAR传感器不同的距离处。这些点的距离随后可被比较来判定是否有至少阈值数目的点具有至少某个最低限度量的距离变化。
对差异的阈值数目的检测可用于判定传感器窗口是湿润的或者以其他方式被污染。在一些情况下，对差异的检测可用于判定对于特定的地理区域使用哪个数据(或者更确切地说是来自哪个传感器窗口的数据)，或者选择优选的传感器窗口来用作给定的环境条件的默认窗口。在此，在满足差异的阈值数目的情况下，来自优选传感器窗口的传感器数据可被认为是可靠的，而来自其他传感器窗口的传感器数据可被丢弃或临时忽略，直到其他传感器窗口的条件改善为止。
此外，雨或降水的强度可与在LIDAR传感器的给定当前环境条件的情况下判定哪个传感器窗口在提供最好的或者更确切地说最可靠的数据是相关的。作为示例，具有疏水表面属性的传感器窗口在只有小雨时可提供更好的数据，因为在疏水表面上水越多，透镜效果就越大。同时，具有亲水表面属性的传感器窗口在很大的雨中可提供更好的数据，因为光的畸变更小。
示例系统
如图1中所示，根据本公开的一个方面的车辆100包括各种组件。虽然本公开的某些方面与特定类型的车辆有关时特别有用，但车辆可以是任何类型的车辆，包括但不限于轿车、卡车、摩托车、公交车、休旅车等等。车辆可具有一个或多个计算设备，例如包含一个或多个处理器120、存储器130 和通用计算设备中一般存在的其他组件的计算设备110。
存储器130存储一个或多个处理器120可访问的信息，包括指令132，以及可被处理器120执行或以其他方式使用的数据134。存储器130可以是能够存储处理器可访问的信息的任何类型的存储器，包括计算设备可读介质，或者存储可在电子设备的辅助下读取的数据的其他介质，例如硬盘驱动器、存储卡、ROM、RAM、DVD或其他光盘，以及其他可写存储器和只读存储器。系统和方法可包括前述的不同组合，由此指令和数据的不同部分被存储在不同类型的介质上。
指令132可以是要被处理器直接执行(例如机器代码)或间接执行(例如脚本)的任何指令集合。例如，指令可作为计算设备代码被存储在计算设备可读介质上。在此，术语“指令”和“程序”在本文中可被互换使用。指令可以目标代码格式来存储以供处理器直接处理，或者以任何其他计算设备语言来存储，包括根据需要解释或预先编译的独立源代码模块的集合或脚本。指令的功能、方法和例程在下文中更详细说明。
数据134可被处理器120根据指令132来检索、存储或修改。例如，虽然要求保护的主题不受任何特定数据结构的限制，但数据可被存储在计算设备寄存器中、存储在诸如具有多个不同字段和记录的表格之类的关系数据库中、存储在XML文档中或者存储在平面文件中。数据也可被格式化为任何计算设备可读格式。
一个或多个处理器120可以是任何传统处理器，例如市售的CPU。或者，一个或多个处理器可以是专用设备，例如ASIC或其他基于硬件的处理器。虽然图1从功能上将处理器、存储器和计算设备110的其他元件图示为在同一块内，但本领域普通技术人员将会理解，处理器、计算设备或存储器实际上可包括可能被存放在同一物理壳体内或者不被存放在同一物理壳体内的多个处理器、计算设备或存储器。例如，存储器可以是位于与计算设备110不同的壳体中的硬盘驱动器或其他存储介质。从而，对处理器或计算设备的提及将被理解为包括对可并行操作或者可不并行操作的处理器或计算设备的集合的提及。
计算设备110可包括通常与计算设备有关所使用的所有组件，例如上文描述的处理器和存储器，以及用户输入150(例如，鼠标、键盘、触摸屏和/ 或麦克风)和各种电子显示器(例如，具有屏幕的监视器或可操作来显示信息的任何其他电子设备)。在此示例中，车辆包括内部电子显示器152，以及一个或多个扬声器154，以提供信息或视听体验。在此，内部电子显示器152 可位于车辆100的车体内并且可被计算设备110用来向车辆100内的乘客提供信息。
计算设备110也可包括一个或多个无线网络连接156以促进与其他计算设备的通信，其他计算设备例如是下文详细描述的客户端计算设备和服务器计算设备。无线网络连接可包括诸如蓝牙、低功耗蓝牙(LE)之类的短程通信协议、蜂窝连接、以及各种配置和协议，包括互联网、万维网、内联网、虚拟专用网、广域网、本地网络、使用一个或多个公司专有的通信协议的专有网络、以太网、WiFi和HTTP，以及前述的各种组合。
在一个示例中，计算设备110可以是被包含到车辆100中的自主驾驶计算系统。自主驾驶计算系统可能够与车辆的各种组件通信以便在完全自主驾驶模式和/或半自主驾驶模式中操控车辆100。例如，返回到图1，计算设备 110可与车辆100的各种系统通信，例如减速系统160、加速系统162、转向系统164、信号系统166、导航系统168、定位系统170、感知系统172和动力系统174(例如，汽油或柴油提供动力的发动机或电引擎)，以便根据存储器130的指令132控制车辆100的移动、速度等等。再一次，虽然这些系统被示为计算设备110外部的，但实际上，这些系统也可被包含到计算设备110 内，同样作为用于控制车辆100的自主驾驶计算系统。
作为示例，计算设备110可与减速系统160和加速系统162交互以便控制车辆的速度。类似地，转向系统164可被计算设备110使用来控制车辆100 的方向。例如，如果车辆100被配置为在道路上使用，例如轿车或卡车，则转向系统可包括控制车轮的角度以使车辆转弯的组件。信号系统166可被计算设备110用来将车辆意图以信号通知给其他驾驶员或车辆，例如通过在需要时点亮转弯信号或刹车灯。
导航系统168可被计算设备110使用来确定并遵循到某一位置的路线。在此，导航系统168和/或数据134可存储详细的地图信息，例如识别道路的形状和海拔、车道线、路口、人行横道、限速、交通信号、建筑物、标示、实时交通信息、植被或其他这种对象和信息的非常详细的地图。换言之，该详细的地图信息可定义车辆的预期环境的几何结构，包括道路以及这些道路的速度限制(法律限速)。此外，该地图信息可包括关于交通控制的信息，例如交通信号灯、停车标示、让路标示等等，这些与从感知系统172接收的实时信息相结合可被计算设备110用于判定在给定位置哪个交通方向拥有路权。
感知系统172也包括用于检测车辆外部的对象的一个或多个组件，例如其他车辆、道路中的障碍物、交通信号、标示、树木，等等。例如，感知系统172可包括一个或多个LIDAR传感器、声纳设备、雷达单元、相机和/或任何其他记录可被计算设备110处理的数据的检测设备。感知系统的传感器可检测对象及其特性，例如位置、朝向、大小、形状、类型、方向和移动速度，等等。来自传感器的原始数据和/或上述特性可被量化或者被安排到描述性函数或向量中并且被发送到计算设备110以便进一步处理。如下文更详细论述地，计算设备110可使用定位系统170来确定车辆的位置并且使用感知系统172来检测对象并且在需要时对对象作出响应以安全地到达位置。
图2是车辆100的示例外部视图。如上所示，感知系统172可包括一个或多个传感器，例如LIDAR传感器200和LIDAR传感器210。LIDAR传感器200位于与头灯204相邻的“驾驶员”侧(从车辆100的后视角来看的左侧) 的前面板202上。相应的LIDAR传感器200也可被安装在与头灯206相邻的“乘客”侧(从车辆100的后部视角来看的右侧)的前面板上(虽然从图2的视角来看是不可见的)。这个布置允许了LIDAR传感器200从驾驶员侧(或乘客侧)面板捕捉车辆的环境的180度部分。
LIDAR传感器210位于车辆的顶面板212上。这个定位允许了LIDAR 传感器210从车辆的上方捕捉车辆的环境的360度视野，但当然，在顶面板下方存在可能逃过LIDAR传感器210的视野的区域。
图3A和3B是LIDAR传感器200的示例配置。在图3B的示例中，LIDAR 传感器200被示为相对于如图3A中所示的LIDAR传感器200的位置绕第一轴316顺时针旋转90度。在此示例中，LIDAR传感器200包括具有第一传感器窗口312和第二传感器窗口314的壳体310。壳体310被配置为绕第一轴316旋转，从而使第一传感器窗口312和第二传感器窗口314旋转。在此，壳体310可被附着到与下文中进一步论述的控制器350连接的小型电机。
在壳体内的是激光光源320、镜元件330和光传感器340。激光光源320 可被配置为沿着与第一轴平行(或一致)的第二轴322发射光束。例如，激光光源320可以是半导体波导激光器、纤维激光器、受激准分子激光器或者另一类型的激光系统，其产生与一致脉冲光束相对应的光束324(与参考线 318部分重叠)。激光光源320的发射波长可在红外(IR)波长谱、可见波长谱或紫外(UV)波长谱中。光束324是外出光束。外出光束和进入光束(在图3B中示出)可与第一轴316共线，同时镜子或其他设备(未示出)将光束连接到位于设备侧面的激光光源320和光传感器340。
镜元件330可被配置为绕着第三轴332旋转。如图所示，第一轴和第三轴可与彼此垂直，从而，第三轴和第二轴可与彼此垂直。此外，镜子包括3 个反射表面334、336、338，它们形成三角形状。这些反射表面可被配置为反射在激光光源320的发射波长或者基本上在激光光源320的发射波长的光。在此，反射表面可由金属形成和/或被涂覆以金属，例如铝、金、银或另外的反射材料。额外地或者替换地，反射表面可包括高反射率(highreflectance， HR)涂层。在示例实施例中，HR涂层可包括被配置为反射在发射波长的入射光的介质堆叠。介质堆叠例如可包括在具有不同的折射率的两种材料之间交替的周期性层状系统。其他类型的HR涂层是可能的并且在这里被设想到了。
光传感器340可被配置为经由光元件(例如，聚光透镜)接收来自LIDAR 传感器200周围的环境的光。基于接收到的光，光接收器可提供关于LIDAR 传感器200周围的环境的场景的信息。光接收器可包括检测器阵列，该检测器阵列包括多个单光子雪崩检测器(singlephoton avalanche detector，SPAD) 和/或被配置为检测光的其他类型的光电检测器。
控制器350可包括一个或多个处理器352和存储器354，其配置与处理器120和存储器130类似。处理器352被配置为执行存储在存储器中的指令以利用一个或多个电机(未示出)控制激光器的位置、控制从激光器的光束的发射、控制镜和壳体310的旋转，并且处理从传感器阵列接收的数据。例如，镜元件330可按大约500kHz左右的旋转频率绕着第三轴332旋转，而壳体310可按大约10Hz左右的旋转频率绕着第一轴316旋转，或者壳体310 可按600rpm左右旋转，同时镜元件可按30000rpm左右旋转。
虽然没有示出，但光学系统也可包括至少一个射束阑(beam stop)，该射束阑由聚合物、金属、织物或其他材料形成并且被配置为防止激光以发射角范围外的角度被发射到环境中。在示例实施例中，发射角范围可大于第二轴周围的230度。
如上所述，镜元件330和壳体310以不同的轴旋转以便将激光器生成的光束反射经过第一传感器窗口312和第二传感器窗口314。随着镜元件330 旋转，光束可被从上到下或从下到上地扫描经过第一传感器窗口312和第二传感器窗口314。壳体的360度旋转的结果是表示对象的距离的数据点的条纹(一半经过一个窗口，另一半经过另一窗口)。因为壳体(即，传感器窗口) 和镜元件两者都在不同的轴上旋转，所以关于同一对象的数据点可在非常短的一段时间中被多次反射经过第一传感器窗口312和第二传感器窗口314中的每一者。
如图3A中所示，第一和第二传感器窗口312、314被参考线318所分割 (从而在图3B中只有第一传感器窗口可见)，每一者覆盖壳体310的180度部分，不过每个窗口可覆盖壳体310的更多或更少部分。此外，第一传感器窗口312和第二传感器窗口314可具有不同的表面属性。例如，第一传感器窗口312可具有使得第一传感器窗口312比第二传感器窗口314更疏水的表面属性。类似地，第二传感器窗口314可具有使得第二传感器窗口314比第一传感器窗口312更亲水的表面属性。
在干燥条件中，亲水和疏水表面两者的行为可类似，从而允许干燥的光干扰物(灰尘、污垢、盐、树叶等等)以实质上相同的方式脱离传感器窗口，其中一些干燥的光干扰物根据其特定材料属性和与每个表面的交互而不同地附着或离开不同的表面。在湿润条件期间，例如在传感器窗口上有雨、雾、雪或其他降水形式的水或液体的情况中，不同的表面属性使得传感器窗口的行为很不相同，其中在亲水窗口中有可能更短暂的传感问题。
在湿润条件中，疏水和亲水表面两者都将使窗口清晰，但是以不同的方式。疏水表面具有使得水形成珠状并且向下滚离表面的效果。换言之，疏水涂层可允许小水珠处于传感器窗口的表面上，直到这些水珠被敲落或者累积的微滴积聚成重到足以滚下表面的水滴为止。当在表面上时，每个水珠充当透镜并且使一些光重聚焦。这引起光经过水珠区域的色散并且将会影响 LIDAR传感器200的性能，主要是通过降低被返回到光传感器的光强度来影响。从激光光源320生成的光束的偏转是最低限度的。
亲水表面将会促进表面上的水膜的形成，该水膜将会向下流动。亲水表面也允许了水轻易地提升并去除某些干燥污染物，例如永久标记。从而，亲水表面对于将杂质从窗口清除是有优势的，但会引起累积的水作为可变厚度膜流下窗口。然而，水膜具有浅角度的前沿和后沿，并且支持由水滴撞击膜产生的行波。因此，这些浅角度可使得由激光光源320生成的光束偏转到产生显著测量误差的角度。换言之，光变得畸变并且使得看起来好像数据来自不同的地方一样。此外，水也可在光束经过水时使其色散，从而降低返回强度。LIDAR传感器200的控制器350可能不能够将这个不良数据与良好数据相区分，从而对于传感器数据处理和对该传感器数据的置信度都导致了问题。
图4A和4B是LIDAR传感器210的示例配置。图4A是侧视图，图4B 是自顶向下视图。在此示例中，LIDAR传感器210可包括具有第一传感器窗口412和第二传感器窗口414的壳体410、可与激光光源320类似配置的激光光源420、422、与光传感器340类似配置的光传感器440、442以及与控制器350类似配置的控制器450。
在此示例中，激光光源420、422在壳体310内被布置成“背靠背”或者更确切地说与彼此成大约180度左右。在此，激光光源可产生被间隔成与彼此大约成180度的光束424、426。每个激光器相对于彼此以及第一和第二传感器窗口312、314之中的相应一者可以是固定的。从而，在此示例中，激光光源420、422和第一和第二传感器窗口412、414可一起旋转，例如以600rpm 左右旋转。在此，关于LIDAR传感器210的环境的相同区域的数据点在激光光源的单次旋转期间将至少一次被反射经过第一和第二传感器窗口中的每一者。
与LIDAR传感器200的示例一样，在LIDAR传感器210的示例中，第一和第二传感器窗口412、414可具有不同的表面属性。例如，第一传感器窗口412可具有使得第一传感器窗口412比第二传感器窗口414更疏水的表面属性。类似地，第二传感器窗口414可具有使得第二传感器窗口414比第一传感器窗口412更亲水的表面属性。
示例方法
除了上文描述和附图中图示的操作以外，现在还将描述各种操作。应当理解，以下操作不是必须要按下文描述的确切顺序执行。更确切地说，可按不同顺序处理或同时处理各种步骤，并且也可添加或省略步骤。
参考LIDAR传感器200，为了产生供计算设备110处理的传感器数据，控制器350可控制LIDAR传感器200的功能。如上所述，控制器350可使得激光光源320在镜元件330的方向上生成光束324。控制器350还使得镜元件330和壳体旋转。随着镜元件330旋转，来自该光束的光被镜元件330的侧面反射。该结果使得光束以一系列光条纹的形式经过壳体310，每个条纹对应于从一侧反射的光。这个反射的或者“外出”的光(参见图3A)随后取决于在壳体310的旋转期间壳体310的位置而经过第一传感器窗口312或第二传感器窗口314。
外出光随后撞击LIDAR传感器200的环境中的对象并且朝着第一传感器窗口312或第二传感器窗口314作为“进入光”被反射回来(参见图3B)，这同样取决于在壳体310的旋转期间壳体310的位置。进入光随后再次被镜元件330的同一表面反射并且朝向光传感器340(并且在需要时经由镜子或其他装置被引导到光传感器340)。最终，来自该光束的经过第一和第二传感器窗口312、314的每一者的进入和/或外出光将被对象反射。
一旦光在光传感器340(或440)处被接收，控制器350(或450)随后就使用激光光源320生成光束的时间与光到达光传感器340的时间之间的定时差异来确定对象和光传感器之间的距离。控制器350(或450)可将此信息作为传感器数据提供给计算设备110以便进一步处理，该传感器数据包括与环境中的不同对象的方向和距离相对应的多个数据点。
在所有条件下，或者当不论传感器窗口312和314或者412和414中的一者或多者的表面在其上是否具有光干扰物时，计算设备110都可以执行从第一和第二传感器窗口312和314或者412和414的每一者返回的相应数据点的一般比较。例如，在LIDAR传感器200的示例中，在一小段时间之后，对于第一传感器窗口312和第二传感器窗口314的每一者将有一系列的数据点条纹。此外，第一和第二传感器窗口312、314的每一者将会对于给定的区域或者更确切地说从LIDAR传感器200起的给定方向产生了数据点。从而，由经过第一传感器窗口312的进入或外出光生成的关于该区域的数据点的距离可被与由经过第二传感器窗口314的进入或外出光生成的关于该区域的数据点的距离相比较。
在LIDAR传感器210的示例中，在壳体410的单次360度旋转之后，对于该LIDAR传感器周围的整个360度区域将存在关于第一传感器窗口和第二传感器窗口414的每一者的数据点。从而，由经过第一传感器窗口412的进入或外出光生成的关于该360度区域的数据点的距离可被与由经过第二传感器窗口414的进入或外出光生成的关于该360度区域的数据点的距离相比较。或者，为了节省处理的时间，可以比较与1度、5度或10度左右的重叠数据点相对应的更小区域。
该比较可用于识别是否存在阈值数目的具有至少某个最低限度量的距离变化的数据点的距离。最终，计算设备110可判定LIDAR传感器200(或者 LIDAR传感器210)是否在几乎相同的时间在不同的距离观察同一对象。换言之，由于控制器350(或者控制器450)处的处理上的不精确性、对象的移动、LIDAR传感器的移动等等，可预期在对象的位置上有小的变化，例如大约几英寸左右的变化。然而，在非常短的时间段期间，例如几分之一秒左右，例如大约几英寸左右的的较大变化，可表明在传感器窗口之一的表面上存在光干扰物。
换言之，位于传感器窗口(例如传感器窗口312、314、412、414的任何一者)的表面上的光干扰物可作为来自不同传感器窗口的不同表面属性的可比较的传感器数据点的差异被识别。从而，对差异的检测可用于判定光干扰物在传感器窗口的表面上，从而可以是对传感器窗口上存在水或杂质的指示。
在一些情况下，对差异的检测可用于判定对于特定区域使用哪个传感器或者对于给定的环境条件选择优选传感器窗口来用作默认窗口。这也可涉及与在先前时间对于该区域生成的传感器数据的比较，例如就在生成当前传感器数据之前的先前时间，并且甚至可提高比较的精确性并且对于在特定传感器窗口的表面上存在光干扰物的判定提供更高的置信度。
例如，当由经过不同传感器窗口的每一者的进入或外出光生成的关于某一区域的当前传感器数据表明在传感器窗口之一的表面上存在光干扰物时，关于第一和第二传感器窗口的一者或两者的当前传感器数据可被与先前传感器数据相比较。在此，如果关于该区域的先前传感器数据(由经过第一或第二传感器窗口的任一者或两者的进入或外出光生成)与由经过第一传感器窗口的进入或外出光生成的关于该区域的当前传感器数据“吻合”，则这可表明在第二传感器窗口的表面上存在光干扰物，该光干扰物在生成先前传感器数据之时不存在。类似地，如果先前传感器数据(由经过第一或第二传感器窗口的任一者或两者的进入或外出光生成)与由经过第二传感器窗口的进入或外出光生成的关于该区域的当前传感器数据“吻合”，则这可表明在第二传感器窗口的表面上存在光干扰物，该光干扰物在生成先前传感器数据之时不存在。作为示例，在当前传感器数据和先前传感器数据的数据点的距离的差异 (在计入了LIDAR传感器的可能移动之后，例如如果位于诸如车辆100之类的移动车辆上的话)没有达到阈值数目的距离时，当前和先前传感器数据可吻合。
该比较可包括比较来自该光束的光从激光光源到光传感器的往返飞行时间。例如，当该系统瞄准特定的方位角A和高度B时，如果飞行时间表明透过传感器窗口中的一者在X距离处在AB存在反射对象，那么在假定LIDAR 指向的空间中的点基本相同的情况下，计算设备将会预期透过传感器窗口中的另一者在同一AB处测量的距离是相同的。如果传感器窗口中的一者具有阻挡外出光束的干扰物，则飞行时间将会指示非常小的距离或者将会指示差错。如果一个窗口具有使进入光束偏转的干扰物，则飞行时间将会指示到不同距离X处的某个其他对象的距离(或者光束将永不返回)。在另一示例中，如果来自传感器窗口中的一者的距离读数在最近的几次读数中没有变化，而另一者有变化，则很有可能另一传感器窗口在报告错误的数据。
与由经过第一和第二传感器窗口的进入或外出光生成的先前传感器数据相比较可进一步提高对于光干扰物是否位于第一或第二传感器窗口上的判定的精确度。这在识别异常或者例如传感器窗口的表面上的仅在非常短的一段时间中在表面上的光干扰物时尤其有用。此外，存留以若干个扫描周期的差异可被用作需要清洁传感器窗口中的一者或多者的指示。
此外，当光干扰物是水时，雨或降水的强度对于壳体310或410上的哪个传感器窗口在提供最佳数据可能是相关的。作为示例，具有疏水表面属性的传感器窗口，例如第一传感器窗口312或412，在只有小雨时可提供更好的数据，因为在疏水表面上水越多，在进入或外出光上的透镜效果就越大。同时，具有亲水表面属性的传感器窗口，例如第二传感器窗口314或414，在非常大的雨中可提供更好的数据，因为进入或外出光的畸变较小。
在与LIDAR传感器210可比较的另一示例LIDAR传感器中，不是具有相对于第一传感器窗口412和第二传感器窗口414固定的两个激光光源420、 422从而使得壳体410和激光光源420、422一齐旋转，而是可以使用一个或多个固定的激光光源。在此示例中，壳体及第一和第二传感器窗口可绕着激光光源旋转，同时激光光源通过在与壳体的旋转轴平行或接近平行的轴上在壳体内上下移动激光光源来在单个方向上或者以条纹的形式产生光束。取决于壳体的旋转和激光光源的移动的速度，对于经过与环境的相同区域相对应的第一和第二传感器窗口的每一者的光可生成传感器数据。在壳体的单次或很少几次旋转内。关于该区域的数据点的距离随后可被比较并处理以判定第一或第二传感器窗口的表面是否具有光干扰物并且判定是否要忽略由经过第一或第二传感器窗口的光生成的传感器数据。
在上文描述的示例中，第一和第二传感器窗口被描绘为不同的、分立的窗口。然而，第一和第二传感器窗口或者可以是单个传感器窗口的独立子部分。
虽然这里的示例涉及具有不同表面属性的两个传感器窗口，但对于三个或更多个传感器窗口可使用类似的比较过程。在这种示例中，可以使用对于环境的同一区域由经过传感器窗口的每一者的光生成的传感器数据之间的多次比较。在从经过第一和第二传感器窗口的光生成的关于某一区域的传感器数据是一致的、而从经过第三传感器窗口的光生成的关于该区域的传感器数据不与该两个或更多个传感器窗口一致的情况下，这可以是对第三传感器窗口的表面具有光干扰物的指示。
或者，该比较可用于在第一和第二传感器窗口具有相似或相同表面属性的情况下识别传感器窗口的表面何时具有光干扰物。
一旦计算设备110判定了传感器窗口之中的特定一者的表面包括光干扰物，则计算设备就可临时忽略由经过该特定一者的光生成的“不良”或者不可靠的传感器数据。换言之，计算设备110在为车辆做出驾驶决策时可不使用该传感器数据。从而，计算设备110可避免使用被光干扰物损害的数据。这进而可大大提高车辆100的操作的安全性。此外，传感器数据可被忽略，直到生成新的传感器数据、其中由经过第一和第二传感器窗口的光生成的数据点之间的距离的差异不再符合阈值为止。通过忽略该传感器数据，计算设备 110可避免
或者，比较和其他处理可被控制器350的处理器352或者控制器350的处理器352和一个或多个计算设备110的组合来执行。在一个实例中，当控制器350判定了光干扰物在传感器窗口之一的表面上时，控制器350不需要将经过该传感器窗口的光生成的传感器数据实际发送到车辆100的计算设备 110。这样，“不良”传感器数据不被计算设备110在对车辆做出驾驶决策时使用，例如直到从经过第一和第二传感器窗口的光生成的传感器数据再次一致为止。
图5是根据描述的一些方面的示例流程图500。在此示例中，在方框510，激光光源产生经过壳体的至少第一传感器窗口的光束，其中第一传感器窗口具有用于使水偏转的第一外表面属性。壳体还包括第二窗口，该第二窗口具有与第一外表面属性不同的用于使水偏转的第二外表面属性。在方框520，接收由光传感器检测到的与来自该光束的光相对应的传感器数据，该传感器数据识别出从光传感器到壳体的环境中的对象的距离。在方框530，基于与该对象相对应的来自第一传感器窗口的传感器数据的一部分和来自第二传感器窗口的传感器数据的一部分之间的比较，判定光干扰物位于与该对象相对应的第一传感器窗口和第二传感器窗口中的至少一者的表面上。
除非另有申明，否则前述替换示例不是互斥的，而可以按各种组合实现来获得独特的优点。由于可在不脱离权利要求限定的主题的情况下利用以上论述的特征的这些和其他变化和组合，所以对实施例的前述描述应当被作为例示而不是作为对权利要求限定的主题的限制来理解。此外，本文描述的示例的提供，以及措辞为“例如”、“包括”之类的从句，不应当被解释为将权利要求的主题限制到特定示例；更确切地说，这些示例旨在只例示许多可能的实施例之一。另外，不同附图中的相同标号可标识相同或相似的元素。

Claims (14)

1.一种光检测和测距传感器，其特征在于，包括：
包括第一传感器窗口和第二传感器窗口的壳体，所述第一传感器窗口具有使水偏转的第一外表面属性并且所述第二传感器窗口具有与所述第一外表面属性不同的使水偏转的第二外表面属性；
激光光源，其被配置为生成透过至少所述第一传感器窗口的光束；
光传感器；以及
一个或多个处理器，被配置为使用激光光源生成光束的时间与来自所述光束的光到达光传感器的时间之间的定时差异来确定从所述光传感器到所述壳体的外部环境中的对象的距离，并将所述距离作为传感器数据向计算设备发送。
2.如权利要求1所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第一外表面属性与所述第一传感器窗口的外表面比所述第二传感器窗口的外表面更疏水相对应。
3.如权利要求1所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第一外表面属性与所述第一传感器窗口的外表面比所述第二传感器窗口的外表面更亲水相对应。
4.如权利要求1所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第一外表面属性与施加到所述第一传感器窗口的第一涂层相对应。
5.如权利要求4所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第二外表面属性与施加到所述第二传感器窗口的第二涂层相对应，其中所述第一涂层和所述第二涂层具有不同的使水偏转的属性。
6.如权利要求5所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第一外表面属性与所述第一传感器窗口的第一材料相对应。
7.如权利要求6所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第二外表面属性与所述第二传感器窗口的第二材料相对应，其中所述第一材料和所述第二材料具有不同的使水偏转的属性。
8.如权利要求1所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第一传感器窗口和所述第二传感器窗口包括单个窗口的不同部分。
9.如权利要求1所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述壳体被附着到车辆。
10.如权利要求1所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述壳体被配置为旋转以使得所述激光光源被配置为在所述壳体旋转期间生成在不同的时间透过所述第一传感器窗口和所述第二传感器窗口两者的光束。
11.如权利要求10所述的光检测和测距传感器，其特征在于，还包括镜元件，该镜元件被配置为旋转并且在所述壳体旋转期间透过所述第一传感器窗口和所述第二传感器窗口两者在不同的时间反射所述光束。
12.如权利要求1所述的光检测和测距传感器，其特征在于，还包括第二激光光源，该第二激光光源被配置为在所述激光光源生成透过所述第一传感器窗口的光束的同时生成透过所述第二传感器窗口的第二光束。
13.如权利要求12所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述第二激光光源相对于所述第二传感器窗口是固定的，并且所述激光光源相对于所述第一传感器窗口是固定的。
14.如权利要求13所述的光检测和测距传感器，其特征在于，所述壳体被配置为旋转360度，以使得所述激光光源和所述第二激光光源与所述壳体一起旋转。
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