JP2020504291A - Ｌｉｄａｒシステム及び方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】 システム及び方法はＬＩＤＡＲ技術を用いる。【解決手段】 ＬＩＤＡＲシステムは少なくとも１つのプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、視野を照射する少なくとも１つの光源の活性化を制御し、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、第３のサブセットは、第１及び第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１及び第２のサブセットの各々とは異なり、第１及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築する、ように構成されている。【選択図】 図１０

Description

（関連出願の相互参照）
[001] 本出願は、２０１６年１１月１６日に出願された米国仮特許出願第６２／４２２，６０２号、２０１６年１１月２２日に出願された米国仮特許出願第６２／４２５，０８９号、２０１７年１月３日に出願された米国仮特許出願第６２／４４１，５７４号、２０１７年１月３日に出願された米国仮特許出願第６２／４４１，５７８号、２０１７年１月３日に出願された米国仮特許出願第６２／４４１，５８１号、２０１７年１月３日に出願された米国仮特許出願第６２／４４１，５８３号、２０１７年１月３日に出願された米国仮特許出願第６２／４４１，６０６号、２０１７年１月３日に出願された米国仮特許出願第６２／４４１，６１０号、２０１７年１月３日に出願された米国仮特許出願第６２／４４１，６１１号、２０１７年２月７日に出願された米国仮特許出願第６２／４５５，６２７号、２０１７年２月９日に出願された米国仮特許出願第６２／４５６，６９１号、２０１７年２月２２日に出願された米国仮特許出願第６２／４６１，８０２号、２０１７年６月８日に出願された米国仮特許出願第６２／５１６，６９４号、２０１７年６月１８日に出願された米国仮特許出願第６２／５２１，４５０号、２０１７年９月２０日に出願された米国仮特許出願第６２／５６０，９８５号、２０１７年９月２６日に出願された米国仮特許出願第６２／５６３，３６７号、及び、２０１７年１０月３日に出願された米国仮特許出願第６２／５６７，６９２号の優先権の利益を主張する。前述の出願の全ては全体が参照により本願に含まれる。
[002] 本開示は、一般に、周囲環境をスキャンするための調査技術に関し、更に特定すれば、ＬＩＤＡＲ技術を用いて周囲環境における物体を検出するシステム及び方法に関する。
[003] 運転者支援システム及び自律走行車の出現によって、自動車は、車両のナビゲーションに影響を及ぼし得る障害物、危険、物体、及び他の物理パラメータを識別することを含めて、周囲の状況を信頼性高く検知し解釈できるシステムを搭載することが必要となっている。この目的のため、単独で又は冗長的に動作するレーダ、ＬＩＤＡＲ、カメラベースのシステムを含む多くの異なる技術が提案されている。
[004] 運転者支援システム及び自律走行車に伴う１つの検討すべき事項は、雨、霧、暗さ、明るい光、及び雪を含む様々な条件においてシステムが周囲の状況を判断する能力である。光検出と測距（ＬＩＤＡＲ：light detection and ranging、ＬＡＤＡＲとしても知られている）システムは、物体に光を照射して反射したパルスをセンサで測定することで物体までの距離を測定することによって、様々な条件で良好に機能することができる技術の一例である。レーザは、ＬＩＤＡＲシステムにおいて使用できる光源の一例である。あらゆる検知システムと同様、ＬＩＤＡＲベースの検知システムが自動車業界によって充分に導入されるため、システムは、遠方の物体の検出を可能とする信頼性の高いデータを提供しなければならない。しかしながら、現在、ＬＩＤＡＲシステムを目に安全なものにする（すなわち、投影光放出が目の角膜及びレンズに吸収されて網膜に熱損傷を与える場合に生じ得る人の目に対する損傷を与えないようにする）必要によって、ＬＩＤＡＲシステムの最大照射パワーは制限されている。
[005] 本開示のシステム及び方法は、目の安全の規制に従いながらＬＩＤＡＲシステムの性能を向上させることを対象とする。
[006] 本開示に従った実施形態は、ＬＩＤＡＲ技術を用いて周囲環境における物体を検出するためのシステム及び方法を提供する。
[007] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは少なくとも１つのプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、第３のサブセットは、第１のサブセット及び第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット及び第２のサブセットの各々とは異なり、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、第４のサブセットは、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットの各々とは異なる、ように構成されている。
[008] 開示される実施形態に従って、車両は、本体と、本体内の少なくとも１つのプロセッサと、を含む。少なくとも１つのプロセッサは、本体の前方の視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、第３のサブセットは、第１のサブセット及び第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット及び第２のサブセットの各々とは異なり、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、第４のサブセットは、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットの各々とは異なる、ように構成されている。
[009] 開示される実施形態に従って、方法は、ＬＩＤＡＲシステムのセンサからデータを取得する。方法は、視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御することと、数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信することと、複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築することと、複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築することと、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築することであって、第３のサブセットは、第１のサブセット及び第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット及び第２のサブセットの各々とは異なる、ことと、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築することであって、第４のサブセットは、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットの各々とは異なる、ことと、を含む。
[010] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは少なくとも１つのプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１０平方度である視野（ＦＯＶ）部分を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、ＦＯＶ部分内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、複数の検出素子のための第１のグループ化スキームを動的に適用して、第１の数のグループを含む複数の第１の検出素子グループを提供し、少なくとも１つのセンサから複数の第１の出力信号を取得し、第１の出力信号の各々はそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応し、複数の第１の出力信号を処理して、ＦＯＶ部分において第１のポイント密度を有する第１のポイントクラウドを提供し、第１のポイントクラウドのポイントの各々はそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応し、複数の検出素子のための第２のグループ化スキームを動的に適用して、第２の数のグループを含む複数の第２の検出素子グループを提供し、第２の数は前記第１の数よりも大きく、少なくとも１つのセンサから複数の第２の出力信号を取得し、第２の出力信号の各々はそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応し、複数の第２の出力信号を処理して、ＦＯＶ部分において第２のポイント密度を有する第２のポイントクラウドを提供し、第２のポイントクラウドのポイントの各々はそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応し、第２のポイント密度は第１のポイントクラウド密度の少なくとも２倍の密度である、ように構成されている。
[011] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは少なくとも１つのプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、少なくとも１つのセンサから、視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信し、少なくとも１つの光源から出射する光と少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成し、飛行時間中に少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータを変更する、ように構成されている。
[012] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲ方法は、視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御することと、少なくとも１つのセンサから、視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信することであって、少なくとも１つの光源から出射する光と少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成する、ことと、飛行時間中に少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータを変更することと、を含む。
[013] 開示される実施形態に従って、車両は、本体と、本体内に配置された少なくとも１つのプロセッサと、を含む。少なくとも１つのプロセッサは、本体の前方の視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、少なくとも１つのセンサから、視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信し、少なくとも１つの光源から出射する光と少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成し、飛行時間中に少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータを変更する、ように構成されている。
[014] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは少なくとも１つのプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、視野の方へ誘導される第１の光放出を放出するように少なくとも１つの光源の活性化を制御し、第１の増幅設定における少なくとも１つのセンサから、視野内の１つ以上の物体からの第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信し、視野の方へ誘導される第２の光放出を放出するように少なくとも１つの光源の活性化を制御し、少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅設定を、第１の増幅設定とは異なる第２の増幅設定に変更し、第２の増幅設定における少なくとも１つのセンサから、視野内の１つ以上の物体からの第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信し、第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータ及び第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータの分析に基づいて、視野内の物体までの距離を決定する、ように構成されている。
[015] 開示される実施形態に従って、物体までの距離を決定するためのＬＩＤＡＲ方法は、視野の方へ誘導される第１の光放出を放出することと、第１の増幅設定における少なくとも１つのセンサから、視野内の１つ以上の物体からの第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信することと、視野の方へ誘導される第２の光放出を放出することと、少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅設定を、第１の増幅設定とは異なる第２の増幅設定に変更することと、第２の増幅設定における少なくとも１つのセンサから、視野内の１つ以上の物体からの第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信することと、第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータ及び第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを分析することによって、視野内の物体までの距離を決定することと、を含む。
[016] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは少なくとも１つのプロセッサを含む。少なくとも１つのプロセッサは、メモリに記憶された光学予算にアクセスし、光学予算は、少なくとも１つの光源に関連付けられると共に少なくとも１つの光源によって所定の時間期間内に放出可能な光量を規定し、ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件を示す情報を受信し、受信した情報に基づいて、スキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布、及び時間光分布のうち少なくとも２つに基づいて、ＬＩＤＡＲシステムの視野に光学予算を動的に配分し、動的に配分した光学予算に従って視野のスキャンにおいて光束を変動させ得るように少なくとも１つの光源を制御するための信号を出力する、ように構成されている。少なくとも１つのプロセッサは更に、視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、第３のサブセットは、第１のサブセット及び第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット及び第２のサブセットの各々とは異なり、第１の画素及び第２の画素の処理の後、複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、第４のサブセットは、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットの各々とは異なる、ように構成されている。
[017] 他の開示される実施形態に従って、方法は、上述のプロセッサにより実行されるステップの任意のものの１つ以上のステップを含む及び／又は本明細書に記載されるステップの任意のものを含むことができる。
[018] 更に別の開示される実施形態に従って、非一時的コンピュータ読み取り可能記憶媒体はプログラム命令を記憶することができ、この命令は、少なくとも１つの処理デバイスによって実行され、本明細書に記載される方法の任意のものを実施する。
[019] 前述の一般的な説明及び以下の詳細な説明は、単なる例示及び説明であり、特許請求の範囲を限定するものではない。
[020] 本開示に組み込まれてその一部を構成する添付図面は、開示される様々な実施形態を示している。
[021] 開示される実施形態に従った例示的なＬＩＤＡＲシステムを示す図である。 [022] 開示される実施形態に従った、車両上に搭載されたＬＩＤＡＲシステムの単一スキャンサイクルの例示的な出力を示す画像である。 [023] 開示される実施形態に従ったＬＩＤＡＲシステムの出力から決定されたポイントクラウドモデルの表現を示す別の画像である。 [024] 本開示の実施形態に従った投影ユニットの構成を示す図である。 [024] 本開示の実施形態に従った投影ユニットの構成を示す図である。 [024] 本開示の実施形態に従った投影ユニットの構成を示す図である。 [024] 本開示の実施形態に従った投影ユニットの構成を示す図である。 [025] 本開示の実施形態に従ったスキャンユニットの構成を示す図である。 [025] 本開示の実施形態に従ったスキャンユニットの構成を示す図である。 [025] 本開示の実施形態に従ったスキャンユニットの構成を示す図である。 [025] 本開示の実施形態に従ったスキャンユニットの構成を示す図である。 [026] 本開示の実施形態に従った検知ユニットの構成を示す図である。 [026] 本開示の実施形態に従った検知ユニットの構成を示す図である。 [026] 本開示の実施形態に従った検知ユニットの構成を示す図である。 [026] 本開示の実施形態に従った検知ユニットの構成を示す図である。 [026] 本開示の実施形態に従った検知ユニットの構成を示す図である。 [027] 視野の単一部分の単一フレーム時間における放出パターンを示す４つの例示的な図を含む。 [028] 視野全体の単一フレーム時間における放出スキームを示す３つの例示的な図を含む。 [029] 視野全体の単一フレーム時間中に投影された実際の光放出及び受光された反射を示す図である。 [030] 本開示の実施形態に従った第１の例示的な実施を示す図である。 [030] 本開示の実施形態に従った第１の例示的な実施を示す図である。 [030] 本開示の実施形態に従った第１の例示的な実施を示す図である。 [031] 本開示のいくつかの実施形態に従った第２の例示的な実施を示す図である。 [032] 本開示のいくつかの実施形態に従った画素割り当てに用いられる検出素子グリッドを示す図である。 [033] 本開示の実施形態に従った、図７Ａの検出素子の画素割り当ての例を示す図である。 [033] 本開示の実施形態に従った、図７Ａの検出素子の画素割り当ての例を示す図である。 [033] 本開示の実施形態に従った、図７Ａの検出素子の画素割り当ての例を示す図である。 [033] 本開示の実施形態に従った、図７Ａの検出素子の画素割り当ての例を示す図である。 [033] 本開示の実施形態に従った、図７Ａの検出素子の画素割り当ての例を示す図である。 [033] 本開示の実施形態に従った、図７Ａの検出素子の画素割り当ての例を示す図である。 [033] 本開示の実施形態に従った、図７Ａの検出素子の画素割り当ての例を示す図である。 [034] 本開示のいくつかの実施形態に従った、シーン内の異なる画素割り当ての概念を示す図である。 [035] 本開示の実施形態に従った、画素割り当てを変化させる例を示す図である。 [035] 本開示の実施形態に従った、画素割り当てを変化させる例を示す図である。 [035] 本開示の実施形態に従った、画素割り当てを変化させる例を示す図である。 [035] 本開示の実施形態に従った、画素割り当てを変化させる例を示す図である。 [036] 本開示のいくつかの実施形態に従った画素割り当てのための例示的な回路である。 [037] 本開示のいくつかの実施形態に従った、検出素子のグループによって画素を動的に規定するための例示的な方法を示すフローチャートである。 [038] ここで開示される主題の例に従った、ＬＩＤＡＲ撮像のための方法９１０を示すフローチャートである。 [039] 開示される実施形態に従った、感度増幅の動的時間ゲーティング（time gating）を示す図である。 [040] 開示される実施形態に従った、時間の関数として動的感度増幅を示す４つのグラフを含む。 [041] 開示される実施形態に従った、感度増幅を動的に修正するための例示的なプロセスのフローチャートである。 [042] 開示される実施形態に従った、視野内で変動する反射増幅を示す図である。 [043] 開示される実施形態に従った、視野の可能な構成を示す。 [044] 開示される実施形態に従った、視野の異なる部分に増幅パラメータを割り当てるための例示的なプロセスのフローチャートである。 [045] ＬＩＤＡＲシステム１００が利用可能な光学予算及び／又は計算予算を配分する際に利用できる様々な情報ソースと共に、ＬＩＤＡＲシステム１００のブロック図を与えている。 [046] 開示される実施形態に従った、配分した予算に基づいてＬＩＤＡＲシステムを制御するための方法３０００の一例を与えるフローチャートを示している。 [047] ここに開示される実施形態に従ってＬＩＤＡＲシステムを制御するための例示的な方法のフローチャート図を示している。 [048] ここに開示される実施形態に従った、光学予算の均等でない配分が妥当である状況の概略図である。
[049] 以下の詳細な説明は添付図面を参照する。可能な限り、図面及び以下の記載では同一の参照番号を用いて同一又は同様の部分を指し示す。本明細書ではいくつかの例示的な実施形態を記載するが、変更、適合、及びその他の実施も可能である。例えば、図面に示されたコンポーネントに対する置換、追加、又は変更を行うことができ、開示される方法に対するステップの置換、並べ替え、除去、又は追加によって本明細書に記載される例示的な方法を変更することができる。従って、以下の詳細な説明は開示される実施形態及び例に限定されない。適正な範囲は添付の特許請求の範囲によって規定される。
用語の定義
[050] 開示される実施形態は光学システムを含み得る。本明細書で用いる場合、「光学システム」という用語は、光の発生、検出、及び／又は操作のために使用される任意のシステムを広く含む。単に一例として、光学システムは、光を発生、検出、及び／又は操作するための１つ以上の光学コンポーネントを含み得る。例えば、光源、レンズ、ミラー、プリズム、ビームスプリッタ、コリメータ、偏光光学系、光学変調器、光学スイッチ、光学増幅器、光学検出器、光学センサ、光ファイバ、半導体光学コンポーネントは、それぞれ必ずしも必須ではないが、光学システムの一部となり得る。１つ以上の光学コンポーネントに加えて、光学システムは、電気的コンポーネント、機械的コンポーネント、化学反応コンポーネント、及び半導体コンポーネントのような、他の非光学コンポーネントも含み得る。非光学コンポーネントは、光学システムの光学コンポーネントと協働することができる。例えば光学システムは、検出された光を分析するための少なくとも１つのプロセッサを含み得る。
[051] 本開示に従って、光学システムはＬＩＤＡＲシステムとすることができる。本明細書で用いる場合、「ＬＩＤＡＲシステム」という用語は、反射光に基づいて１対の有形物体（tangible object）間の距離を示すパラメータの値を決定することができる任意のシステムを広く含む。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムが放出した光の反射に基づいて１対の有形物体間の距離を決定できる。本明細書で用いる場合、「距離を決定する」という用語は、有形物体対の間の距離を示す出力を発生することを広く含む。決定された距離は、１対の有形物体間の物理的寸法を表すことができる。単に一例として、決定された距離は、ＬＩＤＡＲシステムとＬＩＤＡＲシステムの視野内の別の有形物体との間の飛行距離線を含み得る。別の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムが放出した光の反射に基づいて１対の有形物体間の相対速度を決定することができる。１対の有形物体間の距離を示す出力の例には、有形物体間の標準的な長さ単位の数（例えばメートル数、インチ数、キロメートル数、ミリメートル数）、任意の長さ単位の数（例えばＬＩＤＡＲシステム長の数）、距離と別の長さとの比（例えばＬＩＤＡＲシステムの視野内で検出された物体の長さに対する比）、時間量（例えば標準的な単位、任意の単位又は比、例えば有形物体間を光が移動するのに要する時間として与えられる）、１つ以上のロケーション（例えば承認された座標系を用いて規定される、既知のロケーションに対して規定される）、及びその他のものが含まれる。
[052] ＬＩＤＡＲシステムは、反射光に基づいて１対の有形物体間の距離を決定することができる。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、光信号の放出とセンサによるその検出の時点との間の時間期間を示す時間情報を生成するセンサの検出結果を処理することができる。この時間期間は時として光信号の「飛行時間（time of flight）」と称される。一例において、光信号は短いパルスであり、受信の際にその立ち上がり時間及び／又は立ち下がり時間を検出することができる。関連する媒体（通常は空気）中における光の速度に関する既知の情報を用いて、光信号の飛行時間に関する情報を処理することで、放出と検出との間で光信号が移動する距離を提供できる。別の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、周波数位相シフト（又は多周波数位相シフト）に基づいて距離を決定することができる。具体的には、ＬＩＤＡＲシステムは、光信号の（例えば最終的な測度を与えるためいくつかの連立方程式を解くことによって）１つ以上の変調位相シフトを示す情報を処理することができる。例えば、放出された光学信号を１つ以上の一定周波数によって変調できる。放出された信号と検出された反射との間の変調の少なくとも１つの位相シフトは、放出と検出との間で光が移動した距離を示すことができる。変調は、連続波光信号、準連続波光信号、又は別のタイプの放出される光信号に適用され得る。距離を決定するため、ＬＩＤＡＲシステムによって追加情報を使用できることに留意するべきである。追加情報は例えば、信号の投影ロケーションと検出ロケーションとの間のロケーション情報（例えば相対位置）（特に、相互に距離が離れている場合）、及びその他のものである。
[053] いくつかの実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムの環境内の複数の物体を検出するために使用できる。「ＬＩＤＡＲシステムの環境内の物体を検出する」という用語は、ＬＩＤＡＲシステムに関連付けられた検出器の方へ光を反射した物体を示す情報を発生することを広く含む。２つ以上の物体がＬＩＤＡＲシステムによって検出された場合、異なる物体に関して発生された情報、例えば、自動車が道路を走行している、鳥が木にとまっている、人が自転車に触れる、ライトバン（ｖａｎ）が建物の方へ移動するといった情報は、相互に連絡することができる。ＬＩＤＡＲシステムが物体を検出する環境の寸法は、実施に伴って変動し得る。例えばＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムが搭載されている車両の環境内で、最大で１００ｍ（又は２００ｍ、３００ｍ等）の水平方向距離まで、及び最大で１０ｍ（又は２５ｍ、５０ｍ等）の垂直方向距離まで、複数の物体を検出するために使用できる。別の例においてＬＩＤＡＲシステムは、車両の環境内で、又は既定の水平方向範囲内（例えば２５°、５０°、１００°、１８０°等）で、及び既定の垂直方向高さ（例えば±１０°、±２０°、＋４０°〜２０°、±９０°、又は０°〜９０°）まで、複数の物体を検出するため使用できる。
[054] 本明細書で用いる場合、「物体を検出する」という用語は、物体の存在を決定することを広く指すことができる（例えば、物体はＬＩＤＡＲシステムに対して及び／又は別の基準ロケーションに対して特定の方向に存在し得る、又は、物体は特定の空間体積内に存在し得る）。これに加えて又はこの代わりに、「物体を検出する」という用語は、物体と別のロケーション（例えばＬＩＤＡＲシステムのロケーション、地球上のロケーション、又は別の物体のロケーション）との間の距離を決定することを指す可能性がある。これに加えて又はこの代わりに、「物体を検出する」という用語は、物体を識別すること（例えば自動車、植物、木、道路のような物体の種類を分類すること）、特定の物体（例えばワシントン記念塔）を認識すること、自動車登録番号を判定すること、物体の組成（例えば固体、液体、透明、半透明）を明らかにすること、物体の運動パラメータ（例えば移動中であるか、その速度、移動方向、物体の膨張）を決定することを指す可能性がある。これに加えて又はこの代わりに、「物体を検出する」という用語は、ポイントクラウドマップを発生することを指す可能性がある。ポイントクラウドマップの１つ以上のポイントの各々は、物体内のロケーション又は物体面上のロケーションに対応する。一実施形態において、視野のポイントクラウドマップ表現に関するデータ解像度は、視野の０．１°×０．１°又は０．３°×０．３°に関連付けることができる。
[055] 本開示に従って、「物体」という用語は、その少なくとも一部から光を反射することができる有限の組成物を広く含む。例えば物体は、少なくとも部分的に固体である（例えば自動車、木）、少なくとも部分的に液体である（例えば道路の水たまり、雨）、少なくとも部分的に気体である（例えば煙、雲）、多数の別個の粒子から成る（例えば砂あらし、霧、スプレー）、例えば〜１ミリメートル（ｍｍ）、〜５ｍｍ、〜１０ｍｍ、〜５０ｍｍ、〜１００ｍｍ、〜５００ｍｍ、〜１メートル（ｍ）、〜５ｍ、〜１０ｍ、〜５０ｍ、〜１００ｍのような１つ以上の大きさであり得る。また、より小さいか又は大きい物体、及びこれらの例の間の任意の大きさも検出できる。様々な理由から、ＬＩＤＡＲシステムは物体の一部のみを検出する場合があることに留意するべきである。例えば、場合によっては、光は物体のいくつかの側面のみから反射される（例えば、ＬＩＤＡＲシステムに対向する側面のみが検出される）。他の場合、光は物体の一部のみに投影される（例えば、レーザビームが道路又は建物に投影される）。また他の場合、物体は、ＬＩＤＡＲシステムと検出された物体との間の別の物体によって部分的に遮られる。また他の場合、ＬＩＤＡＲのセンサは物体の一部から反射された光のみを検出し得る。これは例えば、周囲光又は他の干渉が物体のいくつかの部分の検出を妨害するからである。
[056] 本開示に従って、ＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムの環境をスキャンすることで物体を検出するように構成できる。「ＬＩＤＡＲシステムの環境をスキャンする」という用語は、ＬＩＤＡＲシステムの視野又は視野の一部を照射することを広く含む。一例において、ＬＩＤＡＲシステムの環境をスキャンすることは、光偏向器を移動又は枢動させて、視野の様々な部分へ向かう様々な方向に光を偏向させることによって達成できる。別の例において、ＬＩＤＡＲシステムの環境をスキャンすることは、視野に対するセンサの位置決め（すなわちロケーション及び／又は向き）を変えることによって達成できる。別の例において、ＬＩＤＡＲシステムの環境をスキャンすることは、視野に対する光源の位置決め（すなわちロケーション及び／又は向き）を変えることによって達成できる。更に別の例において、ＬＩＤＡＲシステムの環境をスキャンすることは、少なくとも１つの光源及び少なくとも１つのセンサが視野に対して固定して（rigidly）移動するようにそれらの位置を変えることによって達成できる（すなわち、少なくとも１つのセンサ及び少なくとも１つの光源の相対的な距離及び向きは維持される）。
[057] 本明細書で用いる場合、「ＬＩＤＡＲシステムの視野」という用語は、物体を検出することができるＬＩＤＡＲシステムの観察可能な環境の範囲を広く含み得る。ＬＩＤＡＲシステムの視野（ＦＯＶ）は様々な条件によって影響を受け得ることに留意するべきである。様々な条件は、限定ではないが、ＬＩＤＡＲシステムの向き（例えばＬＩＤＡＲシステムの光軸の方向）、環境に対するＬＩＤＡＲシステムの位置（例えば地面、及び隣接地形、及び障害物からの距離）、ＬＩＤＡＲシステムの動作パラメータ（例えば放出パワー、計算設定、規定の動作角度）等である。ＬＩＤＡＲシステムの視野は、例えば立体角を用いて規定することができる（例えばφ、θ角を用いて規定される。φ及びθは、例えばＬＩＤＡＲシステム及び／又はそのＦＯＶの対称軸に対する垂直面において規定される）。一例において、視野は、特定の範囲内（例えば最大で２００ｍ）で規定することができる。
[058] 同様に、「瞬時視野（instantaneous field of view）」という用語は、任意の所与の瞬間にＬＩＤＡＲシステムによって物体を検出することができる観察可能な環境の範囲を広く含み得る。例えばスキャンＬＩＤＡＲシステムでは、瞬時視野はＬＩＤＡＲシステムの全ＦＯＶよりも狭く、ＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶの他の部分における検出を可能とするためＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ内で移動させることができる。ＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ内での瞬時視野の移動は、ＬＩＤＡＲシステムへの光ビーム及び／又はＬＩＤＡＲシステムからの光ビームを異なる方向に偏向させるようにＬＩＤＡＲシステムの（又はＬＩＤＡＲシステム外部の）光偏向器を移動させることによって達成できる。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムが動作している環境内のシーン（scene）をスキャンするように構成できる。本明細書で用いる場合、「シーン」という用語は、ＬＩＤＡＲシステムの視野内の物体のいくつか又は全てを、ＬＩＤＡＲシステムの動作期間中の相対位置で及び現在の状態で広く含み得る。例えばシーンは、地上の要素（例えば土、道路、草、歩道、路面標識）、空、人工物体（例えば車両、建物、標識）、草木、人物、動物、光投影要素（例えば懐中電灯、太陽、他のＬＩＤＡＲシステム）等を含み得る。
[059] 開示される実施形態は、再構築３次元モデルの生成に使用される情報を取得することを含み得る。使用できるタイプの再構築３次元モデルの例には、ポイントクラウドモデル及びポリゴンメッシュ（Polygon Mesh）（例えば三角形メッシュ）が含まれる。「ポイントクラウド」及び「ポイントクラウドモデル」という用語は、当技術分野において周知であり、ある特定の座標系に空間的に位置付けられるデータポイントセットを含むものと解釈するべきである（すなわち、各座標系によって記述される空間内に識別可能ロケーションを有する）。「ポイントクラウドポイント」という用語は、空間（無次元であるか、又は例えば１ｃｍ３のような微小セル空間である場合がある）内のポイントを指し、そのロケーションは座標セットを用いたポイントクラウドモデルによって記述できる（例えば（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、（ｒ、φ、θ））。単に一例として、ポイントクラウドモデルは、そのポイントのいくつか又は全てのための追加情報を記憶することができる（例えば、カメラ画像から生成されたポイントのための色情報）。同様に、他のいずれのタイプの再構築３次元モデルも、その物体のいくつか又は全てのための追加情報を記憶することができる。同様に、「ポリゴンメッシュ」及び「三角形メッシュ」という用語は当技術分野において周知であり、とりわけ、１つ以上の３Ｄ物体（多面体等）の形状を画定する頂点（vertex）、稜線（edge）、及び面（face）のセットを含むように解釈するべきである。面は、レンダリングを簡略化できるという理由から、三角形（三角形メッシュ）、四角形、又は他の単純な凸多角形のうち１つ以上を含み得る。また、面は、より一般的な凹多角形、又はくぼみ（hole）を有する多角形を含み得る。ポリゴンメッシュは、頂点−頂点メッシュ、面−頂点メッシュ、ウイングドエッジメッシュ（Winged-edge mesh）、及びレンダーダイナミックメッシュ（Render dynamic mesh）のような様々な技法を用いて表現できる。ポリゴンメッシュの様々な部分（例えば頂点、面、稜線）は、直接的に及び／又は相対的に、ある特定の座標系に空間的に位置付けられる（すなわち、各座標系によって記述される空間内に識別可能ロケーションを有する）。再構築３次元モデルの生成は、任意の標準的な、専用の、及び／又は新規の写真測量技法を用いて実施することができ、それらの多くは当技術分野において既知である。ＬＩＤＡＲシステムによって他のタイプの環境モデルも生成できることに留意するべきである。
[060] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは、光を投影するように構成された光源を用いる少なくとも１つの投影ユニットを含み得る。本明細書で用いる場合、「光源」という用語は、光を放出するように構成された任意のデバイスを広く指す。一実施形態において、光源は、固体レーザ、レーザダイオード、高出力レーザのようなレーザ、又は発光ダイオード（ＬＥＤ）ベースの光源のような代替的な光源とすればよい。更に、図面全体を通して示されている光源１１２は、光パルス、連続波（ＣＷ）、準ＣＷ等、異なるフォーマットの光を放出することができる。例えば、使用できる光源の１つのタイプは、垂直キャビティ面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ：vertical-cavity surface-emitting laser）である。使用できる別のタイプの光源は、外部キャビティダイオードレーザ（ＥＣＤＬ：external cavity diode laser）である。いくつかの例では、光源は約６５０ｎｍから１１５０ｎｍの間の波長の光を放出するように構成されたレーザダイオードを含み得る。あるいは、光源は、約８００ｎｍから約１０００ｎｍ、約８５０ｎｍから約９５０ｎｍ、又は約１３００ｎｍから約１６００ｎｍの波長の光を放出するように構成されたレーザダイオードを含み得る。別段の指示がない限り、数値に関する「約」という用語は、言及された値に対して最大５％の分散として規定される。投影ユニット及び少なくとも１つの光源についての更なる詳細は、図２Ａから図２Ｃを参照して以下で説明する。
[061] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは、視野をスキャンするため光源からの光を偏向させるように構成された少なくとも１つの光偏向器を用いる少なくとも１つのスキャンユニットを含み得る。「光偏向器」という用語は、光を最初の経路から逸脱させるように構成されている任意の機構又はモジュールを広く含み、例えば、ミラー、プリズム、制御可能レンズ、機械的ミラー、機械的スキャンポリゴン（scanning polygon）、アクティブ回折（例えば制御可能ＬＣＤ）、リスレープリズム（Risley prism）、非機械電子光学ビームステアリング（Vscentにより作製されるもの等）、偏光格子（Boulder Non-Linear Systemsにより提供されるもの等）、光学フェーズドアレイ（ＯＰＡ：optical phased array）、及びその他のものである。一実施形態において、光偏向器は、少なくとも１つの反射要素（例えばミラー）、少なくとも１つの屈折要素（例えばプリズム、レンズ）等、複数の光学コンポーネントを含み得る。一例において、光偏向器は、光を様々な角度数に（例えば別々の角度数に、又は連続的な角度数範囲に）逸脱させるように、可動性であり得る。光偏向器は、任意選択的に、様々なやり方で制御可能であり得る（例えば、α度に偏向させる、偏向角をΔαだけ変える、光偏向器のコンポーネントをＭミリメートル移動させる、偏向角が変わる速度を変化させる）。更に光偏向器は、任意選択的に、単一の面（例えばθ座標）内で偏向の角度を変えるように動作可能であり得る。光偏向器は、任意選択的に、２つの非平行の面（例えばθ及びφ座標）内で偏向の角度を変えるように動作可能であり得る。この代わりに又はこれに加えて、光偏向器は任意選択的に、所定の設定間で（例えば所定のスキャンルートに沿って）又はその他で偏向の角度を変えるように動作可能であり得る。ＬＩＤＡＲシステムにおける光偏向器の使用に関して、光偏向器をアウトバウンド方向（送信方向すなわちＴＸとも称される）で用いて、光源からの光を視野の少なくとも一部へ偏向できることに留意するべきである。しかしながら、光偏向器をインバウンド方向（受信方向すなわちＲＸとも称される）で用いて、視野の少なくとも一部からの光を１つ以上の光センサへ偏向させることも可能である。スキャンユニット及び少なくとも１つの光偏向器についての更なる詳細は、図３Ａから図３Ｃを参照して以下で説明する。
[062] 開示される実施形態は、視野をスキャンするために光偏向器を枢動することを含み得る。本明細書で用いる場合、「枢動する（pivot）」という用語は、物体（特に固体の物体）を、回転中心を実質的に固定したままに維持しながら、１つ以上の回転軸を中心として回転させることを広く含む。一実施形態において、光偏向器の枢動は、固定軸（例えばシャフト）を中心として光偏向器を回転させることを含み得るが、必ずしもそうとは限らない。例えばいくつかのＭＥＭＳミラー実施では、ＭＥＭＳミラーは、ミラーに接続された複数の曲げ部（bender）の作動によって動くことができ、ミラーは回転に加えてある程度の空間並進を生じ得る。それにもかかわらず、このようなミラーは実質的に固定された軸を中心として回転するように設計できるので、本開示に従って、枢動すると見なされる。他の実施形態において、あるタイプの光偏向器（例えば非機械電子光学ビームステアリング、ＯＰＡ）は、偏向光の偏向角を変えるために移動コンポーネントも内部移動も必要としない。光偏向器の移動又は枢動に関する検討は、必要な変更を加えて、光偏向器の偏向挙動を変化させるように光偏向器を制御することにも適用できることに留意するべきである。例えば光偏向器を制御することで、少なくとも１つの方向から到達する光ビームの偏向角を変化させることが可能となる。
[063] 開示される実施形態は、光偏向器の単一の瞬時位置に対応する視野の部分に関連した反射を受信することを含み得る。本明細書で用いる場合、「光偏向器の瞬時位置」（「光偏向器の状態」とも称される）という用語は、ある瞬間的な時点に又は短い時間期間にわたって光偏向器の少なくとも１つの制御されたコンポーネントが位置している空間内のロケーション又は位置を広く指す。一実施形態において、光偏向器の瞬時位置は基準系（frame of reference）に対して測定することができる。基準系はＬＩＤＡＲシステム内の少なくとも１つの固定点に関連し得る。又は、例えば基準系はシーン内の少なくとも１つの固定点に関連し得る。いくつかの実施形態において、光偏向器の瞬時位置は、光偏向器（例えばミラー、プリズム）の１つ以上のコンポーネントのある程度の移動を含み得るが、この移動は通常、視野のスキャン中の最大変化度に対して限られた程度のものである。例えばＬＩＤＡＲシステムの視野全体のスキャンは、光の偏向を３０°の範囲にわたって変化させることを含み得る。また、少なくとも１つの光偏向器の瞬時位置は、光偏向器の０．０５°内の角度シフトを含み得る。他の実施形態において、「光偏向器の瞬時位置」という用語は、ＬＩＤＡＲシステムによって生成されるポイントクラウド（又は別のタイプの３Ｄモデル）の単一ポイントのデータを与えるために処理される光の取得中の光偏向器の位置を指し得る。いくつかの実施形態において、光偏向器の瞬時位置は、ＬＩＤＡＲ視野の特定の小領域（sub-region）の照射中に偏向器が短時間停止する固定の位置又は向きに一致し得る。他の場合、光偏向器の瞬時位置は、ＬＩＤＡＲ視野の連続的又は半連続的なスキャンの一部として光偏向器が通過する、光偏向器の位置／向きのスキャン範囲に沿った特定の位置／向きと一致し得る。いくつかの実施形態では、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つのスキャンサイクル中に光偏向器が複数の異なる瞬時位置に位置付けられるように光偏向器を移動させることができる。言い換えると、１つのスキャンサイクルが発生する時間期間中、偏向器を一連の異なる瞬時位置／向きに移動させることができ、偏向器は、そのスキャンサイクル中の異なる時点でそれぞれ異なる瞬時位置／向きに到達できる。
[064] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは、視野内の物体からの反射を検出するように構成された少なくとも１つのセンサを用いる少なくとも１つの検知ユニットを含み得る。「センサ」という用語は、電磁波の特性（例えば電力、周波数、位相、パルスタイミング、パルス持続時間）を測定することができ、測定された特性に関する出力を生成するための任意のデバイス、要素、又はシステムを広く含む。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのセンサは、複数の検出素子から構築された複数の検出器を含み得る。少なくとも１つのセンサは、１つ以上のタイプの光センサを含み得る。少なくとも１つのセンサは、他の特性（例えば感度、大きさ）が異なる同じタイプの複数のセンサを含み得ることに留意するべきである。他のタイプのセンサを用いてもよい。例えば、ある距離範囲（特に近距離）における検出の向上、センサのダイナミックレンジの向上、センサの時間的応答の向上、及び、様々な環境条件（例えば大気温度、雨等）における検出の向上のような様々な理由から、いくつかのタイプのセンサを組み合わせて使用することも可能である。
[065] 一実施形態において、少なくとも１つのセンサは、一般的なシリコン基板上で検出素子として機能する、アバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ：avalanche photodiode）、単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ：single photon avalanche diode）から構築された固体単一光子検知デバイスであるＳｉＰＭ（Silicon photomultiplier、シリコン光電子増倍管）を含む。一例において、ＳＰＡＤ間の典型的な距離は約１０μｍから約５０μの間であり、各ＳＰＡＤは約２０ｎｓから約１００ｎｓの間の回復時間を有し得る。他の非シリコン材料による同様の光電子増倍管も使用できる。ＳｉＰＭデバイスはデジタル／スイッチングモードで動作するが、全ての微小セルが並列に読み出されて、異なるＳＰＡＤによって検出される単一の光子から数百及び数千の光子までのダイナミックレンジ内で信号を発生することを可能とするので、ＳｉＰＭはアナログデバイスである。異なるタイプのセンサ（例えばＳＰＡＤ、ＡＰＤ、ＳｉＰＭ、ＰＩＮダイオード、光検出器）からの出力が組み合わされて単一の出力になり、これをＬＩＤＡＲシステムのプロセッサによって処理できることに留意するべきである。検知ユニット及び少なくとも１つのセンサについての更なる詳細は、図４Ａから図４Ｃを参照して以下で説明する。
[066] 開示される実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステムは、様々な機能を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含むか又は少なくとも１つのプロセッサと通信することができる。少なくとも１つのプロセッサは、１つ又は複数の入力に対して論理動作を実行する電気回路を有する任意の物理デバイスを構成し得る。例えば少なくとも１つのプロセッサは、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マイクロチップ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）の全体又は一部、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は命令の実行もしくは論理動作の実行に適した他の回路を含む、１つ以上の集積回路（ＩＣ）を含み得る。少なくとも１つのプロセッサによって実行される命令は、例えば、コントローラに一体化されているか又は埋め込まれたメモリに予めロードするか、又は別個のメモリに記憶することができる。メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク、光学ディスク、磁気媒体、フラッシュメモリ、他の永久メモリ、固定メモリ、もしくは揮発性メモリ、又は命令を記憶することができる他の任意の機構を含み得る。いくつかの実施形態において、メモリは、ＬＩＤＡＲシステムの環境内の物体に関するデータを表す情報を記憶するように構成されている。いくつかの実施形態において、少なくとも１つのプロセッサは２つ以上のプロセッサを含み得る。各プロセッサは同様の構成を有するか、又は、それらのプロセッサは相互に電気的に接続されるかもしくは切断された異なる構成とすることができる。例えばプロセッサは、別々の回路とするか、又は単一の回路に一体化することができる。２つ以上のプロセッサを用いる場合、これらのプロセッサは、独立して又は協働して動作するように構成できる。これらのプロセッサは、電気的に、磁気的に、光学的に、音響的に、機械的に、又はそれらの相互作用を可能とする他の手段によって、結合することができる。処理ユニット及び少なくとも１つのプロセッサについての更なる詳細は、図５Ａから図５Ｃを参照して以下で説明する。
システムの概要
[067] 図１Ａは、投影ユニット１０２、スキャンユニット１０４、検知ユニット１０６、及び処理ユニット１０８を含むＬＩＤＡＲシステム１００を示す。ＬＩＤＡＲシステム１００は車両１１０上に搭載可能である。本開示の実施形態に従って、投影ユニット１０２は少なくとも１つの光源１１２を含み、スキャンユニット１０４は少なくとも１つの光偏向器１１４を含み、検知ユニット１０６は少なくとも１つのセンサ１１６を含み、処理ユニット１０８は少なくとも１つのプロセッサ１１８を含み得る。一実施形態において、少なくとも１つのプロセッサ１１８は、視野１２０をスキャンするため、少なくとも１つの光源１１２の動作と少なくとも１つの光偏向器１１４の移動を連携させるように構成できる。スキャンサイクル中、少なくとも１つの光偏向器１１４の各瞬時位置を視野１２０の特定の部分１２２に関連付けることができる。更に、ＬＩＤＡＲシステム１００は、視野１２０の方へ投影される光を誘導する及び／又は視野１２０内の物体から反射された光を受光するための少なくとも１つの任意選択的な光学ウィンドウ１２４を含み得る。任意選択的な光学ウィンドウ１２４は、投影光のコリメーション及び反射光の集束のような異なる目的に供することができる。一実施形態において、任意選択的な光学ウィンドウ１２４は、開口、平坦なウィンドウ、レンズ、又は他の任意のタイプの光学ウィンドウとすればよい。
[068] 本開示に従って、ＬＩＤＡＲシステム１００は、自律走行又は半自律走行の道路車両（例えば自動車、バス、ライトバン、トラック、及び他の任意の地上車）において使用することができる。ＬＩＤＡＲシステム１００を備えた自律走行道路車両は、環境をスキャンし、人の入力なしで目的地車両まで運転することができる。同様に、ＬＩＤＡＲシステム１００は、自律型／半自律型航空機（例えばＵＡＶ、ドローン、クワッドコプター、及び他の任意の航空機もしくは飛行デバイス）、又は自律型もしくは半自律型の水上船（例えばボート、船、潜水艦、及び他の任意の船舶）においても使用され得る。ＬＩＤＡＲシステム１００を備えた自律型航空機及び水上船は、環境をスキャンし、自律的に又は遠隔の人のオペレータを用いて目的地までナビゲートすることができる。一実施形態に従って、車両１１０（道路車両、航空機、又は水上船）は、車両１１０が動作している環境の検出及びスキャンに役立てるためＬＩＤＡＲシステム１００を使用することができる。
[069] いくつかの実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、車両１１０の周りの環境をスキャンするための１つ以上のスキャンユニット１０４を含み得る。ＬＩＤＡＲシステム１００は、車両１１０の任意の部分に取り付けるか又は搭載することができる。検知ユニット１０６は、車両１１０の周囲からの反射を受信し、視野１２０内の物体から反射した光を示す反射信号を処理ユニット１０８に転送することができる。本開示に従って、スキャンユニット１０４は、車両１１０のバンパー、フェンダー、サイドパネル、スポイラ、屋根、ヘッドライトアセンブリ、テールライトアセンブリ、バックミラーアセンブリ、フード、トランク、又はＬＩＤＡＲシステムの少なくとも一部を収容できる他の任意の適切な部分に搭載するか又は組み込むことができる。場合によっては、ＬＩＤＡＲシステム１００は車両１１０の環境の完全な周囲ビューをキャプチャする。このため、ＬＩＤＡＲシステム１００は３６０度の水平方向視野を有し得る。一例において、図１Ａに示されているように、ＬＩＤＡＲシステム１００は車両１１０の屋根に搭載された単一のスキャンユニット１０４を含み得る。あるいはＬＩＤＡＲシステム１００は、それぞれ視野を有する複数のスキャンユニット（例えば２、３、４、又はそれ以上のスキャンユニット１０４）を含み、これらの視野を合わせると車両１１０の周りの３６０度のスキャンによって水平方向視野をカバーすることができる。ＬＩＤＡＲシステム１００は任意のやり方で配置された任意の数のスキャンユニット１０４を含み、使用されるユニット数に応じて各ユニットが８０°から１２０°又はそれ未満の視野を有し得ることは、当業者に認められよう。更に、各々が単一のスキャンユニット１０４を備えた複数のＬＩＤＡＲシステム１００を車両１１０上に搭載することによって、３６０度の水平方向視野を得ることも可能である。それにもかかわらず、１つ以上のＬＩＤＡＲシステム１００が完全な３６０°の視野を与える必要はないこと、及び、いくつかの状況ではより狭い視野が有用であり得ることに留意するべきである。例えば車両１１０は、車両の前方に７５°の視野を有する第１のＬＩＤＡＲシステム１００と、場合によっては後方に同様のＦＯＶを有する（任意選択的に、より小さい検出範囲を有する）第２のＬＩＤＡＲシステム１００と、を必要とする可能性がある。また、様々な垂直方向視野角も実施され得ることに留意するべきである。
[070] 図１Ｂは、開示される実施形態に従った、車両１１０上に搭載されたＬＩＤＡＲシステム１００の単一のスキャンサイクルからの例示的な出力を示す画像である。この例において、スキャンユニット１０４は車両１１０の右ヘッドライトアセンブリに組み込まれている。画像における全ての灰色ドットは、検知ユニット１０６によって検出された反射から決定された車両１１０の周りの環境内のロケーションに対応する。ロケーションに加えて、各灰色ドットは、例えば強度（例えばそのロケーションからどのくらいの量の光が戻るか）、反射率、他のドットに対する近接、及びその他のもの等、様々なタイプの情報に関連付けることも可能である。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、視野の複数のスキャンサイクルで検出された反射から複数のポイントクラウドデータエントリを生成して、例えば車両１１０の周りの環境のポイントクラウドモデルの決定を可能とすることができる。
[071] 図１Ｃは、ＬＩＤＡＲシステム１００の出力から決定されたポイントクラウドモデルの表現を示す画像である。開示される実施形態に従って、車両１１０の周りの環境の生成されたポイントクラウドデータエントリを処理することにより、ポイントクラウドモデルから周囲ビュー画像を生成できる。一実施形態において、ポイントクラウドモデルは、ポイントクラウド情報を処理して複数のフィーチャを識別するフィーチャ抽出モジュールに提供することができる。各フィーチャは、ポイントクラウド及び／又は車両１１０の周りの環境内の物体（例えば自動車、木、人物、及び道路）の様々な様相（ａｓｐｅｃｔ）に関するデータを含み得る。フィーチャは、同一の解像度のポイントクラウドモデルを有する（すなわち、任意選択的に同様の大きさの２Ｄアレイに配置された同数のデータポイントを有する）、又は異なる解像度を有し得る。フィーチャは、任意の種類のデータ構造内に記憶することができる（例えばラスタ、ベクトル、２Ｄアレイ、１Ｄアレイ）。更に、車両１１０の表現、境界線、又は（例えば図１Ｂに示されているような）画像内の領域もしくは物体を分離する境界ボックス、及び１つ以上の識別された物体を表すアイコンのような仮想フィーチャを、ポイントクラウドモデルの表現の上に重ねて、最終的な周囲ビュー画像を形成できる。例えば、周囲ビュー画像の中央に車両１１０の記号を重ねることができる。
投影ユニット
[072] 図２Ａから図２Ｄは、ＬＩＤＡＲシステム１００における投影ユニット１０２の様々な構成及びその役割を示す。具体的には、図２Ａは単一の光源を備えた投影ユニット１０２を示す図であり、図２Ｂは共通の光偏向器１１４に照準を合わせた複数の光源を備えた複数の投影ユニット１０２を示す図であり、図２Ｃは一次及び二次光源１１２を備えた投影ユニット１０２を示す図であり、図２Ｄは投影ユニット１０２のいくつかの構成で使用される非対称偏向器を示す図である。投影ユニット１０２の図示される構成は多くの変形及び変更を有し得ることは当業者に認められよう。
[073] 図２Ａは、投影ユニット１０２が単一の光源１１２を含むＬＩＤＡＲシステム１００のバイスタティック構成の一例を示す。「バイスタティック構成（bi-static configuration）」という用語は、ＬＩＤＡＲシステムから出射する投影光及びＬＩＤＡＲシステムに入射する反射光が異なる光学チャネルを通るＬＩＤＡＲシステム構成を広く指す。具体的には、アウトバウンド光放出は第１の光学ウィンドウ（図示せず）を通過し、インバウンド光放出は別の光学ウィンドウ（図示せず）を通過することができる。図２Ａに示される例において、バイスタティック構成は、スキャンユニット１０４が２つの光偏向器を含む構成を含んでいる。第１の光偏向器１１４Ａはアウトバウンド光用であり、第２の光偏向器１１４Ｂはインバウンド光用のものである（ＬＩＤＡＲシステムのインバウンド光は、シーン内の物体から反射した放出光を含み、更に、他のソースから到達する周囲光も含み得る）。そのような構成において、インバウンド経路及びアウトバウンド経路は異なる。
[074] この実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００の全てのコンポーネントは、単一の筐体２００内に収容するか、又は複数の筐体間に分割することができる。図示のように、投影ユニット１０２は、光（投影光２０４）を放出するように構成されたレーザダイオード２０２Ａ（又は共に結合された１つ以上のレーザダイオード）を含む単一の光源１１２に関連付けられている。１つの非限定的な例では、光源１１２によって投影される光は、約８００ｎｍから約９５０ｎｍの間の波長であり、約５０ｍＷから約５００ｍＷの間の平均パワーを有し、約５０Ｗから約２００Ｗの間のピークパワーを有し、約２ｎｓから約１００ｎｓの間のパルス幅を有し得る。更に、光源１１２は任意選択的に、レーザダイオード２０２Ａによって放出された光の操作のため（例えばコリメーションや集束等のため）に使用される光学アセンブリ２０２Ｂに関連付けることができる。他のタイプの光源１１２も使用可能であり、本開示はレーザダイオードに限定されないことに留意するべきである。更に、光源１１２は、光パルス、変調周波数、連続波（ＣＷ）、準ＣＷ、又は使用される特定の光源に対応した他の任意の形態のように、様々なフォーマットで光を放出することができる。投影フォーマット及び他のパラメータは、処理ユニット１０８からの命令のような異なるファクタに基づいて、時々光源によって変更されることがある。投影光は、視野１２０に投影光を誘導するためのステアリング要素として機能するアウトバウンド偏向器１１４Ａの方へ投影される。この例において、スキャンユニット１０４は、視野１２０内の物体２０８から反射して戻った光子（反射光２０６）をセンサ１１６の方へ誘導する枢動可能帰還偏向器１１４Ｂも含む。反射光はセンサ１１６によって検出され、物体に関する情報（例えば物体２１２までの距離）が処理ユニット１０８によって決定される。
[075] この図において、ＬＩＤＡＲシステム１００はホスト２１０に接続されている。本開示に従って、「ホスト」という用語は、ＬＩＤＡＲシステム１００とインタフェースで接続する任意のコンピューティング環境を指し、車両システム（例えば車両１１０の一部）、試験システム、セキュリティシステム、調査システム、交通制御システム、都会モデリングシステム、又はその周囲を監視する任意のシステムであり得る。そのようなコンピューティング環境は、少なくとも１つのプロセッサを含む、及び／又はクラウドを介してＬＩＤＡＲシステム１００に接続され得る。いくつかの実施形態において、ホスト２１０は、カメラや、ホスト２１０の様々な特徴（例えば加速度、ハンドルの偏向、車の後退等）を測定するように構成されたセンサのような外部デバイスに対するインタフェースも含み得る。本開示に従って、ＬＩＤＡＲシステム１００は、ホスト２１０に関連付けられた静止物体（例えば建物、三脚）、又はホスト２１０に関連付けられた携帯型システム（例えば携帯型コンピュータ、ムービーカメラ）に固定することができる。本開示に従って、ＬＩＤＡＲシステム１００をホスト２１０に接続することで、ＬＩＤＡＲシステム１００の出力（例えば３Ｄモデル、反射率画像）をホスト２１０に提供できる。具体的には、ホスト２１０はＬＩＤＡＲシステム１００を用いて、ホスト２１０の環境又は他の任意の環境の検出及びスキャンに役立てることができる。更に、ホスト２１０は、ＬＩＤＡＲシステム１００の出力を、他の検知システム（例えばカメラ、マイクロフォン、レーダシステム）の出力と一体化するか、同期するか、又は他の方法で共に使用することができる。一例において、ＬＩＤＡＲシステム１００はセキュリティシステムによって使用され得る。この実施形態については図７を参照して以下で詳細に記載する。
[076] また、ＬＩＤＡＲシステム１００は、ＬＩＤＡＲシステム１００内で情報を転送するためサブシステム及びコンポーネントを相互接続するバス２１２（又は他の通信機構）も含み得る。任意選択的に、バス２１２（又は別の通信機構）は、ＬＩＤＡＲシステム１００をホスト２１０と相互接続するため使用することができる。図２Ａの例において、処理ユニット１０８は、少なくとも部分的にＬＩＤＡＲシステム１００の内部フィードバックから受信した情報に基づいて、投影ユニット１０２、スキャンユニット１０４、及び検知ユニット１０６の動作を連携させて規制するための２つのプロセッサ１１８を含む。言い換えると、処理ユニット１０８は、ＬＩＤＡＲシステム１００を閉ループ内で動的に動作させるように構成できる。閉ループシステムは、要素のうち少なくとも１つからのフィードバックを有し、受信したフィードバックに基づいて１つ以上のパラメータを更新することによって特徴付けられる。更に、閉ループシステムは、フィードバックを受信し、少なくとも部分的にそのフィードバックに基づいてそれ自体の動作を更新することができる。動的システム又は要素は、動作中に更新できるものである。
[077] いくつかの実施形態によれば、ＬＩＤＡＲシステム１００の周りの環境をスキャンすることは、視野１２０を光パルスで照射することを含み得る。光パルスは、パルス持続時間、パルス角分散、波長、瞬時パワー、光源１１２からの異なる距離における光子密度、平均パワー、パルスパワー強度、パルス幅、パルス繰り返し率、パルスシーケンス、パルスデューティサイクル、波長、位相、偏光、及びその他のもののようなパラメータを有し得る。また、ＬＩＤＡＲシステム１００の周りの環境をスキャンすることは、反射光の様々な様相を検出し特徴付けることを含み得る。反射光の特徴は、例えば飛行時間（すなわち放出から検出までの時間）、瞬時パワー（例えばパワーシグネチャ（power signature））、帰還パルス全体の平均パワー、及び帰還パルス期間における光子分布／信号を含み得る。光パルスの特徴を対応する反射の特徴と比較することによって、距離を推定し、場合によっては物体２１２の反射強度のような物理特性も推定することができる。このプロセスを、所定のパターン（例えばラスタ、リサジュー、又は他のパターン）で複数の隣接部分１２２に繰り返すことによって、視野１２０の全体的なスキャンを達成できる。以下で更に詳しく検討するように、いくつかの状況においてＬＩＤＡＲシステム１００は、各スキャンサイクルにおいて視野１２０の部分１２２の一部にのみ光を誘導することができる。これらの部分は相互に隣接している場合があるが、必ずしもそうとは限らない。
[078] 別の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、ホスト２１０（例えば車両コントローラ）と通信を行うためのネットワークインタフェース２１４を含み得る。ＬＩＤＡＲシステム１００とホスト２１０との間の通信は破線の矢印によって表されている。一実施形態においてネットワークインタフェース２１４は、総合デジタル通信網（ＩＳＤＮ：integrated services digital network）カード、ケーブルモデム、衛星モデム、又は対応するタイプの電話線にデータ通信接続を与えるモデムを含み得る。別の例として、ネットワークインタフェース２１４は、コンパチブルなローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）にデータ通信接続を与えるＬＡＮカードを含み得る。別の実施形態において、ネットワークインタフェース２１４は、無線周波数受信器及び送信器及び／又は光学（例えば赤外線）受信器及び送信器に接続されたイーサネットポートを含み得る。ネットワークインタフェース２１４の具体的な設計及び実施は、ＬＩＤＡＲシステム１００及びホスト２１０が動作するように意図された１又は複数の通信ネットワークに依存する。例えば、ネットワークインタフェース２１４を用いて、３ＤモデルやＬＩＤＡＲシステム１００の動作パラメータのようなＬＩＤＡＲシステム１００の出力を外部システムに提供することができる。他の実施形態では、通信ユニットを用いて、例えば外部システムから命令を受信すること、検査された環境に関する情報を受信すること、別のセンサから情報を受信すること等が可能となる。
[079] 図２Ｂは、複数の投影ユニット１０２を含むＬＩＤＡＲシステム１００のモノスタティック構成の一例を示す。「モノスタティック構成（monostatic configuration）」という用語は、ＬＩＤＡＲシステムから出射する投影光及びＬＩＤＡＲシステムに入射する反射光が少なくとも部分的に共有される光路を通るＬＩＤＡＲシステム構成を広く指す。一例において、アウトバウンド光ビーム及びインバウンド光ビームは、双方の光ビームが通る少なくとも１つの光学アセンブリを共有する。別の例では、アウトバウンド光放射は光学ウィンドウ（図示せず）を通過し、インバウンド光放射は同一の光学ウィンドウを通過し得る。モノスタティック構成は、スキャンユニット１０４が単一の光偏向器１１４を含み、これが投影光を視野１２０の方へ誘導すると共に反射光をセンサ１１６の方へ誘導する構成を含み得る。図示のように、投影光２０４及び反射光２０６は双方とも非対称偏向器２１６に入射する。「非対称偏向器」という用語は、２つの側を有する任意の光学デバイスであって、一方の側から入射する光ビームを第２の側から入射する光ビームを偏向させるのとは異なる方向に偏向させ得るものを指す。一例において、非対称偏向器は投影光２０４を偏向させず、反射光２０６をセンサ１１６の方へ偏向させる。非対称偏向器の一例は偏光ビームスプリッタを含み得る。別の例において、非対称偏向器２１６は、光を一方向にのみ通過させることができる光アイソレータを含み得る。本開示に従って、ＬＩＤＡＲシステム１００のモノスタティック構成は、反射光が光源１１２に入射するのを防止すると共に全ての反射光をセンサ１１６の方へ誘導することで検出感度を増大させる非対称偏向器を含み得る。
[080] 図２Ｂの実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、共通の光偏向器１１４に照準を合わせた単一の光源１１２をそれぞれ備える３つの投影ユニット１０２を含む。一実施形態において、複数の光源１１２（２つ以上の光源を含む）は実質的に同じ波長で光を投影することができ、各光源１１２は概ね、視野の異なるエリア（１２０Ａ、１２０Ｂ、１２０Ｃとして図に示されている）に関連付けられている。これによって、１つの光源１１２で達成され得るよりも広い視野のスキャンが可能となる。別の実施形態では、複数の光源１０２は異なる波長で光を投影することができ、全ての光源１１２を視野１２０の同じ部分（又は重複部分）に誘導することができる。
[081] 図２Ｃは、投影ユニット１０２が一次光源１１２Ａ及び二次光源１１２Ｂを含むＬＩＤＡＲシステム１００の例を示す。一次光源１１２Ａは、ＳＮＲ及び検出範囲を最適化するため、人の目に感知されるよりも長い波長の光を投影することができる。例えば一次光源１１２Ａは、約７５０ｎｍから１１００ｎｍの間の波長の光を投影できる。これに対して二次光源１１２Ｂは、人の目に見える波長の光を投影することができる。例えば二次光源１１２Ｂは、約４００ｎｍから７００ｎｍの間の波長の光を投影できる。一実施形態において、二次光源１１２Ｂは、一次光源１１２Ａによって投影される光と実質的に同じ光路に沿って光を投影できる。双方の光源は時間同期することができ、同時に又は交互のパターンで光放出を投影できる。交互のパターンは、光源が同時にアクティブにならないことを意味し、相互干渉を軽減することができる。波長範囲及び活性化スケジュールの他の組み合わせも実施され得ることは当業者に認められよう。
[082] いくつかの実施形態に従って、二次光源１１２ＢがＬＩＤＡＲ光学出力ポートに近すぎる場合、人にまばたきを行わせることができる。これによって、近赤外スペクトルを利用する典型的なレーザ源では実現できない目に安全な機構を保証し得る。別の実施形態において、二次光源１１２Ｂは、ＰＯＳ（point of service：サービス提供時点管理）における較正及び信頼性のため使用することができる。これは、車両１１０に対して地面から特定の高さの特別なリフレクタ／パターンを用いて行われるヘッドライトの較正と多少類似した方法で行われる。ＰＯＳのオペレータは、ＬＩＤＡＲシステム１００から指定距離にある試験パターンボード等の特徴的なターゲット上のスキャンパターンを単に目視検査することで、ＬＩＤＡＲの較正を調べることができる。更に、二次光源１１２Ｂは、ＬＩＤＡＲがエンドユーザのため動作しているという動作信頼性のための手段を提供できる。例えばシステムは、光偏向器１１４の前に人が手を置いてその動作を試すことができるように構成され得る。
[083] また、二次光源１１２Ｂは、一次光源１１２Ａが故障した場合にバックアップシステムとして兼用できる非可視要素も有し得る。この特徴は、高い機能的安全性ランクを有するフェイルセーフデバイスに有用であり得る。二次光源１１２Ｂが可視であることを踏まえ、更にコスト及び複雑さの理由から、二次光源１１２Ｂは一次光源１１２Ａよりも小さいパワーを伴い得る。従って、もし一次光源１１２Ａが故障した場合、システムの機能性は二次光源１１２Ｂの機能及び能力セットに低下することになる。二次光源１１２Ｂの能力は一次光源１１２Ａの能力よりも劣る場合があるが、ＬＩＤＡＲシステム１００のシステムは、車両１１０が目的地に安全に到着できるように設計され得る。
[084] 図２Ｄは、ＬＩＤＡＲシステム１００の一部となり得る非対称偏向器２１６を示す。図示されている例において、非対称偏向器２１６は、反射面２１８（ミラー等）及び一方向偏向器２２０を含む。必ず当てはまるわけではないが、非対称偏向器２１６は任意選択的に静電型偏向器（static deflector）とすることができる。非対称偏向器２１６は、例えば図２Ｂ及び図２Ｃに示すように、少なくとも１つの偏向器１１４を介した光の送信及び受信に共通の光路を可能とするため、ＬＩＤＡＲシステム１００のモノスタティック構成において使用できる。しかしながら、ビームスプリッタのような典型的な非対称偏向器は、特に送信路よりもパワー損失に敏感である可能性のある受信路において、エネルギ損失によって特徴付けられる。
[085] 図２Ｄに示されているように、ＬＩＤＡＲシステム１００は送信路に位置決めされた非対称偏向器２１６を含むことができる。非対称偏向器２１６は、送信光信号と受信光信号とを分離するための一方向偏向器２２０を含む。任意選択的に、一方向偏向器２２０は送信光に対して実質的に透明であり、受信光に対して実質的に反射性であり得る。送信光は投影ユニット１０２によって生成され、一方向偏向器２２０を通ってスキャンユニット１０４へ進むことができる。スキャンユニット１０４は送信光を光アウトレットの方へ偏向させる。受信光は光インレットを通って少なくとも１つの偏向要素１１４に到達し、偏向要素１１４は反射信号を光源から離れて検知ユニット１０６へ向かう別の経路に偏向させる。任意選択的に、非対称偏向器２１６は、一方向偏向器２２０と同一の偏光軸で直線偏光される偏光光源１１２と組み合わせてもよい。特に、アウトバウンド光ビームの断面は反射信号の断面よりも著しく小さい。従って、ＬＩＤＡＲシステム１００は、放出された偏光ビームを非対称偏向器２１６の寸法まで集束させるか又は他の方法で操作するための１つ以上の光学コンポーネント（例えばレンズ、コリメータ）を含み得る。一実施形態において、一方向偏向器２２０は、偏光ビームに対して事実上透明である偏光ビームスプリッタとすることができる。
[086] いくつかの実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステム１００は、放出光の偏光を変えるための光学系２２２（例えば４分の１波長位相差板）を更に含み得る。例えば、光学系２２２は放出光ビームの直線偏光を円偏光に変えることができる。視野から反射してシステム１００に戻った光は、偏向器１１４を通って光学系２２２に到達し、送信光とは逆回りの円偏光である。次いで光学系２２２は、受信した反対回りの偏光を、偏光ビームスプリッタ２１６と同一の軸でない直線偏光に変換する。上記のように、ターゲットまでの距離を伝達するビームの光学分散のため、受信光部分は送信光部分よりも大きい。
[087] 受信光の一部は一方向偏向器２２０に入射し、一方向偏向器２２０は、いくらかのパワー損失を伴って光をセンサ１０６の方へ反射する。しかしながら、受信光の別の部分は、一方向偏向器２２０を取り囲む反射面２１８（例えば偏光ビームスプリッタのスリット）に入射する。反射面２１８は、実質的にパワー損失なしで光を検知ユニット１０６の方へ反射する。一方向偏向器２２０は、様々な偏光軸及び方向から構成された光を反射し、これは最終的には検出器に到達する。任意選択的に、検知ユニット１０６は、レーザ偏光に依存せず、主に特定波長範囲の入射光子量に対する感度が高いセンサ１１６を含むことができる。
[088] 提案される非対称偏向器２１６は、貫通孔を備えた単純なミラーに比べてはるかに優れた性能を提供することに留意するべきである。孔を備えたミラーでは、孔に到達した反射光は全て検出器から失われる。しかしながら偏向器２１６では、一方向偏向器２２０がその光のかなりの部分（例えば約５０％）を各センサ１１６の方へ偏向させる。ＬＩＤＡＲシステムにおいて、遠隔距離からＬＩＤＡＲに到達する光子数は極めて限られるので、光子捕獲率の向上は重要である。
[089] いくつかの実施形態に従って、ビーム分割及びステアリングのためのデバイスが記載される。第１の偏光を有する光源から偏光ビームを放出することができる。放出されたビームは偏光ビームスプリッタアセンブリを通過するように誘導できる。偏光ビームスプリッタアセンブリは、第１の側の一方向スリット及び反対側のミラーを含む。一方向スリットによって、放出された偏光ビームを４分の１波長位相差板の方へ伝達することができる。４分の１波長位相差板は、放出された信号を偏光信号から線形信号へ（又はその逆に）変化させることで、後に反射ビームが一方向スリットを通過できないようにする。
スキャンユニット
[090] 図３Ａから図３Ｄは、ＬＩＤＡＲシステム１００におけるスキャンユニット１０４の様々な構成及びその役割を示す。具体的には、図３ＡはＭＥＭＳミラー（例えば方形）を備えたスキャンユニット１０４を示す図であり、図３ＢはＭＥＭＳミラー（例えば円形）を備えた別のスキャンユニット１０４を示す図であり、図３ＣはモノスタティックスキャンＬＩＤＡＲシステムで使用されるリフレクタのアレイを備えたスキャンユニット１０４を示す図であり、図３ＤはＬＩＤＡＲシステム１００の周りの環境を機械的にスキャンする例示的なＬＩＤＡＲシステム１００を示す図である。スキャンユニット１０４の図示されている構成は単なる例示であり、本開示の範囲内で多くの変形及び変更を有し得ることは、当業者に認められよう。
[091] 図３Ａは、単一軸の方形ＭＥＭＳミラー３００を備えた例示的なスキャンユニット１０４を示す。この例において、ＭＥＭＳミラー３００は少なくとも１つの偏向器１１４として機能する。図示のように、スキャンユニット１０４は１つ以上のアクチュエータ３０２（具体的には３０２Ａ及び３０２Ｂ）を含み得る。一実施形態において、アクチュエータ３０２は、半導体（例えばシリコン）で作製することができ、作動コントローラによって印加された電気信号に応答して寸法を変える圧電層（例えばＰＺＴ、チタン酸ジルコン酸塩、窒化アルミニウム）と、半導体層と、ベース層と、を含む。一実施形態において、アクチュエータ３０２の物理特性は、電流が流れた場合にアクチュエータ３０２に加わる機械的応力を決定し得る。圧電材料が活性化されると、これがアクチュエータ３０２に力を加えてアクチュエータ３０２を曲げる。一実施形態において、ミラー３００が特定の角度位置に偏向した場合のアクティブ状態の１つ以上のアクチュエータ３０２の抵抗率（Ractive）を測定し、休止状態の抵抗率（Rrest）と比較することができる。Ractiveを含むフィードバックが、予想角と比べられる実際のミラー偏向角を決定するための情報を与え、必要に応じてミラー３００の偏向を補正することができる。RrestとRactiveとの差を、ループを閉じるように機能し得る角度偏向値へのミラー駆動に相関付けることができる。この実施形態は、実際のミラー位置の動的追跡のために使用され、線形モード及び共振モードの双方のＭＥＭＳミラースキームにおいて応答、振幅、偏向効率、及び周波数を最適化することができる。この実施形態については図３２から図３４を参照して以下で更に詳しく説明する。
[092] スキャン中、接点３０４Ａから接点３０４Ｂまで（アクチュエータ３０２Ａ、ばね３０６Ａ、ミラー３００、ばね３０６Ｂ、及びアクチュエータ３０２Ｂを介して）電流が流れ得る（図では破線で表されている）。絶縁ギャップ３１０のような半導体フレーム３０８の絶縁ギャップによって、アクチュエータ３０２Ａ及び３０２Ｂは、ばね３０６及びフレーム３０８を介して電気的に接続された２つの別個のアイランドとなり得る。電流、又は任意の関連付けられた電気的パラメータ（電圧、電流周波数、容量、比誘電率等）を、関連した位置フィードバックによって監視することができる。コンポーネントのうち１つが損傷する機械的故障の場合、構造を流れる電流が変わり、機能的な較正値から変化する。極端な状況では（例えば、ばねが破損した場合）、故障した要素による電気チェーンの回路遮断のため、電流は完全に中断する。
[093] 図３Ｂは、二軸円形ＭＥＭＳミラー３００を備えた別の例示的なスキャンユニット１０４を示す。この例において、ＭＥＭＳミラー３００は少なくとも１つの偏向器１１４として機能する。一実施形態において、ＭＥＭＳミラー３００は約１ｍｍから約５ｍｍの間の直径を有し得る。図示のように、スキャンユニット１０４は、それぞれ異なる長さである可能性がある４つのアクチュエータ３０２（３０２Ａ、３０２Ｂ、３０２Ｃ、及び３０２Ｄ）を含み得る。図示する例において、電流（図では破線で表されている）は接点３０４Ａから接点３０４Ｄへ流れるが、他の場合、電流は接点３０４Ａから接点３０４Ｂへ、接点３０４Ａから接点３０４Ｃへ、接点３０４Ｂから接点３０４Ｃへ、接点３０４Ｂから接点３０４Ｄへ、又は接点３０４Ｃから接点３０４Ｄへ流れ得る。いくつかの実施形態に従って、二軸ＭＥＭＳミラーは、水平方向及び垂直方向に光を偏向させるように構成できる。例えば二軸ＭＥＭＳミラーの偏向角は、垂直方向に約０°から３０°の間であり、水平方向に約０°から５０°の間とすることができる。ミラー３００の図示されている構成は多くの変形及び変更を有し得ることは当業者に認められよう。一例において、少なくとも偏向器１１４は、二軸方形ミラー又は単一軸円形ミラーを有することも可能である。円形ミラー及び方形ミラーの例は、単に一例として図３Ａ及び図３Ｂに示されている。システム仕様に応じて任意の形状を採用できる。一実施形態においては、アクチュエータ３０２を少なくとも偏向器１１４の一体的な部分として組み込んで、ＭＥＭＳミラー３００を移動させるためのパワーを直接与えられるようになっている。更に、ＭＥＭＳミラー３００は１つ以上の剛性支持要素によってフレーム３０８に接続することができる。別の実施形態では、少なくとも偏向器１１４は静電又は電磁ＭＥＭＳミラーを含み得る。
[094] 上述のように、モノスタティックスキャンＬＩＤＡＲシステムは、投影光２０４の放出及び反射光２０６の受光のために同じ光路の少なくとも一部を利用する。アウトバウンド経路の光ビームはコリメートされて細いビームに集束され得るが、帰還経路の反射は分散のためより大きい光部分に広がる。一実施形態において、スキャンユニット１０４は帰還経路において大きい反射エリアを有し、反射（すなわち反射光２０６）をセンサ１１６へ方向転換する非対称偏向器２１６を有し得る。一実施形態において、スキャンユニット１０４は、大きい反射エリアを備えたＭＥＭＳミラーを含むことができ、視野及びフレームレート性能に対する影響は無視できる程度である。非対称偏向器２１６についての更なる詳細は図２Ｄを参照して以下に与えられる。
[095] いくつかの実施形態において（例えば図３Ｃに例示されているように）、スキャンユニット１０４は、小型の光偏向器（例えばミラー）を備えた偏向器アレイ（例えばリフレクタアレイ）を含み得る。一実施形態においては、同期して動作する個別の小型の光偏向器のグループとして光偏向器１１４を実施することで、光偏向器１１４は、より大きな偏向角及び高いスキャンレートで実行可能となる。偏向器アレイは事実上、有効エリアに関して大型の光偏向器（例えば大型のミラー）として機能できる。偏向器アレイは、共有ステアリングアセンブリ構成を用いて動作させることができる。この構成によって、センサ１１６は、光源１１２によって同時に照射される視野１２０の実質的に同じ部分からの反射光子を収集できる。「同時に」という用語は、２つの選択された機能が、一致するか又は重なっている時間期間中に発生することを意味する。この場合、一方が他方の持続期間中に開始及び終了するか、又は後のものが他方の完了前に開始する。
[096] 図３Ｃは、小型のミラーを有するリフレクタアレイ３１２を備えたスキャンユニット１０４の一例を示す。この実施形態において、リフレクタアレイ３１２は少なくとも１つの偏向器１１４として機能する。リフレクタアレイ３１２は、（個別に又は一緒に）枢動し、光パルスを視野１２０の方へ向かわせるように構成された複数のリフレクタユニット３１４を含み得る。例えばリフレクタアレイ３１２は、光源１１２から投影された光のアウトバウンド経路の一部であり得る。具体的には、リフレクタアレイ３１２は、投影光２０４を視野１２０の一部へ誘導することができる。また、リフレクタアレイ３１２は、視野１２０の照射部分内に位置する物体の表面から反射した光の帰還経路の一部であり得る。具体的には、リフレクタアレイ３１２は、反射光２０６をセンサ１１６の方へ又は非対称偏向器２１６の方へ誘導することができる。一例において、リフレクタアレイ３１２の面積は約７５から約１５０ｍｍ２の間であり得る。ここで、各リフレクタユニット３１４は約１０μｍの幅を有し、支持構造は１００μｍよりも小さくすることができる。
[097] いくつかの実施形態によれば、リフレクタアレイ３１２は、操縦可能（steerable）偏向器の１つ以上のサブグループを含み得る。電気的に操縦可能な偏向器の各サブグループは、リフレクタユニット３１４のような１つ以上の偏向器ユニットを含み得る。例えば、各操縦可能偏向器ユニット３１４は、ＭＥＭＳミラー、反射面アセンブリ、及び電気機械アクチュエータのうち少なくとも１つを含むことができる。一実施形態において、各リフレクタユニット３１４は、１つ以上の別個の軸の各々に沿って特定の角度に傾斜するように個々のプロセッサ（図示せず）によって個別に制御することができる。あるいは、リフレクタアレイ３１２は、リフレクタユニット３１４の少なくとも一部が同時に枢動してほぼ同じ方向を指し示すようにリフレクタユニット３１４の移動を同期して管理するよう構成された共通コントローラ（例えばプロセッサ１１８）に関連付けることができる。
[098] 更に、少なくとも１つのプロセッサ１１８は、アウトバウンド経路用の少なくとも１つのリフレクタユニット３１４（以降、「伝送用ミラー」と称する）、及び、帰還経路用のリフレクタユニット３１４のグループ（以降、「受光用ミラー」と称する）を選択することができる。本開示に従って、伝送用ミラーの数を増やすと、反射光子ビームの広がりが増大する可能性がある。更に、受光用ミラーの数を減らすと、受光フィールドが狭くなり、周囲光条件（雲、雨、霧、極端な熱、及び他の環境条件）が補償され、信号対雑音比が改善する可能性がある。また、上記のように、放出光ビームは典型的に反射光部分よりも細いので、偏向アレイの小さい部分によって充分に偏向できる。更に、伝送に使用される偏向アレイの部分（例えば伝送用ミラー）から反射した光がセンサ１１６に到達するのを阻止し、これによって、システム動作に対するＬＩＤＡＲシステム１００の内部反射の効果を低減できる。また、少なくとも１つのプロセッサ１１８は、例えば熱的効果及び利得効果による機械的障害及びドリフトを克服するように１つ以上のリフレクタユニット３１４を枢動させることができる。一例において、１つ以上のリフレクタユニット３１４は、意図されるもの（周波数、レート、速度等）とは異なるように移動する可能性があるが、それらの移動は偏向器を適切に電気的に制御することによって補償され得る。
[099] 図３Ｄは、ＬＩＤＡＲシステム１００の環境を機械的にスキャンする例示的なＬＩＤＡＲシステム１００を示す。この例において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、ＬＩＤＡＲシステム１００の軸を中心として筐体２００を回転させるためのモータ又は他の機構を含み得る。あるいは、モータ（又は他の機構）は、１つ以上の光源１１２及び１つ以上のセンサ１１６が搭載されているＬＩＤＡＲシステム１００の剛性構造を機械的に回転させ、これによって環境をスキャンすることができる。上述のように、投影ユニット１０２は、光放出を投影するように構成された少なくとも１つの光源１１２を含み得る。投影された光放出はアウトバウンド経路に沿って視野１２０の方へ進むことができる。具体的には、投影光２０４が任意選択的な光学ウィンドウ１２４の方へ進む場合、投影された光放出は偏向器１１４Ａによって反射されて出射アパーチャ３１４を通ることができる。反射された光放出は、物体２０８から帰還経路に沿って検知ユニット１０６の方へ進むことができる。例えば、反射光２０６が検知ユニット１０６の方へ進む場合、反射光２０６は偏向器１１４Ｂによって反射される。１つ以上の光源又は１つ以上のセンサを同期して回転させるための回転機構を備えたＬＩＤＡＲシステムは、内部光偏向器を操縦する代わりに（又はそれに加えて）この同期させた回転を用い得ることは、当業者によって認められよう。
[0100] 視野１２０のスキャンが機械的である実施形態において、投影された光放出は、投影ユニット１０２をＬＩＤＡＲシステム１００の他の部分から分離する壁３１６の一部である出射アパーチャ３１４へ誘導できる。いくつかの例において、壁３１６は、偏向器１１４Ｂを形成するため反射性材料で覆われた透明な材料（例えばガラス）で形成することができる。この例において、出射アパーチャ３１４は、反射性材料で覆われていない壁３１６の部分に相当し得る。これに加えて又はこの代わりに、出射アパーチャ３１４は壁３１６の孔又は切断部を含み得る。反射光２０６は、偏向器１１４Ｂによって反射され、検知ユニット１０６の入射アパーチャ３１８の方へ誘導され得る。いくつかの例において、入射アパーチャ３１８は、特定の波長範囲内の波長を検知ユニット１０６に入射させると共に他の波長を減衰させるように構成されたフィルタウィンドウを含み得る。視野１２０からの物体２０８の反射は、偏向器１１４Ｂによって反射されてセンサ１１６に入射することができる。反射光２０６のいくつかの特性を投影光２０４と比較することによって、物体２０８の少なくとも１つの様相を決定できる。例えば、投影光２０４が光源１１２によって放出された時点とセンサ１１６が反射光２０６を受光した時点とを比較することによって、物体２０８とＬＩＤＡＲシステム１００との間の距離を決定できる。いくつかの例では、物体２０８の形状、色、材料のような他の様相も決定され得る。
[0101] いくつかの例において、ＬＩＤＡＲシステム１００（又は、少なくとも１つの光源１１２及び少なくとも１つのセンサ１１６を含むその一部）を、少なくとも１つの軸を中心として回転させて、ＬＩＤＡＲシステム１００の周囲の３次元マップを決定することができる。例えば、視野１２０をスキャンするため、矢印３２０で示されているように実質的な垂直軸を中心としてＬＩＤＡＲシステム１００を回転させることができる。図３Ｄは、矢印３２０で示されているように軸を中心として時計回りにＬＩＤＡＲシステム１００を回転させることを示すが、これに加えて又はこの代わりに、ＬＩＤＡＲシステム１００を反時計回りに回転させてもよい。いくつかの例において、ＬＩＤＡＲシステム１００は垂直軸を中心として３６０度回転させることができる。他の例において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、ＬＩＤＡＲシステム１００の３６０度よりも小さいセクタに沿って前後に回転させ得る。例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００を、完全な回転を行うことなく軸を中心として前後に揺れるプラットフォーム上に搭載することができる。
検知ユニット
[0102] 図４Ａから図４Ｅは、ＬＩＤＡＲシステム１００における検知ユニット１０６の様々な構成及びその役割を示す。具体的には、図４Ａは、検出器アレイを備えた例示的な検知ユニット１０６を示す図であり、図４Ｂは、２次元センサを用いたモノスタティックスキャンを示す図であり、図４Ｃは、２次元センサ１１６の一例を示す図であり、図４Ｄは、センサ１１６に関連付けられたレンズアレイを示す図であり、図４Ｅは、レンズ構造を示す３つの図を含む。図示されている検知ユニット１０６の構成は単なる例示であり、本開示の原理と一致する多くの代替的な変形及び変更を有し得ることは、当業者に認められよう。
[0103] 図４Ａは、検出器アレイ４００を備えた検知ユニット１０６の一例を示す。この例において、少なくとも１つのセンサ１１６は検出器アレイ４００を含む。ＬＩＤＡＲシステム１００は、ＬＩＤＡＲシステム１００から異なる距離に位置する（数メートル又はそれ以上であり得る）視野１２０内の物体（例えば自転車２０８Ａ及び雲２０８Ｂ）を検出するように構成されている。物体２０８は、固体の物体（例えば道路、木、自動車、人物）、流体の物体（例えば霧、水、大気中の粒子）、又は別のタイプの物体（例えばほこり又は照射された粉末状物体）であり得る。光源１１２から放出された光子が物体２０８に当たると、光子は反射、屈折、又は吸収される。典型的には、図に示されているように、物体２０８Ａから反射した光子のうち一部分のみが任意選択的な光学ウィンドウ１２４に入射する。距離の１５ｃｍまでの変化によって１ｎｓの移動時間差が生じるので（光子は物体２０８との間で光の速度で移動するので）、異なる物体に当たった異なる光子の移動時間の時間差は、充分に迅速な応答で光時間センサによって検出可能であり得る。
[0104] センサ１１６は、視野１２０から反射して戻ってきた光子パルスの光子を検出するための複数の検出素子４０２を含む。検出素子は全て、（例えば図示されているような）矩形配列又は他の任意の配列を有し得る検出器アレイ４００に含まれ得る。検出素子４０２は同時に又は部分的に同時に動作することができる。具体的には、各検出素子４０２はサンプリング期間ごとに（例えば１ナノ秒ごとに）検出情報を提供し得る。一例において、検出器アレイ４００は、共通のシリコン基板上の単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ、検出素子４０２として機能する）のアレイから構築された固体単一光子検知デバイスであるＳｉＰＭ（シリコン光電子増倍管）とすることができる。他の非シリコン材料による同様の光電子増倍管も使用できる。ＳｉＰＭデバイスはデジタル／スイッチングモードで動作するが、全ての微小セルが並列に読み出されて、異なるＳＰＡＤによって検出される単一の光子から数百及び数千の光子までのダイナミックレンジ内で信号を発生することを可能とするので、ＳｉＰＭはアナログデバイスである。上述のように、２つ以上のタイプのセンサが実施され得る（例えばＳｉＰＭ及びＡＰＤ）。場合によっては、検知ユニット１０６は、別個の又は共通のシリコン基板上に、ＳｉＰＭアレイに一体化された少なくとも１つのＡＰＤ及び／又はＳｉＰＭに隣接して配置された少なくとも１つのＡＰＤ検出器を含む。
[0105] 一実施形態において、検出素子４０２を複数の領域４０４にグループ化することができる。これらの領域は、センサ１１６内の（例えば検出器アレイ４００内の）幾何学的ロケーション又は環境であり、様々な形状に形成できる（例えば図示のような矩形、方形、環状等、又は他の任意の形状）。ある領域４０４の幾何学的エリア内に含まれる個々の検出器の全てがその領域に属するわけではないが、ほとんどの場合、領域間の境界にある程度の重複が望ましい場合を除いて、それらの検出器は、センサ３１０の他のエリアをカバーする他の領域４０４には属さない。図４Ａに示されているように、これらの領域は非重複領域４０４であり得るが、重なっている場合もある。全ての領域に、その領域に関連した領域出力回路４０６を関連付けることができる。領域出力回路４０６は、対応する検出素子４０２のグループの領域出力信号を提供できる。例えば、領域出力回路４０６は加算回路とすればよいが、各検出器の出力を単一出力に組み合わせる他の形態も採用され得る（スカラー、ベクトル、又は他の任意のフォーマットにかかわらず）。任意選択的に、各領域４０４は単一のＳｉＰＭであるが、必ずしもそうとは限らず、１つの領域は、単一のＳｉＰＭの小部分、いくつかのＳｉＰＭのグループ、又は異なるタイプの検出器の組み合わせとしてもよい。
[0106] 図示されている例において、処理ユニット１０８は、（例えば車両１１０内の）ホスト２１０（の内部又は外部の）分離された筐体２００Ｂに配置され、検知ユニット１０６は、反射光を分析するための専用プロセッサ４０８を含み得る。あるいは、反射光２０６を分析するために処理ユニット１０８を使用してもよい。ＬＩＤＡＲシステム１００は、図示されている例とは異なるやり方で複数の筐体に実装できることに留意するべきである。例えば、光偏向器１１４を、投影ユニット１０２及び／又は検知モジュール１０６とは異なる筐体に配置してもよい。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、電気ワイヤ接続、無線接続（例えばＲＦ接続）、光ファイバケーブル、及び上記のものの任意の組み合わせのような異なるやり方で相互に接続された複数の筐体を含むことができる。
[0107] 一実施形態において、反射光２０６の分析は、異なる領域の個々の検出器の出力に基づいて反射光２０６の飛行時間を決定することを含み得る。任意選択的に、プロセッサ４０８は、複数の領域の出力信号に基づいて反射光２０６の飛行時間を決定するように構成できる。飛行時間に加えて、処理ユニット１０８は反射光２０６を分析して帰還パルス全体の平均パワーを決定することができ、帰還パルス期間における光子分布／信号（「パルス形状」）を決定できる。図示されている例において、任意の検出素子４０２の出力は直接プロセッサ４０８に送信されず、領域４０４の他の検出器の信号と組み合わされ（例えば加算され）た後にプロセッサ４０８に渡すことができる。しかしながら、これは単なる例示であり、センサ１１６の回路は検出素子４０２からの情報を他のルートで（領域出力回路４０６を介することなく）プロセッサ４０８に送信することも可能である。
[0108] 図４Ｂは、２次元センサ１１６を用いてＬＩＤＡＲシステム１００の環境をスキャンするように構成されたＬＩＤＡＲシステム１００を示す図である。図４Ｂの例において、センサ１１６は、４×６の検出器４１０（「画素」とも称される）の行列である。一実施形態において、画素サイズは約１×１ｍｍとすることができる。センサ１１６は、２つの非平行な軸（例えば、図示の例に示されているような直交軸）において検出器４１０の２つ以上のセット（例えば行、列）を有するという意味で２次元である。センサ１１６内の検出器４１０の数は、例えば所望の分解能、信号対雑音比（ＳＮＲ）、所望の検出距離等に応じて、様々な実施において変動し得る。例えば、センサ１１６は５から５，０００までのいずれかの数の画素を有し得る。別の例（図には示していない）では、また、センサ１１６を１次元行列としてもよい（例えば１×８画素）。
[0109] 各検出器４１０は複数の検出素子４０２を含み得る。検出素子４０２は、例えばアバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ）、単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）、アバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ）と単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）の組み合わせ、又は、レーザパルス送信イベントから受信イベントまでの飛行時間及び受信光子の強度の双方を測定する検出素子である。例えば各検出器４１０は、２０から５，０００までのいずれかの数のＳＰＡＤを含み得る。各検出器４１０内の検出素子４０２の出力を、加算、平均化、又は他の方法で組み合わせて、一体的な画素出力を与えることができる。
[0110] 図示されている例において、検知ユニット１０６は、ＬＩＤＡＲシステム１００の視野１２０よりも小さい視野を有する２次元センサ１１６（又は複数の２次元センサ１１６）を含み得る。この考察において、視野１２０（いずれの方向にも移動、回転、又は横揺れすることなくＬＩＤＡＲシステム１００によってスキャンできる全視野）を「第１のＦＯＶ４１２」と表記し、より小さいセンサ１１６の視野を「第２のＦＯＶ４１２」（「瞬時ＦＯＶ」と言い換え可能である）と表記する。第１のＦＯＶ４１２に対する第２のＦＯＶ４１４の対象範囲は、ＬＩＤＡＲシステム１００の具体的な用途に応じて異なり、例えば０．５％から５０％の間とすることができる。一例において、第２のＦＯＶ４１２は垂直方向に細長い０．０５°から１°の間とすればよい。ＬＩＤＡＲシステム１００が２つ以上の２次元センサ１１６を含む場合であっても、それらのセンサアレイの視野の組み合わせは依然として第１のＦＯＶ４１２よりも小さく、例えば少なくとも５分の１、少なくとも１０分の１、少なくとも２０分の１、少なくとも５０分の１であり得る。
[0111] 第１のＦＯＶ４１２をカバーするため、スキャンユニット１０６は、異なる時点で環境の異なる部分から到達する光子をセンサ１１６へ誘導することができる。図示されているモノスタティック構成では、投影光２０４を視野１２０の方へ誘導すると共に、少なくとも１つの偏向器１１４が瞬時位置に配置された場合、スキャンユニット１０６は反射光２０６をセンサ１１６へ誘導することができる。典型的に、第１のＦＯＶ４１２のスキャン中の各時点で、ＬＩＤＡＲシステム１００によって放出される光ビームは、（角度開口で）第２のＦＯＶ４１４よりも大きい環境の部分をカバーし、スキャンユニット１０４及びセンサ１１６によって集光される環境の部分を含む。
[0112] 図４Ｃは２次元センサ１１６の一例を示す図である。この実施形態において、センサ１１６は８×５の検出器４１０の行列であり、各検出器４１０は複数の検出素子４０２を含む。一例において、検出器４１０Ａはセンサ１１６の第２の行（「Ｒ２」と表記されている）及び第３の列（「Ｃ３」と表記されている）に位置し、４×３の検出素子４０２の行列を含む。別の例において、検出器４１０Ｂはセンサ１１６の第４の行（「Ｒ４」と表記されている）及び第６の列（「Ｃ６」と表記されている）に位置し、３×３の検出素子４０２の行列を含む。従って、各検出器４１０内の検出素子４０２の数は一定であるか又は異なる場合があり、共通アレイ内の異なる検出器４１０は異なる数の検出素子４０２を有し得る。各検出器４１０内の全ての検出素子４０２の出力を、加算、平均化、又は他の方法で組み合わせて、単一の画素出力値を提供することができる。図４Ｃの例における検出器４１０は矩形の行列（直線の行及び直線の列）に配列されているが、例えば円形の配列又はハニカム配列のような他の配列を用いてもよい。
[0113] いくつかの実施形態によれば、各検出器４１０からの測定によって、光パルス放出イベントから受信イベントまでの飛行時間及び受信光子の強度を決定することが可能となる。受信イベントは、光パルスが物体２０８から反射された結果であり得る。飛行時間は、反射物体から任意選択的な光学ウィンドウ１２４までの距離を表すタイムスタンプ値であり得る。飛行時間値は、時間相関単一光子計数（ＴＣＳＰＣ：Time Correlated Single Photon Counter）のような光子検出及び計数方法、信号積分及び検定（signal integration and qualification）のようなアナログの光子検出方法（アナログ−デジタル変換又は簡素な比較器による）、又は他の方法によって認識することができる。
[0114] いくつかの実施形態において、また図４Ｂを参照すると、スキャンサイクル中、少なくとも１つの光偏向器１１４の各瞬時位置を視野１２０の特定の部分１２２に関連付けることができる。センサ１１６の設計によって、視野１２０の単一部分からの反射光と複数の検出器４１０との関連付けが可能となる。従って、ＬＩＤＡＲシステムのスキャン解像度は、（１スキャンサイクル当たりの）瞬時位置の数にセンサ１１６内の検出器４１０の数を乗算することによって表され得る。各検出器４１０（すなわち各画素）からの情報は、３次元空間においてキャプチャされた視野が構築される基本データ要素を表す。これは例えば、ポイントクラウド表現の基本要素を含み、空間位置及び関連付けられた反射強度値を有する。一実施形態において、複数の検出器４１０によって検出された視野１２０の単一部分からの反射は、視野１２０のその単一部分内に位置する様々な物体から戻ってきた可能性がある。例えば、視野１２０の単一部分は遠視野で５０×５０ｃｍよりも大きい場合があり、相互に部分的に重なった２つ、３つ、又はそれ以上の物体を容易に含み得る。
[0115] 図４Ｄは、ここに開示される主題の例に従ったセンサ１１６の一部の横断面図である。センサ１１６の図示されている部分は、４つの検出素子４０２（例えば４つのＳＰＡＤ、４つのＡＰＤ）を含む検出器アレイ４００の一部を含む。検出器アレイ４００は、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）で実現された光検出器センサとすればよい。検出素子４０２の各々は、周囲の基板内に位置決めされた検知エリアを有する。必ずしもそうとは限らないが、センサ１１６は、狭い視野を有するモノスタティックＬｉＤＡＲシステムにおいて使用することができる（例えば、スキャンユニット１０４が異なる時点で異なる視野部分をスキャンするので）。入射光ビームのための狭い視野は、実施された場合、焦点外の撮像の問題を解消する。図４Ｄに例示されているように、センサ１１６は複数のレンズ４２２（例えばマイクロレンズ）を含むことができ、各レンズ４２２は入射光を異なる検出素子４０２の方へ（例えば検出素子４０２のアクティブエリアの方へ）誘導することができ、これは焦点外の撮像が問題でない場合に使用可能であり得る。センサ１１６に到達する光のほとんどを検出素子４０２のアクティブエリアの方へ偏向させ得るので、レンズ４２２を用いて検出器アレイ４００の開口率（optical fill factor）及び感度を増大することができる。
[0116] 図４Ｄに例示されているような検出器アレイ４００は、様々な方法（例えばインプラント）によってシリコン基板内に埋め込まれたいくつかの層を含むことができ、この結果、検知エリア、金属層に対する接点要素、及び絶縁要素（例えばシャロートレンチインプラント（ＳＴＩ）、ガードリング、光学トレンチ等）が得られる。検知エリアは、ＣＭＯＳ検出器における体積測定要素（volumetric element）であり、デバイスに適正な電圧バイアスが印加された場合に、入射する光子の電流への光学的変換を可能とする。ＡＰＤ／ＳＰＡＤの場合、検知エリアは、電界の組み合わせによって、光子吸収により生じた電子を増倍エリアの方へ引っ張り、このエリアで光子誘起電子が増幅されて、増倍された電子のアバランシェ破壊を引き起こす。
[0117] 前側の照射された検出器（例えば図４Ｄに示されているような）は、半導体（シリコン）の上にある金属層と同じ側に入力光ポートを有する。金属層は、個々の光検出器要素（例えばアノード及びカソード）と、バイアス電圧、クエンチング／バラスト要素、及び共通アレイ内の他の光検出器のような様々な要素との電気的接続を実現する必要がある。光子が検出器の検知エリアに入射する際に通過する光学ポートは、金属層を介した通路で構成されている。この通路を介したいくつかの方向からの光の通過は、１つ以上の金属層（例えば図４Ｄの最も左側の検出器要素４０２に図示されている金属層ＭＬ６）によって阻止され得ることに留意するべきである。このような阻止は、検出器の全体的な光吸収効率を低下させる。
[0118] 図４Ｅは、ここに開示される主題の例に従った、それぞれにレンズ４２２が関連付けられた３つの検出素子４０２を示す。４０２（１）、４０２（２）、及び４０２（３）と表記された図４Ｅの３つの検出素子の各々は、センサ１１６の検出素子４０２の１つ以上に関連付けて実施され得るレンズ構成を示している。これらのレンズ構成の組み合わせも実施できることに留意するべきである。
[0119] 検出素子４０２（１）に関して図示されているレンズ構成では、関連付けられたレンズ４２２の焦点は半導体表面よりも上に位置することができる。任意選択的に、検出素子の様々な金属層内の開口は、関連付けられたレンズ４２２によって生じる集束光の円錐形と整合した様々な大きさを有し得る。このような構造は、デバイス全体としてアレイ４００の信号対雑音比及び分解能を改善することができる。パワーの伝送及び接地シールドのために大きい金属層が重要であり得る。この手法は例えば、入射光ビームが平行光線で構成され、撮像焦点が検出信号に対して何の影響も及ぼさない狭い視野を有するモノスタティックＬｉＤＡＲ設計において有用であり得る。
[0120] 検出素子４０２（２）に関して図示されているレンズ構成では、スイートスポットを識別することによって、検出素子４０２による光子検出の効率を改善することができる。具体的には、ＣＭＯＳで実装される光検出器は、検知体積エリア内に、光子がアバランシェ効果を生じる確率が最も高いスイートスポットを有し得る。従って、検出素子４０２（２）で例証されるように、レンズ４２２の焦点を検知体積エリア内部のスイートスポットロケーションに位置決めすることができる。レンズ形状及び焦点からの距離は、レンズから半導体材料内に埋め込まれた検知スイートスポットロケーションまでの経路に沿ってレーザビームが通過する全ての要素の屈折率を考慮に入れることができる。
[0121] 図４Ｅの右側の検出素子に関して図示されているレンズ構成では、拡散器及び反射要素を用いて、半導体材料における光子吸収の効率を改善することができる。具体的には、近ＩＲ波長では、シリコン材料の著しく長い経路を用いて、この経路を進む光子の高い吸収確率を達成する必要がある。典型的なレンズ構成では、光子は検知エリアを横断することがあり、吸収されて検出可能電子にならない可能性がある。光子が電子を生成する確率を改善する長い吸収経路によって、検知エリアの大きさは、典型的な製造プロセスで製造されるＣＭＯＳデバイスにとって実用的でない寸法（例えば数十ｕｍ）になる。図４Ｅの最も右側の検出器要素は、入射光子を処理するための技法を示している。関連付けられたレンズ４２２は入射光を拡散器要素４２４上に集束する。一実施形態において、光センサ１１６は、検出器のうち少なくともいくつかの外面から離れたギャップ内に位置する拡散器を更に含み得る。例えば拡散器４２４は、光ビームを横方向へ（例えばできる限り垂直方向に）検知エリア及び反射性光学トレンチ４２６の方へ向けることができる。拡散器の位置は、焦点、焦点よりも上方、又は焦点よりも下方である。この実施形態において、入射光は、拡散器要素が配置されている特定のロケーション上に集束され得る。任意選択的に、検出器要素４２２は、光子誘起電子が失われて有効検出効率を低下させ得る非アクティブエリアを光学的に回避するように設計される。反射性光学トレンチ４２６（又は他の形態の光学的に反射性の構造）は、光子を検知エリア内で往復させ、これによって検出の可能性が増大させる。理想的には、光子が吸収されて電子／ホール対を生成するまで無制限に、光子は、検知エリア及び反射性トレンチから成るキャビティ内でトラップされる。
[0122] 本開示に従って、入射する光子を吸収して高い検出確率に寄与するため、長い経路が生成される。また、検出素子４２２において、他の検出器に漏れて誤検出イベントを発生する可能性のあるなだれ中の寄生光子のクロストーク効果を低減するため、光学トレンチも実施することができる。いくつかの実施形態によれば、より高い歩留まりの受信信号を利用する、つまり、できるだけ多くの受信信号を受信し、信号の内部劣化で失われる信号が少なくなるように、光検出器アレイを最適化することができる。光検出器アレイは、（ａ）任意選択的に基板の上方にある金属層を適切に設計することによって、半導体表面よりも上のロケーションに焦点を移動させること、（ｂ）基板の最も応答性の高い／感度の高いエリア（すなわち「スイートスポット」）に焦点を誘導すること、（ｃ）基板よりも上方に拡散器を追加して信号を「スイートスポット」の方へ誘導すること、及び／又は反射性材料をトレンチに追加して、偏向された信号を反射して「スイートスポット」に戻すことによって、改善することができる。
[0123] いくつかのレンズ構成において、レンズ４２２は、対応する検出素子４０２の中心の上方に焦点があるように位置決めされ得るが、必ずしもそうとは限らないことに留意するべきである。他のレンズ構成では、対応する検出素子４０２の中心に対するレンズ４２２の焦点の位置は、検出アレイ４００の中心からの各検出素子４０２の距離に基づいてシフトされる。これは、中心から遠い検出器要素の方が軸から大きく外れた角度で光を受光する比較的大きい検出アレイ４００において有用であり得る。焦点のロケーションを（例えば検出アレイ４００の中心の方へ）シフトさせると、入射角の補正が可能となる。具体的には、焦点のロケーションを（例えば検出アレイ４００の中心の方へ）シフトさせると、検出器の表面に対して同一角度に位置決めされた全ての検出素子で実質的に同じレンズ４２２を用いながら、入射角の補正が可能となる。
[0124] 検出素子４０２のアレイにレンズ４２２のアレイを追加することは、視野の小さい部分のみをカバーする比較的小さいセンサ１１６を用いる場合に有用であり得る。そのような場合、シーンからの反射信号は実質的に同じ角度から検出器アレイ４００に到達するので、全ての光を個々の検出器上に容易に集束できるからである。また、一実施形態においては、空間的な区別性（distinctiveness）を犠牲にして、アレイ４００全体の検出確率の増大を促進する（検出器／サブ検出器間の無効エリアで光子が「無駄になる」ことを防止する）ため、ＬＩＤＡＲシステム１００でレンズ４２２を使用できることに留意するべきである。この実施形態は、空間的な区別性を優先するＣＭＯＳ ＲＧＢカメラのような従来の実施（すなわち、検出素子Ａの方向に伝搬する光をレンズによって検出素子Ｂの方へ誘導することはできない、つまり、アレイの別の検出素子に「流す（bleed）」ことはできない）とは対照的である。任意選択的に、センサ１１６は、各々が対応する検出素子４０２に相関付けられたレンズ４２２のアレイを含むが、レンズ４２２のうち少なくとも１つは、第１の検出素子４０２へ伝搬する光を第２の検出素子４０２の方へ偏向させる（これによってアレイ全体の検出確率を増大することができる）。
[0125] 具体的には、本開示のいくつかの実施形態に従って、光センサ１１６は光検出器のアレイ（例えば検出器アレイ４００）を含むことができ、各光検出器（例えば検出器４１０）は、各検出器の外面を光が通過した場合に電流を流すように構成されている。更に、光センサ１１６は、光検出器のアレイの方へ光を誘導するように構成された少なくとも１つのマイクロレンズを含むことができ、少なくとも１つのマイクロレンズは焦点を有する。光センサ１１６は更に、少なくとも１つのマイクロレンズと光検出器のアレイとの間に介在すると共に少なくとも１つのマイクロレンズからアレイへ光を通過させるギャップを有する導電性材料の少なくとも１つの層を含むことができ、少なくとも１つの層は、少なくとも１つのマイクロレンズとアレイとの間に空間を維持するような大きさに形成され、ギャップ内で、光検出器のアレイの検出表面から離間したロケーションに焦点（例えば焦点は平面であり得る）を位置付ける。
[0126] 関連する実施形態において、各検出器は複数の単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）又は複数のアバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ）を含み得る。導電性材料は多層金属狭窄部（constriction）とすることができ、導電性材料の少なくとも１つの層はアレイ内の検出器に電気的に接続することができる。一例において、導電性材料の少なくとも１つの層は複数の層を含む。更に、ギャップは、少なくとも１つのマイクロレンズから焦点の方へ収束し、かつ、焦点の領域からアレイの方へ発散するような形状とすることができる。他の実施形態において、光センサ１１６は、各光検出器に隣接した少なくとも１つのリフレクタを更に含み得る。一実施形態において、レンズアレイに複数のマイクロレンズを配置し、検出器アレイに複数の検出器を配置することができる。別の実施形態において、複数のマイクロレンズは、アレイ内の複数の検出器へ光を投影するように構成された単一のレンズを含み得る。
処理ユニット
[0127] 図５Ａから図５Ｃは、本開示のいくつかの実施形態に従った処理ユニット１０８の様々な機能を示している。具体的には、図５Ａは視野の単一の部分の単一のフレーム時間内の放出パターンを示す図であり、図５Ｂは視野全体の単一のフレーム時間内の放出スキームを示す図であり、図５Ｃは単一のスキャンサイクル中に視野の方へ投影された実際の光放出を示す図である。
[0128] 図５Ａは、少なくとも１つの光偏向器１１４の瞬時位置に関連付けられた視野１２０の単一の部分１２２の単一のフレーム時間内の放出パターンの４つの例を示す。本開示の実施形態に従って、処理ユニット１０８は、視野１２０のスキャンにおいて光束を変動させ得るように、少なくとも１つの光源１１２及び光偏向器１１４を制御する（又は、少なくとも１つの光源１１２及び少なくとも１つの光偏向器１１４の動作を連携させる）ことができる。他の実施形態に従って、処理ユニット１０８は少なくとも１つの光源１１２のみを制御し、光偏向器１１４は固定の既定パターンで移動又は枢動させることができる。
[0129] 図５Ａの図ＡからＤは、視野１２０の単一の部分１２２の方へ放出された光のパワーを経時的に示す。図Ａにおいて、プロセッサ１１８は、視野１２０のスキャン中に初期光放出が視野１２０の部分１２２の方へ投影されるように光源１１２の動作を制御することができる。投影ユニット１０２がパルス光光源を含む場合、初期光放出は１つ以上の初期パルス（「パイロットパルス」とも称される）を含み得る。処理ユニット１０８は、初期光放出に関連付けられた反射についてのパイロット情報をセンサ１１６から受信することができる。一実施形態において、パイロット情報は、１つ以上の検出器（例えば１つ以上のＳＰＡＤ、１つ以上のＡＰＤ、１つ以上のＳｉＰＭ等）の出力に基づく単一の信号として、又は複数の検出器の出力に基づく複数の信号として表現され得る。一例において、パイロット情報はアナログ及び／又はデジタル情報を含み得る。別の例において、パイロット情報は単一の値及び／又は（例えば異なる時点及び／又はセグメントの異なる部分の）複数の値を含み得る。
[0130] 初期光放出に関連付けられた反射についての情報に基づいて、処理ユニット１０８は、この後に視野１２０の部分１２２の方へ投影される光放出のタイプを決定するように構成できる。視野１２０の特定部分について決定されたこの後の光放出は、同一のスキャンサイクル中に（すなわち同一のフレーム内で）、又は後続のスキャンサイクルで（すなわち後続のフレーム内で）実施され得る。この実施形態については図２３から図２５を参照して以下で更に詳しく説明する。
[0131] 図Ｂにおいて、プロセッサ１１８は、視野１２０のスキャン中に異なる強度の光パルスが視野１２０の単一の部分１２２の方へ投影されるように光源１１２の動作を制御することができる。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、１つ以上の異なるタイプの深度マップを生成するように動作可能であり得る。深度マップのタイプは例えば、ポイントクラウドモデル、ポリゴンメッシュ、深度画像（画像の各画素もしくは２Ｄアレイの深度情報を保持する）、又はシーンの他の任意のタイプの３Ｄモデルのうちいずれか１つ以上である。深度マップのシーケンスは、異なる深度マップが異なる時点で生成される時系列であり得る。スキャンサイクル（「フレーム」と言い換え可能である）に関連付けられたシーケンスの各深度マップは、対応するその後のフレーム時間の期間内に生成できる。一例において、典型的なフレーム時間は１秒未満持続し得る。いくつかの実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、固定フレームレート（例えば毎秒１０フレーム、毎秒２５フレーム、毎秒５０フレーム）を有するか、又はフレームレートは動的であり得る。他の実施形態において、シーケンス内の異なるフレームのフレーム時間は同一でない場合がある。例えばＬＩＤＡＲシステム１００は、毎秒１０フレームのレートを実施し、（平均）１００ミリ秒で第１の深度マップ、９２ミリ秒で第２のフレーム、１４２ミリ秒で第３のフレームを生成する等とすることができる。
[0132] 図Ｃにおいて、プロセッサ１１８は、視野１２０のスキャン中に異なる持続時間の光パルスが視野１２０の単一の部分１２２の方へ投影されるように光源１１２の動作を制御することができる。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、各フレームにおいて異なる数のパルスを発生するように動作可能であり得る。パルスの数は０から３２の間のパルス（例えば１、５、１２、２８、又はそれ以上のパルス）で変動する可能性があり、以前の放出から得られた情報に基づき得る。光パルスと光パルスとの間の時間は所望の検出範囲に依存し、５００ｎｓから５０００ｎｓまでの間とすることができる。一例において、処理ユニット１０８は、各光パルスに関連付けられた反射についての情報をセンサ１１６から受信することができる。この情報（又は情報の欠如）に基づいて、処理ユニット１０８は追加の光パルスが必要であるか否かを判定できる。図ＡからＤにおける処理時間及び放出時間の期間は縮尺どおりでないことに留意するべきである。具体的には、処理時間は放出時間よりも著しく長い場合がある。図Ｄにおいて、処理ユニット１０２は連続波光源を含み得る。一実施形態において、初期光放出は光が放出される時間期間を含み、後続の放出は初期放出に連続しているか、又は不連続であり得る。一実施形態において、連続的な放出の強度は経時的に変化し得る。
[0133] 本開示のいくつかの実施形態に従って、放出パターンは、視野１２０の各部分ごとに決定することができる。言い換えると、プロセッサ１１８は、視野１２０の異なる部分の照射の差別化を可能とするように光放出を制御できる。一例において、プロセッサ１１８は、同一スキャンサイクル（例えば初期放出）からの反射光の検出に基づいて、視野１２０の単一の部分１２２に対する放出パターンを決定することができる。これによってＬＩＤＡＲシステム１００は極めて動的となる。別の例において、プロセッサ１１８は、以前のスキャンサイクルからの反射光の検出に基づいて、視野１２０の単一の部分１２２に対する放出パターンを決定することができる。後続の放出について、以下のうちいずれか１つのような光源パラメータの異なる値を決定することによって、後続の放出のパターンに差が生じ得る。
ａ．後続の放出の全体的なエネルギ
ｂ．後続の放出のエネルギプロファイル
ｃ．１フレーム当たりの光パルス繰り返し数
ｄ．持続時間、レート、ピーク、平均パワー、及びパルス形状等の光変調特性
ｅ．偏光や波長等、後続の放出の波動特性
[0134] 本開示に従って、後続の放出の差別化を異なる用途に供することができる。一例において、安全性が検討事項である視野１２０の部分では放出パワーレベルを制限すると共に、視野１２０の他の部分ではより高いパワーレベルを放出することができる（これによって信号対雑音比及び検出範囲を改善する）。これは目の安全に関連するが、更に、皮膚の安全、光学システムの安全、検知材料の安全、及びそれ以外のものにも関連し得る。別の例では、同一フレーム又は以前のフレームからの検出結果に基づいて、より有益である視野１２０の部分（例えば関心領域、遠くにあるターゲット、低反射ターゲット等）の方へ、より大きいエネルギを誘導すると共に、視野１２０の他の部分への照射エネルギを制限することができる。処理ユニット１０８は、単一のスキャンフレーム時間内で単一の瞬時視野からの検出信号を数回処理できることに留意するべきである。例えば、各パルスの放出後、又はある数のパルスの放出後に、後続の放出を決定できる。
[0135] 図５Ｂは、視野１２０の単一のフレーム時間における放出スキームの３つの例を示す。本開示の実施形態に従って、少なくとも１つの処理ユニット１０８は、取得情報を用いて、動的にＬＩＤＡＲシステム１００の動作モードを調整する及び／又はＬＩＤＡＲシステム１００の特定のコンポーネントのパラメータ値を決定できる。取得情報は、視野１２０でキャプチャされたデータの処理から決定するか、又はホスト２１０から（直接的又は間接的に）受信することができる。処理ユニット１０８は、取得情報を用いて、視野１２０の異なる部分をスキャンするためのスキャンスキームを決定できる。取得情報は、現在の光条件、現在の気候条件、ホスト車両の現在の運転環境、ホスト車両の現在のロケーション、ホスト車両の現在の軌道、ホスト車両の周りの道路の現在の地形、又は光反射によって検出できる他の任意の条件もしくは物体を含み得る。いくつかの実施形態において、決定されるスキャンスキームは以下のうち少なくとも１つを含み得る。（ａ）スキャンサイクルの一部としてアクティブにスキャンされる視野１２０内の部分の指定、（ｂ）視野１２０の異なる部分における光放出プロファイルを規定する投影ユニット１０２の投影プラン、（ｃ）例えば偏向方向、周波数を規定し、リフレクタアレイ内のアイドル要素を指定するスキャンユニット１０４の偏向プラン、及び（ｄ）検出器の感度又は応答パターンを規定する検知ユニット１０６の検出プラン。
[0136] 更に処理ユニット１０８は、少なくとも部分的に、視野１２０内の少なくとも１つの関心領域及び視野１２０内の少なくとも１つの非関心領域の識別を得ることによって、スキャンスキームを決定できる。いくつかの実施形態において処理ユニット１０８は、少なくとも部分的に、視野１２０内の少なくとも１つの高い関心領域及び視野１２０内の少なくとも１つの低い関心領域の識別を得ることによって、スキャンスキームを決定できる。視野１２０内の少なくとも１つの関心領域の識別は、例えば、視野１２０内でキャプチャされたデータの処理から、別のセンサ（例えばカメラ、ＧＰＳ）のデータに基づいて、ホスト２１０から（直接的に又は間接的に）受信して、又は上記のもののいずれかの組み合わせによって決定され得る。いくつかの実施形態において、少なくとも１つの関心領域の識別は、監視することが重要である視野１２０内の部分、エリア、セクション、画素、又は物体の識別を含み得る。関心領域として識別される可能性のあるエリアの例は、横断歩道、移動する物体、人物、付近の車両、又は車両ナビゲーションに役立ち得る他の任意の環境条件もしくは物体を含み得る。非関心領域（又は低関心領域）として識別される可能性のあるエリアの例は、静的な（移動していない）遠くの建物、スカイライン、地平線よりも上のエリア、及び視野内の物体であり得る。視野１２０内の少なくとも１つの関心領域の識別を取得したら、処理ユニット１０８は、スキャンスキームを決定するか又は既存のスキャンスキームを変更することができる。（上述したように）光源パラメータを決定又は変更することに加えて、処理ユニット１０８は、少なくとも１つの関心領域の識別に基づいて検出器リソースを割り当てることができる。一例においては、ノイズを低減するため、処理ユニット１０８は、関心領域に相当すると予想される検出器４１０を活性化し、非関心領域に相当すると予想される検出器４１０を無効にすることができる。別の例において、処理ユニット１０８は、例えば反射パワーが低い長距離検出に対するセンサ感度を増大するように、検出器感度を変更できる。
[0137] 図５Ｂの図ＡからＣは、視野１２０をスキャンするための異なるスキャンスキームの例を示す。視野１２０内の方形はそれぞれ、少なくとも１つの偏向器１１４の瞬時位置に関連付けられた異なる部分１２２を表している。説明文５００に、方形の充填パターンによって表される光束レベルが記載されている。図Ａは、全ての部分が同じ重要度／優先度を有し、それらにデフォルト光束が割り当てられている第１のスキャンスキームを示す。第１のスキャンスキームは、始動段階で利用するか、又は別のスキャンスキームと周期的に交互に用いて予想外の物体／新しい物体について全視野を監視することができる。一例において、第１のスキャンスキームの光源パラメータは、一定振幅で光パルスを発生するように構成できる。図Ｂは、視野１２０の一部に高光束が割り当てられ、視野１２０の残り部分にデフォルト光束及び低光束が割り当てられている第２のスキャンスキームを示す。最も関心の低い視野１２０の部分に低光束を割り当てることができる。図Ｃは、視野１２０内で小型車両及びバス（シルエットを参照）が識別されている第３のスキャンスキームを示す。このスキャンスキームでは、車両及びバスの輪郭を高いパワーで追跡し、車両及びバスの中央部分に低レベルの光束を割り当てる（又は光束を割り当てない）ことができる。このような光束割り当てによって、光学予算の多くを識別された物体の輪郭に集中させ、重要度の低い中央部には少なくすることができる。
[0138] 図５Ｃは、単一のスキャンサイクル中に視野１２０の方へ向かう光の放出を示している。図示の例において、視野１２０は８×９の行列によって表現され、７２のセルの各々は、少なくとも１つの光偏向器１１４の異なる瞬時位置に関連付けられた別個の部分１２２に対応する。この例示的なスキャンサイクルにおいて、各部分は、その部分の方へ投影された光パルスの数を表す１つ以上の白いドットを含み、いくつかの部分は、センサ１１６によって検出されたその部分からの反射光を表す黒いドットを含む。図示されているように、視野１２０は、視野１２０の右側のセクタＩ、視野１２０の中央のセクタＩＩ、及び視野１２０の左側のセクタＩＩＩという３つの部分に分割されている。この例示的なスキャンサイクルにおいて、セクタＩは最初に１部分当たり単一の光パルスが割り当てられ、過去に関心領域として識別されたセクタＩＩは最初に１部分当たり３つの光パルスが割り当てられ、セクタＩＩＩは最初に１部分当たり２つの光パルスが割り当てられる。図示のように、視野１２０のスキャンによって４つの物体２０８が明らかとなっている。すなわち、近視野（例えば５から５０メートルの間）における２つの自由形状の物体、中視野（例えば５０から１５０メートルの間）における角の丸い方形の物体、及び、遠視野（例えば１５０から５００メートルの間）における三角形の物体である。図５Ｃの検討では光束の割り当ての例としてパルス数を使用するが、視野の異なる部分に対する光束の割り当ては他のやり方で実施できることに留意するべきである。例えば、パルス持続時間、パルス角分散、波長、瞬時パワー、光源１１２からの異なる距離における光子密度、平均パワー、パルスパワー強度、パルス幅、パルス繰り返し率、パルスシーケンス、パルスデューティサイクル、波長、位相、偏光、及びその他のものを使用できる。図５Ｃの単一のスキャンサイクルのような光放出の説明は、ＬＩＤＡＲシステム１００の様々な機能を例証している。第１の実施形態において、プロセッサ１１８は、２つの光パルスを用いて第１の距離にある第１の物体（例えば角の丸い方形の物体）を検出し、３つの光パルスを用いて第１の距離よりも遠い第２の距離にある第２の物体（例えば三角形の物体）を検出するように構成されている。この実施形態については図１１から図１３を参照して以下で詳述する。第２の実施形態において、プロセッサ１１８は、関心領域が識別されている視野の部分に多くの光を割り当てるように構成されている。具体的には、この例において、セクタＩＩは関心領域として識別され、従って３つの光パルスが割り当てられたのに対し、視野１２０の残り部分には２つ以下の光パルスが割り当てられた。この実施形態については図２０から図２２を参照して以下で詳述する。第３の実施形態において、プロセッサ１１８は、最初に１部分当たり２つの光パルスが割り当てられたセクタＩＩＩの一部である図５Ｃの部分Ｂ１、Ｂ２、及びＣ１に対し、単一の光パルスだけが投影されるように光源１１２を制御するよう構成されている。これを行う理由は、処理ユニット１０８が第１の光パルスに基づいて近視野の物体を検出したからである。この実施形態については図２３から図２５を参照して以下で詳述する。また、他の検討すべき事項の結果として、最大より少ないパルス量の割り当ても実行できる。例えば、少なくともいくつかの領域において、第１の距離の物体（例えば近視野の物体）が検出されると、視野１２０のこの部分へ放出する全体的な光量を低減することができる。この実施形態については図１４から図１６を参照して以下で詳述する。異なる部分に対するパワー割り当てを決定する他の理由については、図２９から図３１、図５３から図５５、及び図５０から図５２を参照して以下で更に検討する。
ＬＩＤＡＲシステム１００の様々なコンポーネント及びそれらに関連した機能についての更なる詳細及び例は、２０１６年１２月２８日に出願された本出願人の米国特許出願第１５／３９１，９１６号、２０１６年１２月２９日に出願された本出願人の米国特許出願第１５／３９３，７４９号、２０１６年１２月２９日に出願された本出願人の米国特許出願第１５／３９３，２８５号、２０１６年１２月２９日に出願された本出願人の米国特許出願第１５／３９３，５９３号に含まれる。これらは参照により全体が本願に含まれる。
例示的な実施：車両
[0139] 図６Ａから図６Ｃは、車両（例えば車両１１０）におけるＬＩＤＡＲシステム１００の実施を示す。上述した又は以下に記載するＬＩＤＡＲシステム１００の態様はいずれも、車両１１０に組み込んで距離検知車両を提供することができる。具体的には、この例においてＬＩＤＡＲシステム１００は、複数のスキャンユニット１０４と、場合によっては複数の投影ユニット１０２とを、単一の車両内に一体化している。一実施形態において、車両はそのようなＬＩＤＡＲシステムを利用して、重複ゾーン内及び重複ゾーンを超えた所でのパワー、範囲、及び精度の向上、更に、ＦＯＶの感度の高い部分（例えば車両の前方移動方向）における冗長性の向上が可能となる。図６Ａに示されているように、車両１１０は、視野１２０Ａのスキャンを制御するための第１のプロセッサ１１８Ａと、視野１２０Ｂのスキャンを制御するための第２のプロセッサ１１８Ｂと、これら２つの視野のスキャンの同期を制御するための第３のプロセッサ１１８Ｃと、を含み得る。一例において、プロセッサ１１８Ｃは車両コントローラとすることができ、第１のプロセッサ１１８Ａと第２のプロセッサ１１８Ｂとの間の共有インタフェースを有し得る。共有インタフェースは、時間的及び／又は空間的スペースにおける重複を形成するため、中間処理レベルでのデータ交換及び組み合わせ視野のスキャンの同期を可能とする。一実施形態において、共有インタフェースを用いて交換されるデータは、（ａ）重なっておりた視野及び／又はその近傍の画素に関連付けられた受信信号の飛行時間、（ｂ）レーザステアリング位置ステータス、（ｃ）視野内の物体の検出ステータスとすることができる。
[0140] 図６Ｂは、視野１２０Ａと視野１２０Ｂとの間の重複領域６００を示す。図示する例において、重複領域は、視野１２０Ａからの２４の部分１２２及び視野１２０Ｂからの２４の部分１２２とに関連している。重複領域が規定されてプロセッサ１１８Ａ及び１１８Ｂに既知であると仮定すると、各プロセッサは、複数の光源の光を対象とした目の安全の限度に従うため、又は光学予算を維持するといった他の理由から、重複領域６００に放出される光の量を制限するように設計できる。更に、プロセッサ１１８Ａ及び１１８Ｂは、スキャンユニット１０４Ａとスキャンユニット１０４Ｂとの間のゆるい同期によって、及び／又はレーザ伝送タイミングの制御によって、及び／又は検出回路を有効にするタイミングによって、２つの光源が放出する光の干渉を回避できる。
[0141] 図６Ｃは、視野１２０Ａと視野１２０Ｂとの間の重複領域６００をどのように用いて車両１１０の検出距離を増大させ得るかを示している。本開示に従って、重複ゾーン内に公称光放出を投影する２つ以上の光源１１２を利用することで、有効検出範囲を増大できる。「検出範囲」という用語は、ＬＩＤＡＲシステム１００が物体を明瞭に検出できる車両１１０からのおおよその距離を含み得る。一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００の最大検出範囲は約３００メートル、約４００メートル、又は約５００メートルである。例えば２００メートルの検出範囲では、ＬＩＤＡＲシステム１００は、車両１１０から２００メートル（又はそれ以下）に位置する物体を、物体の反射率が５０％未満（例えば２０％未満、１０％未満、又は５％未満）である場合であっても、時間のうち９５％超、９９％超、９９．５％超で検出し得る。更に、ＬＩＤＡＲシステム１００は１％未満の誤警報率を有し得る。一実施形態では、時間的及び空間的スペースに共に配置された２つの光源からの投影光を用いて、ＳＮＲを改善し、従って重複領域に位置する物体の範囲及び／又はサービス品質を向上させることができる。プロセッサ１１８Ｃは、視野１２０Ａ及び１２０Ｂにおける反射光から高レベルの情報を抽出できる。「情報を抽出する」という用語は、当業者に既知の任意の手段によって、キャプチャした画像データ内で、物体、個体、ロケーション、イベント等に関連した情報を識別する任意のプロセスを含み得る。更に、プロセッサ１１８Ａ及び１１８Ｂは、物体（道路の区切り、背景、歩行者、車両等）や運動ベクトルのような高レベル情報を共有することで、各プロセッサがもうすぐ関心領域になりそうな周辺領域に注意を向けることを可能とする。例えば、視野１２０Ａ内の移動中の物体が間もなく視野１２０Ｂ内に入ることを判定できる。
例示的な実施：調査システム
[0142] 図６Ｄは、調査システムにおけるＬＩＤＡＲシステム１００の実施を示している。上述のように、ＬＩＤＡＲシステム１００は静止物体６５０に固定することができ、静止物体６５０は、より広い視野を得るためＬＩＤＡＲシステム１００の筐体を回転させるためのモータ又は他の機構を含み得る。あるいは、調査システムが複数のＬＩＤＡＲユニットを含むことも可能である。図６Ｄに示す例では、調査システムは単一の回転可能ＬＩＤＡＲシステム１００を用いて、視野１２０を表す３Ｄデータを取得すると共に、この３Ｄデータを処理して、人物６５２、車両６５４、環境の変化、又は他の任意の形態のセキュリティにとって重要なデータを検出することができる。
[0143] 本開示のいくつかの実施形態に従って、３Ｄデータは、小売業プロセスを監視するため分析することができる。一実施形態において、３Ｄデータは、物理的なセキュリティを必要とする小売業プロセスで使用できる（例えば、小売施設内への侵入、小売施設の内部又は周囲での破壊行為、保護エリアへの不正アクセス、及び駐車場内の自動車の周囲での不審な行動の検出）。別の実施形態において、３Ｄデータは、公共の安全のために使用できる（例えば、店舗敷地で滑って転ぶ人、店舗の床に危険な液体をこぼすこと又は通行妨害、店舗の駐車場での襲撃又は誘拐、火災非常口の通行妨害、及び店舗エリア内又は店舗外での混雑の検出）。別の実施形態において、３Ｄデータはビジネス機密データ収集のために使用できる（例えば、店舗エリアを通る人を追跡して、何人が通過するか、どこで立ち止まるか、どのくらいの間立ち止まるか、彼らの買い物習慣がどのように購買習慣と比較されるかを明らかにする）。
[0144] 本開示の他の実施形態に従って、３Ｄデータは、交通違反の取り締まりのために分析し使用することができる。具体的には、３Ｄデータを用いて、法定最高速度又は何らかの他の道路交通法の要件を超えて走行している車両を識別できる。一例では、ＬＩＤＡＲシステム１００を用いて、信号が赤である時に一時停止線又は指定の停止位置を超えている車両を検出できる。別の例では、ＬＩＤＡＲシステム１００を用いて、公共交通機関用に確保された車線を走行している車両を識別できる。更に別の例では、ＬＩＤＡＲシステム１００を用いて、赤信号では特定の方向転換が禁止されている交差点で方向転換している車両を識別できる。
[0145] 様々な開示される実施形態の例について、偏向器のスキャンを制御する制御ユニットに関連付けて上述すると共に以下でも記載するが、開示される実施形態の様々な特徴はそのようなシステムに限定されないことに留意するべきである。ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの様々な部分に光を割り当てるための技法は、視野の異なる部分に異なる量の光を誘導することが望ましいか又は必要であり得る、光に基づく検知システムのタイプ（ＬＩＤＡＲ又は他のもの）に適用可能である。場合によっては、そのような光割り当て技法は、本明細書に記載されるように検出機能に良い影響を及ぼすが、他の利点も得られる可能性がある。
[0146] ＬＩＤＡＲシステムの画素に対する検出素子の動的割り当て
[0147] ＬＩＤＡＲシステム１００の性能特性を調整するため、システムの様々な動作パラメータを変動させることができる。一部の例では、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶにどのように入射光を送出するかに関連した動作パラメータのうち少なくともいくつかを変動させることができる。他の例では、シーンから反射された光をどのように収集、検知、及び／又は分析するかに関連した動作パラメータを変動させることができる。例えばいくつかの実施形態において、センサ１１６は、複数の単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）、又は光に対して感度が高い他の任意の適切なタイプの検出素子（例えば、ＡＰＤ又は上述のタイプのいずれかの検出器）のような、複数の検出素子を含み得る。
[0148] センサ１１６には、様々な画素（例えば、光を収集し分析することができるセンサ１１６の１つ以上のセグメント）を関連付けることができる。一部の例では、センサ１１６に存在する単一の光検出素子に単一の画素を関連付けることができる。他の例では、センサ１１６に存在する複数の光検出素子に単一の画素を関連付けることができる。いくつかの状況では、センサ１１６に関連付けられた単一の画素が、センサ１１６に存在する検出素子のほとんど又は全てを含むことが有用であり得る。必ずしもそうとは限らないが、各画素は、その画素に割り当てられた複数の検出素子に基づいて、組み合わせた出力を出力することができる。必ずしもそうとは限らないが、画素は、検出情報（例えばポイントクラウドモデル）を発生させるため少なくとも１つのプロセッサ１１８によって用いられる最も基本的な情報レベルとすることができ、サブピクセル（sub-pixel）情報は用いられない。しかしながら、任意選択として、いくつかのタイプの処理（例えばセンサパラメータの較正）のためにサブピクセル情報を用いてもよい。
[0149] 画素とこれに関連付けられた検出素子との関係は、固定されている必要はない。いくつかの実施形態において、画素に対する検出素子の割り当ては動的に、例えばＬＩＤＡＲシステム１００の動作中の任意の時点で又は他の任意の適切な時点で、変更することができる。画素に対する検出素子のそのような動的割り当ては、例えば特定のＦＯＶのスキャン中、特定のＦＯＶ小領域のスキャン中、ＦＯＶのスキャンとスキャンとの間、又は他の任意の適切な時点で実行できる。いくつかの場合、ＬＩＤＡＲシステム１００の少なくとも１つの光源から出射する光（例えばレーザ放出の単一のパルス）と、少なくとも１つのセンサに入射するその光の１つ以上の反射との間の経過時間が、飛行時間（ＴＯＦ）を構成する。いくつかの場合、少なくとも１つのプロセッサは、飛行時間中に検出素子のサブセットを動的に割り当てるように構成できる。画素割り当ては、反射光がセンサ１１６に入射し始めた後に開始するか又は引き起こすことができる。いくつかの実施形態では、第１のスキャンサイクルにおいて第１及び第２の画素に検出素子グループを割り当て、その後のスキャンサイクルにおいて第３及び第４の画素にその検出素子グループ（又はそのいずれかの部分）を動的に割り当てることができる。他の実施形態では、ＬＩＤＡＲシステム１００の少なくとも１つの光源がＬＩＤＡＲ ＦＯＶの第１の部分を照射した場合、プロセッサ１１８は、現スキャンサイクルにおいて第１及び第２の画素に検出素子を動的に割り当てることができる。次いで、少なくとも１つの光源がＬＩＤＡＲ ＦＯＶの第２の部分を照射した場合、プロセッサ１１８は、現スキャンサイクルにおいて第３及び第４の画素に同一の画素か又は異なる検出素子を動的に割り当てることができる。
[0150] １つ以上の検出素子（例えばＳＰＡＤ）を含むように動的に画素を規定することにより、画素は、センサ１１６に存在する利用可能な検出素子を、１つから総数までのうち任意の数だけ有することが可能となる。更に、特定の画素内に含まれる検出素子は任意の適切な配列を有し得る。いくつかの実施形態において、動的に規定された画素は、矩形の形状を有する検出素子グループを含み得る（すなわち、各行及び各列で同じ数の検出素子を有する。例えばｎ×ｍのアレイであり、ｎはｍに等しい場合がある）。他の実施形態において、動的に規定された画素は、Ｌ字形のグループ化、六角形のグループ化、環状のグループ、非連続的な形状、１つ以上の検出素子が省略された連続的な形状、又は他の任意の適切な配列のような、不規則な配列の検出素子グループを含み得る。
[0151] 以下で更に詳しく検討されるように、１画素当たりの検出素子の割り当ては多種多様なファクタに基づくことができる。画素に対する検出素子の動的割り当てにおいて使用され得るファクタのいくつかの例には、検知された駆動条件（例えば速度、都市部／農村部の環境等）、ＦＯＶの特定エリア内で検知された物体、物体の検知された特徴、範囲情報、ＧＰＳロケーション情報、ナビゲーション情報、マップ情報、ＦＯＶ内で決定された関心領域等が含まれる。上記の例に加えて及び／又はそれらの代わりに他のファクタも使用できることに留意するべきである。
[0152] 検出素子グループに対する画素の動的割り当ては、様々な目的のために実行できる。例えば、利用可能な画素数及び各画素に関連付けられた検出素子数を変更すると、ＬＩＤＡＲシステム１００の潜在的な分解能及び／又はＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶに重なるシーンから反射された光に対するセンサ１１６の感度に影響を及ぼすことができる。一部の例では、ＬＩＤＡＲシステム１００は、利用可能な画素数を増やすことによってポイントクラウド解像度を増大することができる。割り当て画素数を増やすと、これに応じて１画素当たりに割り当てられる検出素子数が減る可能性がある。例えば、センサ１１６又はセンサ１１６の少なくとも一部の最大分解能は、１画素当たり１つの検出素子を割り当てることに対応し得る。他の例では、最大分解能は、例えば１００、２００、又は５００のＳＰＡＤ等、１画素当たり検出素子の最小数を割り当てることに対応し得る。
[0153] これに加えて又はこの代わりに、特定の画素に関連付けられた検出素子の数は、反射光に対する画素の感度に影響を及ぼし得る。例えば、Ｎ個の検出素子が割り当てられた（例えばＮ＝２，０００）特定の画素は、４Ｎ個の検出素子が割り当てられた別の画素が与える感度よりも、反射光に対する感度が低い可能性がある。システムは、１画素当たりの検出素子数を増やすことによってセンサ１１６に関連した感度を増大させ得るが、そのような割り当てでは利用可能な画素の総数が減る可能性がある。一般に、センサの感度と分解能とはバランスをとる関係にある。ＬＩＤＡＲシステム１００は、１画素当たりの検出素子を増やすことによって１画素当たりのセンサ感度を増大させるか、又は、１画素当たりの検出素子数を減らすことによって画素数を増やしてセンサ分解能を増大させることができる。検出素子割り当ての変化と共に、様々な画素の（及びセンサ１１６全体の）他の検出パラメータも変化し得ることに留意するべきである。他の検出パラメータは、例えば分解能、ダイナミックレンジ、メモリ要件、データレート、処理要件、雑音に対する感度である。
[0154] ＦＯＶの少なくとも一部において、特定の画素に複数の検出素子を割り当てること、又は他の方法によって画素に割り当てられる検出素子の数を増やすことが望ましい多くの状況があり得る（特定の画素に対して、又はＦＯＶのその部分における検出素子の全体的な再分配として）。例えば、いくつかの例では、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶ内に遠くの物体及び／又は小さい物体が出現することがある。ＬＩＤＡＲシステム１００からの入射光はこれらの物体で反射され得るが、これらの物体からの反射光の量は、より大きい物体又は近くの物体から反射される入射光の量よりも少ない（時として、著しく少ない）可能性がある。この結果、小さい物体及び／又は遠くの物体から反射された光はセンサ１１６に到達できるものの、センサ１１６に関連付けられた各画素に１つだけ又は比較的少数の検出素子が割り当てられている場合、小さい物体又は遠くの物体から個々の画素に入射する反射光の量は、ＬＩＤＡＲシステム１００がそれらの小さい物体又は遠くの物体を正確に検出するため又はそれらの物体に関連した特徴部（feature）を分解するためには不充分な信号対雑音比（ＳＮＲ）を有することがある。
[0155] より正確な物体検出を可能とする、（例えばＳＮＲの増大によって）検出可能性を高めるための１つの技法は、センサ１１６に関連付けられた１つ以上の画素に対して追加の検出素子を動的に割り当てることを含み得る。すなわち、利用可能な検出素子をより少数の画素に割り当てることで、検出素子の数が増えるように再割り当てされた画素が物体の検出及び／又は分類の可能性を高めることができる。画素に対する検出素子の再割り当ては、センサ１１６の光検知エリア全体を対象とする必要はない。いくつかの場合、ＦＯＶ内の特定のＲＯＩ（例えばＦＯＶ内で小さい物体又は遠くの物体が位置する場所）に重なる検出素子のみを、検出素子の数を増やす画素に再割り当てすることができる。このように、数を増やした検出素子からの出力を集約することで、小さい物体及び／又は遠くの物体を正確に検出する可能性を高めることができる。利用可能画素数を減らすとターゲット物体の詳細部分の分解が困難になり得るが、特定の画素に割り当てられる検出素子数を動的に増やす技法によって、他の場合には検出されなかったはずの物体（特に、低い反射率特性のもの）の検出が可能となる。また、特に遠くの物体では、それらの物体の細かい特徴部を分解するよりもそれらの物体の存在を検出することの方が重要である可能性がある。
[0156] 同様に、ＦＯＶの少なくとも一部では、画素に対してより少数の検出素子を割り当てることが望ましい多くの状況があり得る（特定の画素に対して、又はＦＯＶのその部分における検出素子の全体的な再分配として）。例えばいくつかの状況では、特定の物体（例えば大きい物体、ＬＩＤＡＲシステム１００に近い物体、又は他の高い反射率特性を示す物体）によって、ＬＩＤＡＲシステム１００からの入射光が充分に反射して、センサ１１６による検出の可能性（例えば充分なＳＮＲ）が得られる。このような場合の動的な画素割り当ては、センサ１１６に関連付けられた１つ以上の画素について、１画素当たりの検出素子数を減らす画素割り当てを含み得る。このような再割り当てはＳＮＲを低減させ得るが、これと引き換えにＦＯＶの１つ以上の領域に対するシステム分解能が増大する。その結果、特定の物体に関連付けられた詳細部分を、より容易に分解することができる。
[0157] 一例において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、長距離（例えば５０ｍ、１００ｍ、２００ｍ、又はそれ以上）の潜在的なターゲット物体を含むＦＯＶの領域に重なるセンサ１１６に関連付けられた画素に対して、多くの検出素子を割り当てることができる。このような割り当ては、長距離の物体が正確に検出される可能性を増大させ得る。一方でＬＩＤＡＲシステム１００は、より短距離の潜在的なターゲット物体を含むＦＯＶの領域に重なるセンサ１１６に関連付けられた画素に対して、より少数の検出素子を割り当てることができる。このタイプの割り当ては、至近距離の物体の正確な検出を可能とするだけでなく、例えば物体の外形（envelope）（例えば車両の外縁、ターゲット車両のサイドミラーの位置及び形状、歩行者が向かっている方向等）の正確な検出のような、詳細部分の分解も可能とする。短期的なナビゲーション決定はこれらの詳細部分に左右され得るので、このような詳細部分は、例えばＬＩＤＡＲシステム１００が載置されているホスト車両の近くにターゲット物体が位置する場合は特に重要である。
[0158] 以下で詳述されるように、センサ１１６の様々な検出素子は、画素全体にわたって均等に割り当てることができ（例えば、センサ１１６に関連付けられた全ての画素が同じ数又は実質的に同じ数の検出素子を含み得る）、又は、異なる画素に異なる数の検出素子が関連付けられるように割り当てることができる（例えば、一部の画素は高い感度と低い解像度機能を提供し、他の画素は高い解像度機能と低い光感度値を提供する）。また、センサ１１６に関連付けられた画素は、相互に異なる形状及び大きさを有するように規定できる。更に、画素に対する検出素子の割り当ては、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中の任意の時点で実行することができる。
[0159] 例えば、本開示の実施形態に従ったＬＩＤＡＲシステムにおいて、プロセッサは、視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築することができる。第１の画素及び第２の画素の処理の後、プロセッサは、複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築することができ、第３のサブセットは、第１のサブセット及び第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット及び第２のサブセットの各々とは異なる。第１の画素及び第２の画素の処理の後、プロセッサは、複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築することができ、第４のサブセットは、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットの各々とは異なる。
[0160] このようにＬＩＤＡＲシステム１００は、画素数を増やし、これによって１画素当たりの検出素子数を減らすことで、ポイントクラウド解像度を選択的に増大させることができる。あるいはＬＩＤＡＲシステム１００は、１画素当たりの検出素子数を増やし、これによって画素数を減らすことで、センサの感度を選択的に増大させることができる。
[0161] 図７Ａから図７Ｈは、画素割り当てと検出素子の組み合わせのいくつかの例を示す。例えば、図７Ａに示されている６×８行列の各セルは個々の検出素子を表すことができる。具体的には、図７Ａは、図７Ａに示されている４８の検出素子のうち１つである検出素子７０１を示している。むろん、センサ１１６は任意の数の検出素子を含むことができ、検出素子の実際の数は数百、数千、又は数百万、又はそれ以上を含み得る。また、図７Ａの行列は、センサ１１６の検出素子の一部（画素に対する割り当てが任意選択的にセンサ１１６の異なる部分に対して数回反復される部分）を表し得る。プロセッサ（例えば、図１Ａに例示されているＬＩＤＡＲシステム１００の処理ユニット１０８のプロセッサ１１８、及び／又は図２Ａに例示されているＬＩＤＡＲシステムの処理ユニット１０８の複数のプロセッサ１１８）は、図７Ａの検出素子グループを、図７Ｂから図７Ｈに示されている様々な画素グループとして割り当てることができる。図７Ａは、１つの利用可能な検出素子当たり１つの画素を含む例示的な画素割り当ても表し得ることに留意するべきである。
[0162] 図７Ａの検出素子の画素割り当ての第１の例を示す図７Ｂでは、６×８行列の全体が画素０に割り当てられている。図７Ｂに示されている画素割り当ては、単一の画素に割り当てられた図７Ａの４８の検出素子の全てを含む。このような実施形態では、１画素当たりの光感度を増大させることで、利用可能解像度の低減を達成できる。
[0163] 図７Ｃは、図７Ａの検出素子の画素割り当ての別の例を示す。この例では、図７Ａの６×８行列が４つの画素に割り当てられている。各画素は同じ大きさ及び形状を有し、同様の数の検出素子を含む。例えば、画素０、画素１、画素２、及び画素３の各々は、３×４の配列の検出素子を含む。
[0164] 図７Ｄは、ＬＩＤＡＲシステム１００によって動的に実行できる画素割り当ての別の例を示す。この例でも、６×８行列の検出素子は４つの画素に割り当てられ、各画素は同様の形状及び同様の数の検出素子を有する。この実施形態では、画素の各々は６×２行列の検出素子を含み、各画素において幅よりも高さが大きいアスペクト比を与える。この実施形態において、画素０、画素１、画素２、及び画素３の各々の幅は２つの検出素子（又はセンサ１１６の幅の４分の１）を含み、各画素の高さは６個の検出素子又はセンサ１１６の全高を含む。
[0165] 図７Ｅは、図７Ａの検出素子の画素割り当ての第４の例を示す。この実施形態において、６×８行列の検出素子は、それぞれ６×４の配列の検出素子を含む２つの画素に割り当てられている。同様に、図７Ｆに示されている割り当てにおいて、図７Ａの６×８行列の検出素子は、それぞれ３×８の配列の検出素子を含む２つの画素に割り当てられている。
[0166] 図７Ｇで表されている画素割り当てにおいて、図７Ａの６×８行列の検出素子は４つの画素に割り当てられている。しかしながら、図７Ｇに示されている画素は大きさが異なる。例えば、画素０及び画素１は双方とも２×８の配列の検出素子を含む。一方、画素２及び画素３は１×８の配列の検出素子を含む。
[0167] 図７Ｈは、３種類の異なる大きさを有する４つの画素を有する画素割り当てを表している。例えば、画素１及び画素２の各々は４×２の配列の検出素子を含み、画素３及び画素４の各々は１×８の配列の検出素子を含み、画素０は４×４の配列の検出素子を含む。
[0168] 検出素子の様々な割り当てを有する多くの画素構成が可能である。図７Ａから図７Ｈは単に少数の可能な構成を示すに過ぎない。これらの異なる画素構成をＬＩＤＡＲシステム１００の動作中にその場で（on the fly）確立できることに留意するのは重要である。例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶの１回のスキャン中、図７Ｃに示されているような画素構成にセンサ１１６を関連付けることができる。ＦＯＶの別の回のスキャン中、システムに利用可能な様々なタイプの情報に基づいて（以下で更に検討する）、画素構成を例えば図７Ｄに示されているものに動的に変更することができる。センサ１１６に関連付けられたいずれの画素構成も、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中に、ＦＯＶのスキャンとスキャンとの間に又はＦＯＶのスキャン中に、他のいずれかの画素構成に変更することができる。
[0169] 更に、複数の画素に対する検出素子の適切な割り当てを利用できることに留意するべきである。いくつかの場合、１つの画素が含む第１のサブセットの利用可能検出素子の数は、異なる画素に関連付けられた第２のサブセットの検出素子に含まれる検出素子の数よりも多いことがある。他の実施形態では、２つ以上の異なる画素（例えば、３、４、又はそれ以上）に、同じ数の検出素子を割り当てることができる。また、第１のスキャン中又はスキャンの一部の間に特定の画素に割り当てた検出素子を、異なる画素に割り当てるように任意の時点で再割り当てすることも可能である。いくつかの実施形態において、検出素子が再割り当てされる画素は、前に検出素子が割り当てられた１つ以上の画素と完全に又は部分的に重なっておりてもよい。
[0170] つまり、第１の割り当てにおいて、第１の画素を第１のサブセットの検出素子に関連付けると共に、第２の画素を第２のサブセットの検出素子に関連付けることができる。第１のサブセット及び第２のサブセット内の検出素子数は同一であっても異なってもよい。第２の画素割り当ては第３の画素及び第４の画素を含み、第３及び第４の画素は共に、第１の画素割り当ての第１及び／又は第２の画素と同じ数の検出素子を含み得る。第３の画素及び第４の画素は、第１の割り当ての第１及び第２の画素のうち少なくとも１つと重なっており得る。更に、第４の画素が後の割り当ての一部である場合、第４の画素は第３の画素と重なっており得る。
[0171] 割り当てられたいずれの画素も、同様の数の検出素子を有し得る。例えば、第１の画素割り当てにおける第１の画素と、第２の画素割り当てにおける第３の画素とは、これらが異なる形状を有し、重複がないか、又は少なくとも部分的に重なっている場合であっても、同様の数の検出素子を含み得る。一方で、第１及び第３の画素は異なる数の検出素子を有することも可能である（例えば、第１の画素は第３の画素よりも多くの検出素子を有し得る）。いくつかの実施形態において、第３の画素のアスペクト比は第１の画素のアスペクト比よりも大きくすることができる。
[0172] 図７Ｉは、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶ内のシーンを、センサ１１６と関連付けて使用できる様々な画素構成と共に表している図７００を含む。いくつかの実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００はホスト車両（例えば自律走行車又は半自律走行車）に含まれ、そのような実施形態では、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶは、典型的に１つ以上の道路の走行中に遭遇する物体を含み得る。例えば、図７Ｉに示されているように車両７２５を検出することができる。車両７２５は、ホスト車両と同一の道路であるがホスト車両とは異なる車線及び異なる方向で運転している車両を表し得る。図７Ｉに示されている例では、車両７２５はホスト車両に近付いているが、ホスト車両が運転する車線に対して平行な異なる車線を走行している可能性がある。
[0173] 図７００に示されているように、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶは他の物体も含み得る。例えばＦＯＶは、ホスト車両の右側から左側へ走行し、ホスト車両が走行する道路と交差する道路上の車両７１２及び７１４を含み得る。ＦＯＶは、街灯７３２、７３４、及び７３６のような静止物体も含み得る。ＦＯＶは、ホスト車両が走行する道路の表面、歩行者、道路における物体、レーンバリア（lane barrier）、信号機、建物、がれき、及び／又はホスト車両の環境内に存在し得る他の任意のタイプの物体も含み得る。
[0174] 図７００は、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中に、ＦＯＶのスキャン中又はＦＯＶのスキャンとスキャンとの間のいずれかの任意の時点に行われる画素割り当てのスナップショットを表し得る。図７Ｉに表されているように、ＦＯＶ／センサ１１６の様々な領域は、様々な数の検出素子が割り当てられた異なる形状の画素が関連付けられている。画素に対する検出素子の異なる割り当ての各々、及び異なる画素形状の各々は、所与の時点でＬＩＤＡＲシステム１００に利用可能な情報に基づいて選択できる。例えばいくつかの状況において、近距離の物体に重なるＦＯＶ領域は、より遠くの物体に重なるＦＯＶ領域に関連付けられた画素よりも多くの画素を関連付けることができ、これらの画素の方がサイズが小さく、少数の検出素子を有する。更に、関心領域として識別された特定の領域（例えば近付いてくる車両７２５を含む領域）は、より少数の検出素子を有するより多くの画素に関連付けることができる。ＦＯＶ内で水平方向に移動している物体を含むと判定された領域（例えば車両７１２及び７１４を含む領域）は、高さよりも幅が大きいアスペクト比を有する画素を含み得る。また、静止物体（例えば街灯７３２、７３４、及び７３６）を含むと判定又は予想された領域は、それらの領域において経験又は予想された物体の形状に基づいて決定されるアスペクト比（例えば幅よりも高さが大きいアスペクト比）を有する画素を割り当てることができる。
[0175] 更に具体的には、ホスト車両が道路を走行する際、ホスト車両に近い距離範囲に重なるＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶ領域から高解像度の情報をキャプチャすることに関心が持たれている。例えば図７Ｉに示されているように、ホスト車両に近い距離範囲に重なるＦＯＶ領域（例えばホスト車両の前方１メートルから５０メートルの範囲、又は他の任意の適切な距離範囲）は、ＦＯＶの他の領域よりも多くの割り当てた画素に関連付けることができる。図７Ｉに示されているように、この領域はＦＯＶの他の領域に比べ、単位面積当たりの画素数が多い（割り当てられた検出素子数は少ない可能性がある）画素割り当て７２０を含み得る。従って画素割り当て７２０は、ＦＯＶの他の領域に比べて高解像度の検出の可能性を与え得る。この結果、車両７２５を検出できるだけでなく、車両７２５に複数の画素が重ね合わせられていることで、例えばタイヤ、サイドミラー、屋根、バンパー、車両縁部のような特徴部の位置、奥行き、及び外形等、車両７２５の細かい特徴部の検出及び分解が可能となる。更に、車両７２５に重なる画素数が増えるにつれて、車両７２５の様々な部分のいっそう正確な深度情報を決定できる。いくつかの実施形態において、画素割り当て７２０の各画素は単一の検出素子を含み得る。他の場合、割り当て７２０の各画素は複数の検出素子を含み得る。
[0176] いくつかの実施形態において、ホスト車両から遠い距離に関連付けられたか、又は低い関心領域（例えばホスト車両が走行する道路外のエリアに重なる領域）に関連付けられたＦＯＶ領域は、高い関心領域（例えば画素割り当て７２０に関連付けられた領域）に比べ、多くの検出素子が割り当てられた画素に関連付けることができる。例えば、低い関心領域は、画素割り当て７２０に比べ、画素密度の低い画素割り当て７４０に関連付けることができる。図７Ｉに示されている例では、画素割り当て７４０の各画素は、割り当て７２０に関連付けられた画素の１６倍の面積を含み得る。割り当て７２０内の各画素が１つの検出素子を有すると仮定した場合、図示されているように、割り当て７４０の各画素は１６の検出素子を含む。割り当て７４０内の画素は低解像度機能を提供する可能性があるが、反射光に対する感度は高く、これによってホスト車両前方の道路上の遠くの物体を検出することが可能となる。また、ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶの特定領域に少数の画素を関連付けることで、その領域に関連付けられた検出情報を処理するために必要な計算リソース量を低減することができる。これによって、割り当てのためのコンピューティングリソースを優先度の高い領域に使えるようにする。優先度の高い領域とは、ホスト車両のすぐ前の領域を含む画素割り当て７２０に重なる領域、又は検出された横断車両を含む画素割り当て７１０に重なる領域である。
[0177] 画素に対する検出素子の動的割り当ては様々なファクタに依存し得る。一般に、検出感度の向上が望ましいＦＯＶの領域では、１画素当たりにより多くの検出素子を割り当てればよい。一方、検出分解能の向上が望ましいＦＯＶの領域では、１画素当たりにより少ない検出素子を割り当てて、より多くの画素を特定のＦＯＶ領域に対応させればよい。また、前述のように、ＦＯＶの１エリア当たりの画素の大きさ、形状、及び／又は数は、システムに利用可能な情報に基づいて、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中にその場で動的に決定できる。例えばいくつかの状況では、動的な画素割り当てはＬＩＤＡＲシステムに対する範囲に依存し得る。ＬＩＤＡＲシステムの近くの範囲に重なるＦＯＶ領域は、より遠い範囲に重なるＦＯＶ領域に比べ、より少数の検出素子を含むより多くの画素を割り当てることができる。
[0178] 更に、画素割り当ては、より一時的な関心領域（例えば、ホスト車両からの範囲に基づいて確立された関心領域ではない）に依存し得る。一例においてシステムは、（割り当て７４０に従って）「低分解能」モードで動作し、ホスト車両の前方の物体（例えば車両や道路における物体等）を検出することができる。低分解能モードにおける検出の結果、ＬＩＤＡＲシステム１００は、検出した物体を含む領域を関心領域として定義できる。結果として、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの現在進行中のスキャン又は１つ以上の以降のスキャンの間に、高分解能モードでその物体に関する情報を得るため、検出した物体に重なるＦＯＶ領域に、より多くの画素を割り当てることができる。
[0179] また、画素割り当ては、ＦＯＶの特定の領域において検出された物体の形状及び大きさに依存する及び／又は検出されると予想される物体の形状及び大きさに基づくことができる。例えば図７Ｉの図７００に示されているように、街灯７３２、街灯７３４、及び街灯７３６は道路の片側に沿って配置されている。画素割り当て７３０は、街灯７３２、７３４、及び７３６を含むように割り当てることができる。ホスト車両が走行する道路外の移動していない物体に高分解能検出を関連付ける必要性は低いので、画素割り当て７３０の画素は画素割り当て７２０の画素よりも大きくすることができる。また、図７Ｉで実証されているように、周囲光源に対応するエリアは、そのような光源から到達する過度の光を制限し、検出アレイの小さい部分のみを遮光するため、比較的小さい画素を割り当てる及び／又は大きい画素から減算することができる。
[0180] いくつかの実施形態において、プロセッサは、ＦＯＶの特定領域において検出されるか又は予想される物体の大きさ、形状、及び／又は他の任意の特性に基づいて、ＦＯＶのこの特定領域に割り当てられる画素の形状を決定することができる。例えば一実施形態では、画素割り当て７３０の画素は、これに含まれる街灯７３２、７３４、及び７３６の形状に全体的に関連した縦方向に長く横方向に細い画素が得られるアスペクト比を有し得る。このように、例えば画素割り当て７３０は、画素割り当て７３０内の各画素に充分な数の検出素子を提供しながら、様々な距離にある街灯間の分離を改善することができる。いくつかの実施形態において、割り当てられた画素は、Ｌ字形、概ね円形、環状、又は他の任意の形状とすることができる。割り当てられた画素のそのような形状は、例えばＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶの様々な領域内で検出されるか又は予想される物体の構成に依存し得る。
[0181] また、画素割り当ては、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶ内の１つ以上の物体の検出又は予想される動き及び動きの方向、及び／又はＬＩＤＡＲシステム１００のコンポーネント（少なくとも１つの偏向器１１４等）の動き等、他の特性にも依存し得る。例えば図７Ｉに示されているように、右側から左側へ移動中でありホスト車両の経路を横断する可能性のある車両７１２及び７１４に重なるＦＯＶ領域に関連付けられた画素割り当て７１０は、高さよりも幅が大きいアスペクト比を有する画素を割り当てることができる。このような画素形状は例えば、連続的にスキャンしているミラーが移動中の物体から反射光を収集する結果として生じる潜在的なひずみの効果を少なくとも部分的に補償できる。例えば、システムは連続的にスキャンしているミラー（又は別のタイプの偏向器）を含み得るので、検出された物体がＬＩＤＡＲシステム１００に対して移動している場合、センサ上の反射画像は少なくとも１つの方向に延びている可能性がある。例えばＬＩＤＡＲシステムに対して右側から左側へ移動している円形の物体は、センサにおいて、より細長い／楕円の形状を有するように見えることがある（特に、各画素の検出のため、ある時間期間にわたって発したいくつかの光パルスが用いられる場合）。そのような効果を少なくとも部分的に打ち消すため、方形の画素でなく矩形（又は他の細長い形状の）画素を含む画素割り当てを行うことができる。
[0182] また、画素割り当ては多数の他のファクタにも依存し得る。いくつかの実施形態において、画素割り当ては、ホスト車両の検知された運転パラメータ（例えば速度、加速度、別の車両からの距離等）、検知された環境（例えば幹線道路又は都市環境）等に依存し得る。画素割り当ては、例えばマップデータ、ＧＰＳロケーション情報、ホストナビゲーション命令等を含む、ＬＩＤＡＲシステム１００に利用可能な他の任意の情報にも依存し得る。また、ＬＩＤＡＲシステム１００に関連付けられた様々なシステム変更が、特定の画素割り当て又は画素割り当ての変更を引き起こすことがある。そのようなシステム変更は、システムの放出パルス又は光束の変動、ビームスポットサイズの変更、センサ１１６に入射する反射光の焦点エリアの修正、スキャンスキームの変更、偏向器のスキャン速度等を含み得る。
[0183] 前述のように、画素割り当ては検知された運転パラメータに依存し得る。例えば、ホスト車両の速度が上がるにつれて、車両が特定の時間量でカバーする距離範囲が大きくなる。従って、ホスト車両の前方の広い範囲に及ぶ、より高い分解能の検出機能が必要となり得る。図７Ｉの状況において、ホスト車両の速度の上昇が検知されると、ＦＯＶのスキャン中に又はスキャンとスキャンとの間に画素の再割り当てを引き起こし、結果として画素割り当て７２０は、ホスト車両からより長い距離の環境領域を含むように拡大され得る。例えばいくつかの実施形態において、画素割り当て７２０は、速度上昇に基づいて道路の先の方へ拡大することができる。これに対して、ホスト車両の速度低下が検知されると、画素割り当て領域７２０の大きさは、ホスト車両の近くの距離範囲に重なるＦＯＶの領域のみを含むように縮小し得る。更に、ホスト車両によって方向転換が検知されると、画素割り当ては、ホスト車両が進入していくと予想されるＦＯＶ領域内（例えばホスト車両の現在の進行方向の両側）の画素を多く含むようになる。また、ホスト車両の周囲環境に対するＦＯＶの横方向の動きを少なくとも部分的に考慮するため、割り当てられた画素の形状は画素割り当て７１０のものに似ている可能性がある。
[0184] いくつかの実施形態において、画素割り当ては、検知された環境に基づいて変動し得る。例えばシステムは、幹線道路、農村部、又は都市部の環境に対して異なるモードを有し得る。幹線道路での運転中、一般に物体はホスト車両から遠い距離で発生すると予想できるが、例えば都市環境よりも速度は速い。従って、ホスト車両から中距離〜長距離（例えば２０ｍから１００ｍ、又は他の任意の適切な範囲）に重なるＦＯＶ領域に、高分解能機能を与える画素割り当てを割り当てることができる。また、極めて長い距離（例えば１００ｍ超、２００ｍ超等）のＦＯＶの領域に、より少数の画素を用いて検出感度増大を図る画素割り当てを割り当てることができる。一方、都市部の運転は、幹線道路の運転よりも低速であり、ホスト車両の環境内にはるかに高い密度のターゲット物体を含み得る。この結果、ホスト車両の至近距離の範囲（例えば１ｍから２０ｍ）に重なるＦＯＶの領域に、より高い分解能を与える画素割り当てを割り当てることができる。至近距離を超えた範囲では、特に、道路に重なる領域を含めて、画素割り当ては感度を増大させるため割り当てることができる（例えば、ホスト車両の経路内の道路への進入が検出される可能性のある歩行者のような低反射率の物体の検出を容易にするため）。また、農村環境では、ホスト車両の経路内で予想されるターゲット物体はほとんどない。従って画素割り当ては、短距離及び長距離の物体（例えば道路にいる牛）の検出を可能とするため、分解能よりも感度を優先するように行われ得る。
[0185] 前述のように、画素割り当ては、１つ以上の関心領域を確立することができる物体検出に依存し得る。いくつかの実施形態において、センサが受信する反射は、ＦＯＶ内の特定のロケーション及び範囲内の物体からの反射であることを示し得る。その物体がホスト車両に比較的近い場合、画素再割り当ては、物体に関連付けられた以降の検出の分解能を増大させるため、検出された物体に重なる画素数を増大することを伴い得る。一方、検出された物体がホスト車両から遠くに位置する場合、画素再割り当ては、（例えばＳＮＲを増大させることによって）検出感度を向上させるため、物体に重なる画素数を低減させることを伴い得る。ホスト車両と検出された物体との間の距離が短くなるにつれて、画素再割り当ては、検出された物体を含む領域に重なる画素数を順次増大させることを伴い得る。むろん、検出された物体に関連付けられた画素数の増大の一部は、物体がＬＩＤＡＲシステム１００に近付く際に当然起こり得る。そのような当然の効果と共に、システム１００は、現在進行中のスキャン中又はスキャンとスキャンとの間に画素をより高い密度に再割り当てすることで、検出された物体に関連付けられた画素密度を、ターゲット物体とホスト車両との距離が近付く結果として当然起こるはずのものよりも高くすることができる。
[0186] いくつかの実施形態において、画素再割り当ては、ＧＰＳロケーション情報、マップデータ、又はホスト車両ナビゲーション命令、又は他の任意の情報源に依存し得る。例えば、システムが環境に対するホスト車両の位置及び向きを認識すると、システムは環境内の予想される特徴部又は変更に基づいて画素割り当てを行うことができる。例えば、（ナビゲーション命令、マップデータ、及びロケーション情報に基づいて）ホスト車両が曲がり角に近付いていると判定された場合、システムはこの知識又は予想を用いて、予想された条件に基づいて画素を割り当てることができる。例えばシステムは、ＦＯＶの１つ以上の次回のスキャン中に右折が行われるという予想に基づいて、より多くの画素又は特定の形状の画素を割り当てることができる。システムが、自律走行車が交差点に近付いていることを認識した場合、システムは、交差点の特徴部が現れると予想される１又は複数のＦＯＶ領域内の画素数を増やすことによって分解能を増大させることができる。これとは逆に、システムが、次の方向転換が農村部の道路の３０キロメートル先であると識別した場合、システムは、１画素当たりの検出素子数を増やすことによって検出感度を優先するように画素を割り当てることができる。
[0187] また、画素割り当ては内部診断にも依存し得る。例えばいくつかの場合、プロセッサ１１８は、少なくとも１つの欠陥があるか又は動作不能の検出素子を認識又は識別することができる。一度識別されたら、プロセッサ１１８は、欠陥があるか又は動作不能の検出素子を以降の割り当て画素に割り当てることを回避できる。これに加えて又はこの代わりに、プロセッサ１１８は、１つ以上の欠陥のある検出素子を識別した後、そのような欠陥のある検出素子に関連した利得レベルを低下させることができる。場合によっては、特定の画素に関連付けられた全ての検出素子を利用できるわけではない。例えば、様々な条件（例えば欠陥のある検出素子の識別等）に基づいて、プロセッサ１１８は、処理中に少なくとも１つの検出素子を実質的に無視することができる。
[0188] 図７Ｊ及び図７Ｋは、本開示のいくつかの実施形態に従った、ＦＯＶのスキャン中又はスキャンとスキャンとの間に画素割り当てを変動させる例を示す図である。図７Ｊ及び図７Ｋに示されているように、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中、現在進行中のＦＯＶのスキャン中又はスキャンとスキャンとの間に、いくつかの特性の中でも特に、割り当てた画素の数、大きさ、形状、アスペクト比、及び／又は向きを変更することができる。そのような１つ以上の特性の任意の組み合わせは異なる画素割り当て間で変更できるが、その場合も１つ以上のそのような特性の別の組み合わせを維持できることに留意するべきである。例えばプロセッサ１１８は、特定のＦＯＶに対する画素を、図７Ｊ及び図７Ｋの左側に示されている画素割り当てから図の右側に示されている画素割り当てに、及びその逆に再割り当てすることができる。いくつかの実施形態においてプロセッサ１１８は、３つ以上の異なる構成間で画素割り当てを変更することができる。また、図７Ｉに示されているように、画素の割り当てはＦＯＶ全体にわたって均等である必要はない。
[0189] 図７Ｌは、決定された関心領域に基づいて画素割り当てを変動させる一例を示す図である。例えばいくつかの場合、図７Ｌの左側に示されている２つの中央の画素に関連付けられたＦＯＶ領域において物体の検出が発生し得る。この結果プロセッサ１１８は、左側の画素割り当てから、検出された物体を含む関心領域により多くの小さい画素が与えられた右側の画素割り当てに変更することができる。このような画素再割り当てによって、その領域内の物体の以降の検出をより高い分解能で行うことができる。
[0190] また、画素割り当てはシステムのスキャン方向にも依存し得る。例えば図７Ｍは、本開示のいくつかの実施形態に従った、スキャン方向に応じて画素割り当てを変動させる一例を示す図である。説明の簡略化のため、図７Ｍの例では個々の検出素子は図示されていないことに留意するべきである。図示されている例において、センサ１１６の光検知エリアは複数の論理画素７８０に分割されている。この状況における論理画素とは、そのような論理画素の出力を組み合わせるためにセンサ１１６上の対応位置にある検出素子の一部しか選択されない場合であっても、それらの出力がその論理画素全体に関連することを意味する。いくつかの例において論理画素は、いくつかの時点で、別の論理画素に対応する位置にある検出素子に関連付けることも可能である。単一の論理画素７８０をキャプチャしている間に偏向器１１４が移動した場合（いくつかの例ではこれが起こり得る）、単一の論理画素７８０をキャプチャしている間の様々な時点でその単一の論理画素に対して異なる検出素子グループを割り当てることができる。例えばプロセッサは、単一の論理画素に対して、異なる光パルスではそれぞれ異なる検出素子グループを割り当て、それら異なるグループの検出出力を組み合わせる（例えば合計する）ことができる。他の例においてプロセッサは、ＦＯＶの対応部分の連続照射中に偏向器がスキャンを行っている間、単一の論理画素に対して異なる検出素子グループを割り当てることができる。図示されている例を参照すると、第１の時点で、第１の検出素子グループ（７９２と表記されている）は論理画素７８０（１）に割り当てられ、偏向器がいくらか異なる位置（例えば、いくらか異なるスキャンミラー角度）に移動した後である第２の時点で、第２の検出素子グループ（７９４と表記されている）は論理画素７８０（１）に割り当てられている。グループ７９２及び７９４の出力は、単一の出力に組み合わせることができる（例えば、プロセッサ１１８によって処理して検出結果を得ることができるスカラー、ベクトル、又は他の任意の形態の出力。）検出素子の３つ以上のサブグループを異なる時点で同一の論理画素に関連付けてもよいことに留意するべきである。また、図７Ｍの例は単一の軸上での偏向器１１４の（従って、検出素子グループの選択の）移動を示したが、偏向器の（従って、検出素子グループの選択の）２Ｄスキャンも実施できることに留意するべきである。
[0191] 図８は、センサ１１６に関連付けることができる回路８００の一例を示す。このような回路８００は、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶ内の物体から反射された光を収集するための感光検出素子を含み得る。いくつかの実施形態において、各検出素子は、ダイオード８１１、８１２、８１３、又は８１４等の感光デバイスを含み得る。各ダイオードに、対応するレジスタ８２１、８２２、８２３、及び８２４を関連付けることができる。光検知画素は、単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）、アバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ）、ＰＩＮダイオード等を含み得る。回路８００は、上述したタイプの画素割り当てにおいて使用できる。例えば、ＭＵＸ８０１をダイオード８１１、８１２、８１３、及び８１４のカソードに接続し、それぞれのダイオードに入射する光の量を示し得る各フォトダイオードを流れる電流をサンプリングするため使用することができる。４つのフォトダイオードのみが図示されているが、任意の数のフォトダイオードを利用できる（例えば数百、数千、数百万、又はそれ以上）。
[0192] 上述のように、センサ１１６に関連付けられた画素は、１つ以上の検出素子を含むように割り当てることができる。図８に示されている回路に関して、センサ１１６に関連付けられたある画素はダイオード８１１のような単一のフォトダイオードを含み、別の画素はダイオード８１２のような単一のフォトダイオードを含むことができる。図８に示されているような４つのフォトダイオードを４つの別個の画素に含めることができる。あるいは、フォトダイオードのうち２つ以上をグループ化して単一の画素に含めることも可能である。例えばいくつかの実施形態では、図８に示されているフォトダイオードを２つの異なる画素に組み込むことができる。例えば、フォトダイオード８１１及び８１２を第１の画素に関連付け、フォトダイオード８１３及び８１４を第２の画素に関連付ける。更に、フォトダイオード８１１、８１２、８１３、及び８１４の全てを、センサ１１６に関連付けられた単一の画素にまとめて含めてもよい。
[0193] ＭＵＸ８０１は、検出素子（例えばダイオード）を１つ以上の異なる画素に割り当てる際に使用できる。例えば、各フォトダイオード８１１、８１２、８１３、及び８１４に異なる画素が関連付けられている実施形態において、ＭＵＸ８０１は、それぞれ個別のフォトダイオード８１１、８１２、８１３、及び８１４を流れる電流を示す値を出力８３１、８３２、８３３、及び８３４に与えることができる。一方、フォトダイオード８１１、８１２、８１３、及び８１４の全てが単一の画素に割り当てられている場合、ＭＵＸ８０１は、フォトダイオード８１１、８１２、８１３、及び８１４の各々を流れる電流値をサンプリングし、集約した出力を出力８３１、８３２、８３３、又は８３４のいずれかに与えることができる。また、回路８００は、異なる画素に関連付けられた異なるサブセットに検出素子を動的に割り当てるための複数のスイッチも含み得る。
[0194] むろん、このような画素に対する検出素子の割り当てをプロセッサ１１８によって達成することも可能である。例えばプロセッサ１１８は、（例えば検出素子アレイの時分割多重サンプリングによって）それぞれの検出素子における電流を示す入力を受信できる。プロセッサ１１８は次いで、一意に規定された各画素に関連付けられた検出素子の出力を集約することによって、画素に対する検出素子の論理グループ化を達成できる。また、システム１００は、複数の検出素子から受信された反射信号を復号するように構成された複数の復号器も含み得る。
[0195] 図９Ａは、異なる画素に検出素子（例えばＳＰＡＤ）グループを動的に割り当てるための方法９００の例示的なフローチャート図を含む。方法９００は、少なくとも１つのプロセッサ（例えば図１Ａに示されているＬＩＤＡＲシステム１００の処理ユニット１０８のプロセッサ１１８、及び／又は図２Ａに示されているＬＩＤＡＲシステムの処理ユニット１０８の複数のプロセッサ１１８）によって実行することができる。ステップ９０１において、プロセッサ１１８は、視野（例えば図１Ａ及び図２Ａの視野１２０）を照射するための少なくとも１つの光源（例えば図１Ａの光源１１２、図２Ａの光源１１２のレーザダイオード２０２、及び／又は図２Ｂの複数の光源１０２）の活性化を制御する。
[0196] ステップ９０２は更に、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、視野（例えば図１Ａ及び図２Ａの視野１２０）内の物体から反射された光を示す反射信号を受信することを含み得る。ステップ９０３は、複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築することを含む。第１の画素の例は、図７Ｂから図７Ｈを参照して上記で検討されている。ステップ９０４は、複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築することを含む。第２の画素の例は、図７Ｃから図７Ｈを参照して上記で検討されている。ステップ９０１及び図９０２を２回以上反復できること、並びに、ステップ９０１及び／又は９０２の繰り返しは以下で検討される方法９００の任意のステップとステップとの間に及び／又はこれらのステップのうち１つ以上と同時に実行できることに留意するべきである。
[0197] 第１の画素及び第２の画素の処理後に実行されるステップ９０５は、複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築することを含む。第３のサブセットは、第１のサブセット及び第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット及び第２のサブセットの各々とは異なる。第３の画素の例は、図７Ｃ、図７Ｄ、図７Ｇ、及び図７Ｈを参照して上記で検討されている。
[0198] 第１の画素及び第２の画素の処理後に実行されるステップ９０６は、複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築することを含む。第４のサブセットは、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットののうち少なくとも１つと重なっており、第１のサブセット、第２のサブセット、及び第３のサブセットの各々とは異なる。第４の画素の例は、図７Ｃ、図７Ｄ、図７Ｇ、及び図７Ｈを参照して上記で検討されている。
[0199] 前述したように、ＬＩＤＡＲシステム１００は任意の適切なプラットフォームに組み込むことができる。いくつかの実施形態においてＬＩＤＡＲシステム１００は、本体と、上述したいずれかのタイプの画素割り当てを実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと、を有する車両（例えば自律走行車又は半自律走行車）に組み込むことができる。また、割り当てた画素のうち１つ以上に関連付けられた信号を用いて、様々なタイプの情報を決定することができる。例えば、少なくとも１つのプロセッサ１１８は、センサ１１６に関連付けられた画素（例えば第１及び第２の画素、又はより多くの画素）から収集された信号に基づいて、少なくとも１つの物体に対する距離情報を決定できる。追加の画素によって、検出された物体に関する追加情報を提供することも可能である。例えば、第１及び第２の画素を含む同一の画素割り当て又は異なる画素割り当ての第３又は第４の画素からの信号は、追加の深度情報を提供するか、又は物体に関連付けられた構造的詳細部に関する情報を提供することができる（例えばサイドミラーの存在、ホイール縁部の位置等）。
[0200] いくつかの場合、少なくとも１つのプロセッサ１１８は、第１の画素及び第２の画素の処理に基づいて、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの少なくとも一部で物体が不在であることを判定できる（例えば、第１及び第２の画素に含まれる検出素子のいくつかが、物体を確実に識別するには不充分なＳＮＲを有する場合）。しかしながら、少なくとも１つのプロセッサ１１８は、第３の画素及び第４の画素の処理に基づいて、ＦＯＶのその部分に少なくとも１つの物体が存在することを判定できる（例えば、第３及び第４の画素に割り当てられた検出素子のいくつかが、経験される条件下で分解能よりも感度を優先させる場合）。実際、少なくとも１つのプロセッサ１１８は、第１の画素及び第２の画素の処理に基づいてＦＯＶの少なくとも一部で物体が不在であると判定した後、第３及び第４の画素に検出素子を動的に割り当てることができる。
[0201] 図９Ｂは、ＬＩＤＡＲ撮像の方法９１０を示すフローチャートである。方法９１０は、ＬＩＤＡＲシステムの１つ以上のプロセッサによって実行できる。前述の図に関して記載された例を参照すると、方法９１０はＬＩＤＡＲシステム１００によって実行できる。前述の図に関して記載された例を参照すると、方法９１０はＬＩＤＡＲシステム１００の１つ以上のプロセッサ１１６によって実行できる。
[0202] 方法９１０は、視野部分（ＦＯＶ部分）を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御するステップ９１１を含み得る。方法９１０は、少なくとも１０平方度（例えば２°×２．５°）のＦＯＶ部分に対して実行することができる。任意選択として、方法９１０は、これよりも著しく大きいＦＯＶ部分（例えば１００平方度、１，０００平方度）に対して実行してもよく、更に、ＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ全体に対して、又はその１つ以上の部分に対してのみ実行してもよいことに留意するべきである。必ずしもそうとは限らないが、ＦＯＶ部分は連続的なＦＯＶ部分であり得る。任意選択として、方法９１０は１０平方度よりも小さいＦＯＶ部分に対して実行してもよい。
[0203] 方法９１０は、複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、ＦＯＶ部分内の物体から反射した光を示す反射信号を受信するステップ９１２も含む。ステップ９１１及び９１２を２回以上反復できること、並びに、ステップ９１１及び／又は９１２の繰り返しは以下で検討される方法９１０の任意のステップとステップとの間に及び／又はこれらのステップのうち１つ以上と同時に実行できることに留意するべきである。
[0204] 方法９１０のステップ９１３は、複数の検出素子のための第１のグループ化スキームを動的に適用して、第１の数のグループを含む複数の第１の検出素子グループを提供することを含む。前述の図に関して与えられた例を参照すると、検出素子はＬＩＤＡＲシステム１００の１つ以上のセンサ１１８の検出素子であり得る。検出素子の各グループは、上記で詳しく検討されたように１つの画素を構築することができる。検出素子の各グループは、隣接した検出素子のみ又は他の点で空間的に接続した検出素子を含み得るが、必ずしもそうとは限らないことに留意するべきである。異なる第１のグループは同じ大きさとすることができる及び／又は実質的に検出素子数を含むことができるが、必ずしもそうとは限らない。第１の検出素子グループに対して、様々な画素に関して上記で検討した他のいずれかの変形を適用することも可能である。
[0205] 方法９１０のステップ９１４は、少なくとも１つのセンサから複数の第１の出力信号を取得することを含む。第１の出力信号の各々はそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応する。出力信号は、アナログ及び／又はデジタルであること、単一の値又は１群の値（例えばベクトル）を含むこと、１つ以上の時点及び／又は１つ以上の時間期間に対応することが可能であることに留意するべきである。
[0206] 方法９１０のステップ９１５は、複数の第１の出力信号を処理して、ＦＯＶ部分において第１のポイント密度を有する第１のポイントクラウドを提供することを含む。この場合、第１のポイントクラウドの各ポイントはそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応する。方法９１０の状況におけるポイントクラウドのポイント密度は、ＦＯＶの平方度に対するポイントクラウド数を指す。例えば、第１の検出素子グループの各々が０．２°×０．２°に対応する場合、第１のポイントクラウドは１平方度当たり２５ポイントである。ポイントクラウド密度は他の尺度を用いて測定してもよいことに留意するべきである（例えば、軸のうち１つに対する１Ｄ密度等）。
[0207] 方法９１０のステップ９１６は、複数の検出素子のための第２のグループ化スキームを動的に適用して、第２の数のグループを含む複数の第２の検出素子グループを提供することを含む（第２の数は第１の数よりも大きい）。第１の検出素子グループに対して、様々な画素に関して上記で検討した他のいずれかの変形を適用することも可能である。第２の検出素子グループと第１の検出素子グループとの差に対して、様々な割り当てスキームの画素間の差に関して上記で検討したいずれかの変形を適用することも可能である。
[0208] 方法９１０のステップ９１７は、少なくとも１つのセンサから複数の第２の出力信号を取得することを含む。第２の出力信号の各々はそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応する。ステップ９１４に関して上記で検討したいずれかの変形をステップ９１７に適用可能である。
[0209] 方法９１０のステップ９１８は、複数の第２の出力信号を処理して、ＦＯＶ部分において第２のポイント密度を有する第２のポイントクラウドを提供することを含む。第２のポイント密度は第１のポイント密度の少なくとも２倍の密度である。第２のポイントクラウドの各ポイントはそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応する。ステップ９１４に関して上記で検討したいずれかの変形をステップ９１８に適用可能である。
[0210] 任意選択として、第１のポイント密度と第２のポイント密度との比は整数でないことに留意するべきである（例えば、最も近い整数から少なくとも０．１５離れている。すなわち、Ｎ＋０．１５とＮ＋０．８５との間であり、Ｎは整数である）。更に、第１のポイント密度と第２のポイント密度との比は、これら２つのポイント密度のうち大きい方をこれら２つのポイント密度のうち小さい方で除算したものとして定義される。
[0211] 任意選択として、第１のポイントクラウドの１Ｄポイント密度と第２のポイントクラウドの１Ｄポイント密度との比は、整数でない（例えば、最も近い整数から少なくとも０．１５離れている。すなわち、Ｎ＋０．１５とＮ＋０．８５との間であり、Ｎは整数である）。更に、これらのポイント密度の比は、これら２つの１Ｄポイント密度のうち大きい方をこれら２つの１Ｄポイント密度のうち小さい方で除算したものとして定義される。
[0212] 上述のシステム及び方法に関して検討されたように、異なるグループ／画素への検出素子の割り当ての変更は、ＦＯＶの異なるスキャンとスキャンとの間、ＦＯＶの単一のスキャン中等に実行できる。
[0213] 方法９１０は、任意選択として、方法９１０によって、より具体的にはＬＩＤＡＲシステムのプロセッサによって実行できる。従って、以下のように動作可能であり構成されるＬＩＤＡＲシステムのプロセッサが開示される。
ａ．少なくとも１０平方度である視野（ＦＯＶ）部分を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
ｂ．複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、ＦＯＶ部分内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、
ｃ．複数の検出素子のための第１のグループ化スキームを動的に適用して、第１の数のグループを含む複数の第１の検出素子グループを提供し、
ｄ．少なくとも１つのセンサから複数の第１の出力信号を取得し、第１の出力信号の各々はそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応し、
ｅ．複数の第１の出力信号を処理して、ＦＯＶ部分において第１のポイント密度を有する第１のポイントクラウドを提供し（第１のポイントクラウドの各ポイントはそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応する）、
ｆ．複数の検出素子のための第２のグループ化スキームを動的に適用して、第２の数のグループを含む複数の第２の検出素子グループを提供し（第２の数は第１の数よりも大きい）、
ｇ．少なくとも１つのセンサから複数の第２の出力信号を取得し、第２の出力信号の各々はそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応する、
ｈ．複数の第２の出力信号を処理して、ＦＯＶ部分において第２のポイント密度を有する第２のポイントクラウドを提供し（第２のポイントクラウドの各ポイントはそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応する）、第２のポイント密度は第１のポイント密度の少なくとも２倍の密度である。
[0214] 上記で検討された方法及びシステムの全てに関して、関連するセンサの検出素子の全てが必ずしも画素／グループに対する検出素子の分配スキーム（割り当てスキームとも称される）で割り当てられるわけではないことに留意するべきである。
[0215] ＬＩＤＡＲシステムにおける飛行時間中の検出感度の変更
[0216] ＬＩＤＡＲシステム（例えばＬＩＤＡＲシステム１００）は、１つ以上の光源（例えば光源１１２）を活性化してＬＩＤＡＲシステムの視野の一部へ光を放出させるように構成された少なくとも１つのプロセッサ（例えばプロセッサ１１８）を含み得る。ＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムによって放出した光から受光された反射に基づいて、その周囲に関する情報を決定することができる。例えば、１つ以上のセンサ（例えばセンサ１１６）によって受光及び記録された光反射により、物体、物体表面、物体の部分、路面、又は環境内に存在する他の任意の特徴部に対する距離情報のような情報の決定が可能となる。多くの場合、スキャンＬＩＤＡＲシステムと、特にＬＩＤＡＲシステム１００に関して（例えば以下のパラグラフにおいて、並びに図１０、図１１、及び図１２に関して）、光の飛行中の増幅レベルの修正が以下で例示されているが、本発明はそのようなシステムに限定されず、任意のタイプのＬＩＤＡＲシステムに実施され得ることに留意するべきである。具体的には、スキャンＬＩＤＡＲシステムに関して以下で検討される全ての詳細事項及び変形は、必要な変更を加えて、他のタイプのＬＩＤＡＲシステム（例えばフラッシュタイプＬＩＤＡＲ、ステアリングアレイ（staring-array）ＬＩＤＡＲ等）にも実施できる。
[0217] 一例においてＬＩＤＡＲシステムは、ホスト車両に搭載することができ、ＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ内のホスト車両の環境から受信された反射光に基づく反射信号を用いて、ホスト車両とＦＯＶ内の物体との距離を決定することができる。しかしながら、動作中に、システムの動作を阻害し得る様々な雑音源が存在する可能性がある。例えばシステムのＦＯＶ内で、周囲光源、高反射率エリア、グレア源等が、ＬＩＤＡＲシステムのセンサの１つ以上の部分を飽和させて、センサの「ブラインディング（blinding）」を引き起こすことがあり、システムがＦＯＶ内の物体を分解したり距離情報を決定したりする能力を制限する恐れがある。
[0218] 考えられるブラインディング源は、街灯、テールランプ、ヘッドライト、高反射性の物体（例えばナンバープレート、標識等）、霧、大雨、濡れた表面、近くの物体等を含み得る。１つ以上のシステムコンポーネントから内部反射した光もブラインディングを引き起こす可能性がある。例えば内部反射は、光源（例えば光源１１２）から放出された光が１つ以上の内部コンポーネント（例えばステアリング要素、スプリッタ、及び／又はＬＩＤＡＲシステム筐体）によって反射された場合に発生し得る。内部反射した光放出は、視野内の物体からの信号が予想されるよりも前に、極めて速くセンサに到達し得る。このような内部反射によるブラインディングの結果、システムは、（センサの回復時間に依存した距離までの）ＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ内の物体を適正に検出できなくなる恐れがある。ブラインディング源の低減によって、ＬＩＤＡＲシステムの精度を向上させることができる。
[0219] センサのブラインディングは、センサ１１６の様々な動作パラメータを調節することによって克服できる。例えばいくつかの実施形態において、センサ１１６は、調節可能な増幅パラメータを有する１つ以上の検出素子を含み得る。増幅パラメータの調節は、各検出素子で個別に行うことや検出素子のグループ単位で行うこと等が可能である。ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中の任意の時点で、センサ１１６内に存在する１つ以上の検出素子（利用可能検出素子の任意のサブセットを含み、これは最大で利用可能検出素子を全てを含む）の増幅パラメータを、ゼロ（又は特定の検出素子を実質的に動作不能にすることができる任意の他の値）から最大の利用可能増幅レベルまで調整することができる。検出器の増幅パラメータは、例えばセンサ１１６の１つ以上の検出素子に適用される利得設定によって制御できる。また、検出器の有効増幅パラメータは、受光経路又は処理経路内の任意のコンポーネント（例えばアナログ増幅器、アナログ−デジタル変換器、時間−デジタル変換器、デジタル増幅器等）に関連付けられた利得／増幅レベルを調整することによって影響を受けることがある。いくつかの実施形態では、センサ１１６と併用される制御可能フィルタ又は制御可能シャッタを用いてセンサブラインディングの効果を低減させることもできる。記載される実施形態において、動的に制御される増幅パラメータは、検出器の利得、増幅器の利得、感度レベル、及び／又は減衰値のうち少なくとも１つを含み得る。また、前述のように、検出器の増幅パラメータの調整は、センサ１１６及びＬＩＤＡＲシステムの他のコンポーネントを含めて、受光経路又は光処理経路内に存在する任意のコンポーネントに対してこれらのパラメータのいずれか又は全てを変更することを含み得る。
[0220] 検出器の増幅パラメータの制御は、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中の任意の適切な時点で実行できる。しかしながら、更に具体的には、増幅パラメータは、光源１１２から放出された光パルス（又はＣＷ信号のような他の光信号）の飛行時間中に選択的に変更することができる。飛行時間中に増幅パラメータを選択的に変更するこの機能は、ＬＩＤＡＲシステムの検出能力を様々なやり方で改善することができる。例えば、飛行時間中に増幅パラメータを選択的に変更する能力によって、ＬＩＤＡＲシステム１００の環境内の物体からの光反射の時間ゲートフィルタリング（time-gated filtering）が可能となり得る。そのような時間ゲートフィルタリングは、周囲光源、高反射性の表面、又は他の雑音源からの雑音寄与分を低減又は排除するために有用であり得る。例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００から特定の距離に雑音発生物体（車両テールライト、ナンバープレート等）が位置していると判定された場合、例えばその雑音発生物体からの光反射がセンサ１１６で受光されると予想される時間ウィンドウの間、増幅パラメータ値を低減させればよい。この結果、雑音発生物体によって生じるブラインディング効果を軽減することができる。
[0221] 動作中、プロセッサ１１８は、ＬＩＤＡＲシステム１００の視野を照射するための光源１１２の活性化を制御することができる。プロセッサ１１８は、センサ１１６から、視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信することができる。光源１１２から出射する光とセンサ１１６に入射する帰還反射との間の経過時間が、飛行時間を構成する。プロセッサ１１８は、飛行時間中に、少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータ（例えば、センサ１１６の１つ以上の検出素子、又は受光経路もしくは処理経路内の他の任意のコンポーネントに関連付けられた増幅パラメータ）を変更することができる。場合によっては（例えば、センサが空に向けられている、空の空間の方へ向けられている、又は黒い物体の方へ向けられている場合）、放出した光の反射がシーンから受信されないことに留意するべきである。従ってＬＩＤＡＲシステムは、無期限に待機するのではなく所定の時間のみ反射を待てばよい。そのような場合、特定の光放出の伝搬に許された最大待機時間（例えば３００メートルの最大検出範囲では２ミリ秒）内で、プロセッサによって増幅レベルの修正を開始することができる。最大待機時間は、時によって、パルスごとに、画素ごとに等で変化し得ることに留意するべきである。更に、ＬＩＤＡＲにおいて、（例えば単一の画素の方へ放出された単一のパルスの）単一の光放出からの反射は、異なる距離から反射され、従って異なる時点で到着する可能性があることに留意するべきである。（２以上の飛行時間が存在する場合は）任意の飛行時間の間に増幅設定の修正を行うことができる。
[0222] このような増幅パラメータ値の選択的な変更は、他の潜在的な利点も有することがある。これらには、例えば、長い飛行時間を有する光反射に対する検出感度を増大させる（例えば徐々に増大させる）能力が含まれる。これは、徐々に遠ざかる物体を検出すること、又はそれらの物体に対する距離／深度マップを決定することに役立ち得る。
[0223] 前述のように、飛行時間は、光源１１２から出射する光放出と、ＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ内の物体や表面等から反射された光放出による帰還反射がセンサ１１６に入射する時との間の経過時間に対応することができる。飛行時間は、ＬＩＤＡＲシステム１００とＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ内の物体との間の距離と共に変動し得る。すなわち、この距離が大きくなると飛行時間も長くなる。前述のように、ＦＯＶの方へ放出された光の飛行時間中に増幅パラメータを選択的に調整できる。例えば、飛行時間内の特定の時間ウィンドウの間に増幅パラメータを低減又は増大させ、これによって、その特定の時間ウィンドウに対応した距離範囲内の光反射に対する感度を低減又は増大させることができる。更に、飛行時間に対して他のやり方で増幅パラメータを変動させることも可能である。例えばいくつかの実施形態では、（例えば所与のパルスの）放出時からの経過時間の関数として増幅パラメータを増大させることができる。このため、（例えば、しだいに遠ざかる物体からの反射に対応して）飛行時間が長くなると、適用される増幅パラメータも増大させることができる。これに加えて又はこの代わりに、反射パルスが検出器に到達することが予想される時に基づいて、センサの感度増幅を動的に調整できる。関心の高い物体からの反射光が特定の時点に又は特定の時間ウィンドウ内でセンサ１１６で受光されることが予想された場合、その時点で又はその時間ウィンドウ内で増幅パラメータ値を増大させることができる。これに対して、関心の低い物体（例えば周囲光源又は他の雑音源）からの反射光が特定の時点に又は特定の時間ウィンドウ内でセンサ１１６で受信されることが予想された場合、その時点で又はその時間ウィンドウ内で増幅パラメータ値を低減させることができる。
[0224] 増幅パラメータ値は、飛行時間中に任意の適切なやり方で変更できる。いくつかの実施形態において、プロセッサ１１８は、少なくとも３００ナノ秒の連続した時間期間にわたって増幅パラメータを徐々に増大させるように構成できる。いくつかの実施形態において、プロセッサ１１８は、少なくとも２００ナノ秒の連続した時間期間にわたって増幅レベルを少なくとも１ｄＢ上昇させるように構成できる。いくつかの実施形態において、プロセッサ１１８は、少なくとも３００ナノ秒の連続した時間期間にわたって増幅レベルを少なくとも４ｄＢ上昇させるように構成できる。
[0225] 本明細書で記載されているように、飛行時間中のプロセッサによる増幅パラメータの修正は、単一のキャプチャサイクル中にＦＯＶ全体が照射されてＦＯＶの対応する画像がセンサ１１６によってキャプチャされるフラッシュタイプのＬＩＤＡＲシステムにおいても実施できる。本明細書で記載されているように、飛行時間中のプロセッサによる増幅パラメータの修正は、単一のキャプチャ／スキャンサイクル中にＦＯＶがスキャンパターンによって照射され、反射光信号が固定センサによってキャプチャされ、固定センサがＦＯＶ全体の画像を変換する、ステアリングアレイタイプのＬＩＤＡＲシステムにおいても実施できる。他の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、単一のスキャンサイクル中に可動光偏向器を用いてＦＯＶの小領域を選択的に照射し、（例えばセンサ１１６を用いて）ＦＯＶの様々な小領域の画像を順次キャプチャするスキャンシステムを構成することができる。飛行時間中に増幅パラメータを変更する記載された技法は、フラッシュタイプのＬＩＤＡＲシステム、スキャンＬＩＤＡＲシステム、又は他の任意のＬＩＤＡＲシステム構成と共に使用できる。また、ＬＩＤＡＲシステム１００の受光経路又は処理経路内の関連コンポーネントに対して、又はセンサ１１６内の個々の検出素子もしくは検出素子グループに対して増幅パラメータを制御することができるので、単一のスキャンサイクル中に異なる増幅スキームを適用できる。例えば、ある増幅スキームが特定のシステムコンポーネント又は特定の検出素子の経時的な増幅プロファイルを参照する場合、単一のスキャンサイクル中であっても、異なるコンポーネント及び異なる検出素子は全て、相互に異なる増幅スキームに関連付けることができる。
[0226] 更に、スキャンＬＩＤＡＲシステムにおいて、プロセッサ１１８は、視野をスキャンするため少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの光偏向器１１４を制御することができる。このようなシステムにおいて、視野のスキャンパターンは少なくとも２つの異なるスキャン方向を含み得る（例えば図２Ａから図２Ｃに示されているように）。またプロセッサ１１８は、現在のスキャン方向に基づいて、センサ１１６の複数の検出素子のうち少なくともいくつかに関連付けられた増幅パラメータを動的に変更できる。
[0227] ここに記載されている実施形態に従って、ＬＩＤＡＲシステム１００が放出した光の飛行時間中に増幅パラメータを変更するため、様々なトリガを使用できる。いくつかの場合、そのようなトリガは、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中に受信されるフィードバックを含み得る。例えば、以前のスキャンサイクル（又は、同一スキャンサイクル中に放出された以前のパルス）に関連した反射信号に基づいて、任意のシステムコンポーネント及び／又はセンサ１１６の１つ以上の検出素子の増幅パラメータの値を決定できる。これに加えて又はこの代わりに、同一スキャンサイクル中に受信された別の画素に関連した反射信号に基づいて、特定の画素内に含まれるセンサ１１６の１つ以上の検出素子の増幅パラメータの値を決定できる。車両のロケーション情報に基づいて増幅パラメータ値を決定することも可能である。例えばプロセッサは、マップデータと共にホスト車両の決定されたロケーションを用いて、潜在的な周囲光源及びその周囲光源に対する予測範囲を識別できる。これに応じてプロセッサ１１８は、予測範囲に対応した時間ウィンドウの増幅パラメータ値を変更することができる。
[0228] フィードバックを用いて増幅パラメータ値を動的に制御する１つの例では、ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶ内に放出された光に基づいて、ＦＯＶ内の１つ以上の物体等に対する距離情報を取得できる。この情報を用いて、１つ以上のコンポーネント又は検出素子のための増幅スキームを生成し適用することができる。例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００から６０メートルの距離で車両テールライトが検出された場合（例えば図１０の例に示されているように）、検出されたテールライトを含むＦＯＶ領域からの反射光を収集する１つ以上の検出素子に関連付けられた増幅パラメータ値を低減させることで、関連する時間ウィンドウ（例えば放出から３７０ナノ秒から４３０ナノ秒の間）において、検出されたテールライトの照射によるブラインディングのリスクを低減又は排除できる。特に、１つ以上の検出素子の増幅パラメータ値は無期限に低減させる必要はない。増幅パラメータ値の低減は、テールライトから予想される光反射の飛行時間（すなわち約４００ｎｓに対応する飛行時間）を含む飛行時間範囲（例えば狭い範囲）に対してのみ選択的に適用することができる。
[0229] 更に、特定のシステムコンポーネント及び／又は特定の検出素子のための増幅スキームは、任意の適切な増幅プロファイルを示すことができる。例えばいくつかの時間範囲中、特定の増幅スキームは、最小値（例えばゼロ）に設定された増幅値を含み得る。他の時間期間において、増幅値は適切な一定のレベルに維持することができる。また、他の時間期間において、増幅は、例えば時間に対する任意の適切な関数に従って変動し得る（例えば、線形に増大する、線形に低減する、指数的に増大する、指数的に低減する、段階的に増大する、段階的に低減する、周期的に変動する等）。いくつかの実施形態では、飛行時間の第１の部分に第１の増幅値を関連付けることができ、プロセッサ１１８は、飛行時間の第１の部分に続く飛行時間の第２の部分の間に増幅値を増大させることができる。いくつかの場合、飛行時間の第１の部分の間、増幅値は実質的にゼロに等しくすることができる。更に、飛行時間の第１の部分が開始するのは、少なくとも１つの光源から出射した光が少なくとも１つの光源から少なくとも５メートル（又は、例えば７メートルや１６メートル等、他の任意の距離もしくは同等の時間）進行した後とすることができる。また、飛行時間の第２の部分が開始するのは、実質的に飛行時間の第１の部分が終了した時か、又はそれらの間に介在する時間ウィンドウの後とすることができる。
[0230] 前述のように、ＬＩＤＡＲシステムの環境に供給された光の飛行時間において、個々の検出素子又は検出素子グループに関連付けられた増幅値を個別に制御することができる。例えばいくつかの実施形態では、異なる検出素子グループを異なる画素に割り当て、各画素及びそれに対応する検出素子グループの増幅パラメータを個別に調整することができる。例えば、ＬＩＤＡＲシステムの近傍のＦＯＶ内の物体から光を収集する画素では、近傍の物体に関連付けられた飛行時間に対応する時間ウィンドウの間、画素内の検出素子に低い増幅値を割り当てることができる。しかしながら、それらの時間ウィンドウの外側では、画素内の検出素子の増幅値を増大させることができる。プロセッサ１１８は、検出素子の増幅レベルを制御することに加えて、画素に対する検出素子の割り当ても制御できる。例えばプロセッサ１１８は、ＬＩＤＡＲシステムから第１の距離に位置する第１の物体に関連付けられた第１の画素に対して、ＬＩＤＡＲシステムから第１の距離よりも遠い第２の距離に位置する第２の物体に関連付けられた第２の画素よりも少数の検出素子を割り当てるように、センサ１１６に関連付けられた異なる画素に対して異なる検出素子グループを割り当てることができる。
[0231] 前述のように、場合によっては、内部反射光（例えば極めて短い飛行時間を有する光）を大きく減衰させるか又は検出しないように増幅パラメータ値を設定することができる。しかしながら他の場合には、例えばシステムの較正において内部の妨害（blockage）を検出するため、内部反射光の低増幅検出が有益である。例えば内部反射を用いて、センサ１１６に関連付けられた異なる画素間の変換係数（translation coefficient）を決定し、その結果に基づいて検出器パラメータ／増幅を変更することができる。例えば、制御できるパラメータのうち１つはタイミングである（例えば、正確な放出タイミングは既知でないので、１つの画素が他の画素に対して遅い場合、遅い画素のタイミングを調整することができる）。
[0232] 飛行時間中のプロセッサ１１８による増幅レベルの修正は、ＬＩＤＡＲシステムの動作パラメータの他の修正と共に実行できることに留意するべきである。例えばプロセッサ１１８は、異なる画素への検出素子のグループ化の制御や、ＦＯＶの異なる部分へ放出される照射レベルの修正等と共に、増幅レベルの修正を制御することができる（光の飛行時間中、又はその他で）。特にプロセッサ１１８は、ＦＯＶのＲＯＩ内の異なる画素への検出素子のグループ化の制御や、ＲＯＩへ放出される照射レベルの修正等と共に、ＲＯＩにおける増幅レベルの修正を制御することができる（光の飛行時間中、又はその他で）。このようなＬＩＤＡＲシステムの同時進行の動作パラメータ修正は、相乗効果を達成するため、異なる検討事項（例えば電力要件と検出要件）の間でバランスをとるため、又は他のいずれかの理由のため、プロセッサ１１８によって実行できる。
[0233] 図１０は、記載されている時間依存増幅技法をどのように用いてセンサブラインディングの効果を低減又は排除できるかの一例を示す図である。図示のように、ＬＩＤＡＲシステム１００はホスト車両（例えば自律走行車又は半自律走行車）に含めることができ、車両１００２のフロントバンパーの近傍のような任意の適切な場所に搭載すればよい。図示のように、車両１００２は平坦な道路１００４上を走行し、別の車両１００６の後ろを走っている。ＬＩＤＡＲシステム１００は、円錐１００８内の領域で表されたＬＩＤＡＲ ＦＯＶに光パルスを放出することができる。
[0234] 前述のように、受光経路もしくは処理経路内の任意の関連コンポーネントに対して、又はセンサ１１６に関連付けられた１つ以上の検出素子に対して、増幅スキームを実施することができる。グラフ１０１０は、１つのそのような増幅スキームの一例を示し、（例えば、ＦＯＶの方へ投影された少なくとも１つの光放出の飛行時間内で）経時的に増幅がどのように変動し得るかを示している。
[0235] グラフ１０１０に示されているように、ＬＩＤＡＲシステム１００の近くの距離範囲に対応する時間ウィンドウ内では、低い値（例えばグラフ１０１０のセクション１０１２に示されているようにゼロ）に増幅を設定することができる。上述のように、短い飛行時間を有する光（例えば、約ゼロから数ナノ秒、数十ナノ秒等の範囲内で検出される反射光）は、システムの環境内の物体からでなくＬＩＤＡＲシステム１００の１つ以上のコンポーネントから反射された光によって生じ得る。グラフ１０１０のセクション１０１２に示されているように、この時間ウィンドウ内の増幅をゼロ又はゼロ近傍に設定することで、内部反射光の検出によって発生し得る雑音を低減できる。ＬＩＤＡＲシステム１００から所定の距離（例えば５メートル、１０メートル、２５メートル、又はそれ以上）では、増幅をゼロから増大させ、付近の物体の深度マップを生成するため適切な増幅レベルにすることができる。それらの物体はセンサ１１６に極めて近接しているため、センサ１１６に入射する著しいレベルの反射光を発生させる傾向がある。
[0236] グラフ１０１０に示されているように、増幅レベルは次いで、セクション１０１６に到達するまで徐々に上昇し得る。この漸進的な増大は、飛行時間の長い光パルスに対する感度を増大させることができる。飛行時間の長い光パルスは、ＬＩＤＡＲシステム１００と、この光パルスが反射したＦＯＶ内の物体との間の長い距離を移動し、従って、より飛行時間の短い光パルスに比べて減衰されている可能性がある。光源からの距離が長くなるにつれて、これに応じて増幅を増大させることで、光が長い距離を移動することによって失うエネルギ（例えばターゲットからの反射角度や吸収等のため）に対処することができる。
[0237] この例においてＬＩＤＡＲシステム１００は、車両１００６の点灯したテールライト１０１４を検出することができる。テールライト１０１４は周囲光源として望ましくない干渉を生じ得る。テールライト１０１４によって生じる雑音を低減するため、プロセッサ１１８は、光がＬＩＤＡＲシステム１００からテールライトまで移動して戻ってくるまでの飛行時間の予想範囲に対応する時間ウィンドウ内の増幅レベルを低減させることができる。グラフ１０１０のセクション１０１６は、この時間ウィンドウ中の増幅レベルの低減を示す。このような増幅の低減はセンサ１１６の１つ以上の検出素子に適用することができる。グラフ１０１０は増幅と時間との間の全体的に線形の相関を示すが、いくつかの実施形態では、この関係は非線形であってもよい。
[0238] 図１１は、ＬＩＤＡＲシステム１００がどのように時間依存増幅を実施して検出器感度を経時的に制御できるかの追加の例を示す。レーザ出力グラフ１１０２は、ｔ１とｔ２との間の時間期間にわたって光源からパルスが放出されたことを示す。パルスが放出される時間中、検出器バイアスグラフ１１０４に示されているように検出器バイアスを低減させることで、パルス放出中の内部反射の検知を回避するように検出器感度を低減させることができる。この例では、第１の例示的な増幅グラフ１１０６ａ及び第２の例示的な増幅グラフ１１０６ｂにおける感度は、ｔ１からｔ２まで双方ともゼロである。内部反射はパルス放出後も受信され得るので、内部反射が検出されないことを保証するため、ｔ３まで検出器バイアスを低レベルに保持することができる。
[0239] ｔ３において、初期パルス反射が受信されると、検出器バイアスは増大し得る。前述の通り、反射信号のエネルギに対応するように感度を増大させることができる。ｔ４において検出器に到達する光子は、ｔ６において検出器に到達する光子よりも大きいエネルギを有し得る。これは、飛行時間の短いこれらの光子を検出するために必要な信号増幅が小さいこと又は感度が低いことを意味する。グラフ１１０６ａは、飛行時間の関数として信号増幅の一例を示し、図１０を参照して記載されたゲーティングは存在しない。いくつかの実施形態において、検出器バイアス、従って信号増幅は、ｔ６において最大増幅まで増大し得る。
[0240] グラフ１１０６ｂは、時間の関数として増幅の別の例を表し、ｔ４とｔ５との間にゲートが存在する。この例では、例えば視野内に反射面が位置し、放出されたパルスを反射して高い強度で検出器へ戻す可能性がある。ここでは、高い強度の光子が検出器に到達することが予想される場合、ｔ４とｔ５との間の図示されている時間ウィンドウで増幅をゼロに低減させることができる。
[0241] グラフ１１０６ｃは、検出感度を経時的に変動させる別の例を表す。図示のように、増幅が時間の関数として徐々に変化するプロファイルのセクションは存在しない。しかしながら、２つの時間ゲートが、一方は時点ｔ１とｔ３との間に、他方は時点ｔ４とｔ５との間に存在する。この例では、例えば視野内に反射面が位置し、放出されたパルスを反射して高い強度で検出器へ戻す可能性がある。ここでは、高い強度の光子が検出器に到達することが予想される場合、時点ｔ１とｔ３との間及び他方の時点ｔ４とｔ５との間の時間ウィンドウで増幅をゼロ又は低レベルに（図示のように）低減させることができる。図示のように、これらの時間ウィンドウ中に適用される低レベルの増幅は、利用可能な時間ウィンドウ内で同一の値を有する必要はなく、図示のように異なる値を含み得る。
[0242] 図１２は、ＬＩＤＡＲシステムのオプション中、検出器又はセンサの感度を動的に制御するための例示的なプロセス１２００のフローチャートである。最初に、１つ以上の光源（例えば光源１１２）から光を放出して視野の少なくとも一部を照射することができる（ステップ１２０２）。いくつかの実施形態においてシステムは、２つ以上の方向を含むスキャンパターンで視野をスキャンするため光源からの光を偏向させるように１つ以上の光偏向器を制御することができる。この方法は、少なくとも１つのセンサから、視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信することも含み得る。少なくとも１つの光源から出射する光と少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が、飛行時間を構成する（ステップ１２０４）。放出光の飛行時間中、システムは、１つ以上の検出器もしくはセンサに関連付けられたか、又は１つ以上の検出／受信経路に関連付けられた１つ以上の増幅パラメータを変更することができる（ステップ１２０６）。前述のように、センサ１１６は複数の検出素子を含むことができ、増幅パラメータの変更は、少なくとも１つの検出素子に関連付けられた少なくとも１つの増幅パラメータを変更することを含み得る。増幅レベルの変更は、飛行時間の関数として増幅を増大させることを含み得る。また、増幅レベルの変更は、異なる検出素子の増幅レベルを異なるように（並行して及び非並行に）変更すること、並びに、受信経路の異なるコンポーネントの増幅レベルを異なるように（並行して及び非並行に）変更することを含み得る。
[0243] 動作中、プロセッサ１１８は、少なくとも１つの欠陥のある検出素子の識別を取得し得る。これに応じてプロセッサ１１８は、少なくとも１つの欠陥のある検出素子の利得がセンサ１１６の他の検出素子の利得よりも実質的に低くなるように、センサ１１６の複数の検出素子のサブセットに関連付けられた少なくとも１つの増幅パラメータを動的に変更することができる。
[0244] ＬＩＤＡＲシステムにおける検出と検出との間の検出感度の変更
[0245] 前述のように、例えばシステム１００のようなＬＩＤＡＲシステムは、例えばプロセッサ１１８のような少なくとも１つのプロセッサを含み得る。プロセッサは、例えば光源１１２のような１つ以上の光源を活性化して、視野の一部へ光を放出させることができる。ＬＩＤＡＲシステムは、ＬＩＤＡＲシステムから放出した光から受光された反射に基づいて、その周囲に関する情報を決定することができる。例えば、センサ１１６のようなセンサによって受光及び記録された反射により、例えば物体、物体表面、物体の一部、路面、又は環境内に存在する他の任意の特徴部に対する距離情報のような情報の決定が可能となる。
[0246] ＬＩＤＡＲは光ベースの技術であるので、ＬＩＤＡＲシステムは、外部光源、ＬＩＤＡＲシステムの環境内の物体の反射特性等に影響されやすいことがある。例えばＬＩＤＡＲシステムは、周囲光源（街灯、テールライト、ヘッドライト、太陽の光等）からの雑音及び／又は他の干渉に影響されやすい可能性がある。雑音及び他の干渉は、（例えば信号対雑音比に負の影響を与えることによって）検出及び／又は深度マッピングを困難にする恐れがある。更に、ＬＩＤＡＲシステムの１つ以上のセンサは、光源及び／又は高反射性の表面（反射性の道路標識、ガラス、水面、ナンバープレート、至近距離の物体等）によってブラインディングされる可能性がある。これらの光源及び／又は高反射性の表面は、高い反射によって又は放出光から、センサに対する大きい光入力を発生させることがあり、双方ともセンサの飽和すなわちセンサブラインディングを引き起こすことがある。
[0247] 信号雑音及び／又はブラインディングの望ましくない影響、並びに他の干渉及び他の制限要因を軽減又は防止するため、プロセッサは、ＬＩＤＡＲシステムセンサの１つ以上の動作特性を動的に調整できる。このような調整は、既知の情報又は観察された情報に基づいて行うことができる。例えばいくつかの実施形態において、プロセッサ１１８は、ＬＩＤＡＲシステムホストの環境に関する情報を収集し、この情報を用いてセンサ１１６のような１つ以上のセンサに関連付けられたパラメータを調整することができる。例えばＬＩＤＡＲシステムは、その環境に光を放出すると共に反射を監視することができる。反射から得られた情報に基づいて、プロセッサは例えばセンサ感度を調整できる。感度調整は、センサの全ての検出素子において均一に行うことができる。あるいは、センサ１１６内の個々の検出素子又は検出素子グループにおいて様々な異なる感度レベルを適用してもよい。いくつかの実施形態においてプロセッサ１１８は、ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶの現在のスキャン中に又はＬＩＤＡＲシステムＦＯＶのスキャンとスキャンとの間に、特定の個々の検出素子又は検出素子グループのセンサ感度を調整することができる。このような調整は、センサ１１６の様々な領域においてＬＩＤＡＲシステムの環境から受光されて観察された光レベルに基づいて実行できる。また、このような調整は、他の任意の適切なタイプの情報に基づいて実行してもよい（例えば、ＧＰＳロケーション情報、ホスト車両ナビゲーション命令、ＦＯＶ内の既知の関心領域又は決定された関心領域等）。
[0248] いくつかの実施形態において、センサは、例えばＰＩＮダイオード、ＳＰＡＤ、ＡＰＤ、他のタイプのフォトダイオード、又は他の光検知デバイス等を含む、離散的な検出素子を含み得る。プロセッサ１１８は、任意の適切な技法を用いて検出素子の感度を制御できる。いくつかの実施形態において、検出素子の感度は、検出素子に関連付けられた利得レベル（例えば増幅レベル等）を変更することによって調整できる。
[0249] 前述のように、プロセッサ１１８は、センサの異なる領域では異なるように検出素子感度を調整することができる。ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶの特定の領域は、高反射性の物体／表面及び／又は外部光源を含むと判定された領域を含むことが既知であるか又は観察されることがある。そのような場合、ＦＯＶのこれらの高輝度領域から光を収集するセンサ１１６のエリアは、センサのこれらのエリア内の個々の検出素子の感度を低減させるように意図された増幅値を指定することができる。これに対して、ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶの他の領域は、低反射性の物体／表面及び／又は外部光源が実質的に存在しないと判定された領域を含むことが既知であるか又は観察されることがある。これらの場合、ＦＯＶのこれらの低輝度領域から光を収集するセンサ１１６のエリアは、センサのこれらのエリア内の個々の検出素子の感度を増大させるように意図された増幅値を指定することができる。センサの特定エリアの感度を低減させることにより、飽和及び／又はブラインディングの効果を低減又は排除することができる。
[0250] プロセッサ１１８は、センサ１１６の特定領域に利用できる光の量を変更するため、又はセンサの特定領域内の検出素子の感度レベルを変化させるため、様々なタイプの制御を利用できる。例えば上記のように、センサ１１６内の１つ以上の光検出素子に関連付けられた感度は、対応する検出素子に関連付けられた利得レベルを調整することによって増大又は低減させることができる。また、１つ以上の追加のデバイスに関連付けられた増幅／利得レベルを用いて、センサ１１６又はセンサ１１６の特定領域の感度を変更することも可能である。例えばいくつかの実施形態において、センサ１１６の感度を制御するには、受光経路／処理経路に沿った任意のポイントの１つ以上のコンポーネント（例えばアナログ増幅器、アナログ−デジタル変換器（ＡＤＣ）、時間−デジタル変換器（ＴＤＣ）、デジタル増幅器等）に関連付けられた１つ以上の増幅パラメータを変更すればよい。
[0251] 別の例では、センサ１１６又はセンサ１１６の特定領域に到達できる光の量を制御することによって、センサ１１６の応答を制御することができる。例えば、１つ以上の制御可能フィルタ又はシャッタを用いて、ＬＩＤＡＲシステムの環境からセンサ１１６又はセンサ１１６の特定領域に到達できる光の量を制御することができる。
[0252] センサ１１６又はセンサ１１６の領域の増幅及び／又は感度に影響を及ぼすパラメータの制御は、ＬＩＤＡＲシステム１００の動作中の任意の時点で実行することができる。例えばいくつかの実施形態において、そのような制御は、ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶの現在のスキャン中に開始できる（例えば現在進行中のスキャンの完了前に）。例えば図４Ｂに示されているように、ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶ４１２のスキャンは、可動光偏向器１１４を用いて光放出（例えば１つ以上の光パルス）をＦＯＶ４１２の特定領域へ誘導し、それらの領域からの光反射を収集することを含み得る。例えば、偏向器１１４の瞬時位置は、第２のＦＯＶ４１４の方へ光を誘導すると共にＦＯＶ４１４からの反射光を収集することを可能とする。図示されているようなＦＯＶ４１４は、完全なＦＯＶ４１２の小領域である。図示のように、センサ１１６は、完全なＦＯＶ４１２のスキャン中に（例えば偏向器１１４のそれぞれ異なる瞬時位置で）ＦＯＶ４１２の各小領域へ送出された１つ以上の光パルスから受信した反射から画像を生成できる。更に前述したように、ＦＯＶ４１２のスキャン中にセンサ１１６内の１つ以上の検出素子の感度レベルを変更できる。例えば、センサ１１６の検出素子（例えば検出素子の５×４の配列）の各々は、光パルスがＦＯＶ４１４に送出される時点で一意の増幅値を割り当てることができる。このため、ＦＯＶ４１４から収集された光反射は、これらの割り当てた増幅値に従って処理することができる。ＦＯＶ４１４から反射した光を収集している間、各検出素子は異なる増幅設定を有し得る。あるいは、ＦＯＶ４１４から反射した光を収集している間、検出素子グループ又は利用可能な検出素子の全ては同一の増幅設定を有し得る。ＦＯＶ４１２の次の小領域（例えば、図４Ｂに示されているようにＦＯＶ４１４のすぐ左側）から反射光を収集する前に、センサ１１６の検出素子のいずれかに関連付けられた１つ以上の増幅設定を変更してもよい。いくつかの実施形態においてプロセッサ１１８は、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶ内の物体へ到達して戻ってくる光の飛行時間内で、増幅及び／又は光感度設定又は本明細書に記載される他の制御パラメータ設定を変更できる。また、プロセッサ１１８は、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶ又はＦＯＶの特定部分に与えられる光パルスと光パルスとの間に、増幅及び／又は光感度設定又は本明細書に記載される他の制御パラメータ設定を変更できる。
[0253] 他の場合、センサ１１６又はセンサ１１６の領域の感度に影響を及ぼすパラメータの制御は、ＬＩＤＡＲシステムＦＯＶのスキャンとスキャンとの間に開始することができる。例えばＦＯＶ４１２のスキャンを完了した後（例えば、偏向器１１４の各瞬時位置からの画像を取得していき、様々な小領域から収集された画像がＦＯＶ４１２全体をカバーした後）、プロセッサ１１８は、センサ１１６に関連付けられた１つ以上の検出素子の増幅設定を変更できる。このような変更は、ＦＯＶ４１２の次のスキャンを開始する前（例えば、図４Ｂに示されているようにＦＯＶ４１２の右上角に位置する小領域の画像を収集する前）に実行できる。任意選択として、ＬＩＤＡＲシステムの少なくとも１つのプロセッサは、各検出素子の増幅設定が実質的に一定である間に収集された検出情報からそれぞれ発生できるポイントクラウド（又はＬｉｄａｒシステムの環境の他の３Ｄモデル）を出力することができる。例えばこれは、ＬＩＤＡＲシステムのセンサがＦＯＶの全体又はその大部分をカバーする大型のステアリングアレイである場合に有用であり得る。任意選択として、ＬＩＤＡＲシステムの少なくとも１つのプロセッサは、単一のパルスの飛行時間中、２つのパルスの間、又は２つの画素の間に様々な検出素子の増幅設定をコントローラによって修正しながら収集された検出情報からそれぞれ発生できるポイントクラウド（又はＬｉｄａｒシステムの環境の他の３Ｄモデル）を出力することができる。例えばこれは、センサが（例えば移動する偏向器によって）ＦＯＶをスキャンする比較的小型のセンサである場合に有用であり得る。
[0254] 前述のように、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶスキャンは、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの様々な小領域から順次反射光を収集する移動光偏向器を含まないことがある。いくつかの実施形態では、ＬＩＤＡＲシステムのセンサを用いて単一の動作中にＬＩＤＡＲ ＦＯＶ全体を撮像することができる。例えばフラッシュタイプのＬＩＤＡＲシステムでは、１つ以上の光パルスをＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶに放出できる。このような実施形態において、センサは、放出された１つ以上の光パルスに応答して、実質的にＬＩＤＡＲシステムのＦＯＶ全体から反射光を収集できる。前述のセンサは、所望の分解能値を得るために任意の適切な数の検出素子を含み得る（例えば数十、数百、数千、数百万、又はそれ以上）。このような実施形態では、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶのスキャンはＬＩＤＡＲ ＦＯＶの単一のスナップショットを含み得る。従って、１つ以上のセンサに関連付けられた検出素子は、第１のスキャン／スナップショットの間に第１のセットの感度レベルを有し得る。ＬＩＤＡＲ ＦＯＶに後続の光パルスを放出する前（又は、後続の光パルスからの反射に基づいてセンサで反射光を収集する前）、１つ以上のセンサの１つ以上の検出素子に関連付けられた１つ以上の感度値を変更することができる。フラッシュタイプのＬＩＤＡＲと、スキャンを行わないか又は他の点でＬＩＤＡＲシステム１００とは異なる他の任意のＬＩＤＡＲシステムを参照すると、ＬＩＤＡＲシステム１００に関して検討された受光経路（センサ及び関連コンポーネントを含む）の増幅レベル及び／又は感度の修正のいずれの変形も、必要な変更を加えてＬＩＤＡＲシステムの他のタイプ（例えばフラッシュタイプ）にも実施することができ、そのような実施はここで開示される本発明の一部であることに留意するべきである。
[0255] 動作中、ＬＩＤＡＲシステムの少なくとも１つのプロセッサ（例えばプロセッサ１１８）は、視野（例えば図４ＢのＦＯＶ４１２又は４１４）の方へ誘導される第１の光放出を放出するように少なくとも１つの光源（例えば光源１１２）の活性化を制御するよう構成できる。少なくとも１つのプロセッサは、第１の増幅設定を有する１つ以上の検出素子を含む少なくとも１つのセンサから、視野内の１つ以上の物体からの第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信できる。少なくとも１つのプロセッサは、視野の方へ誘導される第２の光放出を放出するように少なくとも１つの光源の活性化を制御できる。ＬＩＤＡＲシステムの動作中、少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも１つのセンサ（例えば少なくとも１つのセンサ１１６）の１つ以上の検出素子に関連付けられた増幅設定を、第１の増幅設定とは異なる第２の増幅設定に変更することができる。少なくとも１つのプロセッサは、第２の増幅設定のセンサの１つ以上の検出素子から、視野内の１つ以上の物体からの第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信できる。このデータ（例えば、強度やタイミング等を含む、受信した反射光の様々な特性に関連付けられた電気信号）を用いて、少なくとも１つのプロセッサ（例えばプロセッサ１１８）は、第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータ及び第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータの分析に基づいて、視野内の物体までの（又は物体の部分もしくは表面までの）距離を決定することができる。いくつかの場合、第２の増幅設定は、第１の光放射の反射に関連付けられた１つ以上の観察された特性に基づいて決定できる。
[0256] いくつかのファクタが、単独で又は組み合わされて、センサ１１６の１つ以上の領域における検出素子の感度の調整、又はセンサ１１６の１つ以上の領域において領域に許される光レベルの調整を引き起こすことができる。例えばいくつかの実施形態において、プロセッサ１１８は、同一スキャンサイクル中（同一の又は異なる瞬時方向）の１つ以上の先行パルスの検出結果、以前のＦＯＶスキャンサイクルからの検出結果、ＦＯＶ内の関心領域の画定、周囲の照明レベルに関する既存の知識、反射率レベル、雑音レベル等、又は、様々な方向に特定のタイプの物体が存在する可能性に関する知識のようなファクタに基づいて、増幅設定を決定することができる。
[0257] 例えば、観察された検出（例えば、先行する光パルスに基づいてＦＯＶの特定領域から取得された反射）に基づいて、又は所定の情報（例えば、ＦＯＶの領域とそれらのＦＯＶ領域内の物体や表面等に対する距離との既知の相関又は予想される相関）に基づいて、プロセッサ１１８は、検出素子の感度を変更する及び／又はセンサ１１６に到達する光を制御するように１つ以上の制御設定を変更できる。具体例では、ＦＯＶ内の物体に対する距離が短いと、多数の反射光子がセンサに到達することによるブラインディングを回避するため、検出の低い感度値を優先することができる。しかしながら距離が長くなると、関連する検出素子の増幅を増大させるか、又は、より高い反射光束がセンサに到達できるようにフィルタ等を制御することができる。ＦＯＶの様々な部分における物体までの距離は、以前の検出結果、ＧＰＳ情報、マップ、ＳＬＡＭ情報（ＳＬＡＭはSimultaneous Localization And Mapping（自己位置推定と地図作成の同時実行）を表す）等に基づいて査定することができる。
[0258] また、ＬＩＤＡＲシステムホストの環境内の物体及び／又は表面に関連した、観察されたか又は予想された反射率レベルに基づいて、増幅を調整することも可能である（例えば、上述のように感度又は光伝送を変更することによって）。感度の調整は、観察されたか又は予測された反射率レベルに基づいて実行できる（例えば、低い反射率を有するＦＯＶエリアでは感度を高くし、高い反射率を有するＦＯＶエリアでは感度を低くする）。
[0259] また、観察されるか又は予測される周囲光レベルに基づいて増幅の調整を実行することも可能である（例えば、低い周囲光を有するＦＯＶエリアでは感度を高くし、高レベルの周囲光を有するＦＯＶエリアでは感度を低くする）。高い反射率レベル及び／又は極めて明るい周囲光によって、プロセッサは、１つ以上の検出素子の増幅を低下させるか、場合によっては１つ以上の検出素子の利得をゼロにすることができる。同様に、低い反射率レベル及び／又は薄暗い周囲光が検出されると、プロセッサはセンサの１つ以上の検出素子の増幅を増大させることができる。概して感度レベルは、観察された反射率及び／又は周囲光に対して実質的に反比例して変化し得る。例えばいくつかの実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、システムのＦＯＶ内で特定の周囲光源を検出し、検出された周囲光源から光を収集するセンサのエリアではセンサ１１６の１つ以上の検出素子に関連付けられた増幅レベルを下方に調整することができる。いくつかの例においてプロセッサ１１８は、ＦＯＶの特定領域において車両テールライト又は車両ヘッドライトの存在を決定し、ＦＯＶのそれらの領域から光を収集する１つ以上の検出素子の感度を低減させることができる。同様の調整を、検出された街灯、交通信号、建物の照明、又は他の任意の周囲光源に基づいて実行してもよい。
[0260] また、プロセッサ１１８は、ＬＩＤＡＲシステム１００のＦＯＶ内の関心領域（ＲＯＩ）の確立に基づいて、センサ１１６の１つ以上の領域内の検出素子の感度の調整又はセンサ１１６の１つ以上の領域において領域に許された光レベルの調整を行うことができる。ＲＯＩは例えば、ＦＯＶの少なくとも１つの他の領域よりも情報収集が重要である物体や表面等が存在するＦＯＶの任意の領域において確立できる。例えばＬＩＤＡＲシステム１００は、車両、歩行者、道路上のがれき、道路上の物体、道路縁部の防護壁、交通信号、障害物、又はＬＩＤＡＲシステムホストの環境内における他の任意のタイプの物体を検出できる。次いでプロセッサ１１８は、そのような物体又は表面が以前に検出されたか又は他の点でＲＯＩとして現れることが予想されるＦＯＶエリアを確立できる。結果としてプロセッサ１１８は、ＲＯＩから反射された光を収集するセンサ１１６内の１つ以上の検出素子に関連付けられた増幅又は感度レベルを増大させることができる。また、ＲＯＩは、例えばそれらのエリアにおける検出の重要度（例えば車両の前方と車両の脇道）、他のタイプの車両センサの補償等、他の検討事項に基づいて画定してもよい。
[0261] また、検出器要素の感度（これは例えば「増幅」と言い換え可能に使用できる用語である）を、ロケーション情報に基づいて制御することも可能である。プロセッサ１１８は、マップデータ、ナビゲーション命令、及び／又はＧＰＳセンサ出力等に基づいて、検出素子の感度を調整できる。例えば、街灯、交通信号、建物等の周囲光源を検出することに加えて、そのような固定光源がＦＯＶ内の特定領域で生じることをロケーション情報に基づいて予測できる。従って、そのような光源の検出が確定されない場合であっても検出素子の感度を調整することができる。すなわち、ナビゲーション命令やマップデータ等に基づいて決定される今後の環境に関連付けられた特徴部を予想して、１つ以上の検出素子の感度を変更することができる。
[0262] センサのブラインディングは、反射パルスの予想強度に基づいて検出器の１つ以上の検出素子の増幅パラメータを調節することで克服できる。増幅パラメータは例えば、センサ１１６の検出素子に関連付けられた増幅や利得等を含み得る。特定の検出素子に、１つの増幅パラメータ又は増幅パラメータのシーケンスを含む増幅設定を割り当てることができる。前述のように、各検出器（例えばセンサ１１６）は１つ以上の検出素子（例えば検出素子４０２）を含み、これらの検出素子はセンサ１１６に関連付けられた１つ以上の画素に割り当てることができる。いくつかの実施形態では、特定の画素に対応する検出素子の増幅パラメータを全て同様に調整できるように、異なる検出素子グループをそれぞれ異なる画素に割り当てることができる。上述のように、検出素子のグループ化は時々プロセッサによって修正することができ、任意選択的に、そのようなグループ化の修正に従って、検出素子（及び／又は関連付けられた受光経路）の増幅レベルを修正することができる。
[0263] ここに開示される検出素子感度を調整する技法は、他の環境においても有用であり得る。例えばプロセッサ１１８は、センサ１１６内で１つ以上の欠陥のある検出素子（例えば、隣接する又は周囲の検出素子の信号レベルから著しく逸脱した反射信号を与える検出素子）の存在を検出する場合がある。このような場合、プロセッサ１１８は、欠陥があると疑われる１つ以上の検出素子に関連付けられた増幅を低減させることによって応答すればよい。
[0264] 前述のように、各検出素子の増幅パラメータは、検出素子に適用される利得を介して制御するか、又は、アナログ増幅器、アナログ−デジタル変換器、デジタル増幅器のような、反射光の受光経路又は処理経路に沿った任意のコンポーネントによって制御することができる。利得は非ゼロである必要はないことに留意するべきである。いくつかの場合、利得を低減した結果、１つ以上の検出素子又は他のコンポーネントにゼロ利得が適用されるので、センサ１１６の関連する検出素子又はエリアから感知できる信号が得られないことがある。
[0265] 図１３は、遭遇した環境の特徴部に基づいてどのようにセンサ感度を調整できるかの一例を示す図である。ＬＩＤＡＲシステム１００等のＬＩＤＡＲシステムは視野１３００を有し、視野１３００は、木１３１０、車両１３０２、縁石、路面のような様々な物体を含み得る。更に車両１３０２は、反射性であり点灯している可能性のあるテールライト１３０４及び高反射性のナンバープレート１３０６を含み得る。動作中、プロセッサ１１８は、ＦＯＶの異なる特徴部に応じてＦＯＶ１３００の様々な領域から光を収集する検出素子の感度を調整できる。例えば、一般にＬＩＤＡＲシステムの近くの物体又は表面は遠くの物体等よりも高いレベルの反射光を与え得るので、プロセッサ１１８は、近距離の物体又は表面を含むＦＯＶ領域から光を収集する検出素子の増幅を低下させることができる。プロセッサ１１８は、より遠くの物体を含むＦＯＶ領域から光を収集する検出素子の増幅を徐々に増大させることができる。図１３の水平線はこの漸進的な増大を表しており、例えば、ＦＯＶ内の物体までの距離が長くなる場合又は長くなると予想される場合のいくつかの段階的変化を示す。
[0266] 一度車両１３０２が検出されたら、プロセッサ１１８は、例えば領域１３０８のようなＦＯＶ１３００の領域をＲＯＩとして指定することができる。木１３１０が検出され得るが、これは静止物体として認識され、道路内に存在しないものであるので、ＲＯＩとして指定されない可能性がある。従って、木１３１０のエリアでＦＯＶから反射した光を収集する検出素子では、感度変化が必要ないことがある。更に、このエリア１３１０の感度を低減できる場合もある。いくつかの例では、ＲＯＩから光を収集する検出素子に関連付けられた増幅値をデフォルトレベルで増大させることができる。一方、ＲＯＩから光を収集する検出素子に関連付けられた増幅値を増大させず、デフォルトレベルに維持するか、又はデフォルトレベルに対して低下させる場合もあり得る。そのような例には、例えば、ＲＯＩ内に存在する１つ以上の物体がＬＩＤＡＲシステムに近いか又は高反射率値を示す場合が含まれる。これらの場合、検出素子の感度を増大させると、影響を受けた検出素子の望ましくないブラインディング又は飽和が生じる恐れがある。ＲＯＩを画定し、検出素子の増幅／感度を増大させることが妥当である他の物体には、道路の脇の縁石、道路で検出されたがれき又は障害物、道路又は歩道で検出された歩行者（特に、他の者よりも道路に進入する可能性が高い道路付近の歩行者）、歩道等が含まれ得る。
[0267] 感度調整は、ＲＯＩ内の小領域に基づいて実行できる。例えば、テールライト１３０４の検出及びこれらのテールライトから放出された光レベルに基づいて、プロセッサ１１８は、テールライト１３０４を含むＦＯＶ領域から光を収集する検出素子の増幅値を低減させることができる（又は、フィルタやシャッタ等によって、関連する検出素子に入射する反射光レベルを低下させることができる）。また、ナンバープレート１３０６を含むＦＯＶ領域に対しても同様の処置を適用できる。特定の条件下にあるナンバープレートは、センサ１１６のブラインディングを引き起こすか又は少なくとも悪影響を及ぼすのに充分な光を反射させ得るからである。
[0268] センサの部分又はセンサ全体に対してプロセッサ１１８が行う増幅レベルの修正は、ＬＩＤＡＲシステムの動作パラメータの他の修正と共に実行できることに留意するべきである。例えばプロセッサは、異なる画素への検出素子のグループ化の制御や、ＦＯＶの異なる部分へ放出される照射レベルの修正等と共に、増幅レベルの修正を制御することができる（光の飛行時間中、又はその他で）。特にプロセッサ１１８は、ＦＯＶのＲＯＩ内の異なる画素への検出素子のグループ化の制御や、ＲＯＩへ放出される照射レベルの修正等と共に、ＲＯＩにおける増幅レベルの修正を制御することができる（光の飛行時間中、又はその他で）。このようなＬＩＤＡＲシステムの同時進行の動作パラメータ修正は、相乗効果を達成するため、異なる検討事項（例えば電力要件と検出要件）の間でバランスをとるため、又は他のいずれかの理由のため、プロセッサ１１８によって実行できる。
[0269] 特に図１３の例を参照して上述した方法論は、ＦＯＶ全体をスキャンするためセンサ１１６が様々な時点でＦＯＶ１３００の小領域に重なるスキャンＬＩＤＡＲシステムに適用できる。また、これらの記載される方法論は、各放出光パルスを用いて、ＦＯＶのより大きい部分又は場合によってはＦＯＶ１３００全体をセンサ１１６に撮像させるフラッシュタイプのＬＩＤＡＲシステムにも適用できる。
[0270] 図１４は、フラッシュタイプのＬＩＤＡＲシステムに適用できる検出器（例えばフラッシュタイプ又はステアリングシステム）の検出素子１４０２の例示的な配列を示す。むろん、図１４に示されている例に関して検討される同様の原理は、スキャンタイプのＬＩＤＡＲシステム（例えば、ＦＯＶの全体的なスキャンを完了させるため、ｎ×ｍアレイの検出素子が図１４のＦＯＶの異なる小領域からの反射光を順次収集する検出器１１６）にも適用される。主な相違点は、（例えば図４Ｂに示されている技法におけるように）ＦＯＶ全体がスキャンされる際、ＦＯＶ全体の個別に撮像された各小領域を撮像するために、スキャンタイプのシステムの検出素子アレイが利用可能である点である。図１４に戻ると、検出器は、例えばＦＯＶ１４００のようなＦＯＶの異なる領域をカバーするように配列された複数の検出素子１４０２を有し得る。図の明確さのため、また単なる例示として、６×８の検出素子の行列により、異なる検出素子と異なるＦＯＶ領域を例示した。実際には、検出器はより多くの検出素子を有し得る。各検出素子がＦＯＶ１４００の関連部分からの反射を受光するように、検出素子１４０２の行列はＦＯＶに対応している。ＦＯＶの初期スキャン（例えば、ＦＯＶに与えられた入射光の１つ以上のパルスを用いたＦＯＶの初期フラッシュ）において、各検出素子は初期増幅設定を有することができる。初期スキャンサイクルの後、利用可能な検出素子の各々においてセンサ１１６が受信した反射信号に基づいて、プロセッサ１１８は、センサ内の検出素子１４０２の１つ以上に関連付けられた増幅レベルを変更することができる。
[0271] ＦＯＶの後続のスキャンにおいて、検出素子１４０２の１つ以上はそれぞれ、ＦＯＶからの受信反射信号に基づいて、以前のスキャンとは異なる増幅レベルを有することができる。例えば、テールライトを含む領域にマッピングされた検出素子（要素（Ｄ、４）（Ｄ、５）（Ｄ、６）及び（Ｄ、７）の増幅は、これらの領域から放出された光の以前の検出に応じて低下させることができる。更に、ＦＯＶ１４００の下方から上方へ向かうにつれて（図１４の垂直方向）、例えばセンサに到達する入射光の光子数の低下に対応するため、検出素子の増幅を徐々に増大させることができる。
[0272] 図１５は、ＬＩＤＡＲシステムの視野内の１つ以上の物体までの距離を決定するための例示的なプロセス１５００のフローチャートである。最初に、光源（例えば光源１１２）を活性化して、第１の光放出（例えば光パルス）を視野の方へ放出させることができる（ステップ１５０２）。いくつかの実施形態において、第１の光放出は１つ以上のパルスとすればよい。いくつかの実施形態において、システムは、２つ以上の方向を含むスキャンパターンで視野をスキャンするため、光源からの光を偏向させるように１つ以上の光偏向器を制御できる。
[0273] 第１の光放出は視野内の物体によって反射され得る。プロセッサ１１８は、１つ以上のセンサから、視野内の物体からの反射に関連付けられたデータを受信できる（ステップ１５０４）。次に、光源を活性化して第２の光放出を視野の方へ放出することができる（ステップ１５０６）。いくつかの実施形態では、第１及び第２の光放出は同一のスキャンサイクル中に放出できる。他の実施形態では、第１及び第２の光放出は別個のスキャンサイクル中に放出できる。いくつかの実施形態において、第２の光放出は１つ以上の光パルスとすればよい。いくつかの実施形態では、第１及び第２の光パルスは視野の異なる部分へ誘導できる。他の実施形態では、第１及び第２の光放出は視野の同一の領域へ誘導できる（場合によっては同一のスキャン内で、ＬＩＤＡＲシステムの可動偏向器が実質的に同じ瞬時位置にある間であるが、必ずしもそうとは限らない）。
[0274] いくつかの実施形態において、第２の光放出は第１の光放出よりも多くの光パルスを含むか、又はその逆である。センサの増幅を増大することに加えて、プロセッサは、ＦＯＶの特定領域に対するパルスの数を増やすことによってその領域への光を増大できる。あるいは、センサの増幅を増大することに加えて、プロセッサは、ＦＯＶの特定領域への光を低減できる（例えば、増幅の増大は照射レベルの低減を部分的に補償できる）。他の実施形態において、第１及び第２の光放出は、変調されている可能性のある連続光放出の異なるセグメントとすることができる。プロセッサは、第１の光放出がある光源パラメータに関連付けられると共に第２の光放出が異なる光源パラメータに関連付けられるように、光源の活性化を制御できる。光源パラメータは、光束、光強度、パワーレベル、光パルス数等を含み得る。
[0275] 第１の反射が受光された後、１つ以上のセンサの増幅設定を変更する（例えば増大させるか又は低減させる）ことができる（ステップ１５０８）。いくつかの実施形態において、増幅設定は、第１の光放出の反射データに基づいて調整できる。例えば増幅設定は、センサ感度を増大又は低減させるように構成できる。プロセッサは、センサに含まれる検出素子のサブセットの増幅設定を変更できる。いくつかの実施形態では、ステップ１５０４で受信したデータに基づいて、光源が第２の光放出を放出しないことも可能である。
[0276] 第２の光放出は、視野内の別の物体又は同一の物体によって反射され得る。１つ以上のセンサは、視野内の物体からの第２の光放出の反射に関連付けられたデータを受信できる（ステップ１５１０）。受信した反射データに基づいて、プロセッサは、ＬＩＤＡＲシステムから検出された物体までの距離を決定できる（ステップ１５１２）。例えば視野内で２つの物体が検出された場合、プロセッサは、第１及び第２の増幅設定を用いて視野の異なる部分から受信したデータを処理することによって、これらの物体までの２つの異なる距離を決定できる。別の例では、視野内で２つの物体が検出され、プロセッサは、第１及び第２の増幅設定を用いて視野の同一部分から受信したデータを処理することによって、これらの物体までの２つの異なる距離を決定できる。例えばプロセッサは、各光放出の飛行時間に基づいて距離を計算することができる。
[0277] 光学予算配分
[0278] 本明細書に記載されるように、ＬＩＤＡＲシステムの１つの機能は、環境に光を投影し、次いで環境内の物体からの光反射を収集し分析することによって、ＬＩＤＡＲシステムの周囲環境の３次元深度マップを生成することであり得る。一般に、ＬＩＤＡＲシステム及びその深度マップの有用性は、収集した光から得られる情報レベル及び生成される深度マップの解像度と共に増大し得る。しかしながら、単にＬＩＤＡＲシステムが環境に放出する光エネルギ量を増大させることによって高解像度の深度マップを生成することは、実際的な制約のために不可能である場合がある。第１に、目の安全は、ＬＩＤＡＲが出力できる光エネルギ量を制限し得る最も重要な制約である。目の安全を保証するため、また適用可能な規制に準拠するために、ＬＩＤＡＲシステムは、特定の時間期間にわたって特定のエネルギ密度を超えない光投影に限定され得る。更に、目の安全が重要でない場合であっても、ＬＩＤＡＲの環境に対する無制限の光放出を禁止する他の実際的な制約が存在し得る。例えばＬＩＤＡＲシステムは、単にＬＩＤＡＲ ＦＯＶへの光放出の全体的な増大によって検出分解能を向上させるＬＩＤＡＲシステムの能力を制限する有限光学予算及び／又は計算予算を有し得る。概念上、光学予算及び計算予算は、利用可能な光出力パワー及び計算パワーに関する特定の時間期間にわたったＬＩＤＡＲシステムの最大機能を反映することができる。また、ＬＩＤＡＲシステムは、パワー制約、過熱、光源の出力のような技術的制約によっても制約される可能性がある。
[0279] しかしながら、ＬＩＤＡＲシステムによって生成される深度マップを、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの全てのエリアで絶対解像度レベルに限定しなければならないというわけではない。以下で検討するように、また本開示の様々なセクション全体を通して、ＬＩＤＡＲシステムの光学予算及び計算予算は、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの特定のエリアにはＬＩＤＡＲ ＦＯＶの他のエリアよりも多くのリソース（例えば、より多くの光学予算及び／又は計算予算）を充てるように配分することができる。この結果、いくつかのエリア（例えば関心領域に対応するエリア）では高い解像度を有し、他のエリア（例えば低関心領域又は非関心領域）では低い解像度を有する深度マップを生成することが可能となり得る。以下の記載、及び本開示の多くのセクションの記載では、光学予算及び／又は計算予算の均等でない配分が望ましい様々な状況、条件、状態等について取り上げる。また、以下の記載及び全体的な記載では、深度マップに含まれる１つ以上の関心エリアで高レベルの情報を提供し得る深度マップを生成する際に役立てるため、どのように利用可能な光学予算及び／又は計算予算を動的に割り当て得るかについての例が与えられる。
[0280] 図１６は、ＬＩＤＡＲシステム１００が利用可能な光学予算及び／又は計算予算を配分する際に利用できる様々な情報ソースと共に、ＬＩＤＡＲシステム１００のブロック図を与えている。いくつかの実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００は、メモリ２９０２に記憶された光学予算（又は、光学予算の少なくとも１つの様相を示す、又は光学予算を導出もしくは決定することができる任意の情報）にアクセスするよう構成された少なくとも１つのプロセッサ１１８を含み得る。光学予算は、少なくとも１つの光源１１２に関連付けられ、少なくとも１つの光源によって所定の時間期間内に放出可能な光量を規定する。メモリ２９０２は、図１６に示されているように、ＬＩＤＡＲシステム１００の処理ユニット１０８に関連付けることができる。しかしながら、いくつかの態様においてメモリ２９０２は、ＬＩＤＡＲシステム１００が展開されるホスト（例えば車両、車両コンピュータ）に関連付けることができる。例えばいくつかの例では、メモリ２９０２はホスト車両の電子制御ユニット２９０４に関連付けられ、データバス２９００を介してプロセッサ１１８によってアクセス可能である。他の実施形態において、メモリ２９０２は、ＬＩＤＡＲシステム１００（又はそのホスト）に対して遠隔に位置する１又は複数のシステムに関連付けることができる。例えばいくつかの態様において、メモリ２９０２は、遠隔サーバ（図示せず）に関連付けられ、例えばクラウド２９１６（例えばインターネット接続）を介して又は無線送受信器２９０１を用いてアクセス可能である。
[0281] また、プロセッサ１１８は、（例えば情報ソース２９０４、２９０６、２９０８、２９１０、２９１２、２９１４、２９１６、２９１８、２９２０のいずれかから、又は他の任意の適切な情報ソースから）ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件を示す情報を受信するように構成され得る。ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件とは、ＬＩＤＡＲシステムの１つ以上の様相、ＬＩＤＡＲシステムの周りの環境、ＬＩＤＡＲシステムが展開されるホスト等に関する、任意の動作パラメータ、パラメータ値、観察された条件、命令、情報アイテム等のことであり、特定の時間期間において、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の少なくとも１つのグループ又は１つのスキャンサイクルに対してＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の別のグループ又は別のスキャンサイクルに与えられるよりも多くの光を割り当てることの妥当性を示し得るものである。
[0282] 受信情報はＬＩＤＡＲシステム１００の外部の１つ以上のソースから取得され得るが、ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件を示す情報は、システム１００の内部のソースから（例えば、光投影器１１２、偏向器１１４、検出器１１６、フィードバック要素等を含むシステムの１つ以上のコンポーネントを介して）取得された情報も含み得る。受信情報に基づいて、プロセッサ１１８は、例えばスキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布、及び／又は時間光分布を含む、光源１１２及び／又は偏向器１１４に関連した２つ以上の動作パラメータを用いて、ＬＩＤＡＲシステム１００の視野に光学予算を動的に配分することができる。プロセッサ１１８は更に、動的に配分した光学予算に従ってＬＩＤＡＲシステム１００の視野のスキャンにおいて光束を変動させ得るように光源１１２及び／又は偏向器１１４を制御するための信号を出力することができる。
[0283] 光学予算は、特定の時間期間（例えば、ＬＩＤＡＲスキャンサイクル単位、ミリ秒や秒又は他の任意の時間期間の指標を単位とする時間測定値）にわたってＬＩＤＡＲ ＦＯＶへ放出され得る光量に関する任意のパラメータ、値、又はパラメータもしくは値のセットに関して表現することができる。いくつかの態様において、ＬＩＤＡＲシステムの光学予算は、ＬＩＤＡＲシステムに含まれる１つ以上の光源の機能に依存し得る。例えばＬＩＤＡＲシステム１００の光学予算は、光源１１２に関連付けられ、光源１１２によって所定時間期間に放出可能な光量を規定することができる。光量の規定とは、何らかの時間の測度（例えばマイクロ秒、ミリ秒、秒、分等）に対する光量（例えばパワー、光度、光束、強度、光子数、光パルス数、デューティサイクル、パルス幅、パルス振幅、照射持続時間等）を示す任意のパラメータ又はパラメータ関係のことである。
[0284] いくつかの例において、光源１１２の平均光学予算は約１０ミリワットから１，０００ミリワットの間であり得る。これに加えて又はこの代わりに、光学予算は、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの単一のスキャンサイクルにおいて放出可能な光量を指すことがある。例えばＬＩＤＡＲシステム１００の光学予算は、１光源当たり１スキャンサイクルで１０，０００パルスから１光源当たり１スキャンサイクルで５０，０００パルスの間であり得る（例えば、各々が１つ以上の画素に関連付けられた１，０００〜１０，０００のビームロケーションをカバーするため）。いくつかの態様において、光学予算は、（例えばＬＩＤＡＲシステム１００が展開される車両又は他のホストから）光源１１２によって利用可能なパワーで表現することができる。また、光学予算は、光源１１２（又はシステム１００の任意の利用可能な光源）によって標準的な時間単位（例えばミリ秒、秒、分等）に放出可能な光量によって規定することができる。
[0285] 場合によっては、光学予算は固定のままであり得る。他の場合、メモリ２９０２に記憶された光学予算は変更及び更新され得る。このような変更は、例えば、ＬＩＤＡＲシステムの動作パラメータ及びＬＩＤＡＲシステムによって与えられる検出情報のうち少なくとも１つに基づいて行われ得る。
[0286] 更に、いくつかの態様において光学予算は、単一の光源を有する唯一のＬＩＤＡＲシステムに対応し得る。他の場合、光学予算は、複数の光源を含む単一のＬＩＤＡＲシステムに関連し得る。更に他の場合、光学予算は、各々が単一の光源又は複数の光源を含む、異なるロケーション（例えば車両の周りの異なるロケーション）で展開される複数のＬＩＤＡＲシステムに適用され得る。いずれにせよ、光学予算は、所定の時間期間において配分に利用できる複数の光源（又は全体として複数のＬＩＤＡＲシステム）からの放出可能な光量を規定することができる。プロセッサ１１８は、単一のＬＩＤＡＲシステム／光源の光学予算を動的に配分することができる。他の場合、プロセッサ１１８は、複数の光源／ＬＩＤＡＲシステムに関連した光学予算を動的に配分することができる。
[0287] 光学予算に加えて、ＬＩＤＡＲシステム１００（又は複数のＬＩＤＡＲシステムの組み合わせ）は、配分することができる計算予算を有し得る。計算予算とは、概して、特定の時間期間にわたる１又は複数のＬＩＤＡＲシステムの処理機能のことである。処理機能は、（例えばＬＩＤＡＲシステムの様々な様相を制御するため、検出された反射を受光し処理するため、深度マップを生成するため、深度マップを処理するため、物体及び他の高レベルのシーン理解情報を検出するため、並びに、ＬＩＤＡＲシステム又はＬＩＤＡＲシステム群に関連した他の任意の機能を実行するために）利用可能なプロセッサの数に依存し得る。処理機能は、利用可能なプロセッサの数に依存するだけでなく他のパラメータにも依存し得る。他のパラメータは例えば、１つ以上のプロセッサの処理機能のうちＬＩＤＡＲシステムの特定の機能（例えば、深度マップの生成、ＦＯＶのスキャンの制御、物体の検出、識別、及び／又は分類等）に専用の部分、１つ以上の利用可能なプロセッサの処理速度、（例えばバス２９００を介した）データ転送速度、１つ以上の利用可能なプロセッサによって実行できる単位時間当たりの計算数等である。
[0288] 以下の記載は光学予算の配分に関する詳細を含むが、計算予算は、光学予算の配分に関して記載されるものと類似の方法で配分することができる。例えばいくつかの例において、計算予算は、ＬＩＤＡＲが何を検出したかを判定するためのポイントクラウドの処理に利用できる計算リソース量に関する。場合によっては、ポイントクラウドに関する処理は著しい計算リソース、限定されたリソースを必要とする。従っていくつかの例では、関連するポイントクラウドを処理するため、特定のエリアが他のエリアよりも関心／重要度が高いと判定することが望ましい場合がある。例えば、車両の前方の領域では、特に前進する自動車にとってこのエリアは最も重要であり得るので、利用可能処理パワーの多くをポイントクラウドの処理及び深度マップの生成に専用とすることができる。一方で、車両の側方から延出する視野で行われる検出は、やはり重要であるものの、場合によっては車両の前方よりも重要性が低い（例えば車両が方向転換や停止等をしない限り）。そのような例では、ホスト車両から１３０メートル離れた位置にある高反射性物体で反射した反射信号からＬＩＤＡＲによって集団的な検出（grouped detections）が検出された場合であっても、プロセッサ１１８は、計算予算を節約するため、車両から４０ｍの距離まで（又は１３０ｍ未満の距離）の関連するポイントクラウドのみを処理することを決定できる（これは例えば、計算の観点から、１３０ｍにおける集団的な検出を含むポイントクラウド全体を処理するのはコストが高すぎるからである。これは特に、物体検出の重要度を考えると車両側方のこの例のような計算支出が妥当ではない場合に当てはまる）。
[0289] 計算予算は、例えば１つ以上の集中プロセッサの計算機能のうち１つのＬＩＤＡＲシステムに専用の部分を別のものよりも多くすることで、１つのＬＩＤＡＲシステムに別のものよりも多くの計算機能を与えるように、利用可能なＬＩＤＡＲシステム間で配分され得るだけではない。別の例では、２つ以上のＬＩＤＡＲシステムのプロセッサを統合／ネットワーク化することができ、この統合処理機能を、１つのＬＩＤＡＲシステムからのプロセッサの少なくとも一部を異なるＬＩＤＡＲシステムの計算タスクに専用とするように割り当てることができる。例えば、複数の利用可能ＬＩＤＡＲシステムからの処理機能を、ホスト車両の前方の領域、すなわち高分解能の物体検出及び深度マップ形成が望ましい領域に関連した計算タスクに専用とすることができる。
[0290] また、計算予算を特定のＬＩＤＡＲ ＦＯＶに関する計算に配分して、ＦＯＶの１つの部分に関連した計算タスクがＦＯＶの別の部分に関連した計算タスクよりも多くの計算予算を受け取るようにすることも可能である。どのように計算予算を配分するかのいくつかの例は、例えば、検出／クラスタリング（ポイントクラウドポイントからの物体レベル）、物体の境界ボックスの固定（「境界ボックス」）、物体／物体タイプの分類、物体の追跡（例えばフレーム間）、物体の特徴の決定（例えば大きさ、方向、速度、反射率等）を含む。計算予算は、処理容量を時間に関連付ける用語で表現することができる（例えばＧＭＡＣ、Ｇｆｌｏｐｓ、パワー等）。ＦＯＶの異なる部分に対する予算配分（特に計算予算であるが、これだけではない）は、２Ｄだけでなく３ＤでのＦＯＶ分割に関連し得ることに留意するべきである。例えば計算予算の割り当ては、ＦＯＶの所与のセクタ（例えば所与の１°×０．５°のセクタ）について、計算予算の７０％が７０ｍを超える範囲内の検出を処理するために割り当てられ、計算予算の３０％が４０ｍよりも近いＬＩＤＡＲの範囲内の検出を処理するために割り当てられ、４０ｍから７０ｍの間の範囲には計算予算が割り当てられないように行うことができる。
[0291] 光学予算に戻ると、利用可能な光学予算は、特定の時間期間内でＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の１つのグループにＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の別のグループよりも多くの光を選択的に与えるように配分することができる。この状況において、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分のグループとは、特定のＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つ以上の部分を指す（例えば、特定のＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つ以上の画素、領域、小領域等）か、又は、１つ以上の完全なＬＩＤＡＲ ＦＯＶを指すことができる（例えば、光学予算が複数のＬＩＤＡＲシステムにまたがって配分され得る場合）。より多くの光とは、上記で詳細に例示したように、光束の増大、光密度の増大、光子数の増加等を指すことができる。
[0292] 場合によっては、光学予算の配分は、特定のＬＩＤＡＲ ＦＯＶに関連したスキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布（例えばＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の１つ以上のグループに１つ以上の他のＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分よりも多くの光を与える）、及び／又は時間光分布の変化によって達成され得る。時間光分布は、例えばＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分のグループに適用される光束又は光量を経時的に制御するか又は他の方法で変化させて、第１のスキャンサイクルで投影される全体的な光量を第２の後続のスキャンサイクルで投影される全体的な光量よりも多くすることを含み得る。場合によっては、光学予算の配分は、特定のＬＩＤＡＲ ＦＯＶ又は特定のＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分に関連したスキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布、又は時間光分布のうち２つ以上を変化させることによって達成できる。このような変化は、２つ以上のＬＩＤＡＲ ＦＯＶ、１つのＬＩＤＡＲ ＦＯＶ、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの一部（例えば関心領域）、１つのスキャンサイクル、複数のスキャンサイクル等に対して実行できる。
[0293] 光学予算の動的な配分の少なくとも一部（例えば、フィードバック又はＬＩＤＡＲシステムの少なくとも１つのプラットフォーム条件に関して受信された他の情報に基づいて配分を変更又は更新すること）は、１つ以上のＬＩＤＡＲシステムのスキャンレートを決定することによって実行され得る。例えば少なくとも１つのプロセッサは、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの近視野部分、視野の遠視野部分、視野の狭角セクタ、及び／又は視野の広角セクタのうち少なくとも１つのスキャンレートを決定するように構成され得る。
[0294] 上記のように光学配分は、少なくとも部分的に、１つ以上のＬＩＤＡＲシステムの少なくとも１つのスキャンサイクルのスキャンパターンを決定することによって達成され得る。スキャンパターンは、以下の状況タイプ、すなわち、幹線道路の運転、オフロードの運転、雨天での運転、雪の中での運転、霧の中での運転、都市エリアでの運転、農村エリアでの運転、トンネル内の運転、既定の施設付近のエリアの運転、左折、右折、車線横断、交差点への接近、及び横断歩道への接近、のうち少なくとも１つの認識に基づいて決定できる。
[0295] 光学予算の配分は、任意の適切なプロセッサによって達成され得る。場合によっては、ＬＩＤＡＲシステム１００のプロセッサ１１８は、１つ以上のソースからの情報に基づいて光学予算を配分することができる。この代わりに又はこれに加えて、他のＬＩＤＡＲシステムのプロセッサを用いて光学予算（例えばＬＩＤＡＲシステムのグループに関連した光学予算）を配分することができ、及び／又は、ＬＩＤＡＲシステムホスト（例えば車両ＥＣＵ等）に関連した１つ以上のプロセッサを用いることができる。また、他の任意の利用可能なプロセッサを用いて光学予算を配分することも可能である。
[0296] 注記したように、光学予算配分によって、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の１つのグループに対して他よりも多くの光を与えることができる。適用される光量のこのような変化は、例えば、複数の光源のうち第２の光源への光学予算配分に対する複数の光源のうち第１の光源への光学予算配分率（又はＬＩＤＡＲ検出器間の同様の率）を変えることによって達成できる。また、光学配分は、異なるＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分に対して又は異なる時点において異なる理由で適用することも可能である。例えば、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶのいくつかの部分で又はスキャンサイクル中のいくつかの時点で、光学配分は、特定のＦＯＶ部分又は特定の時間期間における分解能増大、検出品質向上等を対象とすることができる。他の状況において、光学配分は、特定のＦＯＶ部分、特定のＦＯＶ小領域、又は特定の時間期間における検出範囲の増大を対象とすることができる。一般に、光学／パワー予算を用いて、異なるフレーム又は取得したフレームの異なる部分を取得する際に様々な目標を達成できる。このように、ＬＩＤＡＲシステムは、それぞれが異なる理由で有用である様々なＲＯＩのために一連の有用な又は高品質のフレームを提供できる。このように、光学予算は、ホストプラットフォーム（例えば車両のナビゲーションシステム）に有用な情報を戻す確率が高いと判定されるやり方で支出することができる。
[0297] 制御に関して、配分を行うか否か及び／又は配分をどのように行うかの決定、並びに光学予算の決定において、任意の適切なパラメータ又は情報要素を用いることができる。いくつかの実施形態では、ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件を光学予算配分の基礎として使用できる。上記のように、ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件とは、ＬＩＤＡＲシステムの１つ以上の様相、ＬＩＤＡＲシステムの周りの環境、ＬＩＤＡＲシステムが展開されるホスト等に関する、任意の動作パラメータ、パラメータ値、観察された条件、命令、情報アイテム等のことであり、特定の時間期間において、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の少なくとも１つのグループ又は１つのスキャンサイクルに対してＬＩＤＡＲ ＦＯＶ部分の別のグループ又は別のスキャンサイクルに与えられるよりも多くの光を割り当てることの妥当性を示し得るものである。
[0298] ＬＩＤＡＲシステムのそのようなプラットフォーム条件は、様々な方法で、かつ任意の適切な情報ソースを用いて決定することができる。いくつかの例では、ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件はＬＩＤＡＲシステムの内部で決定され得る。例えばプロセッサ１１８は、取得した光反射、反射率シグネチャ、深度マップ等に基づいて、ＬＩＤＡＲシステムが展開される環境に関連した１つ以上の特徴を決定できる。他の例では、ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件（ＰＣＬＳ）は、ＬＩＤＡＲシステム１００とは別個の１つ以上のソースから受信した情報に基づいて決定され得る。例えば図１６に示されているように、ＰＣＬＳは、ホスト車両の電子制御ユニット２９０４の１つ以上、１つ以上の温度センサ２９０６、ＧＰＳ受信器２９０８、車両ナビゲーションシステム２９１０、レーダユニット２９１２、１つ以上の他のＬＩＤＡＲシステム２９１４、インターネットもしくは他のネットワーク接続２９１６、カメラ２９２０、又は他の任意の適切なソースからの情報に基づいて決定できる。
[0299] いくつかの例において、ＰＣＬＳを示す情報は、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つ以上の領域を、他の領域（例えば低関心領域又は非関心領域）よりも大きい割合の光学予算又は計算予算が妥当である関心領域として確立できる。関心領域は、ＬＩＤＡＲシステムが展開されている車両の検知された現在の運転モードに基づいて識別することができ、情報ソース２９０４、２９０６、２９０８、２９１０、２９１２、２９１４、２９１６、２９２０の任意のもの、又はＬＩＤＡＲシステム１００、又はこれらの任意の組み合わせからの１つ以上の出力に基づいて決定できる。一例において、検知された現在の運転モードに基づく関心領域は、ホスト車両が方向転換して進んでいくエリア（ナビゲーションシステム２９１０、ＧＰＳ受信器２９０８等によって伝達される）と重なっておりたＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つ以上の部分を含み得る。別の例において、関心領域は、ＬＩＤＡＲシステム１００が別の車両、歩行者、障害物のような物体を検出したＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つ以上の部分に対応し得る。関心領域の他の例、及びどのようにその領域を識別するかの例は、本開示の他のセクションに含まれている。
[0300] 光学配分（又は計算予算）を決定できるＰＬＣＳを示す情報は、とりわけ、車両動作パラメータ、環境条件、運転決定、車両のナビゲーション状態、又はパワー管理モードのうち少なくとも１つを含み得る。
[0301] 光学配分（又は計算予算）の基礎となり得る車両動作パラメータ又は車両のナビゲーション状態の例には、（例えばＥＣＵ２９０４、ＧＰＳ２９０８からの）現在の速度、（例えばＧＰＳ２９０８、ナビゲーションシステム２９１０からの）現在の車両進行方向、（例えばＧＰＳ２９０８、ＥＣＵ２９０４からの）現在の制動又は加速状態、（例えばナビゲーションシステム２９０８、カメラ２９２０、ＧＰＳ２９０８等からの）ホスト車両が車線横断状況をナビゲートしているか否か、が含まれ得る。また、車両動作パラメータは、ＬＩＤＡＲシステム１００が展開されている車両プラットフォームに関連したいずれかのコンポーネントの条件もしくは状態、又は、ＬＩＤＡＲシステム１００自体のいずれかのコンポーネントの条件もしくは状態に関連し得る。そのような条件には、ＬＩＤＡＲシステムの少なくとも１つのコンポーネントの温度、ＦＯＶの一部が（例えば雨、泥、ごみ等によって）遮られているか否か、レンズに傷があるか否か、偏向器１１４が特定の瞬時位置に到達するのを妨げられているか否か、ある角度において他の角度よりも多くの内部反射が存在するか否か、が含まれ得る。また、車両のナビゲーション状態は、３次元マップ、部分マップ、２Ｄマップ、目標物、又はマップ及び目標物の任意の組み合わせ等に対するホスト車両の位置を含み得る。マップは、予め記憶されているか、通信チャネルを介して受信されるか、又は（例えばＳＬＡＭによって）生成することができる。
[0302] 環境条件の例は、気候条件（例えばカメラ２９２０、クラウド２９１６、ナビゲーションシステム２９１０からの情報に基づいて判定される雨、雪、霧等）、照射条件（例えばＬＩＤＡＲシステム１００からの情報に基づいて判定される（周囲光、光源のタイプ等））、環境の温度（例えば温度センサ２９０６からの出力に基づく）、及び／又は既定のタイプの施設に対する近接（例えばナビゲーションシステム２９１０、ＧＰＳ２９０８、カメラ２９２０等からの入力に基づいて判定される学校）のうち少なくとも１つを含み得る。光学予算（又は計算予算）配分の基礎となり得る環境条件の追加の例は、気候条件、（例えばＬＩＤＡＲシステム１００及び／又はホスト車両に対する）空間内での検出された物体の位置又は分布、空間内の物体の検出された特徴（例えば形状、反射率、ＳＮＲに影響を与える特徴）、物体のタイプ／クラス（例えば歩行者、建物、車両、交通信号の柱）、太陽又は他の光源の相対位置、交通の状態（例えば混雑しているか又は空いている幹線道路）、他のホスト車両システムの状態（例えば運転に関連したセンサ又は他のセンサ。いくつかの例では、ＬＩＤＡＲシステム１００は故障したカメラ２９２０を補償することができる）、道路自体の条件（例えばでこぼこ、粗さ、上り／下り、カーブ、反射率）、マップ／ＧＰＳに基づくデータ（例えばシーン内の道路のロケーション及び向き、シーン内の建物のロケーション及び向き、（ＬＩＤＡＲは建物の遠い側にある物体からの反射を受けると予測されない可能性があるので、建物や他の障害物に対して低関心領域を確立できる）、ＬＩＤＡＲシステム１００の周囲温度、ホスト車両環境の周囲温度、以前に収集されたＦＯＶフレームからのデータ分析（例えばポイントクラウド、表面の法線、反射率、信頼水準等）を含み得る。一般に、光学／パワー予算は、環境に関する知識に基づいて割り当てることができる。例えば、ＧＰＳデータ、マップデータ、以前のフレームの処理されたＬＩＤＡＲ情報、車両の他のセンサからのデータ、又は他の任意のソースによって、ＦＯＶの一部において所与の範囲（例えば１５ｍ）内に建物の存在が示されることがある。その建物は高関心領域（例えば車両の真正面）に存在する可能性があるが、それにもかかわらずプロセッサは、ＦＯＶのこの部分に比較的低いパワーを割り当て、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの他の部分に余分なエネルギを割り当てることで、建物の後ろに（例えば１５ｍを超えた範囲に）隠れているのでＦＯＶのその方向に割り当て得る光量にかかわらず到達できないＦＯＶの部分に対して予算を無駄に使うのを避けることが可能となる。
[0303] 光学配分（又は計算予算）の基礎となり得る運転決定の例は、農村部関連の指示、都市部関連の指示、ＬＩＤＡＲシステムを含む車両の現在の速度、次の運転手順、条件付き運転手順（その実行が安全であることを示す追加の環境情報が存在する場合のみ完了できる手順）、運転ナビゲーションイベント、マニュアル運転指示、及び自動運転指示のうち少なくとも１つを含み得る。そのような情報は、例えばＬＩＤＡＲシステム１００又は２９１４、ナビゲーションシステム２９１０、ＥＣＵ２９０４、ＧＰＳ２９０８、それらのソースの任意の組み合わせ、又はＰＣＬＳの指標の他の潜在的なソースによって提供される出力に基づいて取得できる。
[0304] 光学配分（又は計算予算）の基礎となり得るパワー管理モードの例は、通常パワー動作モード及び節電モードの指示のうち少なくとも１つを含み得る。そのような情報は、例えばＥＣＵ２９０４から取得することができ、ホスト車両から入手可能なパワー量を反映し得る。パワー管理モードの他の指標は、ＬＩＤＡＲシステム１００の１つ以上のコンポーネントの検知された条件（例えば、いずれかのコンポーネントが過熱しているか又は過熱の危険があるか）に基づくものであり得る。
[0305] いくつかの例は更に、光学予算又は計算予算配分の基礎となり得るＰＣＬＳの収集について示すことができる。例えば動作中に、プロセッサ１１８は、車両の現在の運転環境を示す入力を受信できる。例えばプロセッサ１１８は、農村部関連の指示及び都市部関連の指示のうち少なくとも１つを含む入力を受信できる。別の例として、プロセッサ１１８は、少なくとも１つの農村部関連の指示、都市部関連の指示、光条件に関連した情報、気候条件に関連した情報、及び車両速度に関連した情報のうち少なくとも１つを含む入力を受信できる。
[0306] いくつかの実施形態において、プロセッサ１１８は、プロセッサ１１８自体によって実行した決定からの入力を受信できる。このような例においてプロセッサ１１８は、視野の以前の（及び／又は現在の）１つ以上のスキャンからの情報に基づいて現在の運転環境を決定できる。例えばプロセッサは、多数の車両及び／又は車両に極めて近接した建物の存在に基づいて、現在の運転環境が都市部であると判定できる。別の例としてプロセッサは、多数の木及び／又は広々とした土地の存在に基づいて、現在の運転環境が農村部であると判定できる。プロセッサ１１８は、この代わりに又はこれと同時に、車両の速度に基づいて及び／又はマップ情報（これは記憶するか又は受信することができ、更新された交通情報を含み得る）に基づいて、現在の運転環境を決定できる。例えばプロセッサ１１８は、車両の高速が維持されていることに基づいて及び／又は車両のロケーションが既知の州間幹線道路（interstate）又は幹線道路と一致していることに基づいて、現在の運転環境が州間幹線道路又は幹線道路であると判定できる。別の例として、プロセッサ１１８は、低速が維持されながら車両が頻繁に停止することに基づいて及び／又は既知の交通情報に基づいて、現在の運転環境が交通渋滞であると判定できる。
[0307] この代わりに又はこれと同時に、プロセッサ１１８は、ホスト車両の処理ユニット（例えばＥＣＵ２９０４）から入力を受信できる。中央コンピュータは、プロセッサ１１８に関する上述した技法を用いて現在の運転環境を決定できる。同様にプロセッサ１１８は、これに加えて又はこの代わりに、遠隔システムから入力を受信することができる。例えばプロセッサ１１８は、気候サーバ又は他の更新された気候情報のソースから気候の指示を受信できる。同様にプロセッサ１１８は、交通サーバ又は他の更新された交通情報のソースから交通の指示を受信できる。
[0308] いくつかの実施形態において、プロセッサ１１８は、図１６に示されているような、ＧＰＳ、車両ナビゲーションシステム、車両コントローラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ、及びカメラのうち少なくとも１つから、現在の運転環境を示す入力を受信できる。例えば上述のように、プロセッサ１１８は、ＧＰＳ及び／又は車両ナビゲーションシステムによって決定された車両ロケーションをマップ及び／又は交通情報と組み合わせて用いて、現在の運転環境を導出できる。そのような例においてプロセッサ１１８は、車両のＧＰＳロケーションをマップと合わせることで車両が州間幹線道路に位置すると判定し、又は、車両のＧＰＳロケーションを交通情報と合わせることで車両が交通渋滞の中にあると判定することができる。同様にプロセッサ１１８は、車両コントローラからの速度や進行方向等を用いて、上述のように現在の運転環境を導出できる。これに加えて又はこの代わりにプロセッサ１１８は、レーダ、ＬＩＤＡＲ、及び／又はカメラからの情報を用いて、現在の運転環境を導出できる。例えばプロセッサ１１８は、レーダ、ＬＩＤＡＲ、及び／又はカメラを用いて、野原、木、建物、中央分離帯のような１つ以上の物体を識別し、この識別した物体を用いて現在の運転環境を導出できる。
[0309] 光学予算又は計算予算を割り当てると共に、配分した予算を適用するプランを立てたら、プロセッサ１１８（又は他の処理デバイス）はこのプランを実施することができる。例えばプロセッサ１１８は、動的に配分した光学予算に従ってＬＩＤＡＲ ＦＯＶのスキャンにおいて光束を変動させ得るように、少なくとも１つの光源１１２及び／又は光偏向器１１４又はＬＩＤＡＲ ＦＯＶへの光束に（空間的又は時間的な）影響を与える他の任意のコンポーネントを制御するための信号を出力できる。いくつかの例では、配分した光学予算の適用によって、１つ以上のＬＩＤＡＲ ＦＯＶの特定の部分（例えばＲＯＩ）に多くの光束を割り当てることができ、これは、他のエリア（例えば低関心領域又は非関心領域）への光束を低減することを必要とし得る。割り当てた光学予算を実施するプランを実行するため、プロセッサ１１８は、ＦＯＶをスキャンするため少なくとも１つの光偏向器１１４を制御するように構成され、スキャンサイクル中、少なくとも１つの光偏向器１１４は複数の異なる瞬時位置に配置され得る。更にプロセッサ１１８は、少なくとも１つの光偏向器が特定の瞬時位置に配置された場合、光ビームの一部が少なくとも１つの光偏向器によって少なくとも１つの光源から視野内の物体へ偏向されると共に物体からの光ビームの一部の反射が少なくとも１つの光偏向器によって少なくとも１つのセンサ１１６へ偏向されるように、少なくとも１つの光偏向器１１４と少なくとも１つの光源１１２を連携させる（例えばそれらの動作を同期させる）ことができる。いくつかの例では、ＬＩＤＡＲシステム１００は、少なくとも１つの光偏向器１１４に照準を合わせた複数の光源を含むことができ、プロセッサ１１８は、少なくとも１つの光偏向器１１４が特定の瞬時位置に配置された場合に複数の光源からの光がＬＩＤＡＲ ＦＯＶの複数の別個の領域へ投影されるように、少なくとも１つの光偏向器１１４を制御するように構成できる。一般にプロセッサ１１８は、動的に配分した光学予算に従って少なくとも１つの光源１１２及び少なくとも１つの光偏向器１１４を連携させることができる。配分した光学予算を適用することで、高関心領域には単位時間当たり多くの光を適用し、低関心領域には単位時間当たり少ない光を適用できる。更に、ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つ以上の部分における物体の検出に基づいて、プロセッサ１１８は、特定の部分（例えば関心領域であるか低関心領域であるかにかかわらず）へ投影される光の蓄積エネルギ密度が最大許容可能露光量を超えることを防止できる。
[0310] 図１７Ａは、開示される実施形態に従って、配分した予算に基づいてＬＩＤＡＲシステムを制御するための方法３０００の一例を与えるフローチャートを示している。例えばステップ３００２において、プロセッサ１１８（又は他の利用可能な処理デバイス）は、ＬＩＤＡＲシステムの１つ以上のプラットフォーム条件（ＰＣＬＳ）を示す情報を受信できる。上述のように、これらのＰＣＬＳは、均等でない光配分が望ましい場合があるＬＩＤＡＲシステム１００又はこれが展開されているプラットフォームホストに関連した任意の条件を含み得る。ステップ３００４において、プロセッサ１１８は、光学予算又は計算予算の規定を部分的に支援し得るシステム制約を決定できる（例えば、利用可能な光源の光出力機能、利用可能なＣＰＵの処理機能等）。ステップ３００２及び３００４で取得した情報に基づいて、プロセッサ１１８はステップ３００６において、配分光学予算及び／又は配分計算予算を決定できる。ステップ３００８において、プロセッサ１１８は、配分した予算を１つ以上のＬＩＤＡＲシステムの動作に適用するためのスキャンプランを作成できる。ステップ３０１０において、プロセッサ１１８は、例えば配分した予算に基づいて光源１１２及び偏向器１１４の動作を制御することによって、ビームスポットごとの光投影（例えば偏向器１１４の特定の瞬時位置からの光投影）を制御できる。例えば、低関心領域に適用されるよりも多くの単位時間当たりの光束を関心領域に提供することができる。ステップ３０１２において、プロセッサは、例えば検出器１１６の出力に基づいて反射光を検出し処理することができる。ステップ３０１４において、プロセッサ１１８は、特定のビームスポットについて配分した光学予算の既定の適用が完了したか否かを判定できる。完了した場合、プロセスは、別のビームスポットにおける光投影の制御を続けるためステップ３０１０に戻ることができる。完了していない場合、ステップ３０１６においてプロセッサ１１８は、更なるビームスポット投影が許容されるか否か判定できる（例えば、更なる投影が目の安全の規制に準拠するか否か、特定のビームスポットの最大許容可能光束量を超えるか否か等）。更なる投影が許容されない場合、プロセスは、別のビームスポットにおける光投影の制御を続けるためステップ３０１０に戻ることができる。更なる投影が許容される場合、次いでステップ３０１８においてプロセッサ１１８は、この特定のビームスポットにおける更なる投影が必要であるか否か（例えば、この特定のビームスポットに関連した以前の投影又は以前に照射された画素に基づいて、充分なデータ又は検出がすでに得られているか否か）を判定できる。追加の投影が必要ない場合、プロセスは、別のビームスポットにおける光投影の制御を続けるためステップ３０１０に戻ることができる。任意選択的に、プロセッサ１１８は、現在のビームスポットに割り当てられたパワーの残った未使用分を同一スキャンサイクルにおいて少なくとも１つの他のビームスポットに再分配することを決定できる。追加の投影が許容される場合、ステップ３０２０において、プロセッサ１１８は特定のビームスポットにおける追加の光投影を行うことができ、その後、反射光の検出及び処理のためにステップ３０１２に戻る。
[0311] 図１７Ｂは、ここに開示される実施形態に従ってＬＩＤＡＲシステムを制御するための例示的な方法３０５０のフローチャート図を示している。ステップ３０６２は、メモリに記憶されている光学予算にアクセスすることを含み得る。光学予算は、少なくとも１つの光源に関連付けられ、少なくとも１つの光源によって所定時間期間内に放出可能な光量を規定する。ステップ３０６４は、環境条件、運転決定、及びパワー管理モードのうち少なくとも１つを含む車両動作パラメータに関する情報を受信することを含み得る。受信した情報に基づいて、ステップ３０６６は、スキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布、及び時間光分布のうち少なくとも２つに基づき、ＬＩＤＡＲシステムの視野に対して光学予算を動的に配分することを含み得る。ステップ３０６８は、動的に配分した光学予算に従って、視野のスキャンにおいて光束を変動させ得るように少なくとも１つの光源を制御するための信号を出力することを含み得る。
[0312] いくつかの実施形態において、空間光分布に基づく光学予算の動的な配分は、単一のスキャンサイクル中に視野の第２の部分よりも多くの光を視野の第１の部分へ投影することを含み得る。その後のスキャンサイクルにおいて、空間光分布に基づく光学予算の動的な配分は、このスキャンサイクル中に視野の第１の部分よりも多くの光を視野の第２の部分へ投影することを含み得る。この方法は更に、関心領域としての第１の領域の識別、及び非関心領域（又は低関心領域）としての第２の領域の識別を取得することを含み得る。また、この方法は、第２の部分における物体の存在を決定し、第２の部分における光の蓄積エネルギ密度が最大許容可能露光量を超えるのを防ぐことも含み得る。
[0313] 配分した光学予算をＬＩＤＡＲシステムの動作中どのように適用し得るかを示す別の例において、プロセッサ１１８は、車両に設置された特定のＬＩＤＡＲシステムに対して、同一車両の別のＬＩＤＡＲシステムの故障を示すＰＣＬＳに基づいて、より多くの光学予算（例えばより多くの光束／ＦＯＶ）を配分するように構成できる。このような配分は、故障したＬＩＤＡＲシステムを少なくとも部分的に補償することができる。例えば、機能しているＬＩＤＡＲシステムに対する配分は、正常動作中に通常はパルスが全く送信されない（又はほとんどパルスが送信されない）ＬＩＤＡＲ ＦＯＶの部分にパルスを放出することを含み得る。また、このような配分は、例えばより広いＦＯＶをスキャンするため偏向器パラメータを変更することも含み得る。
[0314] この例を更に説明するため、図１８は、車両内の異なるロケーションに位置決めされた７つのＬＩＤＡＲシステムが設置されている車両の概略図を示す。それぞれのＬＩＤＡＲデバイスは、視野、範囲、分解能、精度等の点で異なるパラメータを示し得る。設置されたＬＩＤＡＲシステムは、これらのシステム間の通信アクセス、また場合によっては図１６に示されているような他のコンポーネント間の通信アクセスも提供するバス（例えばＣＡＮバス）によって接続され得る。動作中、様々なＬＩＤＡＲデバイスは、機能交換ブート処理段階の一部として又はオンデマンドステータス要求によって、相互に動作パラメータを同報通信することができる。この情報交換によって、ＬＩＤＡＲシステム＃７のような別のＬＩＤＡＲシステムのプロセッサは、ＬＩＤＡＲシステム＃２が故障したことを（例えば受信したエラーメッセージ、健康状態指標等に基づいて）認識できる。場合によっては、バス上の故障デバイスは報告を行うことができない（例えば電力供給を失っている）。その場合、報告を行わないシステムはもはや共有バスに接続されておらず、故障していると想定される。
[0315] １つ以上の他のＬＩＤＡＲシステムは、故障したＬＩＤＡＲデバイスを少なくとも部分的に補償するためのアクションを実行できる。例えば図１８に示されているように、ＬＩＤＡＲシステム＃２の故障によって車両センサシステムに盲点が生じ得る。ＨＷ又はＦＷの監視層（バスに接続されたメインコントローラ又は指定されたマスタＬｉＤＡＲデバイス）は、ＬｉＤＡＲ＃２が機能していないことを検出し、カバレージ損失を補償するためにシステム内の別のＬｉＤＡＲを指定する。この特定の例では、ＬｉＤＡＲ＃７の拡張機能を考慮に入れると、これがカバレージ損失を補償するための最良の選択肢であることがわかった。ＬｉＤＡＲ＃７は、ＬＩＤＡＲ＃２の視野をカバーするため、バックアップモードで動作すると共に視野を拡大するように指定される。ＬｉＤＡＲ＃７のスキャン範囲の拡大は、その機能のいくつか、全範囲の縮小、分解能、又はフレームレートを犠牲にして実行され得る。低下した性能パラメータセットで更新されたセンサ状態を、車両メインコントローラのレベルでシステム全体に通知し、車両挙動を補償することができる。車両を８０Ｋｍ／ｈに制限する細いスペアタイヤと同様、車両は最高速度に制限され得る。故障したセンサの補償を行うのは、人の介入なしで修理場所まで安全に到達できるようにするために、最低限の自律レベルを維持するための自律走行車が必要であるためである。
[0316] 任意選択として、計算リソースは、２つ以上のタイプの複数のセンサ（例えばＬＩＤＡＲ、カメラ、超音波センサ、レーダ）によって共有できること、又は異なるタイプのセンサから到達する検出情報の処理に割り当てできることに留意するべきである。これは例えば、自律走行車のような車両内の異なるセンサからの情報を統合するホストコンピュータによって実施できる。計算予算を配分するための上記で開示された方法及びプロセス（例えば方法３０００）は、拡張することができ、異なるタイプのセンサによって収集された情報の処理間で計算予算を配分することができる。任意選択的に、これを更に拡張して、異なるタイプの複数のセンサの各々のＦＯＶ部分間で様々に計算予算を割り当て、かつ、車両又は車両に設置された任意のシステムのプラットフォーム条件のような様々なパラメータに基づいて異なるタイプの検出データ間で計算リソースをシフトさせることも可能である。そのようなパラメータは例えば、車両動作パラメータ、環境条件、運転決定、車両のナビゲーション状態、又はパワー管理モード、１つ以上の検出システム（ＬＩＤＡＲ、レーダ等）のシステムパラメータのうち１つ以上の任意の組み合わせを含み得る。第１のタイプの第１のセンサの処理に対する計算予算の配分は、別のタイプの別のセンサの処理に基づくことができる。
[0317] 例えば、カメラがＲＯＩの１つにおいてぶら下がった物体を検出した場合、配分プロセッサは、ＦＯＶのそれからの検出情報を処理するため、ＦＯＶの他の部分からのＬＩＤＡＲ検出情報の処理を犠牲にして、ＬＩＤＡＲ計算予算をより多く配分することができる。別の例において、配分プロセッサは、ＦＯＶのいくつかの部分（むろん、２Ｄだけでなく３Ｄでも規定され得る）が主として第１のタイプのセンサからの検出情報を用いて分析され、ＦＯＶの他の部分が主として第２のタイプのセンサからの検出情報を用いて分析されるように、検出結果及び／又はプラットフォームパラメータに基づいて計算予算を配分することができる。更に高度な割り当てスキームにおいて、ホスト（又は別のプロセッサ）は、例えば以前に開示されたパラメータのいずれか１つに基づいて、また前述の検討事項のいずれか１つに従って、必要な変更を加えて、異なるタイプのセンサ間のパワー割り当てをシフトすることも可能である。
[0318] 本開示全体を通して検討されるＬＩＤＡＲシステムの方法、プロセス、及び技法の多くは、方法３０００と共に（及び予算配分の全体的な検討と共に）考慮された場合、開示される方法、プロセス、及び技法のいずれか２つ以上を組み合わせた、より広範な予算配分スキームの一部となり得ることに留意するべきである。そのような方法、プロセス、及び技法は、開示される予算割り当てスキームの様々な場所に適合し得る。例えば、これらの方法、プロセス、及び技法のいくつかは、ＦＯＶの異なる部分に対する予算の割り当て率を決定する際に使用できる。これらの方法、プロセス、及び技法のいくつかは、ＦＯＶの異なる部分に対する予算の割り当ての制限率を決定する際に使用できる。これらの方法、プロセス、及び技法のいくつかは、ＦＯＶの異なる部分に割り当てた予算を利用するために使用できる等である。
[0319] いくつかの実施形態によれば、ＬＩＤＡＲシステム１００は以下を含み得る。
ａ．検査光子のパルスを生成するための、投影ユニット１０２（又はその一部）のような光子放出器アセンブリ（ＰＴＸ）。パルスは少なくとも１つのパルスパラメータによって特徴付けられる。
ｂ．物体から反射して戻った反射光子を受光するための光子受光及び検出アセンブリ（ＰＲＸ）。ＰＲＸは、反射光子を検出するため、及び検出したシーン信号を（例えばプロセッサ１１８によって）生成するための検出器（例えば検出器１１６）を含む。光子受光及び検出アセンブリは、検知ユニット１０６（又はその一部）及び処理ユニット１０８（又はその一部）を含み得る。
ｃ．ＰＴＸ及びＰＲＸの双方と機能的に関連付けられて、検査光子のパルスを検査されるシーンセグメントの方向へ誘導すると共に反射光子をＰＲＸへ戻すための、スキャンユニット１０４（又はその一部）のような光子ステアリングアセンブリ（ＰＳＹ）。
ｄ．処理ユニット１０８（又はその一部、少なくとも１つのプロセッサ１１８等）によって実装されて、（ａ）ＰＴＸ、ＰＲＸ、及びＰＳＹを制御し、（ｂ）検出器から検出シーン信号を受信し、（ｃ）少なくとも部分的に検出シーン信号に基づいて少なくとも１つのパルスパラメータを更新するための、閉ループコントローラ（本明細書では以下で「コントローラ」とも称する）。
[0320] いくつかの実施形態によれば、少なくとも１つのパルスパラメータは、パルスパワー強度、パルス幅、パルス繰り返し率、パルスシーケンス、パルスデューティサイクル、波長、位相、及び／又は偏光から選択され得る。
[0321] いくつかの実施形態によれば、コントローラは、検出シーン信号を受信すると共にスキャン／動作プランを生成するための状況査定ユニットを含み得る。動作プランは、決定された予算割り当ての一部又は全てを含み、また、追加の動作決定（例えばスキャンパターン）も含み得る。状況査定ユニットは、光子ステアリングアセンブリからの光子ステアリングアセンブリフィードバックを受信できる。状況査定ユニットは、メモリに記憶された情報を受信できる。任意選択として、この情報は、レーザパワー予算（又は他の任意の形態の光学予算）、電気動作特性、及び／又は較正データから選択され得る。状況査定ユニットは、光子ステアリングアセンブリフィードバックを用いてスキャン／動作プランを生成できる。光学予算（例えばレーザパワー予算）は、目の安全の規制、熱的予算、経時的なレーザ劣化、及びその他のもの等の制約から導出することができる。
[0322] いくつかの実施形態によれば、動作プランは、（ａ）リアルタイムの検出シーン信号、（ｂ）フレーム内レベルシーン信号、及び（ｃ）２つ以上のフレームにわたって蓄積され分析されるフレーム間レベルシーン信号に基づいて、生成され得る。
[0323] いくつかの実施形態によれば、検出器は、１つ以上の検出器パラメータを有する動的検出器とすることができ、閉ループコントローラは、動作プランに基づいて検出器パラメータを更新できる。検出器パラメータは、スキャン方向、フレームレート、サンプリングレート、周囲光効果、機械的な静的及び動的障害、寄生光を低減するための動的ゲーティング、動的感度、動的バイアス、及び／又は熱的効果から選択され得る。ＰＳＹは１つ以上のステアリングパラメータを有し、閉ループコントローラは動作プランに基づいてステアリングを更新できる。ステアリングパラメータは、スキャン方法、パワー変調、単一軸又は複数軸の方法、同期コンポーネントから選択され得る。任意選択として状況査定ユニットは、ホストデバイスからホストフィードバックを受信し、このホストフィードバックを用いて動作プランを生成するか又は動作プランに寄与する（contribute to）ことができる。
[0324] いくつかの実施形態によれば、プロセッサ１１８は、状況査定論理（ＳＡＬ）等の状況査定論理又は回路を含み得る。ＳＡＬは、検出器１１６からの検出シーン信号、及び、スキャンユニット１０４の内部又は外部の追加ブロック／要素からの情報を受信することができる。
[0325] いくつかの実施形態によれば、シーン信号は、光子ステアリングアセンブリフィードバック、ＰＴＸフィードバック、ＰＲＸフィードバック、及びホストフィードバック等の追加フィードバック信号、並びにメモリ２９０２に記憶された情報を用いて又は用いずに、スキャンユニット１０４のための動作プラン信号等のスキャン／動作プランを決定するローカル及びグローバル費用関数の加重平均において、査定し計算することができる（例えば、どのレーザパラメータ予算で、どの検出器パラメータ予算で、ＦＯＶ内のどの画素をスキャンするか）。従ってプロセッサ１１８は、システムフィードバックを受信し、このフィードバックに基づいてシステムの動作を更新する閉ループ動的コントローラとすることができる。スキャン動作プランは、例えば、配分した光学予算又は計算予算を実施するために作成できる。
[0326] いくつかの実施形態によれば、シーンセグメントとも称されるシーンの１つ以上のセグメントをスキャンするためのスキャンユニット１０４を提供できる。デバイスは、１つ以上の光子放出器アセンブリ（ＰＴＸ）、１つ以上の光子受信及び検出アセンブリ（ＰＲＸ）、光子ステアリングアセンブリ（ＰＳＹ）、及び、ＰＴＸ、ＰＲＸ、及びＰＳＹの動作を同期するように適合された状況認識プロセッサを含むことで、デバイスがスキャンフレーム中にシーンの１つ以上のシーンセグメント又は領域のアクティブなスキャンを動的に実行できるようにする。アクティブなスキャンは、１つ以上の光子検査パルスをシーンセグメントの方へ、かつシーンセグメント中に伝送することと、シーンセグメント内に存在するシーン要素に検査パルスが衝突した場合、検査パルスが衝突したシーン要素上のポイントの距離と（相対）３次元座標を推定するため、パルスが要素に衝突してその反射が戻ってくるまでの往復の飛行時間を測定することと、を含み得る。検査パルスセットを用いて要素上のポイントセットの座標を収集することにより、３次元ポイントクラウドを生成し、シーン要素の検出、登録、場合によっては識別を行うため使用することができる。
[0327] プロセッサ１１８は、状況認識コントローラとすることができ、１つ以上の検出された及び／又は他の方法で既知であるシーン関連状況パラメータに基づいて、ＰＴＸ、ＰＲＸ、及び／又はＰＳＹの動作モード及び動作パラメータを動的に調整できる。いくつかの実施形態によれば、プロセッサ１１８は、１つ以上のシーンセグメント内に存在するシーン要素のような状況パラメータの理解に基づいて、シーンの１つ以上のセグメントをスキャン／カバーすることが意図されたスキャンフレームの一部として、シーンの部分をスキャンするためのスキャンプランのような動作プランを生成及び／又は調整することで、配分した光学予算又は計算予算を実施できる。スキャンプランの生成において考慮され得る他の状況パラメータは、実施形態に従ったデバイスを有するホストプラットフォームのロケーション及び／又は軌道を含むことができる。スキャンプランの生成において考慮され得る他の状況パラメータは、実施形態に従ったデバイスを有するホストプラットフォームの周囲の、道路勾配、傾斜（pitch）、及び曲率のような地形を含むことができる。
[0328] スキャンプランは、（ａ）スキャンフレームの一部としてアクティブにスキャンするシーン内のシーンセグメントの指定、（ｂ）シーンセグメントの少なくとも１つのスキャンに使用される検査パルスセットのパルス分布パターン及び／又は個々のパルス特性を規定できる検査パルス設定スキーム（ＰＳＳ）、（ｃ）検出器の感度又は応答パターンを規定できる検出スキーム、（ｄ）ステアリング方向、周波数を規定する、ステアリングアレイ内のアイドル要素を指定する、及びその他を実行できるステアリングスキーム、を含み得る。言い換えると、スキャンプランは、シーン分析及び配分した光学予算及び／又は計算予算に基づいてスキャンフレームがアクティブにスキャンされるように、ＰＴＸ制御信号、ステアリングパラメータ制御、ＰＲＸ制御、及び／又は検出器制御パラメータに少なくとも部分的に影響を与える／これらを決定することができる。
[0329] 以下の検討は、決定された光学予算及び／又は計算予算に基づいてＬＩＤＡＲ ＦＯＶの１つ以上のスキャンを制御する追加の例を与える。例えば、現在検出されているか又は推測される運転環境に基づいて、プロセッサ１１８は、少なくとも１つの光源の制御と少なくとも１つの光偏向器の制御を連携させて、視野のスキャンにおいて空間的に適用される光学予算量を変動させることにより、瞬時検出距離を動的に調整することができる。例えばプロセッサ１１８は、投影される光の量を増大させる及び／又は光の空間分布を縮小させて、ＦＯＶの特定の領域（関心領域）における瞬時検出距離を拡大することができる。別の例として、プロセッサ１１８は、投影される光の量を低減させる及び／又は光の空間分布を拡大させて、ＦＯＶの他の領域（低関心領域）における瞬時検出距離を縮小することができる。
[0330] 上述した光学予算の概念及び技法は、本明細書に記載された他の任意の実施形態と共に使用できることに留意するべきである。例えば本開示は、ＬＩＤＡＲシステムにおける検出間の検出感度を変動させ、ＬＩＤＡＲシステムによって放出される光の飛行時間中に検出感度を変動させ、ＬＩＤＡＲシステムにおいて画素に検出素子を動的に割り当てるための技法についても検討している。光学予算割り当て技法は、これらの他のＬＩＤＡＲシステムの任意のものと共に使用することも可能である。更に、開示されているＬＩＤＡＲシステム制御のいずれも、他の任意のＬＩＤＡＲシステム制御と共に使用することができる。例えばＬＩＤＡＲシステムの検出間の検出感度を変動させるための技法は、ＬＩＤＡＲシステムによって放出される光の飛行時間中に検出感度を変動させるための記載された技法、及びＬＩＤＡＲシステムにおいて画素に検出素子を動的に割り当てるための記載された技法と共に使用してもよい。同様に、ＬＩＤＡＲシステムによって放出される光の飛行時間中に検出感度を変動させるための技法は、ＬＩＤＡＲシステムにおいて画素に検出素子を動的に割り当てるための記載された技法と共に使用してもよい。
[0331] 前述の記載は例示の目的で提示されている。これは網羅的でなく、開示される厳密な形態又は実施形態に限定されない。本明細書の検討及び開示される実施形態の実施から、当業者には変更及び適合が明らかであろう。更に、開示される実施形態の態様はメモリに記憶されているものとして記載されるが、これらの態様は、例えばハードディスク又はＣＤ ＲＯＭ、又は他の形態のＲＡＭ又はＲＯＭ、ＵＳＢメディア、ＤＶＤ、ブルーレイ、又は他の光学ドライブ媒体のような二次記憶デバイス等、他の形態のコンピュータ読み取り可能媒体にも記憶できることは当業者には認められよう。
[0332] 記載された説明及び開示された方法に基づくコンピュータプログラムは、経験豊かな開発者のスキル内である。様々なプログラム又はプログラムモジュールを、当業者に既知の技法のいずれかを用いて生成するか、又は、既存のソフトウェアに関連付けて設計することができる。例えばプログラムセクション又はプログラムモジュールは、.Netフレームワーク、.Netコンパクトフレームワーク（及びVisual BasicやC等の関連言語）、Java、C++、Objective-C、HTML、HTML/AJAXの組み合わせ、XML、又はJavaアプレットを含むHTMLにおいて又はこれらによって、設計することができる。
[0333] 更に、例示的な実施形態を本明細書に記載したが、均等の要素（equivalent elements）、変更、省略、（例えば様々な実施形態にわたる態様の）組み合わせ、適合、及び／又は変形を有する任意の及び全ての実施形態の範囲は、本開示に基づいて当業者によって認められよう。特許請求の範囲における限定は、特許請求の範囲で使用される言語に基づいて広義に解釈され、本明細書において又は本出願の審査中に記載される例に限定されない。これらの例は非排他的に（non-exclusive）解釈されるものとする。更に、開示される方法のステップは、ステップの順序を変えること及び／又はステップを挿入又は削除することを含めて、任意に変更され得る。従って、本明細書及び例は単に例示と見なされ、真の範囲及び精神は以下の特許請求の範囲及び均等物（equivalents）の全範囲によって示されることが意図される。

Claims (87)

  1. 少なくとも１つのプロセッサであって、
    視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、
    前記複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、
    前記複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、前記第３のサブセットは、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの各々とは異なり、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、前記第４のサブセットは、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットの各々とは異なる、
    ように構成された少なくとも１つのプロセッサを備えるＬＩＤＡＲシステム。
  2. 前記複数の検出素子は単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ）のアレイを含む、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  3. 前記複数の検出素子はアバランシェダイオード（ＡＰＤ）のアレイを含む、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  4. 前記少なくとも１つのセンサは複数のＰＩＮダイオードを含む、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  5. 前記第１のサブセット内の検出素子の数は前記第２のサブセット内の検出素子の数よりも多い、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  6. 前記第１及び第２のサブセット内の検出素子の数は同一である、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  7. 前記第１及び第２のサブセットは、複数の割り当てられた画素の各々が同じ数の検出素子に関連付けられている第１の割り当て構成の一部である、請求項６又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  8. 前記第３及び第４のサブセットは第２の割り当て構成の一部であり、前記第１及び第２の割り当て構成は同じ数の割り当てられた画素に関連付けられている、請求項７又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  9. 前記第１及び第３のサブセット内の検出素子の数は同一である、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  10. 前記第１のサブセット内の検出素子の数は前記第３のサブセット内の検出素子の数よりも多い、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  11. 前記少なくとも１つの光源の活性化を制御することは、前記少なくとも１つの光源によって伝送される光のビームスポットサイズを修正することを含む、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  12. 前記少なくとも１つの光源の活性化を制御することは、前記少なくとも１つのセンサに入射する反射光の焦点エリアを修正することを含む、請求項１０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  13. 前記第３のサブセットのアスペクト比は前記第１のサブセットのアスペクト比よりも大きい、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  14. 前記少なくとも１つの光源から出射する光と前記少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成し、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記飛行時間中に検出素子のサブセットを動的に割り当てるように構成されている、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  15. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、ホスト車両の運転パラメータに基づいて前記第１及び第２のサブセットを割り当てるように構成されている、請求項１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  16. 本体と、
    前記本体内の少なくとも１つのプロセッサであって、
    前記本体の前方の視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、
    前記複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、
    前記複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、前記第３のサブセットは、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの各々とは異なり、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、前記第４のサブセットは、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットの各々とは異なる、
    ように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
    を備える車両。
  17. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、反射光が前記少なくとも１つのセンサに入射し始めた後に検出素子のサブセットを動的に割り当てるように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  18. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第１及び第２の画素を処理して、少なくとも１つの物体に関連付けられた距離情報を識別するように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  19. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第３及び第４の画素を処理して、前記視野内の前記少なくとも１つの物体に関する追加情報を識別するように構成されている、請求項１８又は他の任意の請求項に記載の車両。
  20. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第１の画素及び前記第２の画素の前記処理に基づいて前記視野の少なくとも一部で物体が不在であることを判定し、更に、前記第３の画素及び前記第４の画素の前記処理に基づいて前記視野の前記少なくとも一部に少なくとも１つの物体が存在することを判定するように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  21. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第１の画素及び前記第２の画素の前記処理に基づいて前記視野の前記少なくとも一部で物体が不在であるという前記判定を行った後、前記第３及び第４のサブセットを動的に割り当てるように構成されている、請求項２０又は他の任意の請求項に記載の車両。
  22. 異なるサブセットに検出素子を動的に割り当てるための複数のスイッチを更に備える、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  23. 前記複数の検出素子から受信された前記反射信号を復号するように構成された複数の復号器を更に備える、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  24. 前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、少なくとも１つの欠陥のある検出素子の識別を取得し、前記少なくとも１つの欠陥のある検出素子を前記第３のサブセットに含めることを回避するように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  25. 前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、少なくとも１つの欠陥のある検出素子の識別を取得し、前記少なくとも１つの欠陥のある検出素子の利得を低減させるように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  26. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの光偏向器を制御し、第１のスキャンサイクルにおいて前記第１及び第２のサブセットを動的に割り当て、以降の第２のスキャンサイクルにおいて前記第３及び第４のサブセットを動的に割り当てるように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  27. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの光偏向器を制御し、前記少なくとも１つの光源が前記視野の第１の部分を照射した場合に現スキャンサイクルにおいて前記第１及び第２のサブセットを動的に割り当て、前記少なくとも１つの光源が前記視野の第２の部分を照射した場合に前記現スキャンサイクルにおいて前記第３及び第４のサブセットを動的に割り当てるように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  28. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの光偏向器を制御し、前記スキャンのパターンに基づいて前記複数の検出素子のサブセットを動的に割り当てるように構成されている、請求項１６又は他の任意の請求項に記載の車両。
  29. ＬＩＤＡＲシステムのセンサからデータを取得するための方法であって、
    視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御することと、
    複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信することと、
    前記複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築することと、
    前記複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築することと、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築することであって、前記第３のサブセットは、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの各々とは異なる、ことと、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築することであって、前記第４のサブセットは、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットの各々とは異なる、ことと、
    を含む方法。
  30. 少なくとも１つのプロセッサであって、
    少なくとも１０平方度である視野（ＦＯＶ）部分を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、前記ＦＯＶ部分内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、
    前記複数の検出素子のための第１のグループ化スキームを動的に適用して、第１の数のグループを含む複数の第１の検出素子グループを提供し、
    前記少なくとも１つのセンサから複数の第１の出力信号を取得し、前記第１の出力信号の各々はそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応し、
    前記複数の第１の出力信号を処理して、前記ＦＯＶ部分において第１のポイント密度を有する第１のポイントクラウドを提供し、前記第１のポイントクラウドの前記ポイントの各々はそれぞれ別の第１の検出素子グループに対応し、
    前記複数の検出素子のための第２のグループ化スキームを動的に適用して、第２の数のグループを含む複数の第２の検出素子グループを提供し、前記第２の数は前記第１の数よりも大きく、
    前記少なくとも１つのセンサから複数の第２の出力信号を取得し、前記第２の出力信号の各々はそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応し、
    前記複数の第２の出力信号を処理して、前記ＦＯＶ部分において第２のポイント密度を有する第２のポイントクラウドを提供し、前記第２のポイントクラウドの前記ポイントの各々はそれぞれ別の第２の検出素子グループに対応し、前記第２のポイント密度は前記第１のポイントクラウド密度の少なくとも２倍の密度である、
    ように構成された少なくとも１つのプロセッサを備えるＬＩＤＡＲシステム。
  31. 少なくとも１つのプロセッサであって、
    視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信し、前記少なくとも１つの光源から出射する光と前記少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成し、
    前記飛行時間中に前記少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータを変更する、
    ように構成された少なくとも１つのプロセッサを備えるＬＩＤＡＲシステム。
  32. 前記増幅パラメータは、検出器の利得、増幅器の利得、感度、及び減衰のうち少なくとも１つを含む、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  33. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記飛行時間の関数として前記少なくとも１つのセンサの増幅を増大させるように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  34. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記複数の検出素子のサブセットに関連付けられた少なくとも１つの増幅パラメータを変更するように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  35. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、瞬間的な時間において前記複数の検出素子のうち少なくとも１つが動作可能でないように、前記複数の検出素子の前記サブセットに関連付けられた前記少なくとも１つの増幅パラメータを動的に変更するよう構成されている、請求項３４又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  36. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるよう少なくとも１つの偏向器を制御するように、及び、単一のスキャンサイクル中に異なる検出素子に対して異なる増幅スキームを適用するように構成されている、請求項３４又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  37. 前記飛行時間の第１の部分に関連付けられた増幅パラメータの値に対して、前記少なくとも１つのプロセッサは、前記飛行時間の前記第１の部分に続く前記飛行時間の第２の部分の間に関連付けられた前記増幅パラメータの前記値を増大させるように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  38. 前記飛行時間の前記第１の部分の間、前記増幅パラメータは実質的にゼロに等しい、請求項３７又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  39. 前記飛行時間の前記第１の部分は、前記少なくとも１つの光源から出射した前記光が前記少なくとも１つの光源から少なくとも２５メートル進行した後に開始する、請求項３８又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  40. 前記飛行時間の前記第２の部分は、実質的に前記飛行時間の前記第１の部分が終了した時に開始する、請求項３７又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  41. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、少なくとも３００ナノ秒の連続した時間期間にわたって前記増幅パラメータを徐々に増大させるように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  42. 前記増幅パラメータは増幅レベルを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、少なくとも２００ナノ秒の連続した時間期間にわたって前記増幅レベルを少なくとも３１ｄＢ上昇させるように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  43. 前記増幅パラメータは増幅レベルを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、少なくとも３００ナノ秒の連続した時間期間にわたって前記増幅レベルを少なくとも４ｄＢ上昇させるように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  44. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
    前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの偏向器を制御し、前記視野のスキャンパターンは少なくとも２つのスキャン方向を含み、
    現在のスキャン方向に基づいて前記複数の検出素子のうち少なくともいくつかに関連付けられた増幅パラメータを動的に変更する、
    ように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  45. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記プロセッサは更に、前記ＬＩＤＡＲシステムから第１の距離に位置する第１の物体に関連付けられた第１の画素に対して、前記ＬＩＤＡＲシステムから前記第１の距離よりも遠い第２の距離に位置する第２の物体に関連付けられた第２の画素よりも少数の検出素子を割り当てるように、異なる画素に対して異なる検出素子グループを割り当てるように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  46. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、以前のスキャンサイクルに関連付けられた反射信号に基づいて前記増幅パラメータのための値を決定するように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  47. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、同一のスキャンサイクル中に受信された別の画素に関連付けられた反射信号に基づいて前記増幅パラメータのための値を決定するように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  48. 視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御することと、
    少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信することであって、
    前記少なくとも１つの光源から出射する光と前記少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成する、ことと、
    前記飛行時間中に前記少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータを変更することと、
    を含むＬＩＤＡＲ方法。
  49. 増幅レベルを変更することは、前記飛行時間の関数として増幅を増大させることを含む、請求項４８又は他の任意の請求項に記載の方法。
  50. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記増幅パラメータを変更することは、少なくとも１つの検出素子に関連付けられた少なくとも１つの増幅パラメータを変更することを含む、請求項４８又は他の任意の請求項に記載の方法。
  51. 少なくとも１つの欠陥のある検出素子の識別を取得することと、
    前記少なくとも１つの欠陥のある検出素子の利得が他の検出素子の利得よりも実質的に低くなるように、前記複数の検出素子のサブセットに関連付けられた少なくとも１つの増幅パラメータを動的に変更することと、
    を更に含む、請求項５０又は他の任意の請求項に記載の方法。
  52. 前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの偏向器を制御することと、
    単一のスキャンサイクルにおいて異なる検出素子に対して複数の増幅スキームを適用することと、
    を更に含む、請求項２０又は他の任意の請求項に記載の方法。
  53. 増幅スキームは、検出器の利得、増幅器の利得、感度、及び減衰のうち少なくとも２つの組み合わせを含む、請求項５２又は他の任意の請求項に記載の方法。
  54. 本体と、
    前記本体内に配置された少なくとも１つのプロセッサであって、
    前記本体の前方の視野を照射するための少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信し、前記少なくとも１つの光源から出射する光と前記少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成し、
    前記飛行時間中に前記少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータを変更する、
    ように構成された少なくとも１つのプロセッサと、
    を備える車両。
  55. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記飛行時間の関数として前記少なくとも１つのセンサの増幅を増大させるように構成されている、請求項５４又は他の任意の請求項に記載の車両。
  56. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記車両のロケーション情報に基づいて前記増幅パラメータのための値を決定するように構成されている、請求項５４又は他の任意の請求項に記載の車両。
  57. 前記少なくとも１つのプロセッサは、ＬＩＤＡＲシステムの一部であり、前記反射信号を用いて前記車両と前記視野内の前記物体との距離を決定するように構成されている、請求項５４又は他の任意の請求項に記載の車両。
  58. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
    前記少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、
    前記複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、
    前記複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、前記第３のサブセットは、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの各々とは異なり、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、前記第４のサブセットは、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットの各々とは異なる、
    ように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  59. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
    メモリに記憶された光学予算にアクセスし、前記光学予算は、前記少なくとも１つの光源に関連付けられると共に前記少なくとも１つの光源によって所定の時間期間内に放出可能な光量を規定し、
    前記ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件を示す情報を受信し、
    前記受信した情報に基づいて、スキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布、及び時間光分布のうち少なくとも２つに基づいて、前記ＬＩＤＡＲシステムの前記視野に前記光学予算を動的に配分し、
    前記動的に配分した光学予算に従って前記視野のスキャンにおいて光束を変動させ得るように前記少なくとも１つの光源を制御するための信号を出力する、
    ように構成されている、請求項３１又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  60. 少なくとも１つのプロセッサであって、
    視野の方へ誘導される第１の光放出を放出するように少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    第１の増幅設定における少なくとも１つのセンサから、前記視野内の１つ以上の物体からの前記第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信し、
    前記視野の方へ誘導される第２の光放出を放出するように前記少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    前記少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅設定を、前記第１の増幅設定とは異なる第２の増幅設定に変更し、
    前記第２の増幅設定における前記少なくとも１つのセンサから、前記視野内の１つ以上の物体からの前記第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信し、
    前記第１の光放出の前記１つ以上の反射に関連付けられた前記データ及び前記第２の光放出の前記１つ以上の反射に関連付けられた前記データの分析に基づいて、前記視野内の物体までの距離を決定する、
    ように構成された少なくとも１つのプロセッサを備えるＬＩＤＡＲシステム。
  61. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、少なくとも前記第１及び第２の光放出の飛行時間に基づいて前記視野内の前記物体までの距離を決定するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  62. 前記第１の光放出は少なくとも１つの光パルスを含み、第２の信号は少なくとも１つの他の光放出を含む、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  63. 前記第１の光放出は第１の複数の光パルスを含み、前記第２の光放出は、前記第１の複数の光パルスよりも多い光パルスを含む第２の複数の光パルスを含む、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  64. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第１の光放出が第１の光源パラメータに関連付けられると共に前記第２の光放出が第２の光源パラメータに関連付けられるように前記少なくとも１つの光源の活性化を制御するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  65. 前記第１の光放出及び前記第２の光放出の各々が連続光放出の一部である、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  66. 前記連続光放出は変調されている、請求項６５又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  67. 前記第１の光放出及び前記第２の光放出は前記視野の異なる部分の方へ誘導される、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  68. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第１及び第２の増幅設定を用いて前記視野の前記異なる部分から受信したデータを処理することによって、前記視野内の２つの異なる物体までの２つの異なる距離を決定するように構成されている、請求項６７又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  69. 前記第１の光放出及び前記第２の光放出は前記視野の実質的に同じ部分の方へ誘導される、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  70. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記視野の前記同じ部分から受信したデータを処理することによって、前記視野内の２つの異なる物体までの２つの異なる距離を決定するように構成されている、請求項６９又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  71. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの光偏向器を制御するように構成され、前記第１の光放出及び前記第２の光放出は単一のスキャンサイクルで放出される、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  72. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記視野をスキャンするため前記少なくとも１つの光源からの光を偏向させるように少なくとも１つの光偏向器を制御するように構成され、前記第１の光放出は第１のスキャンサイクルで放出され、前記第２の光放出は以降の第２のスキャンサイクルで放出される、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  73. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記複数の検出素子のサブセットに対して前記第２の増幅設定を適用するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  74. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、欠陥のある検出素子の識別を取得すると共に前記欠陥のある検出素子に対して前記第２の増幅設定を適用するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  75. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記少なくとも１つのセンサの欠陥のある検出方向の識別を取得すると共に前記欠陥のある検出方向に前記第２の増幅設定を適用するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  76. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第１の光放出の前記１つ以上の反射に関連付けられた前記データを処理すると共に、前記データに基づいて前記第２の光放出を放出するか否かを決定するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  77. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記第１の光放出の前記１つ以上の反射に関連付けられた前記データを処理すると共に、前記データに基づいて前記第２の増幅設定を決定するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  78. 前記第１の光放出は第１のスキャンサイクルで放出されると共に前記第２の光放出は以降の第２のスキャンサイクルで放出され、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、前記以降の第２のスキャンサイクルにおいて前記少なくとも１つのセンサが前記第１のスキャンサイクルよりも高い感度に関連付けられるように前記第２の増幅設定を決定するように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  79. 物体までの距離を決定するためのＬＩＤＡＲ方法であって、
    視野の方へ誘導される第１の光放出を放出することと、
    第１の増幅設定における少なくとも１つのセンサから、前記視野内の１つ以上の物体からの前記第１の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信することと、
    前記視野の方へ誘導される第２の光放出を放出することと、
    前記少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅設定を、前記第１の増幅設定とは異なる第２の増幅設定に変更することと、
    前記第２の増幅設定における前記少なくとも１つのセンサから、前記視野内の１つ以上の物体からの前記第２の光放出の１つ以上の反射に関連付けられたデータを受信することと、
    前記第１の光放出の前記１つ以上の反射に関連付けられた前記データ及び前記第２の光放出の前記１つ以上の反射に関連付けられた前記データを分析することによって、前記視野内の物体までの距離を決定することと、
    を含む方法。
  80. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記少なくとも１つセンサに関連付けられた前記増幅設定を変更することは、前記少なくとも１つの検出素子に関連付けられた少なくとも１つの増幅パラメータを変更することを含む、請求項７９又は他の任意の請求項に記載の方法。
  81. 前記第２の増幅設定は前記第１の増幅設定よりも高い検出器利得に関連付けられている、請求項７９又は他の任意の請求項に記載の方法。
  82. 前記第２の増幅設定は前記第１の増幅設定よりも高い感度に関連付けられている、請求項７９又は他の任意の請求項に記載の方法。
  83. 前記第２の増幅設定は前記第１の光放出の前記１つ以上の反射に関連付けられた前記データに基づいて決定される、請求項７９又は他の任意の請求項に記載の方法。
  84. 前記少なくとも１つのセンサは複数の検出素子を含み、前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
    前記少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、
    前記複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、
    前記複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、前記第３のサブセットは、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの各々とは異なり、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、前記第４のサブセットは、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットの各々とは異なる、
    ように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  85. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
    前記少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体に関連付けられた反射信号を受信し、前記少なくとも１つの光源から出射する光と前記少なくとも１つのセンサに入射する反射との間の経過時間が飛行時間を構成し、
    前記飛行時間中に前記少なくとも１つのセンサに関連付けられた増幅パラメータを変更する、
    ように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  86. 前記少なくとも１つのプロセッサは更に、
    メモリに記憶された光学予算にアクセスし、前記光学予算は、前記少なくとも１つの光源に関連付けられると共に前記少なくとも１つの光源によって所定の時間期間内に放出可能な光量を規定し、
    前記ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件を示す情報を受信し、
    前記受信した情報に基づいて、スキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布、及び時間光分布のうち少なくとも２つに基づいて、前記ＬＩＤＡＲシステムの視野に前記光学予算を動的に配分し、
    前記動的に配分した光学予算に従って前記視野のスキャンにおいて光束を変動させ得るように前記少なくとも１つの光源を制御するための信号を出力する、
    ように構成されている、請求項６０又は他の任意の請求項に記載のＬＩＤＡＲシステム。
  87. 少なくとも１つのプロセッサであって、
    メモリに記憶された光学予算にアクセスし、前記光学予算は、前記少なくとも１つの光源に関連付けられると共に前記少なくとも１つの光源によって所定の時間期間内に放出可能な光量を規定し、
    前記ＬＩＤＡＲシステムのプラットフォーム条件を示す情報を受信し、
    前記受信した情報に基づいて、スキャンレート、スキャンパターン、スキャン角、空間光分布、及び時間光分布のうち少なくとも２つに基づいて、前記ＬＩＤＡＲシステムの視野に前記光学予算を動的に配分し、
    前記動的に配分した光学予算に従って前記視野のスキャンにおいて光束を変動させ得るように前記少なくとも１つの光源を制御するための信号を出力する、
    ように構成され、更に、
    視野を照射するための前記少なくとも１つの光源の活性化を制御し、
    複数の検出素子を有する少なくとも１つのセンサから、前記視野内の物体から反射した光を示す反射信号を受信し、
    前記複数の検出素子の第１のサブセットを動的に割り当てて第１の画素を構築し、
    前記複数の検出素子の第２のサブセットを動的に割り当てて第２の画素を構築し、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第３のサブセットを動的に割り当てて第３の画素を構築し、前記第３のサブセットは、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットの各々とは異なり、
    前記第１の画素及び前記第２の画素の処理の後、前記複数の検出素子の第４のサブセットを動的に割り当てて第４の画素を構築し、前記第４のサブセットは、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットのうち少なくとも１つと重なっており、前記第１のサブセット、前記第２のサブセット、及び前記第３のサブセットの各々とは異なる、
    ように構成された少なくとも１つのプロセッサを備えるＬＩＤＡＲシステム。
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