JP2021518549A - パルスタイプに応じたｌｉｄａｒパルスディテクタの選択 - Google Patents

Abstract

ＬＩＤＡＲデバイスは、センサから受信した信号を信号の特定のタイプ（たとえば、飽和または不飽和）であるとして分類し、信号のタイプに基づいて、複数のディテクタの中から受信信号を処理するためのディテクタを選択することによって、環境中のオブジェクトまでの距離を正確に計算することが可能である。例えば、複数のディテクタは、光パルスが放出された時間からオブジェクトから、オブジェクトに反射されたパルスが光センサにおいて受信された時間までの間のＴＤＯＡ（到着時間遅延）を決定するための別個のプログラミングおよび／または回路を含み得る。次に、選択されたディテクタの出力を使用して、受信信号が反射されたオブジェクトまでの距離を計算し得る。

Description

本発明は、ＬＩＤＡＲパルスディテクタの選択に関し、より詳細には、パルスタイプに応じたＬＩＤＡＲパルスディテクタの選択に関する。

関連出願
本ＰＣＴ国際出願は、参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年３月２０日に出願された米国特許出願第１５／９２５，７６４号明細書の優先権の利益を主張する。

光検出および測距または「ＬＩＤＡＲ」は、光を放出し、光の反射の特性を測定することによって可視表面までの距離を測定するための技法を指す。ＬＩＤＡＲシステムは光エミッタおよび光センサを有する。光エミッタは、光を環境に導くレーザを備え得る。放出光が表面に入射したとき、光の一部が反射され、光センサによって受信され、光センサは、光強度を対応する電気信号にコンバートする。

ＬＩＤＡＲシステムは、反射光信号を分析して、放出されたレーザ光がそこから反射された表面までの距離を判定する信号処理構成要素を有する。たとえば、システムは、光信号がレーザエミッタから表面に進み、光センサに戻るときのそれの伝搬時間を測定し得る。次いで、飛行時間（flight time）および知られている光速に基づいて距離が計算される。

様々なファクタによって引き起こされる反射光信号のひずみは、反射光が光センサに戻る時間を従来のＬＩＤＡＲシステムに不正確に判定させることがある。たとえば、戻り信号時間の１ナノ秒変動は、ほぼ１５センチメートルの推定距離の変化に対応することがある。反射光信号のひずみを引き起こすことが可能なファクタのいくつかは、高反射性表面、ＬＩＤＡＲユニットに極めて近い表面などを含み得る。

ＬＩＤＡＲシステムによって毎秒数千の、または百万もの測定が行われ得るので、反射光信号の戻り信号時間のそのような小さい変動の存在を検出することは容易でない。多くの場合、この問題を発見することは、反射光信号の戻り時間の変動が単純に検出されないままになることによってより困難になる。ＬＩＤＡＲシステムは、遅延された戻りを検出し、オブジェクトまでの距離を不正確に測る。

その上、いくつかの高ノイズまたは低ノイズ条件では、戻り信号とノイズを区別することが困難であることがある。たとえば、日のよくさす条件は、戻り信号を不明瞭にすることがある強いノイズ電力バンドを生じる可能性がある。従来のＬＩＤＡＲシステムは、しきい値を設定し、そのしきい値を下回るどんな信号もフィルタ除去する。これはノイズを事実上フィルタ除去するが、しきい値未満に入るより弱い戻りをもフィルタ除去する。さらに、戻り信号の強さは、より遠くのオブジェクトではより低いので、高いしきい値を設定することは、ＬＩＤＡＲシステムの範囲を事実上低減する。

詳細な説明について、添付の図を参照しながら説明される。図では、参照番号の最左の数字は、その参照番号が最初に現れる図を識別する。異なる図における同じ参照番号は、同様のまたは同等の項目を示す。
例示的なＬＩＤＡＲシステムのＬＩＤＡＲチャネルにおいて使用され得る構成要素のブロック図である。 不飽和戻り信号の例示的な信号図である。 飽和戻り信号の例示的な信号図である。 オブジェクトまでの距離を判定するために、多数の光ディテクタから光ディテクタを選択するための例示的な処理の流れ図である。 クラシファイヤが距離測定としての出力のために多数のディテクタのうちの１つの出力を選択する、クラシファイヤおよびディテクタの追加または代替の例示的なアーキテクチャのブロック図である。 ＬＩＤＡＲシステムの構成要素の非線形性に基づいて光ディテクタ出力を較正するための例示的なアーキテクチャを示す図である。 戻り信号を基準信号と相関させるための例示的な処理に従って受信され、生成される例示的な波形を示す図である。 飽和戻り信号の立上りエッジを検出するための例示的な処理の例示的な信号図である。 飽和戻り信号の立上りエッジを検出するための例示的な処理の例示的な信号図である。 飽和戻り信号の立上りエッジを検出するための例示的な処理の例示的な信号図である。 飽和戻り信号の立上りエッジを検出するための例示的な処理の例示的な信号図である。 飽和戻り信号の立上りエッジを検出するための例示的な処理の例示的な信号図である。 飽和戻り信号の立上りエッジを検出するための例示的な処理の例示的な信号図である。 例示的な受信信号、およびアクティブパルスを判定するための静的しきい値を示す図である。 例示的な受信信号、およびアクティブパルスを判定するための静的しきい値を示す図である。 例示的な受信信号、およびアクティブパルスを判定するための静的しきい値を示す図である。 例示的な受信信号、ならびにアクティブパルスを判定するためのおよび／または信号を飽和信号として分類するための動的ノイズフロアを示す図である。

本明細書で論じられるＬＩＤＡＲシステムを組み込み得る例示的な自律車両のブロック図である。

ＬＩＤＡＲシステムは、少なくとも１つの光エミッタおよび対応する光センサを典型的に有し、光エミッタと光センサのペアはチャネルと通常呼ばれる。光エミッタは、高度コヒーレント光をオブジェクトまたは表面の方向に導く注入レーザダイオード（ＩＬＤ）などのレーザを含み得る。光センサは、光センサにおける光強度を対応する電気信号にコンバートするフォトマルチプライヤまたはアバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ）などのフォトディテクタを含むことができる。レンズまたはミラーなどの光学素子が、光を合焦させ、導くために光送信および受信経路において使用されてよい。

いくつかのＬＩＤＡＲデバイスは、シーン内で多数の表面ポイントの距離を測定することができる。各表面ポイントについて、ＬＩＤＡＲシステムは、表面ポイントの距離と、デバイスに対するそれの角度方向の両方を判定することができる。この能力は、多数の表面ポイントの３次元座標を含むポイントクラウドを作成するために使用されることが可能である。

しかしながら、ファクタの中でも、高反射性オブジェクト、ＬＩＤＡＲデバイスに空間的に近いオブジェクト、光センサの温度、光エミッタおよび／または光センサの非線形性は、光センサが戻り信号を検出したとき、光センサによって生成される電気信号においてひずみを引き起こすことがある。この戻り信号はオブジェクトの表面までの距離を測定するために使用されるので、および戻り信号におけるわずかナノ秒水平シフトが約１５センチメートルの距離測定の差に対応し得るので、これらの妨害は従来のＬＩＤＡＲデバイスの精度を大幅に低減し得る。いくつかの例では、戻り信号が受信される時間をナノ秒の１／３以下まで正確に把握することが可能であることを要求する、５センチメートル以下の精度を達成することが望ましいことがある。

たとえば、光エミッタは、逆反射体、街路標識、またはミラーなどの高反射性オブジェクトから反射する光パルスを放出し得る。この光パルスが光センサにおいて受信されたとき、オブジェクトの反射率（または近接度）によって引き起こされるセンサにおいて受信された光の強度は、パルスの強度とともにスケーリングする電気信号を生成するための光センサの能力を超えることがある。言い換えれば、反射光パルスの強度は、光センサが発生することが可能であるよりも高い電気信号値に対応する。いくつかの例では、光センサによって生成された電気信号は、アナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）によってデジタル信号にコンバートされることがある。さらに悪いことに、光センサによって生成された電気信号は、いくつかの場合には、ＡＤＣの最大ダイナミックレンジを超えることがあり、したがって、光センサ問題と同様に、ＡＤＣによって発生されるデジタル信号は、光センサによって発生された電気信号と対応すべき光センサの十分に高い大きさを反映しない。このタイプの信号は「飽和信号」と呼ばれることがあり、たとえば、戻り信号大きさが、光センサおよび／またはＡＤＣの最大能力によって上限を定められる。いくつかの例では、飽和信号の出現は、光放出電力を低減することおよび／またはＡＤＣの出力をスケーリングすることによって減少され得る。しかしながら、いくつかの例では、これは、飽和信号を受信するのを防ぐのにまだ十分ではない。

飽和信号は、ピークが打ち切られたときからは、戻りパルスのピークに対応する時間が直接測定されることが不可能であるので、光パルスの放出と光パルスの受信との間の遅延を判定するためのいくつかの方法の精度を減少させる。たとえば、いくつかの方法は、戻り信号のピークを基準信号のピークと相互相関させることを含む。戻り信号が飽和したとき、信号のピークに対応する時間は、自明に把握されることが不可能であり、飽和信号を基準信号と相互相関させることにより、誤った遅延判定が生じ、それにより、今度は、遅延から判定される距離も誤ったものになる。

本明細書で論じられる技法（たとえば、機械、プログラム、処理）は、たとえば、戻り信号のタイプを飽和または不飽和として分類し、そのタイプに少なくとも部分的に基づいて、推定距離として出力するために複数のディテクタのうちの１つのディテクタの出力を選定することによって、光パルスを放出することと光センサにおいて反射光パルスを受信することとの間の遅延（たとえば、到着時間遅延（ＴＤＯＡ））を判定する精度を向上させる。いくつかの例では、戻り信号のタイプを分類することは、戻り信号の高さ（すなわち、本明細書の「大きさ」という用語と等価的に使用される、大きさのインジケーション）、戻り信号の幅、および／または所定数のサンプル（たとえば、サンプルの連続数）について戻り信号の１つもしくは複数のサンプルがしきい値大きさを超えるかどうかを判定することを含み得る。このようにして、遅延から判定される距離の精度が改善されることが可能である。これらの距離が自律車両を制御するために使用されるとき、光パルスが光ディテクタ上に反射される時間を検出する精度を向上させることは、人命救助になり得る。これらの技法は、自律車両の安全性を改善するだけでなく、それらは、ＬＩＤＡＲデータから生成されるロボット移動および／または３次元マップの精度を改善し得る。

いくつかの例では、ＬＩＤＡＲデバイスは多数のディテクタを含んでよく、これらの多数のディテクタは、いくつかの例では、実質的に同時に（すなわち、同時に受信されることの技術的許容差内で）受信信号を受信してよく、多数のディテクタのうちの１つまたは複数は、それから出力を生成し得る。クラシファイヤは、受信信号を特定のタイプ（たとえば、飽和または飽和していない）として分類してよく、そのタイプに少なくとも部分的に基づいて、距離測定としてＬＩＤＡＲデバイスによって出力されるべき１つまたは複数のディテクタの出力のうちの１つを選択してよい。別の例では、クラシファイヤは、タイプに少なくとも部分的に基づいて、ディテクタを選択してよく、受信信号は、次いで、ディテクタが出力を生成するためにディテクタに提供されてよい。

いくつかの例では、多数のディテクタは、受信信号を基準信号と相関させることに少なくとも部分的に基づいてＴＤＯＡを判定する不飽和信号ディテクタを含んでよい。多数のディテクタは、追加または代替として、受信信号の立上りエッジを検出することに少なくとも部分的に基づいてＴＤＯＡを判定する飽和信号ディテクタを含んでよい。いくつかの例では、多数のディテクタは、様々な技法を使用してＴＤＯＡを判定し、アクティブ信号とノイズを区別し、または信号の他の特性を区別し得る、追加のディテクタを含んでよい。たとえば、多数のディテクタは、相互相関ディテクタ、前方エッジディテクタ、逆畳み込みディテクタ、周波数ドメイン分析ディテクタなどを含んでよい。いくつかの例では、アクティブ信号区別はクラシファイヤによって行われてよい。

本明細書で論じられる技法はまた、アクティブ戻り信号（たとえば、戻り信号に対応する光センサによって生成された電気信号の一部）と、単なるノイズとを区別し得る。たとえば、本明細書で論じられる技法は、アクティブ戻り信号を識別するための動的ノイズフロアを判定することを含み得る。すなわち、ノイズフロアは、受信信号の特性に基づいて動的に調整され得る。たとえば、ノイズフロアは、受信信号の移動平均に少なくとも部分的に基づいて調整され得る。いくつかの例では、本技法は、アクティブパルスとして、動的ノイズフロアを超える大きさに関連付けられた受信信号のサンプルを識別することを含み得る。追加または代替の例では、アクティブパルスは、動的ノイズフロアを超えるしきい値数の連続サンプル（たとえば、動的ノイズフロアを超える行中の３つのサンプル）から識別され得る。いくつかの例では、動的ノイズフロアは、受信信号の追加の特性（たとえば、受信信号の高さおよび／または幅）に少なくとも部分的に基づいてスケーリングおよび／またはシフトされ得る。より大きいノイズの期間中に（たとえば、明るい太陽光において）動的ノイズフロアを上げることにより、ノイズがアクティブ戻り信号として検出される偽陽性識別、およびアクティブ戻り信号がそのようなものとして識別されない偽陰性が低減され、それにより、ＬＩＤＡＲ距離測定の精度が改善され、距離測定に依拠する機械（たとえば、自律車両、ロボットアペンデージ）の安全性および精度が改善される。低いノイズの期間中に（たとえば、夜に）ノイズフロアを動的に低下させることによって、ＬＩＤＡＲシステムは、より低強度のアクティブ戻り信号を区別し、それにより、ＬＩＤＡＲシステムの範囲を改善することが可能である。

例示的なＬＩＤＡＲシステム
図１は、距離測定を実施するために使用され得る例示的なＬＩＤＡＲシステム１００の構成要素のブロック図を示す。

いくつかの例では、例示的なＬＩＤＡＲシステム１００は、光エミッタ１０２および対応する光センサ１０４を含むチャネルを含み得る。チャネルは、以下で説明されるように、レーザ光パルスを放出し、パルスの反射の特性を測定するために使用される。図１は単一の測定チャネル（たとえば、光エミッタ／光センサペア）を図示しているが、例示的なＬＩＤＡＲシステム１００は多数のチャネルを含み得ることが企図される。当業者は、光エミッタおよび光センサが、図示された単一のレーザエミッタおよび光センサを超えて数が増大されてよいことを理解されよう。「チャネル」という用語は、エミッタ／センサペアに関連付けられたサポート回路を包含することもあり、サポート回路の少なくともいくつかは、多数のチャネルの間で共有され得る（たとえば、ＡＤＣ、ディテクタ、クラシファイヤ）。

いくつかの例では、光エミッタ１０２は、６００ナノメートルと１０００ナノメートルとの間の波長の光を発生するレーザエミッタを含み得る。追加または代替の例では、放出光の波長は、１０マイクロメートルと２５０ｎｍとの間にわたり得る。光エミッタ１０２は、電力および／または波長が変動する光パルス（たとえば、レーザパルス）を放出し得る。たとえば、例示的な光ＬＩＤＡＲシステム１００のレーザエミッタのいくつかは、９０５ナノメートルにおける光を放出してよく、レーザエミッタの他のものは、１０６４ナノメートルにおける光を放出してよい。これらの異なる波長のレーザエミッタは、その場合、放出光が９０５ナノメートルと１０６４ナノメートルとの間で交番するように、交互に使用されることが可能である。光センサは、それぞれの波長に対して敏感であり、他の波長をフィルタリングするように同様に構成されることが可能である。

エミッタをアクティブにすることまたはオンにすることは、エミッタを「点火すること（firing）」と呼ばれることがある。いくつかの例では、光エミッタ１０２は、短い持続時間を有する光パルスを生じるように点火され得る。その上、電力を温存するために、ＬＩＤＡＲシステム１００は、光パルスがそれに放出されるべき環境の検出された条件（たとえば、弱い光／低ノイズ条件）に少なくとも部分的に基づいて放出光パルスの電力を減少させ得る。

単一の距離測定では、レーザエミッタ１０２は、レーザ光パルスのバースト（すなわち１つまたは複数）を、レンズ１０６を通って外側経路１０８に沿って放出するように制御され得る。バーストは、ＬＩＤＡＲを囲んでいる環境の表面１１０によって、レンズ１１２を通って、および戻り経路１１４に沿って光センサ１０４に反射される。いくつかの例では、ＬＩＤＡＲは、１つまたは複数のレンズを通って外側にレーザ光を投射するためにシャーシ内に配置された多数のレーザエミッタを含み得る。いくつかの例では、ＬＩＤＡＲはまた、いずれかの特定のエミッタからの光が、１つまたは複数のレンズを通って対応する光センサに反射されるように、多数の光センサを含み得る。

いくつかの例では、レンズ１０６とレンズ１１２は、明快のために冗長的に図示されている、同じレンズである。他の例では、レンズ１１２は、ＬＩＤＡＲのハウジング内の異なる物理的ポジションにおけるレーザエミッタ１０２からのビームが、異なる角度で外側に導かれるように設計された第２のレンズである。特に、第１のレンズ１０６は、特定のチャネルのレーザエミッタ１０２からの光を、対応する一意の方向に導くように設計される。第２のレンズ１１２は、チャネルの対応する光センサ２０２が、同じ方向から反射光を受信するように設計される。

いくつかの例では、レーザエミッタ１０２は、多数のチャネルのための制御および分析論理を実装するコントローラ１１６によって制御され得る。コントローラ１１６は、部分的にフィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）、またはこれらのおよび／もしくは他の制御および処理要素のうちの１つもしくは複数の組合せによって実装されてよく、関連するプログラムおよびデータを記憶するための関連するメモリを有してよい。単一のチャネルを使用して単一の距離測定を開始するために、コントローラ１１６はトリガ信号を生成し得る。トリガ信号はパルスジェネレータによって受信されてよく、パルスジェネレータは、トリガ信号に応答してバースト信号１１８を生成し得る。いくつかの例では、バースト信号１１８は、レーザエミッタ１０２がアクティブにされるかまたはオンにされるべき時間を示す連続パルスのペアを含み得る。いくつかの例では、レーザエミッタ１０２がアクティブにされる（点火される）べき時間を示すためにパルスの立上りエッジが使用されてよいが、レーザエミッタ１０２をアクティブにするためにバースト信号１１８の任意の他の特徴が企図される（たとえば、立下りエッジ）。いくつかの例では、パルスジェネレータはコントローラ１１６の一部であってよい。

バースト信号１１８は、光エミッタ１０２によって受信され、バースト信号１１８が連続パルスのペア１２０を含む実装では、光エミッタ１０２にレーザ光の連続パルスのペアを放出させ得る。光エミッタ１０２は、バースト信号１１８のパルスに時間的に対応する光１２０を放出し得る。図１では説明の目的で２つのパルスとして図示されているが、任意の数のパルス（たとえば１つまたは複数）が企図される。いくつかの例では、トリガ信号、バースト信号１１８、および／または光エミッタ１０２によって生成される信号は、ＴＤＯＡを判定するために使用されてよい。たとえば、光の放出に対応する時間が、これらの信号のうちの１つまたは複数に基づいて記録されてよい（たとえば、コントローラ１１６によって生成されるクロック信号のサンプル番号）。この時間は、ＴＤＯＡを判定するために後続の構成要素（たとえば、ディテクタおよび／またはクラシファイヤ）によって使用されてよい。

放出レーザ光がオブジェクトの表面１１０から反射されると仮定すると、光センサ１０４は、反射光を受信することがあり、戻り信号１２２（または光センサ出力信号）を発生する。戻り信号１２２は、概して、光エミッタ１０２によって放出された光パルス１２０と同じ形状であり得るが、それは、ノイズ、干渉、様々なエミッタ／センサペア間のクロストーク、他のＬＩＤＡＲデバイスからの干渉信号などの結果としてある程度異なることがある。戻り信号１２２はまた、放出されたレーザバーストの往復伝搬時間に対応する量だけ光パルス１２０に対して遅延されることになる。

いくつかの例では、光センサ１０４は、光センサ１０４において検出された光に基づいて信号を生成するためのアバランシェフォトダイオード（「ＡＰＤ」）および／または任意の他の好適な構成要素を含み得る。いくつかの例では、光センサ１０４は、たとえば、トランスインピーダンス増幅器（「ＴＩＡ」）などの電流電圧コンバータ増幅器を含み得る、増幅器をさらに含み得る。とにかく、増幅器は、信号を読み取るＡＤＣなどのダウンストリーム構成要素が正確にそうすることができるように戻り信号を変換するように構成されたどんな増幅器であってもよい。

いくつかの例では、ＡＤＣ１２４は、受信信号１２６を発生すべきとき、戻り信号１２２を受信し、デジタル化し得る。受信信号１２６は、経時的に戻り信号１２２の大きさを示すデジタル値のストリームを含み得る。いくつかの例では、ＡＤＣ１２４は、ＴＤＯＡを判定することを簡略化するために、コントローラ１１６によって生成されたクロック信号に一致する周波数において戻り信号１２６をサンプリングするようにプログラムされ得る。本明細書で使用されるとき、受信信号１２６の「サンプル」は、離散的なサンプル番号における戻り信号１２２の大きさの表現を含む。これらの離散的なサンプル番号は、（たとえば、遅延時間を判定するためにサンプル周波数を参照することによって）ＴＤＯＡを判定するために使用され得るアナログ時間に関連付けられてよい。

離散サンプルの大きさの表現は、ＡＤＣ１２４のスケールに少なくとも部分的に基づき得る。たとえば、ＡＤＣ１２６は、１６ビット出力を有することがあり、したがって、戻り信号１２２の電流または電圧を１６ビット値として表し得る。ＡＤＣ１２４の出力の最上値は、ＡＤＣ１２４の最大ダイナミックレンジと呼ばれることがある。いくつかの例では、ＡＤＣ１２４のスケールは、放出光１２０の電力および／または検出された環境条件（たとえば、信号対ノイズ（ＳＮＲ）比、ノイズフロア）に少なくとも部分的に基づいて設定され得る。しかしながら、高反射性表面および／または光エミッタ／光センサに極めて近い表面は、予期されたものよりも多くの光を光センサ１０４上に反射することがあり、したがって、光センサ１０４は、ＡＤＣ１２４の最大ダイナミックレンジを超える戻り信号１２２を出力する。言い換えると、この状況では、ＡＤＣ１２４は可能な最大の値を出力することになる（たとえば、１６ビットの符号なし整数には「６５５３５」を出力する）が、この値は、戻り信号１２２を正確に反映するのに「十分に高くない」ことがあり、および／または受信信号は、ノイズフロアと受信信号との間の範囲が十分に高くないのでＡＤＣによって分解されることが不可能である。追加または代替の例では、オブジェクトによって光センサ１０４上に反射される光は、同様に、光センサ１０４において受信された光の強度を正確に反映する電流または電圧を発生するための光センサ１０４の能力を超えることがある。

これらの条件は、本明細書では光センサ１０４およびＡＤＣ１２４の「飽和」と呼ばれる。光センサ１０４またはＡＤＣ１２４の一方または両方が上記で説明された方式で飽和されるかどうかにかかわらず、光センサ１０４および／またはＡＤＣ１２４の飽和によって発生される受信信号１２６は飽和信号と呼ばれ得る。

いくつかの例では、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）は、受信信号１２６を受信し、それから距離ｄ₁…ｄ_n（１３０（１）〜（Ｎ））を判定する。たとえば、ディテクタ１２８（１）は、受信信号１２６を受信することがあり、ディテクタのプログラミングおよび／または回路レイアウトに基づいて受信信号１２６に少なくとも部分的に基づいて距離１３０（１）を判定し得る。いくつかの例では、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）は、追加または代替として、コントローラ１１６からのクロック信号、光パルス１２０が光エミッタ１０２によって放出された時間のインジケーション、および／またはディテクタが距離をそれから計算し得るＴＤＯＡを判定するのに十分な任意の他のインジケーション（たとえば、光センサ温度、光放出電力）を受信し得る。

たとえば、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）は、不飽和信号のＴＤＯＡを判定するためのディテクタ、飽和信号のＴＤＯＡを判定するためのディテクタ、光センサ温度および／もしくはトランスミッタに基づいてＴＤＯＡを判定するためのディテクタ、ならびに／またはそれらの組合せを含み得る。いくつかの例では、異なるディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）によって判定される距離１３０（１）〜（Ｎ）は、ディテクタの回路のプログラミングおよび／または配置の差異に基づいて変動し得る。たとえば、不飽和信号ディテクタは、受信信号１２６を基準信号と相関させるプログラミング／回路に基づいてＴＤＯＡを判定し得るが、飽和信号検出は、受信信号１２６の立上りエッジを検出するプログラミング／回路に基づいてＴＤＯＡを判定し得る。ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）は、ＴＤＯＡおよび光速に少なくとも部分的に基づいて距離１３０（１）〜（Ｎ）を判定し得る。いくつかの例では、これらの距離（またはＴＤＯＡ）は、図４Ｂに関してさらにより詳細に論じられる較正技法によって修正され得る。

図１は、例示的なシステム１００の構成の１つの潜在的な例を示しており、図４Ａは、例示的なシステム１００の追加または代替の構成を示している。たとえば、図１では、クラシファイヤ１３２は、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）から距離１３０（１）〜（Ｎ）ならびに／または他の判定（たとえば、受信信号１２６の幅および／もしくは高さのインジケーション）を受信することがあり、距離１３０（１）〜（Ｎ）、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）によって判定された他のデータ（たとえば、幅、高さ）、コントローラ１１６から受信された信号、および／または受信信号１２６自体に少なくとも部分的に基づいて、出力のための選択された距離１３４として距離１３０（１）〜（Ｎ）のうちの１つを選択し得る。他の例では、図４Ａなどでは、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）とクラシファイヤ１３２は、受信信号１２６を同時に受信することがあり、クラシファイヤ１３２は、受信信号１２６のタイプを判定してよく、このタイプに少なくとも部分的に基づいて、クラシファイヤ１３２は、出力のためにディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）のうちの１つによって判定された距離のうちの１つを選択し得る。いくつかの例では、クラシファイヤ１３２は、受信信号１２６を受信し、受信信号１２６をタイプとして分類し、このタイプに少なくとも部分的に基づいて、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）のうちの１つを選択して、それに受信信号２０４を送信し得る。

いくつかの例では、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）および／またはクラシファイヤ１３２は、少なくとも部分的に、ＦＰＧＡ、マイクロプロセッサ、ＤＳＰボードなどによって実装され得る。いくつかの例では、選択された距離１３４は、例示的なＬＩＤＡＲシステム１００を囲んでいる環境のポイントクラウド中に含められるためにまたは表現のレンダリングのために知覚エンジンに出力され得る。いくつかの例では、環境のポイントクラウドおよび／または他の表現は、自律車両、ロボットアペンデージ、ビデオゲームシステム出力などを動作させるための制御信号を判定するために使用され得る。

図１は、概略的な性質について説明する目的で簡略化された方式で論理的構成要素および信号を示していることに留意されたい。実際の実装では、レーザエミッタ１０２を点火するために、ならびにレーザエミッタ１０２の出力と、光センサ１０４によって感知される反射光との間のＴＤＯＡを測定するために、様々なタイプの信号が生成され、使用されてよい。

例示的な受信信号
図２Ａは、不飽和戻り信号２００の例示的な信号図を示し、図２Ｂは、飽和戻り信号２０２の例示的な信号図を示す。不飽和戻り信号２００は、ＴＤＯＡに対応するサンプル番号を識別するために基準信号との相互相関（またはそれ以外）のために使用され得る、識別可能な最大大きさ２０４（または、等価的に、高さ）を有するが、飽和戻り信号２０２は、見分け可能な最大値を有しないそれの「フラットトップ」が顕著であることに留意されたい。この「フラットトップ」は、光センサに入射する光の強度が増加し続けるにつれて大きさが増加し続ける出力を発生するためのＡＤＣおよび／または光センサの能力の飽和によって引き起こされる。上記で部分的に論じられたように、光センサに入射する光の強度は、送信電力（すなわち、光エミッタから放出されたパルスの電力）、放出パルスを反射する表面の光センサへの近接度、表面の反射率などの関数である。飽和戻り信号２０２の最大大きさが、立上りエッジ２０６と立下りエッジ２０８との間の中間であると単に推定することは、その中間ポイントに対応するサンプル番号が常に実際の最大値に対応するとは限らないので、不十分である。図２Ｂにおいて観測されることが可能なように、時々、飽和信号の立下りエッジ２０８は、高反射性のまたは極めて近いオブジェクトによって導入され得る非ガウス性質を示す、立上りエッジ２０６の立上りテールよりも長いテールを含むことがある。

図２Ｂはまた、しきい値大きさ２１０、第１の幅２１２、および第２の幅２１４を示している。第１の幅２１２は、受信信号２０８の最大大きさの分散内で関連するサンプルに関連する幅（たとえば、サンプルの数、時間）である。たとえば、図２Ａおよび図２Ｂの信号図は「平滑な」信号を図示しているが、実際には、信号は、ノイズのために「ギザギザである」可能性が高く、外れ値を含むことがある。その理由により、第１の幅２１２は、「フラットトップ」に関連する平均最大高さおよび／または最左サンプルの最大高さの偏差内にある大きさに関連するサンプルについて計算されてよい。第２の幅２１４は、立上りエッジ２０６がしきい値大きさ２１０を満たすポイントと、立下りエッジ２０８がしきい値大きさ２１０を満たすポイントとの間で計算される幅である。これらの幅は以下でより詳細に論じられる。いくつかの例では、不飽和信号の高さは、不飽和信号ディテクタ出力を較正するために使用されてよく、飽和信号の幅は、飽和信号ディテクタを較正するためにおよび／または飽和信号を飽和しているものとして分類するために使用されてよい。

例示的な処理
図３は、多数の光ディテクタを含むＬＩＤＡＲシステムを使用してオブジェクトまでの距離を判定するためのディテクタを選択するための例示的な処理の流れ図を示す。動作３０２において、例示的な処理３００は、本明細書で論じられる技法のいずれかに従って、光パルスを放出することを含み得る。いくつかの例では、これは、レーザエミッタが位置する環境に１つまたは複数のレーザパルスを放出するレーザエミッタを点火することを含み得る。

動作３０４において、例示的な処理３００は、本明細書で論じられる技法のいずれかに従って、反射光パルスの受信を示す信号を受信することを含み得る。いくつかの例では、これは、光パルスの少なくとも一部を光センサに反射する環境中のオブジェクトから光を受信することを含み得る。上記で論じられたように、光センサは、光センサに入射する光の強度を電流にコンバートするアバランシェフォトダイオードを含み得る。いくつかの例では、この電流は、上記で説明されたように、増幅、コンバート、ならびに／またはサンプリングされ、最終的にクラシファイヤおよび／もしくはディテクタによって受信信号として受信され得る。いくつかの例では、受信信号は、各離散サンプルにおいて、光センサによって生成される電流の大きさのインジケーションを含むデジタル信号を含む。本明細書で使用されるとき、このインジケーションの相対的大きさは、受信信号の「高さ」または「大きさ」と呼ばれるが、受信信号の値は、センサにおける光の強度の真の値である代わりの大きさの表現であることが、当業者によって理解されよう。

動作３０６において、例示的な処理３００は、本明細書で論じられる技法のいずれかに従って、受信信号がアクティブパルスを含むことを検出することを含み得る。いくつかの例では、これは、クラシファイヤが、以下でより詳細に論じられるように、動的ノイズフロアに少なくとも部分的に基づいて、受信されたものをアクティブパルスとして分類することを含み得る。たとえば、クラシファイヤは、動的ノイズフロアを連続的に判定し、動的ノイズフロアを満たさない大きさに関連するサンプルをノイズとして分類し、動作３０４に戻り、およびノイズフロアを超える大きさに関連するサンプルをアクティブパルスとして分類し、動作３０８に進み得る。いくつかの例では、アクティブパルスとして分類されるために、クラシファイヤは、しきい値数のサンプルが動的ノイズフロアを超えることをさらに要求してよく、その後、それらのサンプル、および動的ノイズフロアを超える後続のサンプルをアクティブパルスとして分類する。

動作３０８において、例示的な処理３００は、本明細書で論じられる技法のいずれかに従って、受信信号をタイプとして分類することを含み得る。たとえば、クラシファイヤは、不飽和、飽和、ノイズの多い（たとえば、ＳＮＲしきい値を超えるＳＮＲ値に関連する）、アクティブ信号（すなわち、放出光パルスに対応する戻りパルス）、ノイズ（たとえば、アクティブ信号でない）、それらの組合せなどを含むタイプであるものとして信号を分類し得る。たとえば、例示的な処理３００は、ノイズフロアを判定し、ノイズフロアを超えるサンプルについておよび／またはノイズフロアを超えるしきい値数の連続サンプルについて、ノイズフロアを超えるアクティブ信号の高さに少なくとも部分的に基づいて、受信信号をアクティブ信号として分類することを含み得る。追加または代替の例では、例示的な処理３００は、信号の幅、ＡＤＣの最大ダイナミックレンジに少なくとも部分的に基づいて受信信号が飽和信号であると判定すること、および／またはしきい値数のサンプルが、しきい値大きさを超える高さに関連すると判定することを含み得る。

いくつかの例では、動作３０８において、クラシファイヤが、受信信号が戻りパルスではなくノイズに関連すると判定した場合、例示的な処理３００は動作３０４に戻り得る。たとえば、クラシファイヤは、以下でより詳細に論じられるように、受信信号が動的ノイズフロアを超えないと判定し得る。

動作３１０（Ａ）／３１０（Ｂ）において、例示的な処理３００は、本明細書で論じられる技法のいずれかに従って、タイプに少なくとも部分的に基づいて、多数のディテクタの中からディテクタを選択することを含み得る。たとえば、クラシファイヤは、ディテクタを選択して、選択されたディテクタに受信信号を送信するか、または、いくつかの配置では、選択されたディテクタが受信信号を処理するために（たとえば、ディテクタへのスイッチを制御することを介して）選択されたディテクタに受信信号が受け渡されることを可能にし得る。追加または代替の例では、多数のディテクタは、クラシファイヤが受信信号を受信するのと同時に受信信号を受信してよく、クラシファイヤは、動作３１０において、（たとえば、多数のディテクタの出力を入力として受信するマルチプレクサまたはスイッチを制御することを介して）多数のディテクタのうちの１つの出力を選択してよい。

たとえば、動作３１０（Ａ）において、例示的な処理３００は、受信信号が不飽和であるというインジケーションを含むタイプとして受信信号を分類したことに少なくとも部分的に基づいて、相互相関によって、たとえば、受信信号からＴＤＯＡを判定するために第１のディテクタを選択することを含み得る。追加または代替の例では、ＴＤＯＡを判定するために任意の方法が使用されてよい。たとえば、直接遅延計算が使用されて、基準信号のピークと受信信号のピークとの間の遅延を判定してよい。いくつかの例では、タイプは、第１のディテクタを選択することを判定する際に受信信号が「アクティブパルス」であるというインジケーションをさらに含んでよい。動作３１０（Ｂ）において、例示的な処理３００は、受信信号が飽和しているというインジケーションを含むタイプとして受信信号を分類したことに少なくとも部分的に基づいて、立上りエッジ検出によって、受信信号からＴＤＯＡを判定するために第２のディテクタを選択することを含み得る。いくつかの例では、タイプは、第２のディテクタを選択することを判定する際に受信信号が「アクティブパルス」であるというインジケーションをさらに含んでよい。

動作３１２において、例示的な処理３００は、本明細書で論じられる技法のいずれかに従って、ＴＤＯＡに少なくとも部分的に基づいて、光パルスを反射したオブジェクトまでの距離を計算することを含み得る。いくつかの例では、これは、光速およびＴＤＯＡに少なくとも部分的に基づいて距離を計算することを含み得る。いくつかの例では、選択されたディテクタがこの計算を行い得るか、またはダウンストリーム構成要素がこの計算を行い得る。

例示的なディテクタ／クラシファイヤアーキテクチャ
図４Ａは、受信信号を分類し、多数のディテクタ出力の中からディテクタ出力を選択して、推定距離として出力するための例示的なアーキテクチャ４００のブロック図を示す。簡単のために、図４Ａに示されている例示的なアーキテクチャ４００は、２つのディテクタ、不飽和信号ディテクタ４０２および飽和信号ディテクタ４０４を含む。例示的なアーキテクチャ４００では３つ以上のディテクタが採用されてよいことが企図されるが、簡単のために、この議論はこれらの２つのディテクタに限定される。他のディテクタは、ノイズの多い信号ディテクタのためのディテクタ、温度範囲固有ディテクタ、（たとえば、光センサおよび／またはＬＩＤＡＲシステムが、指定された温度の範囲内にあるとき、光センサの非線形性に少なくとも部分的に基づいて距離および／またはＴＤＯＡを判定するディテクタ）、電力範囲固有ディテクタ（たとえば、放出電力が、指定された電力の範囲内にあるとき、光センサおよび／または光エミッタの非線形性に少なくとも部分的に基づいて距離および／またはＴＤＯＡを判定するディテクタ）などを含み得る。ディテクタ４０２および４０４は、ディテクタ１２８（１）〜（Ｎ）のうちの２つを表し得る。

例示的なアーキテクチャ４００は、クラシファイヤ１３２を表すことがあり、受信信号１２６を表すことがある受信信号４０８を受信し得る、クラシファイヤ４０６をさらに含み得る。いくつかの例では、クラシファイヤ４０６は、アクティブパルスとノイズを区別し、受信信号４０８をタイプとして分類し、ならびに／またはタイプに少なくとも部分的に基づいてディテクタおよび／もしくはディテクタ出力を選択するようにプログラムされ、および／またはそのようにするための回路の配置を含み得る。図４Ａは、クラシファイヤ４０６が、選択された距離４１０としての出力のためにディテクタ４０２または４０４のうちの一方の出力を選択するための選択４１２を生成する例を示している。

たとえば、不飽和信号ディテクタ４０２は、図５に関してさらに詳細に論じられるように、基準信号との受信信号４０８の相互相関を行って、ＴＤＯＡを判定して、不飽和信号ディテクタ４０２はそれから第１の距離４１４を判定し得る。いくつかの例では、不飽和信号ディテクタ４０２は、追加または代替として、受信信号４０８の高さ４１６（たとえば、最大値）を判定し得る。飽和信号ディテクタ４０４は、受信信号４０８の立上りエッジを検出し、立上りエッジを、飽和信号ディテクタ４０４がＴＤＯＡをそれから判定する時間と相関させ、ＴＤＯＡから第２の距離４１８を計算するようにプログラムされ、および／またはそのようにするための回路の配置を含み得る。いくつかの例では、飽和信号ディテクタ４０４はまた、受信信号４０８の幅４２０（たとえば、受信信号４０８の同じ平均最大値に関連付けられたサンプルの数、受信信号４０８の立上りエッジから立下りエッジまでのサンプルの数）を判定し得る。

いくつかの例では、不飽和信号ディテクタ４０２、飽和信号ディテクタ４０４、およびクラシファイヤ４０６は、受信信号４０８を受信することがあり、クラシファイヤ４０６は、受信信号４０８をタイプとして分類してよく、このタイプに少なくとも部分的に基づいて、選択された距離４１０として受け渡されるべきディテクタ４０２または４０４の出力のうちの１つを選択し得る。いくつかの例では、選択されたディテクタに基づいて、不飽和信号ディテクタ４０２が選択された場合に高さ４１６が受け渡されてもよいか、または飽和信号ディテクタ４０４が選択された場合に幅４１８が受け渡されてよい。いくつかの例では、ディテクタの出力はマルチプレクサ４２２に入力されてよく、クラシファイヤ４０６は、選択４１２に対応する信号を出力するようにマルチプレクサを制御する選択４１２を生成してよい。採用される実際の実装にかかわらず、選択４１２は、最終推定距離としておよび／またはキャリブレータ４２８による修正のためにダウンストリーム構成要素に出力されるべき少なくとも１つのディテクタの出力を選択するためにクラシファイヤ４０６によって生成される制御信号を含み得る。

たとえば、受信信号が飽和信号である場合、不飽和信号ディテクタ４０２、飽和信号ディテクタ４０４、およびクラシファイヤ４０６は、受信信号４０８を受信することがあり、クラシファイヤ４０６は、飽和信号ディテクタの出力（すなわち、第２の距離４１８および、いくつかの例では、幅４２０も）を識別する選択４１２を生成し得る。マルチプレクサ４２２は、選択４１２を受信し、不飽和信号ディテクタ４０２の出力がブロックされるようにするが、飽和信号ディテクタ４０４が幅４２０をも判定した例では、第２の距離４１８については選択された距離４１０として受け渡され、および幅４２０が受け渡されるようにする。

いくつかの例では、ディテクタ４０２および４０４は、追加または代替として、たとえば、相互相関ディテクタ、前方エッジディテクタ、逆畳み込みディテクタ、周波数ドメイン分析ディテクタなど、他のディテクタを含み得る。たとえば、これらの他のディテクタは、ディテクタ４０２および／もしくは４０４の一部として使用されることがあり、ならびに／または受信信号がそれに受け渡されＴＤＯＡを別々に判定する完全に別個のディテクタであり得る。いくつかの例では、受信信号４０８は、それがディテクタおよび／もしくはクラシファイヤ４０６のいずれかによって受信される前にフィルタリングされてよく、ならびに／または受信信号４０８は、ディテクタおよび／もしくはクラシファイヤ４０６の動作における任意のポイントにおいてフィルタリングされてよい。たとえば、受信信号４０８は、信号を平滑化するためにローパスフィルタを通って受け渡されてよい。

いくつかの例では、追加および／または代替のディテクタは、送信パルスが、（経時的に）反射光パルスを２つのパルスにスプリットするオブジェクト（たとえば、階段、窓からの最初の反射および窓の後ろにあるオブジェクトからの後の反射）に当たったときに起こり得る、スプリットされたビームを扱うためのディテクタを含み得る。たとえば、逆畳み込みディテクタは、ビームがスプリットされたとき、光トランスミッタから光センサまでのパルス遅延を復元するためにウィーナー逆畳み込みを判定してよく、ならびに／または周波数ドメインディテクタは、スプリットされたビーム反射を復元するために最適なフィルタリングおよび／もしくは周波数ドメイン分析を行ってよい。逆畳み込みディテクタは、いくつかの例では、送信パルスおよび受信信号に少なくとも部分的に基づいて受信信号を逆畳み込みし得る。この例では、逆畳み込みディテクタは、ＴＤＯＡ判定を行うために、隣り合っているおよび／または互いに最も近い２つのピークを選択し得る。いくつかの例では、１つまたは複数のピークの各ピークからの距離が復元され得る。追加または代替の例では、（たとえば、ＬＩＤＡＲセンサ自体の反射から生じ得る）しきい値距離よりも小さい多数のピークのいくつかに関連する距離が検出され、廃棄されてよい。

いくつかの例では、クラシファイヤ４０６は、受信信号４０８が、以下でより詳細に論じられる、クラシファイヤ４０６によって判定された動的ノイズフロアを超えるしきい値数（たとえば、１つ以上、３つ以上、サンプルレートがより高くなるにつれてより高い）のサンプルを含むと判定したことに少なくとも部分的に基づいて、受信信号４０８をアクティブパルスとして分類し得る。いくつかの例では、クラシファイヤ４０６は、クラシファイヤ４０６が受信信号４０８をアクティブパルスとして分類するまで、閉じられた（すなわち、出力を受け渡さない）ままであるようにマルチプレクサ４２２を制御し得る。たとえば、クラシファイヤ４０６は、動的ノイズフロアを連続的に判定し、受信信号４０８の大きさを動的ノイズフロアと比較してよく、受信信号４０８の３つ以上のサンプルが、ノイズフロアを超える大きさに関連付けられるとクラシファイヤ４０６が判定するまで、ディテクタ出力のいずれも受け渡されることを可能にしない選択４１２を出力し得る。そのポイントにおいて、クラシファイヤ４０６は、受信信号をタイプとして分類し、どのディテクタ出力が受け渡されるべきかを示すための選択４１２を変更してもよい。さらに、動的ノイズフロアとして説明されたが、たとえば、固定しきい値、受信されたポイントの数など、アクティブパルスの任意の他の区別が企図される。

いくつかの例では、クラシファイヤ４０６は、動的ノイズフロアを超えるしきい値数のサンプル（たとえば、３つ以上、１０個以上）、互いの偏差内にある大きさに関連付けられたしきい値数のサンプル（たとえば、ＡＤＣのスケールに応じて、±５ユニット）、しきい値大きさを超えるしきい値数のサンプル、受信信号４０８の幅、および／またはそれらの組合せ（本明細書ではしきい値大きさと総称される）に少なくとも部分的に基づいて、受信信号４０８を飽和信号として分類し得る。いくつかの例では、クラシファイヤ４０６は、しきい値大きさを超える３つ以上のサンプルに少なくとも部分的に基づいて受信信号４０８をアクティブパルスとして分類し、しきい値大きさを超える１２６個以上のサンプルに少なくとも部分的に基づいて受信信号４０８を飽和パルスとして分類し得る。いくつかの例では、しきい値大きさを超える受信信号４０８のサンプルの数が３よりも大きいが１２６よりも小さい場合、クラシファイヤ４０６は、受信信号４０８を不飽和信号として分類し得る。この例は数１２６を使用するが、アクティブ不飽和パルスとアクティブ飽和パルスとの間で区別するために使用されるサンプルの数は、ＡＤＣのサンプリング周波数に少なくとも部分的に基づいて変動してよい。

いくつかの例では、クラシファイヤ４０６は、判定ツリー、または判定ツリーのランダムフォレストおよび／もしくはブーステッドアンサンブルなど、それの任意の配置、（たとえば、ノードがベイジアンネットワークとして編成された）有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）、深層学習アルゴリズムなどを含み得る。いくつかの例では、クラシファイヤ４０６は、動的ノイズフロアを判定するためのプログラミングおよび／または回路、受信信号４０８の大きさを動的ノイズフロアと比較するためのコンパレータ、ならびに選択４１２を示すためにピン状態を推進するための論理を含み得る。

いくつかの例では、選択された距離４１０は、ダウンストリーム構成要素によって最終推定距離として、たとえば、環境のポイントクラウド表現を構築する際の使用のために使用され得る。いくつかの例では、選択された距離４１０は、図４Ｂに示されているように、オフセット距離４２４によって修正されて、ダウンストリーム構成要素によって最終推定距離として使用される前に修正された距離４２６が判定され得る。いくつかの例では、キャリブレータ４２８は、選択された距離４１０、高さ４１６および／もしくは幅４２０、ならびに／または放出光によって放出された光の電力（送信電力４３０）を受信し得る。いくつかの例では、キャリブレータ４２８は、不飽和信号では高さ４１６および送信電力４３０に、または飽和信号では幅４２０および送信電力４３０に少なくとも関連付けられたオフセット距離４２４を含む、実験値のルックアップテーブルを含み得る。いくつかの例では、オフセット距離は、さらに、選択された距離４１０、光センサおよび／またはＬＩＤＡＲシステムの温度などの関数であってよい。いくつかの例では、テーブルは、オブジェクトまでの実際の距離とディテクタによって推定された距離との間の差異を記録し、電力トランスミッタの送信電力を変動させ、（たとえば、ニュートラルデンシティフィルタを使用して）表面の反射率を変動させて、変動する高さおよび幅の受信信号を生成することによってポピュレートされ得る。たとえば、キャリブレータ４２８は、光センサが華氏７５度（摂氏２３．８度）であり、送信電力４３０が３５ミリワットであり、受信信号電力（すなわち、高さ）が３２ミリワットである不飽和信号のために、選択された距離４１０が−５ミリメートルだけ調整されるべきであると判定し得る。キャリブレータ４２８は、選択された距離４１８からこれを減算し、修正された距離４２６を最終推定距離としてダウンストリーム構成要素に提供し得る。キャリブレータ４２８は、それにより、光エミッタおよび／または光センサの非線形性を考慮し、推定距離の精度をさらに増加させ得る。

いくつかの例では、キャリブレータ４２８は、受信信号の実験送信電力ならびに実験受信高さおよび／または幅を、テストオブジェクトまでの測定距離と、受信信号に基づく推定距離との差を取ることによって判定された距離オフセットにマッピングするルックアップテーブルを含み得る。いくつかの例では、オフセット距離をオンラインで判定するために、キャリブレータ４２８は、実際の送信電力ならびに受信信号高さおよび／または幅の双１次および／または双３次補間を行って距離オフセットを判定してよい。いくつかの例では、ルックアップテーブルのポピュレーション中の時間変動する温度のゆらぎを考慮するために、オブジェクトまでの距離は、一定に保たれ、様々な動作温度においてシステムによって推定され得る。温度および推定距離に（ならびに／または測定定離からの推定距離の差異に）曲線がフィッティングされてよい。いくつかの例では、曲線は直線を含み得る。このようにして、キャリブレータ４２８は、曲線によって指定された距離差異だけ距離オフセットを調整し得る。そのように行う際に、これにより、曲線または直線に基づいて温度のために距離オフセットが調整され得るので、ルックアップテーブルが温度次元を含む必要がなくなる。

例示的な不飽和信号ディテクタ
図５は、放出光パルス、反射光パルスを示す不飽和受信信号、および放出光パルスと受信信号との間の相互相関の概略的性質を示す。いくつかの例では、不飽和信号ディテクタは、以下の議論に従ってＴＤＯＡを判定し得る。

図５は、レーザエミッタによって放出される光のタイミングおよび強度を表す第１の波形５０２を示している。単一の距離測定のための光は、この例では約５から５０ナノ秒の幅をそれぞれ有するパルス５０４（Ａ）とパルス５０４（Ｂ）のペアを備える、多数のパルスのシーケンスまたはバーストとして放出される。しかしながら、他の例では、より長いまたはより短い持続時間の３つ以上のパルスを有するパルスのシーケンスまたはバーストが使用されることが可能である。図示の例では、ペアのパルスは、持続時間ｔ₁を有する時間間隔だけ互いに離間される。一実施形態では、各パルスは、２０ナノ秒と５０ナノ秒との間で変動する時間間隔持続時間を有する。パルスは、レーザエミッタを通してキャパシタの放電によって生成され、したがって、ガウス形状を有する。

図５は、受信信号１２６および／または４０８によって示され得るような、光センサによって受信され検出される反射光の大きさを表す第２の波形５０６を示している。第２の波形５０６は、パルス５０４（Ａ）とパルス５０４（Ｂ）にそれぞれ対応するパルス５０８（Ａ）とパルス５０８（Ｂ）のペアを含む。しかしながら、第２の波形５０６のパルスは、第１の波形５０２に対して時間ｔ₂だけ遅延される。第２の波形５０６のパルス間のタイミング関係は、放出パルス５０４のそれと同じであるはずである。

図５は、第１の波形５０２と第２の波形５０６との間の相互相関を表す第３の波形５１０を示している。第３の波形５１０の最も高いピーク５１２は、放出されている第１の波形５０２と、検出されている第２の波形５０６との間の時間的差であるｔ₂に時間的に対応する。飽和信号のフラットトップが、時間ｔ₂と正確に相関するピークを発生しないので、飽和パルスについて識別不可能であるのは、この時間、ｔ₂である。したがって、図４Ａの構成によれば、受信信号４０８が飽和信号である場合、不飽和信号ディテクタによって判定される第１の距離４１４は不正確なことがある。

例示的な飽和信号エッジ検出
図６Ａ〜図６Ｆは、飽和している受信信号のための光センサにおける反射パルスの到着時間を判定するための技法を示す。この到着時間は、いくつかの例では、第２の距離４１８を判定するためのＴＤＯＡを判定するために使用され得る。たとえば、飽和信号ディテクタ４０４は、図６Ａ〜図６Ｆにおいて説明される技法を行うためのプログラミングおよび／または回路を含み得る。いくつかの例では、本技法は、受信信号１２６および／または４０８を表し得る、受信信号のエッジを検出することを含む。これは、以下で説明されるように、（本明細書では「中間位置」と呼ばれる）立上りエッジ上の特定の位置を判定すること、および中間位置に対応するサンプル番号（たとえば、全体のサンプル番号は位置に正確に対応しないことがあるので、潜在的には分数サンプル）を識別することを含み得る。

図６Ａは、受信信号１２６および／または４０８を表し得る受信信号６００を示している。いくつかの例では、クラシファイヤは、すでに受信信号１２６を「飽和信号」タイプであるものとして分類し、受信信号６００を飽和信号ディテクタに受け渡していることがあるか、または、別の例では、飽和信号ディテクタは、受信信号１２６を連続的に受信し、出力を判定して、クラシファイヤが飽和信号ディテクタの出力をいつ受け渡すべきかを判定することを可能にし得る（たとえば、クラシファイヤが、アクティブパルスを示すものとして、および飽和しているものとして受信信号１２６を分類したとき）。

動作６０２において、飽和信号ディテクタは、時間内の／最も低いサンプル番号（たとえばＡＤＣからの、たとえば、飽和値に関連する第１のサンプル）に関連する受信信号６００の第１の最大値６０４を判定し得る。この値に関連するサンプルは、図６Ａに示されている、最左サンプル６０６（すなわち、時間的に最も早い／サンプルシーケンス）と呼ばれ、本明細書では最大サンプルと呼ばれることもある。いくつかの例では、第１の最大値は、受信信号のフィルタリングされていないバージョンから検出されてよく、いくつかの例では、後続の動作は、受信信号のフィルタリングされたバージョン上で行われてよい。たとえば、動作６０２において、ディテクタは、フィルタリングされていない受信信号から第１の最大値を識別し、（たとえば、受信信号のフーリエ変換を行って受信信号の周波数ドメイン成分を識別することなどの追加のディテクタ機能に応じて、たとえば、ローパスフィルタを使用し、他のフィルタまたは動作を使用して）受信信号をフィルタリングし、次いで、動作６０８に進み得る。いくつかの例では、第１の最大値を判定することは、ノイズを考慮するために分散を組み込む技法を含む、最大値位置技法を使用することを含み得る。たとえば、分散は、ＳＮＲ、ノイズ電力、以下で論じられる動的ノイズフロア、または電流ノイズの他のインデックスに少なくとも部分的に基づいて設定され得る。

図６Ｂは動作６０８を示している。動作６０８において、飽和信号ディテクタは、最左サンプル６０６ならびに少なくとも２つの前のサンプル６１２および６１４に第１の多項式曲線６１０をフィッティングし得る。いくつかの例では、第１の多項式曲線６１０は、２次または３次多項式関数を含み得る。任意の好適な曲線フィッティング技法が採用されてよい。たとえば、飽和信号ディテクタは、最小２乗回帰分析、および／または、たとえばガウスニュートンアルゴリズムなどの非線形最小２乗回帰分析を使用して第１の多項式曲線６１０を判定してよく、減衰ファクタは、ノイズ電力、動的ノイズフロア、および／またはＳＮＲに少なくとも部分的に基づく。

図６Ｃは動作６１６を示し、明快のために、受信信号６００の部分は削除されている。動作６１６において、飽和信号ディテクタは、第１の多項式曲線６１０に少なくとも部分的に基づいて中間しきい値大きさ６１８を定義し得る。たとえば、飽和信号ディテクタは、第１の多項式曲線６１０から合成最大値６２０を判定し、合成最大値６２０の所定の割合（たとえば、最大値の６０％、５０％と８０％との間のいずれかの割合、４０％程度の低い割合、しかし結果の不正確さが増加している）である値になるように中間しきい値大きさ６１８を定義し得る。いくつかの例では、飽和信号ディテクタは、合成最大値６２０の６０％になるように中間しきい値大きさ６１８を定義する。

いくつかの例では、飽和信号ディテクタは、第１の多項式曲線６１０の最大値（たとえば、多項式の次数に応じて、局所最大値、大域最大値）を識別することによって合成最大値６２０を判定し得る。図６Ｃは第１の多項式曲線６１０を線分として示しているが、実際の実装では、第１の多項式曲線６１０は、最左サンプル６０６の近くにある局所最大値を少なくとも含み得ることに留意されたい。追加または代替の例では、飽和信号ディテクタは、最左サンプル６０６に対応するサンプル番号における多項式曲線を評価すること（たとえば、サンプル番号を多項式に「プラッギングすること（plugging）」）によって合成最大値６２０を判定し得る。いくつかの例では、動作６１６は、多項式曲線が下方凹形状を含むことを確実にするために、および／または係数が、多項式曲線が２次、３次、もしくはより高次の多項式であることを示すことを確実にするために、多項式曲線の係数を検査することをさらに含み得る。これは、最大値が発見されることが可能であることを確実にするために、および後続の動作の精度を確実にするために、合成最大値６２０を判定する前に行われてよい。

動作６１６は、追加または代替として、中間しきい値大きさ６１８と交差する第１の多項式曲線６１０のポイント６２２を判定することを含み得る。

図６Ｄは動作６２４を示している。動作６２４において、飽和信号ディテクタは、ポイント６２２（すなわち、中間しきい値大きさとの第１の多項式曲線の交差）に最も近い受信信号６００の少なくとも３つのサンプルを判定し得る。いくつかの例では、図６Ｄにおいて６２６（１）〜（６）として示されている、受信信号６００の最も近い６つのサンプルが発見され得る。

図６Ｅは動作６２８を示し、明快のために、受信信号６００の部分は削除されている。動作６２８において、飽和信号ディテクタは、本明細書では「中間サンプル」と呼ばれる３つ以上のサンプル（図６Ｅの６つのサンプル６２６（１）〜（６））に第２の多項式曲線６３０をフィッティングし得る。この場合も、中間サンプルに第２の多項式曲線６３０をフィッティングために任意の好適なフィッティングアルゴリズムが使用されてよく、第２の多項式曲線６３０は２次または３次多項式であってよい。いくつかの例では、多項式曲線６３０を使用する代わりに、中間しきい値大きさとの第１の多項式曲線の交差に最も近い中間サンプルに直線がフィッティングされてよい。そのような例では、動作６２８において、飽和信号ディテクタは、２つ以上のサンプルに直線をフィッティングし得る。

図６Ｆは動作６３２を示している。動作６３２において、飽和信号ディテクタは、第２の多項式曲線６３０と中間しきい値大きさ６１８との第２の交差６３４を判定し得る。このポイントは、本明細書では中間ポイント６３４と呼ばれる。いくつかの例では、中間ポイント６３４は、受信信号６００の立上りエッジのインジケーションである。いくつかの例では、飽和信号ディテクタは、中間ポイント６３４に対応する、本明細書ではサンプルインデックスと呼ばれる、サンプル番号６３６を判定し得る。このサンプル番号６３６は、（たとえば、２つのサンプル間で補間され得るような）分数のサンプル番号を含み得る。いくつかの例では、飽和信号ディテクタは、中間ポイント６３４に対応するサンプル番号６３６を使用してＴＤＯＡを判定し得る。たとえば、飽和信号ディテクタは、光エミッタからの光パルスの放出に対応するサンプル番号からサンプル番号６３６までの時間を知らせるためにコントローラから基準信号を受信し得る。これをＴＤＯＡにコンバートすることは、光パルスが放出されたサンプル番号とサンプル番号６３６（すなわち、説明されるエッジ検出技法によって推定された到着時間に対応するサンプル番号）との間のサンプルの分数を判定することと、（ＡＤＣのサンプルレートに一致するかまたはそれと相関され得る）基準信号の遅延および周波数に対応するサンプルの分数を使用して、サンプル番号における遅延を時間遅延にコンバートすることとを含み得る。いくつかの例では、飽和信号ディテクタは、光速に少なくとも部分的に基づいて距離（たとえば、第２の距離４１８）を判定するためにＴＤＯＡを使用し得る。いくつかの例では、飽和信号ディテクタはこの距離を出力し得る。

いくつかの例では、飽和信号ディテクタは、サンプル番号６３６が所定の範囲（たとえば、サンプル番号の範囲）の外側にある場合、無効なエッジ検出に対応するような中間ポイント６３４を廃棄し得る。たとえば、ＡＤＣのサンプリング周波数に応じて、飽和信号ディテクタは、サンプル番号がサンプル番号２を下回るかまたはサンプル番号５を上回る場合、サンプル番号６３６を廃棄し得る。別の例では、飽和信号ディテクタは、サンプル番号がサンプル番号１を下回るかまたはサンプル番号６を上回る場合、サンプル番号６３６を廃棄し得る。これは、真であるアクティブパルスについてのエッジ検出が廃棄されないことを確実にするために極めて寛容な範囲であるが、２から５の範囲が概して安全である。

追加または代替の例では、飽和信号ディテクタは、受信信号６００の幅を出力し得る。たとえば、飽和信号ディテクタは、中間ポイント６３４を発見するために説明された処理を逆転させて、（たとえば、最大大きさに関連する最右サンプル、およびこの最右サンプルの後にくる少なくとも２つのサンプル、それらのサンプルにフィッティングする第１の多項式などを発見することによって）右側中間ポイントを発見してよく、左側中間ポイント６３４と右側中間ポイントとの間の幅（たとえば、それらの間のサンプルの分数、それらの間の時間）を測定してよい。追加または代替の例では、幅または任意の他の方法が使用され得るとき、「フラットトップ」の幅（たとえば、分散内で、受信信号６００の最大大きさに関連付けられたサンプルの分数）が使用されてよい。

例示的なアクティブパルス検出
図７Ａ〜図７Ｃは、（飽和信号として示されている）アクティブパルス７０６をそれぞれ含む例示的な受信信号７００、７０２、および７０４の信号図を示す。受信信号７００、７０２、および７０４の残りの部分は、単にノイズである。受信信号７００、７０２、および７０４は、本明細書で論じられる受信信号のいずれかを表し得る。「アクティブパルス」は、放出光パルスの反射に対応する信号の真陽性の部分である。図７Ａ〜図７Ｃはすべて、静的しきい値大きさ７０８を示し、アクティブパルスを正確に識別しおよび／または信号を飽和信号として分類するためのそのようなシステムの潜在的欠点を例示している。

たとえば、図７Ａは、受信信号７００のアクティブパルス領域に関連するサンプルがしきい値大きさ７０８を超えると判定することによって受信信号７００のアクティブパルス７０６部分を正確に識別し得る。しかしながら、この方法は、偽陽性である、ノイズ中のスパイク７１０をアクティブ信号として識別することがある。このノイズスパイク７１０は、光センサに当たっているきらめく太陽光（たとえば、反射面からの反射）、夜間のヘッドライトなどに起因し得る。いくつかの例では、これは、連続数のサンプルについてしきい値大きさ７０８を超える大きさに関連するサンプルをアクティブパルスとして識別することによって防止され得る。

しかしながら、これは、いくつかのシナリオでは、偽陽性および偽陰性を防止するのに十分でない。たとえば、図７Ｂは、エネルギーを温存するために光エミッタの送信電力が低減されることがあり、ならびに／またはノイズ条件および／もしくはオブジェクト（たとえば、密集した群葉）の反射率の突然の変化が、受信されるものの全体的な電力を減少させる、夜間条件中に受信される受信信号７０２を示すことがある。この例では、受信信号７０２のどの部分もしきい値大きさ７０８を超えないので、アクティブパルス７０６はそのようなものとして識別されないであろう。代わりに、アクティブパルス７０６は、偽陰性である、ノイズとして識別され得る。

その上、日のよくさす条件またはさもなければ高ノイズ条件では、図７Ｃに示されているように、受信パルス７０４はしきい値大きさ７０８を完全に超え得る。この例では、受信信号７０４全体がアクティブパルスとして識別されることがあり、これはアクティブパルス部分については真陽性であるが、これは信号のノイズ部分については偽陰性である。

ＡＤＣを採用する例では、ＡＤＣは、総電力の関数としてそれの出力をスケーリングし、それにより、受信信号を正規化し得るが、これは、アクティブパルスを識別するために静的しきい値を使用することに伴う上記で論じられた問題を回避するのに十分でないことがある。

図７Ｄは、アクティブパルス７１４およびノイズスパイク７１６を含む例示的な受信信号７１２（実線）、動的ノイズフロア７１８（細い破線）、ならびに調整された動的ノイズフロア７２０（太い破線）を示す。受信信号７１２は、本明細書で論じられる受信信号のいずれかを表し得る。いくつかの例では、本明細書で論じられるクラシファイヤは、受信信号７１２の少なくとも一部をアクティブパルスとして分類する（すなわち、アクティブパルスと単なるノイズを区別する）ために、および／または受信信号７１２（たとえば、受信信号７１２のアクティブパルス部分）をタイプとして分類するために、動的ノイズフロアおよび／または調整された動的ノイズフロアを判定し得る。いくつかの例では、これは、アクティブパルス（すなわち、光エミッタによって放出された光のオブジェクトからの反射）と、単なるノイズとを区別するのに有効であり得る。ノイズは、フォトダイオードにおけるノイズ、環境中の背景光（たとえば、放出光の反射に起因しない、光センサの視野中の光）、赤外放出、太陽ノイズ、電気および／または熱ノイズなどによって受信信号７１２中に導入され得る。

いくつかの例では、クラシファイヤは、受信信号７１２の移動平均を計算することに少なくとも部分的に基づいて動的ノイズフロア７１８を判定し得る。いくつかの例では、移動平均は、受信信号７１２の最後の移動平均値および現在値（たとえば、大きさ、高さ）に少なくとも部分的に基づき得る。いくつかの例では、移動平均は、単純移動平均、加重移動平均、指数移動平均などであり得る。いくつかの例では、最後の移動平均値は、受信信号７１２の現在値よりも重く重み付けされてよい。たとえば、現在の第ｎのサンプルの移動平均は次のように計算されてよい：ｍａｖｇ_n＝０．９９・ｍａｖｇ_(n-1)＋０．０１・Ｍ_n、ただし、Ｍは受信信号７１２の大きさである。これは、図７Ｄの動的ノイズフロア７１８を生成するために使用される式である。

いくつかの例では、クラシファイヤは、調整された動的ノイズフロア７２０を取得するために動的ノイズフロア７１８を修正してよい。いくつかの例では、クラシファイヤは、受信信号７１２および／またはアクティブパルスの特性に少なくとも部分的に基づいて動的ノイズフロア７１８を修正してよい。たとえば、クラシファイヤは、受信信号７１２の幅および／または高さに少なくとも部分的に基づいて動的ノイズフロア７２０をシフトおよび／またはスケーリングしてよい。いくつかの例では、クラシファイヤは、受信信号７１２の最大大きさに少なくとも部分的に基づくスケールファクタによって動的ノイズフロアをスケーリングしてよい。

いくつかの例では、クラシファイヤは、追加または代替として、光センサおよび／またはＬＩＤＡＲシステムの温度、送信電力、ＳＮＲ、ノイズ電力、受信信号電力に対する送信電力の比較などに少なくとも部分的に基づいてノイズフロアを調整してよい。たとえば、クラシファイヤは、受信信号７１２の少なくとも一部が、送信電力を超える電力を有する（たとえば、太陽光が光センサに当たっていることがある）と判定したことに少なくとも部分的に基づいて、動的ノイズフロア７１８を上にシフトしてよい。いくつかの例では、動的ノイズフロア７１８は、真陽性アクティブパルス７１４の大きさのうちの少なくともいくつかが、調整された動的ノイズフロア７２０の大きさの２倍と３倍との間になるように判定されたファクタによってシフトされる。このファクタは、履歴上のアクティブパルスおよび／または送信電力に少なくとも部分的に基づいて判定され得る。

いくつかの例では、クラシファイヤは、動的ノイズフロア７１８および／または調整された動的ノイズフロア７２０を超える第１のしきい値数（たとえば、３つ以上）のサンプルに少なくとも部分的に基づいて、受信信号７１２の少なくとも一部をアクティブパルス７１４として分類してよい。いくつかの例では、クラシファイヤは、追加または代替として、動的ノイズフロア７１８および／もしくは調整された動的ノイズフロア７２０を超える第２のしきい値数のサンプルに少なくとも部分的に基づいて、ならびに／または動的ノイズフロア７１８および／もしくは調整された動的ノイズフロア７２０を超える第３のしきい値数の連続サンプルが互いの分散内にあると判定したことに少なくとも部分的に基づいて、受信信号７１２の少なくとも一部を飽和信号として分類してよい。たとえば、クラシファイヤは、３つのサンプルが、調整されたノイズフロアを超えると判定することがあり、したがって、クラシファイヤが、調整されたノイズフロアを超えないサンプルを識別するまで、それらのサンプル、およびそれらの３つのサンプルの後にくるあらゆるサンプルをアクティブパルスとして識別し得る。アクティブパルスとして識別されたサンプルについて、クラシファイヤは、アクティブパルスを構成するサンプルの数が５つのサンプルに等しいかもしくはそれを超えると判定したことに少なくとも部分的に基づいて、および／またはアクティブパルスを構成するサンプルが、互いの±２以内にある大きさに関連付けられた少なくとも３つの連続サンプルを含むと判定したことに少なくとも部分的に基づいて、アクティブパルスが飽和パルスであると判定し得る。

本明細書における「しきい値大きさ」への言及は、静的しきい値大きさとして明示的に定義されていない限り、動的ノイズフロア７１８および／または調整された動的ノイズフロア７２０によって定義される大きさを含み得る。

例示的なシステムアーキテクチャ
図８は、本明細書で論じられる技法のいずれかによる、ＬＩＤＡＲシステムによって判定される距離を使用して、自律車両などの少なくとも１つの車両の動作を制御するための例示的な車両システム８０２を含む、例示的なアーキテクチャ８００のブロック図である。

いくつかの例では、車両システム８０２は、プロセッサ８０４および／またはメモリ８０６を含み得る。図８ではこれらの要素が組み合わせて示されているが、いくつかの例では、それらは車両システム８０２の別個の要素であり得ること、ならびにシステムの構成要素はハードウェアおよび／またはソフトウェアとして実装され得ることを理解されたい。

プロセッサ８０４は、１つのプロセッサを含むユニプロセッサシステム、またはいくつか（たとえば、２つ、４つ、８つ、もしくは別の好適な数）のプロセッサを含むマルチプロセッサシステムを含み得る。プロセッサ８０４は、命令を実行することが可能な任意の好適なプロセッサであってよい。たとえば、様々な実装では、プロセッサ８０４は、ｘ８６、ＰｏｗｅｒＰＣ、ＳＰＡＲＣ、もしくはＭＩＰＳ ＩＳＡ、または任意の他の好適なＩＳＡなど、様々な命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）のいずれかを実装する汎用または組込みプロセッサであってよい。マルチプロセッサシステムでは、各プロセッサ８０４は、必ずしもそうとは限らないが、通常は同じＩＳＡを実装し得る。いくつかの例では、プロセッサ８０４は、中心処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、ＦＰＧＡ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはそれらの組合せを含んでよい。いくつかの例では、本明細書で論じられるクラシファイヤおよび／またはディテクタのうちの１つもしくは複数は、これらのプロセッサアーキテクチャのいずれかを使用して実装されてよい。たとえば、クラシファイヤおよび／または１つもしくは複数のディテクタはＦＰＧＡであってよい。

例示的な車両システム８０２はメモリ８０６を含み得る。いくつかの例では、メモリ８０６は、プロセッサ８０４によってアクセス可能な実行可能命令／モジュール、データ、および／またはデータ項目を記憶するように構成された非一時的コンピュータ可読媒体を含んでよい。様々な実装では、非一時的コンピュータ可読媒体は、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、同期ダイナミックＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、不揮発性／フラッシュタイプメモリ、または任意の他のタイプのメモリなど、任意の好適なメモリ技術を使用して実装されてよい。図示の例では、上記で説明されたものなど、所望の動作を実装するプログラム命令およびデータは、非一時的コンピュータ可読メモリ内に記憶されて示されている。他の実装では、プログラム命令、および／またはデータは、非一時的コンピュータ可読媒体など、異なるタイプのコンピュータアクセス可能媒体上で、または非一時的コンピュータ可読媒体とは別個の同様の媒体上で受信、送信、または記憶されてよい。概して言うと、非一時的コンピュータ可読メモリは、入出力（「Ｉ／Ｏ」）インターフェース８０８を介して例示的な車両システム８０２に結合されたフラッシュメモリ（たとえば、固体メモリ）、磁気または光媒体（たとえば、ディスク）など、記憶媒体またはメモリ媒体を含んでよい。非一時的コンピュータ可読媒体を介して記憶されたプログラム命令およびデータは、ネットワークインターフェース８１０を介して実装され得るような、ネットワークおよび／またはワイヤレスリンクなどの通信媒体を介して搬送され得る、電気信号、電磁信号、またはデジタル信号などの送信媒体または信号によって送信されてよい。

さらに、図８では単一のユニットとして示されているが、プロセッサ８０４およびメモリ８０６は、車両の多数のコンピューティングデバイスの間で、および／または多数の車両、データセンター、遠隔操作センターの間などで分散されてよいことを理解されたい。いくつかの例では、プロセッサ８０４およびメモリ８０６は、本明細書で論じられる技法のうちの少なくともいくつかを行ってよく、プロセッサ８０４およびメモリ８０６は、本明細書で論じられるＬＩＤＡＲシステムのプロセッサおよびメモリを含んでよい。

いくつかの例では、入出力（「Ｉ／Ｏ」）インターフェース８０８は、プロセッサ８０４、メモリ８０６、ネットワークインターフェース８１０、センサ８１２、Ｉ／Ｏデバイス８１４、駆動システム８１６、および／または車両システム８０２の任意の他のハードウェアの間でＩ／Ｏトラフィックを協調させるように構成されてよい。いくつかの例では、Ｉ／Ｏデバイス８１４は、外部および／または内部スピーカ、ディスプレイ、搭乗者入力デバイスなどを含んでよい。いくつかの例では、Ｉ／Ｏインターフェース８０８は、１つの構成要素（たとえば、非一時的コンピュータ可読媒体）から別の構成要素（たとえば、プロセッサ）による使用に適したフォーマットにデータ信号をコンバートするためにプロトコル、タイミング、または他のデータ変換を実施してよい。いくつかの例では、Ｉ／Ｏインターフェース８０８は、たとえば、周辺構成要素相互接続（ＰＣＩ）バス規格、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）規格、またはそれらの変形態など、様々なタイプの周辺バスを通してアタッチされたデバイスのためのサポートを含んでよい。いくつかの実装では、Ｉ／Ｏインターフェース８０８の機能は、たとえば、ノースブリッジおよびサウスブリッジなど、２つ以上の別個の構成要素に分割されてよい。また、いくつかの例では、メモリ８０６へのインターフェースなど、Ｉ／Ｏインターフェース８０８の機能の一部または全部は、車両システム８０２のプロセッサ８０４および／または１つもしくは複数の他の構成要素に直接組み込まれてよい。

例示的な車両システム８０２は、車両システム８０２と１つまたは複数の他のデバイスとの間の通信リンク（すなわち、「ネットワーク」）を確立するように構成されたネットワークインターフェース８１０を含んでよい。たとえば、ネットワークインターフェース８１０は、第１のネットワーク８２０を介して車両システム８０２と別の車両８１８との間で、および／または第２のネットワーク８２４を介して車両システム８０２とリモートコンピューティングシステム８２２との間でデータが交換されることを可能にするように構成され得る。たとえば、ネットワークインターフェース８１０は、別の車両８１８および／またはリモートコンピューティングデバイス８２２の間のワイヤレス通信を可能にし得る。様々な実装では、ネットワークインターフェース８１０は、Ｗｉ−Ｆｉネットワークなどのワイヤレス一般データネットワーク、および／または、たとえば、セルラ通信ネットワーク、衛星ネットワークなどの電気通信ネットワークを介した通信をサポートし得る。いくつかの例では、受信信号、ＴＤＯＡ、選択された距離、推定距離、受信信号高さおよび／または幅など、本明細書で論じられるセンサデータは、第１の車両において受信され、第２の車両に送信されてよい。いくつかの例では、ＬＩＤＡＲの構成要素のうちの少なくともいくつかは、様々なデバイスに配置されてよい。たとえば、第１の車両は、光エミッタおよび光センサを含んでよく、受信信号を生成してよいが、受信信号を第２の車両および／またはリモートコンピューティングデバイスに送信してよく、ここにおいて、追加または代替として、クラシファイヤおよび／またはディテクタのうちの１つもしくは複数が配置される。

例示的な車両システム８０２は、たとえば、環境中で車両システム８０２を位置特定し、環境中の１つもしくは複数のオブジェクトを検出し、それの環境を通る例示的な車両システム８０２の移動を感知し、環境データ（たとえば、周囲温度、圧力、および湿度）を感知し、ならびに／または例示的な車両システム８０２の内部の条件（たとえば、搭乗者カウント、内部温度、ノイズレベル）を感知するように構成された、センサ８１２を含んでよい。センサ８１２は、たとえば、例示的なシステム１００および／もしくはそれの構成要素を表し得る、１つもしくは複数のＬＩＤＡＲセンサ８１８、１つもしくは複数のカメラ（たとえばＲＧＢカメラ、輝度（グレースケール）カメラ、赤外線カメラ、デプスカメラ、ステレオカメラ）、１つもしくは複数の磁力計、１つもしくは複数のレーダセンサ、１つもしくは複数のソナーセンサ、音を感知するための１つもしくは複数のマイクロフォン、（たとえば、加速度計およびジャイロスコープを含む）１つもしくは複数のＩＭＵセンサ、１つもしくは複数のＧＰＳセンサ、１つもしくは複数のガイガーカウンターセンサ、１つもしくは複数のホイールエンコーダ、１つもしくは複数の駆動システムセンサ、速度センサ、ならびに／または例示的な車両システム８０２の動作に関係する他のセンサを含み得る。

いくつかの例では、図８ではＬＩＤＡＲ８１８が個別センサとして示されているが、ＬＩＤＡＲ８１８の構成要素（たとえば、図１、図４などで論じられた構成要素）のうちの少なくとも１つは、ＬＩＤＡＲ８１８とは別個であってよい。たとえば、プロセッサ８０４および／またはメモリ８０６は、本明細書で論じられるように、クラシファイヤおよび／または１つもしくは複数のディテクタのプログラミングおよび／または回路を含んでよい。

いくつかの例では、例示的な車両システム８０２は、知覚エンジン８２６およびプランナ８３０を含んでよい。

知覚エンジン８２６は、プロセッサ８０４によって実行されたとき、本明細書で論じられるＬＩＤＡＲシステムによって判定される推定距離および／または選択された距離を含み得るセンサデータを入力としてセンサ８１２から受信し、たとえば、典型的なデータを出力するようにプロセッサ８０４を構成する、メモリ８０６に記憶された命令を含んでよい。いくつかの例では、知覚エンジン８２６は、プロセッサ８０４によって実行されたとき、本明細書で論じられる技法のいずれかに従って判定される推定距離および／または選択された距離に少なくとも部分的に基づいてＬＩＤＡＲポイントのクラウドを判定するようにプロセッサ８０４を構成する、メモリ８０６に記憶された命令を含んでよい。いくつかの例では、知覚エンジン８２６は、ＬＩＤＡＲポイントクラウドを使用して、例示的な車両システム８０２を囲んでいる環境の表現、例示的な車両システム８０２を囲んでいる環境中のオブジェクトの体勢（pose）（たとえばポジションおよび配向）、オブジェクトに関連するオブジェクトトラック（たとえば、履歴ポジション、速度、加速度、および／もしくは時間期間（たとえば５秒）にわたるオブジェクトの方位）、ならびに／またはオブジェクトに関連するオブジェクト分類（たとえば歩行者、車両、自転車に乗る人など）のうちの１つまたは複数を判定してよい。いくつかの例では、知覚エンジン８２６は、１つまたは複数のオブジェクトのオブジェクト軌道よりも多くのことを予測するように構成されてよい。たとえば、知覚エンジン８２６は、たとえば、ＬＩＤＡＲポイントクラウドから検出されたオブジェクトに関連する予測位置、軌道、および／または速度の確率論的判定またはマルチモーダル分布に基づいて多数のオブジェクト軌道を予測するように構成されてよい。

いくつかの例では、プランナ８３０は、ＬＩＤＡＲポイントクラウドおよび／または任意の他の追加の情報（たとえば、オブジェクト分類、オブジェクトトラック、車両体勢）を受信し、この情報を使用して、車両８０２の動きを制御するための軌道を生成してよい。

例示的な発明内容
Ａ．コンピュータに実装される方法は、光検出およびＬＩＤＡＲ（測距）デバイスから光のパルスを放出することと、ＬＩＤＡＲデバイスにおいて、ＬＩＤＡＲデバイスの環境中のオブジェクトから反射される反射光パルスの受信を示す信号を受信することと、不飽和パルスまたは飽和パルスとして受信信号を分類することと、少なくとも部分的に受信信号を分類することに基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスの複数の光ディテクタの中から光ディテクタを選択することと、選択された光ディテクタによって、少なくとも部分的に受信信号に基づいて、ＴＤＯＡ（time delay of arrival；到着時間遅延）の計算を使用して、ＬＩＤＡＲデバイスからオブジェクトまでの距離を算出することと、を含む。

Ｂ．Ａ項が引用するようなコンピュータに実装される方法は、飽和パルスまたは不飽和の光パルスとして受信信号を分類することが、少なくとも部分的に、予め決められた数のサンプルに対する、または予め決められた持続時間の時間に対する受信信号の大きさに基づく。

Ｃ．ＡまたはＢ項のいずれかが引用するようなコンピュータに実装される方法は、受信信号を分類することが、不飽和パルスとして受信信号を分類することを含み、少なくとも部分的に、基準信号に受信信号を相関させてＴＤＯＡを決定することに基づいて、第１の遅延計算器によって距離を決定することをさらに含む。

Ｄ．Ａ〜Ｃ項のうちのいずれか１項が引用するようなコンピュータに実装される方法は、受信信号を分類することが、飽和パルスとして受信信号を分類することに帰着し、少なくとも部分的に、受信信号の立ち上がりエッジに対応する時間を決定することに基づいて、第２の遅延計算器によって距離を決定することをさらに含む。

Ｅ．デバイスは、光のパルスを放出する光エミッタと、デバイスの環境中のオブジェクトから反射された反射光パルスの受信を示す信号を生成する光センサと、反射光パルスが反射されたオブジェクトまでの距離を決定する複数のディテクタと、信号を受信し、受信信号を分類し、少なくとも部分的に受信信号を分類することに基づいて、オブジェクトまでの距離を計算するのに使用する複数のディテクタの中からディテクタを選択するようにプログラムされたクラシファイヤとを含む。

Ｆ．Ｅ項が引用するようなデバイスは、複数のディテクタが、少なくとも部分的に、受信信号におけるピークに基づいてオブジェクトまでの第１の距離を決定する第１のディテクタと、少なくとも部分的に、受信信号の立ち上がりエッジに基づいてオブジェクトまでの第２の距離を決定する第２のディテクタとを少なくとも含む。

Ｇ．Ｆ項が引用するようなデバイスは、第１のディテクタおよび第２のディテクタの出力を入力として受信するマルチプレクサをさらに含み、第１のディテクタおよび第２のディテクタが、実質的に同時に受信信号を受信し、クラシファイヤが、少なくとも部分的に、飽和パルスまたは不飽和パルスとして受信信号を分類することに基づいて、距離として第１の距離または第２の距離を出力するようにマルチプレクサを制御する。

Ｈ．ＦまたはＧ項のいずれかが引用するようなデバイスは、第１のディテクタが、少なくとも部分的に、基準信号と受信信号の相互相関を決定することに基づいて、第１の距離を決定するようにプログラムされる。

Ｉ．Ｆ〜Ｈ項のうちのいずれか１項が引用するようなデバイスは、第１のディテクタが、受信信号の最大の大きさを追加として出力し、第２のディテクタが、受信信号の立ち上がりエッジから立ち下がりエッジまでの受信信号の幅を追加として出力する。

Ｊ．Ｆ〜Ｉ項のうちのいずれか１項が引用するようなデバイスは、第２のディテクタが、しきい値の大きさに対応する受信信号の立ち上がりエッジ上の第１の点から、しきい値の大きさに対応する受信信号の立ち下がりエッジ上の第２の点までの幅を決定する。

Ｋ．Ｆ〜Ｊ項のうちのいずれか１項が引用するようなデバイスは、ディテクタを選択することが、少なくとも部分的に、不飽和パルスとして受信信号を分類することに基づいて第１のディテクタを選択することか、少なくとも部分的に、飽和パルスとして受信信号を分類することに基づいて、第２のディテクタを選択することかを含む。

Ｌ．Ｆ〜Ｋ項のうちのいずれか１項が引用するようなデバイスは、複数のディテクタが、受信信号が分割されたビーム信号を含むと決定し、少なくとも部分的に、デコンボリューションまたは周波数領域解析のうちの少なくとも１つに基づいて、ＴＤＯＡの決定のために使用する少なくとも２つのピークのうちの１つを特定する第３のディテクタをさらに含む。

Ｍ．Ｆ〜Ｌ項のうちのいずれか１項が引用するようなデバイスは、光センサによって生成された信号を受信信号に変換するアナログ・デジタル変換器をさらに含み、飽和パルスとして受信信号を分類することが、受信信号の大きさが、予め決められた個数より多いサンプルに対してしきい値の大きさを超えると決定することを含む。

Ｎ．Ｆ〜Ｍ項のうちのいずれか１項が引用するようなデバイスは、クラシファイヤが、アクティブパルスとして、光センサによって生成された信号中のノイズから受信信号を識別するようにさらにプログラムされ、アクティブパルスを識別することが、少なくとも部分的に、受信信号の現在の大きさ、および受信信号の以前の大きさに基づいて、動的なノイズフロアを決定することを含む。

Ｏ．システムは、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な媒体とを含み、命令は、光エミッタによって光を放出し、光センサによって反射光の検出を示す信号を受信し、反射光が、システムに最も近い環境中のオブジェクトから反射され、不飽和信号または飽和信号として信号を分類し、第１のディテクタを介して第１の距離を決定し、第２のディテクタを介して第２の距離を決定し、少なくとも部分的に、信号が不飽和信号を表すと決定することに基づいて、出力のための第１の距離を選択し、少なくとも部分的に、信号が飽和信号を表すと決定することに基づいて、出力のための第２の距離を選択するように、１つまたは複数のプロセッサをプログラムする。

Ｐ．Ｏ項が引用するようなデバイスは、クラシファイヤが、信号の大きさが予め決められた数のサンプルか予め決められた時間量かに対してしきい値の大きさを超えると決定することによって、信号が飽和信号を表すと決定する
Ｑ．ＯまたはＰ項のいずれかが引用するようなシステムは、命令が、第３のディテクタを介して第３の距離を決定し、少なくとも部分的に、信号が分割された光ビームのインジケーションを含むと決定することに基づいて、出力のための第３の距離を選択するように、１つまたは複数のプロセッサをさらにプログラムする。

Ｒ．Ｏ〜Ｑ項のうちのいずれか１項が引用するようなシステムは、第１のディテクタが、信号の最大の大きさを追加として決定し、第２のディテクタが、信号の幅を追加として決定し、命令は、少なくとも部分的に、最大の大きさまたは幅のうちの少なくとも１つに基づいて、第１の距離を修正し、少なくとも部分的に、最大の大きさまたは幅のうちの少なくとも１つに基づいて、第２の距離を修正するように、１つまたは複数のプロセッサをさらにプログラムする。

Ｓ．Ｏ〜Ｒ項のうちのいずれか１項が引用するようなシステムは、命令が、少なくとも部分的に、第１の距離または第２の距離に基づいて、自律車両の動きを制御するための軌跡を生成するように、１つまたは複数のプロセッサをさらにプログラムする。

Ｔ．Ｏ〜Ｓ項のうちのいずれか１項が引用するようなシステムは、第１のディテクタを介して第１の距離を決定することが、基準信号に信号を相関させることを含み、第２のディテクタを介して第２の距離を決定することが、信号の立ち上がりエッジに対応する時間を決定することを含む。

主題について構造的特徴および／または方法論的行為に固有の文言で説明されたが、添付の特許請求の範囲において定義される主題は、必ずしも、説明された特定の特徴または行為に限定されないことを理解されたい。そうではなく、特定の特徴および行為は、特許請求の範囲を実装する例示的な形態として開示される。

本明細書で説明されるモジュールは、任意のタイプのコンピュータ可読媒体に記憶されることが可能であり、ソフトウェアおよび／またはハードウェアにおいて実装されることが可能な命令を表す。上記で説明された方法および処理のすべては、１つもしくは複数のコンピュータもしくはプロセッサによって実行されるソフトウェアコードモジュールおよび／もしくはコンピュータ実行可能命令、ハードウェア、またはそれらの何らかの組合せにおいて具備され、それらを介して完全に自動化されることが可能である。方法の一部または全部は、代替として専用コンピュータハードウェアにおいて具備されることが可能である。

特に、「することができる」、「し得る」、「してよい」または「するであろう」などの条件付き文言は、別段に明記されていない限り、そのいくつかの例を提示するための文脈内において、他の例は含んでいないが、いくつかの特徴、要素および／またはステップを含むものと理解されたい。したがって、そのような条件付き言語は、いくつかの特徴、要素および／もしくはステップが、１つもしくは複数の例のために何らかの形で必要とされることを暗示すること、またはその１つもしくは複数の例が、ユーザ入力もしくはプロンプトを用いてもしくは用いないで、いくつかの特徴、要素および／もしくはステップが、何らかの特定の例に含まれるかもしくはそれにおいて実施されるべきであるかどうかを判断するための論理を必ず含むことを暗示することを、一般に意図されていない。

「Ｘ、ＹまたはＺのうちの少なくとも１つ」という句などの結合的文言は、別段に明記されていない限り、項目、項などが、Ｘ、Ｙ、もしくはＺのいずれかであるか、または各要素の重複を含むそれらの任意の組合せであることが可能であることを提示するものと理解されたい。単数形として明示的に記述されていない限り、「ａ」は単数形および複数形を意味する。

本明細書で説明されおよび／または添付図に図示される流れ図中のいかなるルーチン説明、要素またはブロックも、ルーチンにおいて特定の論理機能または要素を実装するための１つまたは複数のコンピュータ実行可能命令を含むコードのモジュール、セグメント、または部分を潜在的に表すものとして理解されたい。要素または機能が、当業者によって理解され得るように関与する機能に応じて、実質的に同期的に、逆順に、追加の動作とともに、または動作を省略して、を含めて、図示または議論されたものから削除されるか、またはそれから外れた順序で実行されることが可能である代替の実装が、本明細書で説明される例の範囲内に含まれる。

上記で説明された例に多くの変更および修正が行われることが可能であることが強調されるべきであり、それの要素は、他の許容できる例のうちにあるものとして理解されたい。すべてのそのような修正および変更は、本開示の範囲内で本明細書に含まれ、以下の特許請求の範囲によって保護されることを意図されている。

Claims (15)

1. 光のパルスを放出する光エミッタと、
   前記デバイスの環境中のオブジェクトから反射された反射光パルスの受信を示す信号を生成する光センサと、
   前記反射光パルスが反射されたオブジェクトまでの距離を決定するための複数のディテクタと、
   前記信号を受信し、
   前記受信された信号を分類し、
   前記受信された信号を前記分類することに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトまでの前記距離を計算するのに使用する前記複数のディテクタの中からディテクタを選択する
   ようにプログラムされたクラシファイヤと
   を備えたデバイス。
2. 前記複数のディテクタが、少なくとも部分的に前記受信された信号におけるピークに基づいて、前記オブジェクトまでの第１の距離を決定する第１のディテクタと、少なくとも部分的に前記受信された信号の立ち上がりエッジに基づいて、前記オブジェクトまでの第２の距離を決定する第２のディテクタとを少なくとも含むことを特徴とする請求項１のデバイス。
3. 前記第１のディテクタおよび前記第２のディテクタの出力を入力として受信するマルチプレクサをさらに備え、
   前記第１のディテクタおよび前記第２のディテクタは、実質的に同時に前記受信された信号を受信し、
   前記クラシファイヤは、少なくとも部分的に飽和パルスまたは不飽和パルスとして前記受信された信号を分類することに基づいて、前記距離として前記第１の距離または前記第２の距離を出力するようにマルチプレクサを制御する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載のデバイス。
4. 前記第１のディテクタが、少なくとも部分的に基準信号と前記受信された信号の相互相関を決定することに基づいて、前記第１の距離を決定するようにプログラムされる
   ことを特徴とする請求項１または２に記載のデバイス。
5. 前記第１のディテクタは、前記受信された信号の最大の大きさをさらに出力し、
   前記第２のディテクタは、前記受信された信号の立ち上がりエッジから立ち下がりエッジまでの前記受信された信号の幅をさらに出力する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載のデバイス。
6. 前記第２のディテクタが、しきい値の大きさに対応する前記受信された信号の立ち上がりエッジ上の第１の点から、前記しきい値の大きさに対応する前記受信された信号の立ち下がりエッジ上の第２の点までの前記幅を決定することを特徴とする請求項１または２に記載のデバイス。
7. 前記ディテクタを選択することは、
   少なくとも部分的に不飽和パルスとして前記受信された信号を分類することに基づいて、前記第１のディテクタを選択することか、
   少なくとも部分的に飽和パルスとして前記受信された信号を分類することに基づいて、前記第２のディテクタを選択することか
   を含むことを特徴とする請求項５に記載のデバイス。
8. 前記複数のディテクタは、前記受信された信号が分割されたビーム信号を含むと決定し、少なくとも部分的にデコンボリューションまたは周波数領域解析のうちの少なくとも１つに基づいて、ＴＤＯＡの決定のために使用する少なくとも２つのピークのうちの１つを特定する第３のディテクタをさらに含むことを特徴とする請求項２に記載のデバイス。
9. 前記光センサによって生成された前記信号を前記受信された信号に変換するアナログ・デジタル変換器をさらに含み、飽和パルスとして前記受信された信号を分類することが、前記受信された信号の大きさが、予め決められた個数より多いサンプルに対してしきい値の大きさを超えると決定することを含むことを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
10. 前記クラシファイヤが、アクティブパルスとして、前記光センサによって生成された前記信号におけるノイズから前記受信された信号を識別するようにさらにプログラムされ、前記アクティブパルスを識別することが、少なくとも部分的に前記受信された信号の現在の大きさと前記受信された信号の以前の大きさとに基づいて、動的なノイズフロアを決定することを含むことを特徴とする請求項５に記載のデバイス。
11. 光エミッタによって光のパルスを放出することと、
    光センサによって、環境中のオブジェクトから反射された反射光パルスを示す信号を受信することと、
    不飽和パルスまたは飽和パルスとして前記受信された信号を分類することと、
    複数の光ディテクタのうちの光ディテクタによって、少なくとも部分的に前記受信された信号に基づいて、到着時間遅延（ＴＤＯＡ）の計算を使用して前記光センサから前記オブジェクトまでの距離を決定することと、
    少なくとも部分的に前記受信された信号に関して前記分類することに基づいて、前記複数の光ディテクタの中から選択された光ディテクタを選択することと
    を備えるコンピュータに実装される方法。
12. 飽和パルスまたは不飽和の光パルスとして前記受信された信号を分類することは、少なくとも部分的に予め決められた数のサンプルに対するまたは予め決められた持続時間の時間に対する前記受信された信号の大きさに基づくことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータに実装される方法。
13. 前記受信された信号を前記分類することは、不飽和パルスとして前記受信された信号を分類することを含み、前記方法は、
    基準信号に前記受信された信号を相関させることに少なくとも部分的に基づいて、第１の光ディテクタによって前記距離を決定して、ＴＤＯＡを決定することと、
    前記信号の最大の大きさまたは幅に少なくとも部分的に基づいて、前記距離を修正することと
    をさらに備えることを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータに実装される方法。
14. 前記受信された信号を前記分類することは、飽和パルスとして前記受信された信号を分類することに帰着し、前記受信された信号の立ち上がりエッジに対応する時間を決定することに少なくとも部分的に基づいて、第２の光ディテクタによって前記距離を決定することをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載のコンピュータに実装される方法。
15. １つまたは複数のプロセッサと、
    前記１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を格納する１つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、請求項１１ないし１４のいずれか一項に記載の方法を行わせるように前記１つまたは複数のプロセッサをプログラムする、媒体と
    を備えたシステム。

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