JP2022522665A - 光検出器の範囲キャリブレーション - Google Patents

Abstract

例示的な実施形態は、光検出器の範囲キャリブレーションに関する。例示的な方法は、第１の光信号を第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域に向けて放出することと、第１の光信号の反射を検出することと、を含む。第１の光信号の検出された反射は、第１の強度を有する。例示的な方法はさらに、第２の光信号を第２の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第２の領域に向けて放出することと、キャリブレーションターゲットの第２の領域からの第２の光信号の反射を検出することと、を含む。第２の光信号の検出された反射は、第２の強度を有する。さらに、例示的な方法は、第１の光信号の検出された反射に基づいて、第１の見掛け範囲を判定することと、第２の光信号の検出された反射に基づいて、第２の見掛け範囲を判定することと、検出器に対するウォークエラーキャリブレーションデータを生成することと、を含む。【選択図】図７Ａ

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１９年６月１９日に出願された米国特許出願第１６／４４５，３９４号および２０１９年３月５日に出願された米国仮特許出願第６２／８１４，０４２号の優先権を主張し、その内容は、全体が参照により本明細書に組み込まれる。

本明細書に別段の指示がない限り、本項に記載の資料は、本出願の特許請求の範囲に対する先行技術ではなく、本項に含めることよって先行技術であると認められるものではない。

光検出測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスは、所与の環境内の対象物までの距離を推定することができる。例えば、ＬＩＤＡＲデバイスのエミッタサブシステムは、近赤外線光パルスを放射することができ、この光パルスは、デバイスの環境内のオブジェクトと相互作用し得る。光パルスのうちの少なくとも一部分は、ＬＩＤＡＲに方向転換され、（例えば、反射または散乱に起因して）、検出器サブシステムによって検出され得る。従来の検出器サブシステムは、複数の検出器、および高い時間分解能（例えば、約４００ｐｓ）を有する、それぞれの光パルスの到達時間を判定するように構成された、対応するコントローラを含み得る。ＬＩＤＡＲデバイスと所与のオブジェクトとの間の距離は、所与のオブジェクトと相互作用する対応する光パルスの飛行時間に基づいて判定され得る。

本開示は、光検出器（例えば、ＬＩＤＡＲデバイス内の光検出器）用の範囲キャリブレーションに関する。パルス分析法を使用して、ＬＩＤＡＲデバイスで放出／検出された光信号の通過時間を判定すると、反射光信号の強度に基づいて判定されたオブジェクトまでの距離に誤差が生じ得る。これは、「ウォークエラー」と称されることもある。ウォークエラーをキャリブレーションするために、異なる反射率を有する様々な領域を有するキャリブレーションターゲットが使用され得る。ＬＩＤＡＲデバイスは、一連の光信号をキャリブレーションターゲットの様々な領域に向けて送信し、次いで、キャリブレーションターゲットからの一連の反射を検出することができる。検出された信号の見掛け範囲、反射信号の強度、およびキャリブレーションターゲットまでの実際の範囲を使用して、それぞれの光検出器におけるウォークエラーを補償するために使用されるキャリブレーションデータが生成され得る。

一態様では、方法が提供される。本方法は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスの送信器から、第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域に向けて第１の光信号を放出することを含む。本方法はまた、キャリブレーションターゲットの第１の領域からの第１の光信号の反射をＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって検出することを含む。第１の光信号の検出された反射は、第１の強度を有する。さらに、本方法は、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器から第２の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第２の領域に向けて第２の光信号を放出することを含む。加えて、本方法は、キャリブレーションターゲットの第２の領域からの第２の光信号の反射をＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって検出することを含む。第２の光信号の検出された反射は、第２の強度を有する。第２の強度は第１の強度とは異なる。さらに、本方法は、第１の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第１の見掛け範囲を判定することを含む。加えて、本方法は、第２の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第２の見掛け範囲を判定することを含む。第２の見掛け範囲は、第１の見掛け範囲とは異なる。さらには、本方法は、第１の見掛け範囲、第２の見掛け範囲、第１の強度、第２の強度、およびＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲に基づいて、検出器のためのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することを含む。

別の態様では、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスをキャリブレーションするためのキャリブレーションシステムが提供される。キャリブレーションシステムは、少なくとも６つの反射領域を備える表面を有するキャリブレーションターゲットを含む。各反射領域は、異なる既知の反射率を有し、１０パーセント未満の少なくとも１つの反射率、および９０パーセントを上回る少なくとも１つの反射率を含む反射率の範囲を提供する。キャリブレーションターゲットは、ＬＩＤＡＲデバイスに対して位置付けられており、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器がそれぞれの光信号をキャリブレーションターゲットの各反射領域に向けて放射することができるように、かつ、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器がキャリブレーションターゲットの各それぞれの領域からの各それぞれの光信号を検出することができるようになっており、各検出された反射は、異なる強度を有しており、１つ以上の検出された反射は、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲とは異なる見掛け範囲を有している。

一追加的態様では、１つの方法が提供されている。本方法は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することを含む。ＬＩＤＡＲデバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することは、送信器から第１の光信号を放出することを含む。ＬＩＤＡＲデバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することはまた、第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域からの第１の光信号の反射を検出器によって検出することも含む。第１の光信号の検出された反射は、第１の強度を有する。さらに、ＬＩＤＡＲデバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することは、第１の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第１の見掛け範囲を判定することを含む。さらには、ＬＩＤＡＲデバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することは、送信器から第２の光信号を放出することを含む。加えて、ＬＩＤＡＲデバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することは、第２の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第２の領域からの第２の光信号の反射を検出器によって検出することも含む。第２の光信号の検出された反射は、第２の強度を有する。第２の強度は第１の強度とは異なる。さらに、ＬＩＤＡＲデバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することは、第２の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第２の見掛け範囲を判定することを含む。第２の見掛け範囲は、第１の見掛け範囲とは異なる。さらに、ＬＩＤＡＲデバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することは、第１の見掛け範囲、第２の見掛け範囲、第１の強度、第２の強度、およびＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲に基づいてウォークエラーキャリブレーションデータを生成することを含む。本方法はまた、複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを調整することを含む。複数の送信器と検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを調整することは、ＬＩＤＡＲデバイス内の各送信器から再キャリブレーション光信号を放出することを含む。再キャリブレーション光信号は各々、ＬＩＤＡＲデバイスの環境内の単一オブジェクトに方向付けられている。複数の送信器と検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを調整することは、環境内の単一オブジェクトからの再キャリブレーション光信号の反射を各検出器によって検出することも含む。反射の各々は、それぞれの強度を有している。さらに、複数の送信器と検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを調整することはまた、各それぞれの送信器と検出器の対のウォークエラーキャリブレーションデータ、および再キャリブレーション光信号の検出された反射のそれぞれの強度に基づいて、送信器と検出器の対の各々の環境内の単一のオブジェクトに対するそれぞれの補償された範囲を判定することも含む。加えて、複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを調整することはまた、補償された範囲およびウォークエラーキャリブレーションデータに基づいて、１つ以上のそれぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを修正することも含む。

さらに別の態様では、方法が提供される。本方法は、発光素子から、第１の強度を有する第１の光信号を放出することを含む。本方法はまた、可変減衰器を使用して、第１の光信号を第２の強度に減衰させることを含む。さらに、本方法は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスの検出器によって、第２の強度で第１の光信号を検出することを含む。加えて、本方法は、第２の強度で検出された第１の光信号に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器に関連付けられたアナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）からの第１の出力をキャプチャすることを含む。さらに、本方法は、第１の強度を有する第２の光信号を発光素子から放出することを含む。加えて、本方法は、可変減衰器を使用して、第２の光信号を第３の強度に減衰させることを含む。第３の強度は第２の強度とは異なる。さらに、本方法は、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって、第３の強度にある第２の光信号を検出することを含む。さらに、本方法は、検出された第３の強度にある第２の光信号に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器に関連付けられたＡＤＣからの第２の出力をキャプチャすることを含む。さらに、本方法は、第２の強度、ＡＤＣからの第１の出力、第３の強度、およびＡＤＣからの第２の出力に基づいて、検出器の強度キャリブレーションデータを生成することを含む。

これらのおよび他の態様、利点、および代替物は、当業者には、以下の詳細な説明を添付の図面を適宜参照して読み取ることにより明らかになるであろう。

例示的な実施形態による、車両を図解する機能ブロック図である。 例示的な実施形態による、車両の物理的構成の図示である。 例示的な実施形態による、車両の物理的構成の図である。 例示的な実施形態による、車両の物理的構成の図示である。 例示的な実施形態による、車両の物理的構成の図示である。 例示的な実施形態による、車両の物理的構成の図示である。 例示的な実施形態による、自律車両に関連する様々なコンピューティングシステム間の無線通信の概念図である。 例示的な実施形態による、パルス検出デバイスのブロック図である。 例示的な実施形態による、応答曲線の図示である。 例示的な実施形態による、強度キャリブレーションシステムのブロック図である。 例示的な実施形態による、時間に対する一連の反射信号の図示である。 例示的な実施形態による、一連の反射信号の時間微分の図示である。 例示的な実施形態による、キャリブレーションターゲットの図示である。 例示的な実施形態による、キャリブレーションシステムの図示である。 例示的な実施形態による、キャリブレーションシステムの図示である。 例示的な実施形態による、キャリブレーションシステムの図示である。 例示的な実施形態による、検出器からのピーク出力に対する距離誤差の図示である。 例示的な実施形態による、検出器からのピーク出力に対する距離誤差の図示である。 例示的な実施形態による、検出器からのピーク出力に対する距離誤差の図示である。 例示的な実施形態による、実行時確認キャリブレーションの図示である。 例示的な実施形態による、回帰分析の図示である。 例示的な実施形態による、ランタイム確認キャリブレーションの図示である。 例示的な実施形態による、回帰分析の図示である。 例示的な実施形態による、方法の図示である。 例示的な実施形態による、方法の図示である。 例示的な実施形態による、方法のサブエレメントの図示である。 例示的な実施形態による、方法のサブエレメントの図示である。 例示的な実施形態による、方法の図示である。

例示的な方法およびシステムが本明細書で企図されている。本明細書において記載された任意の例示的な実施形態または特徴は、必ずしも他の実施形態または特徴よりも好ましいまたは有利であると解釈されるものではない。本明細書において記載された例示的な実施形態は、限定的であることを意味するものではない。開示されるシステムおよび方法の特定の態様は、多種多様な異なる構成で配置し、組み合わせることができ、これらの構成のすべてが、本明細書において熟考されることは容易に理解できるであろう。

さらに、図に示されている特定の配置は、限定的であるとみなされるべきではない。他の実施形態は、所定の図に示される各要素をより多く、またはより少なく含むことができることを理解されるべきである。さらに、図示の構成要素のうちのいくつかの構成要素は、組み合わせることができるか、または省略することができる。またさらに、例示的な実施形態は、図に示されていない要素を含んでいてもよい。

Ｉ．概要
ＬＩＤＡＲデバイスは、送信された光信号と検出された反射との間の飛行時間を判定することにより、周囲環境内の所与のオブジェクトまでの範囲を判定できる。送信される光信号は、（例えば、パルスレーザ源から放出された）光パルスを含み得る。対応する光パルスの飛行時間を判定することは、光パルスがＬＩＤＡＲデバイスから放出される時間と、オブジェクトによって反射された反射光パルスがＬＩＤＡＲデバイスによって受信される受信時間との間の時間差を判定することを含み得る。通常、反射光パルスは、最大値まで増加し、その後に立ち下がりエッジへと続く立ち上がりエッジを有している。場合によっては、受信時間は、反射光パルスの最大値が発生するピーク時間と見なされ得る。ピーク時間を見つけるために、反射パルスの時間微分が判定され得る。反射光パルスの微分でゼロクロッシングが発生する時間は、反射光パルスが最大値にある時間に対応している。実際には、ゼロクロッシングは、いつ時間微分がいくつかの小さな閾値を下回って低下したかに基づいて判定され得る（例えば、コンパレータによって判定されるように）。コンパレータ出力は、時間判定をトリガーすることができ、また、反射光パルスのピーク値のアナログ－デジタル（ＡＤＣ）変換をトリガーすることもできる。このようにして、各反射光パルスについて、ピーク値が発生する時間に対応する受信時間と、ピーク値に対応するＡＤＣ値が判定され得る。

ゼロクロッシングを判定するために時間微分において閾値を使用すると、ピーク値がいつ発生するかを判定する際に少量の誤差を付加することがある。具体的には、時間微分はゼロクロッシングが発生するわずか前に閾値を下回って低下し、それによって受信時間とその結果のオブジェクトまでの範囲を過小評価することになる。恐らくより大きな問題は、反射パルスの強度が減少するにつれて誤差の大きさが増加することである。反射パルスの強度は、次に、オブジェクトの反射率の関数であることがある。したがって、ＬＩＤＡＲデバイスから同じ距離にあるが反射率が異なるオブジェクトは、反射率の高いオブジェクトは反射率の低いオブジェクトよりも遠くに見え、範囲が異なるように見えることがある。この強度に依存する範囲誤差は、多くの場合、「ウォークエラー」と称される。

ウォークエラーを補償するために、範囲誤差を反射パルス強度（例えば、ＡＤＣからの出力値）に関連付ける一連のキャリブレーションデータ（例えば、キャリブレーション曲線の形式）が、検出器に対して（かつ、潜在的に、ＬＩＤＡＲデバイスの各検出器に対して）判定され得る。キャリブレーションデータは、反射率の異なる領域を含む特別に設計されたキャリブレーションターゲットを使用して判定され得る。いくつかの実施形態では、キャリブレーションターゲットは、全範囲の反射率をカバーし得る（例えば、キャリブレーションされている所与の検出器の検出可能な強度の最も広いダイナミックレンジをカバーするように、実用的な範囲で）。したがって、キャリブレーションターゲットは、ほぼ０％の反射率を有する１つ以上の領域、ほぼ１００％の反射率を有する１つ以上の領域、および０％～１００％の反射率の範囲をカバーする領域を含み得る。

キャリブレーションデータを生成するために、キャリブレーションターゲットがＬＩＤＡＲデバイスからある程度の距離（例えば、２０メートル離れたところ）に配置されることができ、ＬＩＤＡＲデバイスが、ターゲット全体をスキャンして全範囲の反射率をサンプリングするように操作され得る。非常に低い強度の反射光パルスを取得するために、ターゲットのエッジからのリターンを使用することも可能である。このようにして、ＬＩＤＡＲデバイスは、さらに広い範囲の強度で反射光パルスをサンプリングできる。次に、様々な強度に対する範囲誤差が判定され、ＬＩＤＡＲデバイスに対するキャリブレーションデータを生成することができる。キャリブレーションデータの生成はまた、内挿法、外挿法、および／または回帰法を使用して、キャリブレーション曲線を生成することを含み得る。複数の検出器を含むＬＩＤＡＲデバイスの場合、キャリブレーションターゲットは、各検出器を使用してスキャンされ、各検出器の個別のキャリブレーション曲線を生成することができる。さらに、ＬＩＤＡＲデバイスは、ターゲットをスキャンするためにチップ／チルトステージに配置され得る。

しかし、キャリブレーションデータを判定した後、検出器の動作は、キャリブレーションデータによってキャプチャされた以前に（例えば、数時間後、数日後、数週間後、数か月後、または数年の使用後に）特徴付けられた動作からドリフトし得る。これを説明する１つの方法は、キャリブレーションターゲットを最初から使用して、検出器のキャリブレーションデータを単純に再判定することである。しかしながら、これは、特にＬＩＤＡＲデバイスが、元のキャリブレーションが実行されてから、より大型システムの構成要素として取り付け、組み立て、または付着されている場合（例えば、車両に装着されている場合）、常に実用的であり得ない。このような場合、単にＬＩＤＡＲデバイスを再キャリブレーションするために、このようなシステムの全部または一部を分解することは望ましくないことがある。

特定の検出器に対応する現在のウォークエラーを識別する代替的な方法は、その動作を、環境内の共通ターゲットに対する検出器のアンサンブル内の他の検出器の動作と比較することを含み得る。そのような技術は、代替的に、本明細書では代替的に、「チェックアップキャリブレーション」、「再キャリブレーション」、または「確認キャリブレーション」と称され得る。そのような再キャリブレーションは、例えば、複数の光信号を使用してシーンをスキャンするように構成されたＬＩＤＡＲデバイス（すなわち、マルチチャネルＬＩＤＡＲ）で実行され得る。再キャリブレーションは、別個の送信／受信チャネルを介して送信された光信号の反射を検出することによって、環境内のオブジェクトに向けて光信号を送信することを含み得る。動作中、このようなＬＩＤＡＲデバイスは、車両に装着され、車両が環境を通って移動するときに測定を行うことができる。

上述のような再キャリブレーションの例は、環境内の任意のターゲットを複数の距離からスキャンするとき（すなわち、車両が環境内を移動するとき）に、所与のチャネルのリターン信号強度を車両が移動するときに複数の距離から同じターゲットをスキャンする他のチャネルの戻り信号強度の平均と比較することによって、ＬＩＤＡＲの所与のチャネルの強度－範囲キャリブレーションを検証および／または調整することを含み得る。

この配置により、複数の範囲に移動される特別に設計されたターゲットを使用せずに、所与のチャネル（つまり、送信器／検出器の対）の強度－範囲特性の実行時キャリブレーションを実行できる。特に、所与のチャネルの強度－範囲応答動作は、実質的に同様の条件下で環境の同一領域をスキャンした他のチャネルの平均と比較され得る。さらに、この配置により、システムは、初期キャリブレーション（すなわち、特別に設計されたキャリブレーションターゲットが使用された）中に特徴付けられた予想される動作から（ＬＩＤＡＲデバイスの動作中に）所与のチャネルの検出、および／または特徴付けを行うことができる。

ＩＩ．例示的なシステム
以下の説明および添付図面は、様々な例示的な実施形態の特徴を明らかにする。提供される実施形態は例としてのものであり、限定することを意図するものではない。したがって、図面の寸法は必ずしも縮尺通りではない。

ここで、本開示の範囲内の例示的なシステムは、より詳細に記載される。あるシステム例は、自動車に実装され得るか、または自動車の形態を採り得る。しかしながら、あるシステム例はまた、車、トラック、オートバイ、バス、ボート、飛行機、ヘリコプター、芝刈り機、ブルドーザー、ボート、スノーモービル、航空機、レクリエーション車両、遊園地車両、農機具、建設機械、トラム、ゴルフカート、電車、トロリー、ロボットデバイスなどの、他の車両に実装され得、または他の車両の形態を採り得る。他の車両も考えられ得る。さらに、いくつかの実施形態では、システム例は、車両を含まない場合がある。

ここで図を参照すると、図１は、自律モードで完全にまたは部分的に動作するように構成され得る、例示的な車両１００を示す機能ブロック図である。より具体的には、車両１００は、コンピューティングシステムから制御命令を受信することを通して、人間の相互作用なしに自律モードで動作し得る。自律モードでの動作の一部として、車両１００は、センサを使用して、周囲環境のオブジェクトを検出し、場合によっては識別して、安全なナビゲーションを可能にし得る。いくつかの実施形態では、車両１００は、運転者が車両１００の動作を制御することを可能にするサブシステムも含み得る。

図１に示されるように、車両１００は、推進システム１０２、センサシステム１０４、制御システム１０６、１つ以上の周辺機器１０８、電源１１０、コンピュータシステム１１２（コンピューティングシステムとも称され得る）、データ記憶域１１４、およびユーザインターフェース１１６などの様々なサブシステムを含み得る。他の例では、車両１００は、各々が多数の要素を含み得る、サブシステムをより多くまたはより少なく含み得る。車両１００のサブシステムおよび構成要素は、様々な方法で相互接続され得る。さらに、本明細書で説明する車両１００の機能は、追加の機能的または物理的構成要素に分割するか、または実施形態内でより少ない機能的もしくは物理的構成要素に組み合わせることができる。例えば、制御システム１０６およびコンピュータシステム１１２は、様々な動作に従って車両１００を操作する単一のシステムに組み合わされ得る。

推進システム１０２は、車両１００に動力運動を提供するように動作可能な１つ以上の構成要素を含み得、他の可能な構成要素の中でも特に、エンジン／モータ１１８、エネルギー源１１９、トランスミッション１２０、および車輪／タイヤ１２１を含み得る。例えば、エンジン／モータ１１８は、エネルギー源１１９を機械的エネルギーに変換するように構成され得、他の可能な選択肢の中でも特に、内燃エンジン、電気モータ、蒸気エンジン、またはスターリングエンジンのうちの１つまたは組み合わせに対応し得る。例えば、いくつかの実施形態では、推進システム１０２は、ガソリンエンジンおよび電気モータなどの多数の種類のエンジンおよび／またはモータを含み得る。

エネルギー源１１９は、完全にまたは部分的に、車両１００の１つ以上のシステム（例えば、エンジン／モータ１１８）に動力を供給し得るエネルギー源を表す。例えば、エネルギー源１１９は、ガソリン、ディーゼル、他の石油系燃料、プロパン、他の圧縮ガスベースの燃料、エタノール、ソーラパネル、電池、および／または他の電力源に対応することができる。いくつかの実施形態では、エネルギー源１１９は、燃料タンク、電池、コンデンサ、および／またはフライホイールの組み合わせを含み得る。

トランスミッション１２０は、エンジン／モータ１１８からの機械動力を、車輪／タイヤ１２１および／または車両１００の他の可能なシステムに伝達し得る。したがって、トランスミッション１２０は、他の可能な構成要素の中でも特に、ギアボックス、クラッチ、ディファレンシャル、および駆動シャフトを含み得る。駆動シャフトは、１つ以上の車輪／タイヤ１２１に接続する車軸を含み得る。

車両１００の車輪／タイヤ１２１は、例示的な実施形態内で様々な構成を有し得る。例えば、車両１００は、他の可能な構成の中でも特に、一輪車、自転車／オートバイ、三輪車、または車／トラック四輪形式で存在し得る。したがって、車輪／タイヤ１２１は、様々な方法で車両１００に接続することができ、金属およびゴムなどの異なる材料で存在し得る。

センサシステム１０４は、他の可能なセンサの中でも特に、全地球測位システム（ＧＰＳ）１２２、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１２４、レーダ１２６、レーザ距離計／ＬＩＤＡＲ１２８、カメラ１３０、ステアリングセンサ１２３、およびスロットル／ブレーキセンサ１２５などの様々な種類のセンサを含むことができる。いくつかの実施形態では、センサシステム１０４は、車両１００の内部システムをモニタするように構成されたセンサ（例えば、Ｏ_２モニタ、燃料計、エンジンオイル温度、ブレーキ摩耗）を含み得る。

ＧＰＳ１２２は、地球に対する車両１００の位置に関する情報を提供するように動作可能なトランシーバを含み得る。ＩＭＵ１２４は、１つ以上の加速度計および／またはジャイロスコープを使用する構成を有し得、慣性加速度に基づいて車両１００の位置および向きの変化を感知し得る。例えば、ＩＭＵ１２４は、車両１００が静止しているかまたは動いている間に車両１００のピッチおよび偏揺れを検出することができる。

レーダ１２６は、電波信号を使用して、車両１００の局所環境内のオブジェクトを、オブジェクトの速さおよび進行方向を含めて感知するように構成された１つ以上のシステムを表し得る。したがって、レーダ１２６は、電波信号を送受信するように構成されたアンテナを含み得る。いくつかの実施形態では、レーダ１２６は、車両１００の周囲環境の測定値を得るように構成された装着可能なレーダシステムに対応し得る。

レーザ距離計／ＬＩＤＡＲ１２８は、他のシステム構成要素の中でも特に、１つ以上のレーザ源、レーザスキャナ、および１つ以上の検出器を含み得、コヒーレントモード（例えば、ヘテロダイン検出を使用）または非コヒーレント検出モードで動作し得る。いくつかの実施形態では、レーザ距離計／ＬＩＤＡＲ１２８の１つ以上の検出器には、１つ以上の受光素子が含まれ得る。このような受光素子は、特に高感度検出器（例えば、アバランシェフォトダイオード（ＡＰＤ））であり得る。いくつかの例では、このような受光素子は、単一光子（例えば、単一光子アバランシェダイオード（ＳＰＡＤ））を検出することさえ可能であり得る。また、このような受光素子は、アレイの状態に配列され得る（例えば、シリコン光電子倍増管（ＳｉＰＭ）に見られるように）。

カメラ１３０は、車両１００の環境の画像をキャプチャするように構成された１つ以上のデバイス（例えば、スチルカメラまたはビデオカメラ）を含み得る。

ステアリングセンサ１２３は、車両１００のステアリング角度を感知し得、これは、ステアリングホイールの角度を測定すること、またはステアリングホイールの角度を表す電気信号を測定することを含み得る。いくつかの実施形態では、ステアリングセンサ１２３は、車両１００の前方軸に対する車輪の角度を検出するなど、車両１００の車輪の角度を測定し得る。ステアリングセンサ１２３はまた、ステアリングホイールの角度、ステアリングホイールの角度を表す電気信号、および車両１００の車輪の角度の組み合わせ（またはサブセット）を測定するように構成され得る。

スロットル／ブレーキセンサ１２５は、車両１００のスロットル位置またはブレーキ位置のいずれかの位置を検出し得る。例えば、スロットル／ブレーキセンサ１２５は、アクセルペダル（スロットル）およびブレーキペダルの両方の角度を測定してもよく、または、例えば、アクセルペダル（スロットル）の角度および／もしくはブレーキペダルの角度を表すことができる電気信号を測定してもよい。スロットル／ブレーキセンサ１２５はまた、エンジン／モータ１１８（例えば、バタフライバルブまたはキャブレタ）にエネルギー源１１９の変調を提供する物理的機構の一部を含み得る、車両１００のスロットルボディの角度を測定してもよい。加えて、スロットル／ブレーキセンサ１２５は、車両１００のロータにかかる１つ以上のブレーキパッドの圧力、またはアクセルペダル（スロットル）およびブレーキペダルの角度、アクセルペダル（スロットル）およびブレーキペダルの角度を表す電気信号、スロットルボディの角度、ならびに少なくとも１つのブレーキパッドが車両１００のロータに加える圧力の組み合わせ（またはサブセット）、を測定し得る。他の実施形態では、スロットル／ブレーキセンサ１２５は、スロットルまたはブレーキペダルなどの車両のペダルに加えられた圧力を測定するように構成されてもよい。

制御システム１０６は、ステアリングユニット１３２、スロットル１３４、ブレーキユニット１３６、センサ融合アルゴリズム１３８、コンピュータビジョンシステム１４０、ナビゲーション／経路探索システム１４２、および障害物回避システム１４４など、車両１００をナビゲートするのを助けるように構成された構成要素を含み得る。より具体的には、ステアリングユニット１３２は、車両１００の進行方向を調整するように動作可能であり得、スロットル１３４は、エンジン／モータ１１８の動作速度を制御して、車両１００の加速を制御し得る。ブレーキユニット１３６は、車両１００を減速することができ、これは、摩擦を使用して車輪／タイヤ１２１を減速することを含み得る。いくつかの実施形態では、ブレーキユニット１３６は、車両１００の１つ以上のシステムによるその後の使用のために、車輪／タイヤ１２１の運動エネルギーを電流に変換し得る。

センサ融合アルゴリズム１３８は、カルマンフィルタ、ベイジアンネットワーク、またはセンサシステム１０４からのデータを処理することができる他のアルゴリズムを含み得る。いくつかの実施形態では、センサ融合アルゴリズム１３８は、個々のオブジェクトおよび／もしくは特徴の評価、特定の状況の評価、ならびに／または所与の状況内の可能性のある影響の評価など、着信センサデータに基づくアセスメントを提供し得る。

コンピュータビジョンシステム１４０は、オブジェクト、環境オブジェクト（例えば、交通信号、車道境界など）、および障害物を決定しようとする際に画像を処理し、分析するように動作可能なハードウェアおよびソフトウェアを含み得る。したがって、コンピュータビジョンシステム１４０は、オブジェクト認識、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ（ＳＦＭ）、ビデオ追跡、および、例えば、オブジェクトを認識し、環境をマッピングし、オブジェクトを追跡し、オブジェクトのスピードを推定するためなどにコンピュータビジョンで使用される他のアルゴリズムを使用し得る。

ナビゲーション／経路探索システム１４２は、車両１００の運転経路を決定することができ、これは、動作中にナビゲーションを動的に調整することを含み得る。したがって、ナビゲーション／経路探索システム１４２は、数ある情報源の中でも特に、センサ融合アルゴリズム１３８、ＧＰＳ１２２、および地図からのデータを使用して、車両１００をナビゲートし得る。障害物回避システム１４４は、センサデータに基づいて障害となり得るものを評価し、車両１００のシステムに障害となり得るものを回避させるかまたは別の方法で切り抜けさせ得る。

図１に示されるように、車両１００はまた、無線通信システム１４６、タッチスクリーン１４８、マイクロフォン１５０、および／またはスピーカ１５２などの周辺機器１０８を含み得る。周辺機器１０８は、ユーザがユーザインターフェース１１６と相互作用するための制御装置または他の要素を提供し得る。例えば、タッチスクリーン１４８は、車両１００のユーザに情報を提供し得る。ユーザインターフェース１１６はまた、タッチスクリーン１４８を介してユーザからの入力を受け入れ得る。周辺機器１０８はまた、車両１００が、他の車両のデバイスなどのデバイスと通信することを可能にし得る。

無線通信システム１４６は、１つ以上のデバイスと直接または通信ネットワークを介して無線で通信し得る。例えば、無線通信システム１４６では、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）、進化データ最適化（ＥＶＤＯ）、グローバル移動体通信システム（ＧＳＭ）／汎用パケット無線サービス（ＧＰＲＳ）などの３Ｇセルラ通信、またはワールドワイド・インターオペラビリティ・フォー・マイクロウェーブ・アクセス（ＷｉＭＡＸ）もしくはロングタームエボリューション（ＬＴＥ）などの４Ｇセルラ通信を使用する可能性がある。代替的に、無線通信システム１４６は、ＷｉＦｉまたは他の可能な接続を使用して無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）と通信し得る。無線通信システム１４６はまた、例えば、赤外線リンク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、またはＺｉｇＢｅｅを使用してデバイスと直接通信し得る。様々な車両通信システムなどの他の無線プロトコルが、本開示の文脈内で可能である。例えば、無線通信システム１４６は、車両および／または道路沿いの給油所間の公共および／または私的データ通信を含み得る１つ以上の専用狭域通信（ＤＳＲＣ）デバイスを含み得る。

車両１００は、構成要素に電力を供給するための電源１１０を含み得る。電源１１０は、いくつかの実施形態では、再充電可能なリチウムイオンまたは鉛蓄電池を含み得る。例えば、電源１１０は、電力を提供するように構成された１つ以上の電池を含み得る。車両１００はまた、他の種類の電源を使用してもよい。ある例示的な実施形態では、電源１１０とエネルギー源１１９とが、統合されて単一のエネルギー源になり得る。

車両１００は、本明細書に記載の動作などの動作を行うためのコンピュータシステム１１２も含み得る。したがって、コンピュータシステム１１２は、データ記憶域１１４などの非一時的なコンピュータ可読媒体に格納された命令１１５を実行するように動作可能な少なくとも１つのプロセッサ１１３（少なくとも１つのマイクロプロセッサが含まれ得る）を含み得る。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１１２は、車両１００の個々の構成要素またはサブシステムを分散的に制御するように機能し得る複数のコンピューティングデバイスを表し得る。

いくつかの実施形態では、データ記憶域１１４は、図１に関連して上述したものを含めて、車両１００の様々な機能を実行するための、プロセッサ１１３によって実行可能な命令１１５（例えば、プログラム論理）を含み得る。データ記憶域１１４は、推進システム１０２、センサシステム１０４、制御システム１０６、および周辺機器１０８のうちの１つ以上にデータを送信する、それからデータを受信する、それと相互作用する、かつ／またはそれを制御するための命令を含む追加の命令も含み得る。

命令１１５に加えて、データストレージ１１４は、他の情報の中でもとりわけ、道路地図、経路情報などのデータを格納し得る。そのような情報は、自律モード、半自律モード、および／または手動モードでの車両１００の動作中に、車両１００およびコンピュータシステム１１２によって使用され得る。

車両１００は、車両１００のユーザに情報を提供するか、または車両１００のユーザから入力を受信するためのユーザインターフェース１１６を含み得る。ユーザインターフェース１１６は、タッチスクリーン１４８上に表示され得るコンテンツおよび／もしくはインタラクティブ画像のレイアウトを制御することができるか、または制御を可能にし得る。さらに、ユーザインターフェース１１６は、無線通信システム１４６、タッチスクリーン１４８、マイクロフォン１５０、およびスピーカ１５２などの周辺機器１０８のセット内の１つ以上の入力／出力デバイスを含むことができる。

コンピュータシステム１１２は、様々なサブシステム（例えば、推進システム１０２、センサシステム１０４、および制御システム１０６）から、ならびにユーザインターフェース１１６から受信した入力に基づいて、車両１００の機能を制御し得る。例えば、コンピュータシステム１１２は、推進システム１０２および制御システム１０６によって生成された出力を推定するために、センサシステム１０４からの入力を利用し得る。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１１２は、車両１００およびそのサブシステムの多くの側面をモニタするように動作可能であり得る。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１１２は、センサシステム１０４から受信した信号に基づいて、車両１００の一部またはすべての機能を無効にし得る。

車両１００の構成要素は、それらのそれぞれのシステム内またはシステム外の他の構成要素と相互接続された方法で機能するように構成され得る。例えば、ある例示的な実施形態では、カメラ１３０は、自律モードで動作している車両１００の環境の状態に関する情報を表すことができる複数の画像をキャプチャすることができる。環境の状態には、車両が動作している道路のパラメータが含まれ得る。例えば、コンピュータビジョンシステム１４０は、道路の複数の画像に基づいて、傾斜（勾配）または他の特徴を認識することができ得る。加えて、ＧＰＳ１２２とコンピュータビジョンシステム１４０によって認識された特徴との組み合わせは、特定の道路パラメータを決定するために、データ記憶域１１４に格納された地図データとともに使用され得る。さらに、レーダ１２６がまた、車両の周囲に関する情報を提供し得る。

言い換えると、様々なセンサ（入力指標センサおよび出力指標センサと呼ぶことができる）とコンピュータシステム１１２との組み合わせが相互作用して、車両を制御するために提供される入力の指標または車両の周囲の指標を提供することができる。

いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１１２は、無線システム以外のシステムによって提供されるデータに基づいて、様々なオブジェクトに関する判定を行い得る。例えば、車両１００は、車両の視野内のオブジェクトを感知するように構成されたレーザまたは他の光学センサを有し得る。コンピュータシステム１１２は、様々なセンサからの出力を使用して、車両の視野内のオブジェクトに関する情報を判断し得、様々なオブジェクトまでの距離および方向情報を判断し得る。コンピュータシステム１１２はまた、様々なセンサからの出力に基づいて、オブジェクトが望ましいか、または望ましくないかを判定し得る。

図１は、車両１００の様々な構成要素（すなわち、無線通信システム１４６、コンピュータシステム１１２、データ記憶域１１４、およびユーザインターフェース１１６）を車両１００に統合されているものとして示しているが、これらの構成要素のうちの１つ以上は、車両１００とは別個に装着するかまたは関連付けることができる。例えば、データ記憶域１１４が、部分的または完全に、車両１００とは別個に存在していてもよい。したがって、車両１００は、別個にまたは一緒に配置され得るデバイス要素の形態で提供され得る。車両１００を構成するデバイス要素は、有線および／または無線方式で一緒に通信可能に結合され得る。

図２Ａ～図２Ｅは、図１を参照して車両１００に関連して説明された機能の一部またはすべてを含み得る例示的な車両２００を示す。車両２００は、説明の便宜上、バンとして図２Ａ～２Ｅに示されているが、本開示は、そのように限定されるものではない。例えば、車両２００は、トラック、乗用車、セミトレーラートラック、オートバイ、ゴルフカート、オフロード車、または農業用車両などを表し得る。

車両例２００は、センサユニット２０２、第１のＬＩＤＡＲユニット２０４、第２のＬＩＤＡＲユニット２０６、第１のレーダユニット２０８、第２のレーダユニット２１０、第１のＬＩＤＡＲ／レーダユニット２１２、第２のＬＩＤＡＲ／レーダユニット２１４を含み、また車両２００上で、レーダユニット、ＬＩＤＡＲユニット、レーザ距離計ユニット、および／または他の種類の１つもしくは複数のセンサが位置し得る２つの追加の場所２１６、２１８も含む。第１のＬＩＤＡＲ／レーダユニット２１２および第２のＬＩＤＡＲ／レーダユニット２１４の各々は、ＬＩＤＡＲユニット、レーダユニット、またはその両方の形態を採り得る。

さらに、例示的な車両２００は、図１の車両１００に関連して説明された構成要素のいずれかを含み得る。第１および第２のレーダユニット２０８、２１０ならびに／または第１および第２のＬＩＤＡＲユニット２０４、２０６は、障害となり得るものがないか、その周囲環境を能動的に走査することができ、車両１００のレーダ１２６および／またはレーザ距離計／ＬＩＤＡＲ１２８と同様のものであり得る。

センサユニット２０２は、車両２００の上部に取り付けられ、車両２００を取り囲む環境に関する情報を検出し、情報の表示を出力するように構成された１つ以上のセンサを含む。例えば、センサユニット２０２は、カメラ、レーダ、ＬＩＤＡＲ、距離計、および音響センサの任意の組み合わせを含み得る。センサユニット２０２は、センサユニット２０２内の１つ以上のセンサの向きを調整するように動作可能であり得る１つ以上の可動マウントを含み得る。一実施形態では、可動マウントは、車両２００の周囲の各方向から情報を得るようにセンサを走査することができる回転プラットフォームを含み得る。別の実施形態では、センサユニット２０２の可動マウントは、角度および／または方位の特定の範囲内で走査的に移動可能であり得る。センサユニット２０２は、例えば、自動車のルーフの上に取り付けられ得るが、他の取り付け位置も可能である。

加えて、センサユニット２０２のセンサは、様々な場所に分散されてもよく、１つの場所に併置される必要はない。いくつかの考えられ得るセンサタイプおよび取り付け場所には、２つの追加の場所２１６、２１８が含まれる。さらに、センサユニット２０２の各センサは、センサユニット２０２の他のセンサとは独立して移動または走査されるように構成され得る。

ある構成例では、１つ以上のレーダスキャナ（例えば、第１および第２のレーダユニット２０８、２１０）が、電波反射オブジェクトがあるかどうか、車両２００の背面付近の環境を能動的に走査するように、車両２００の後部付近に位置し得る。同様に、第１のＬＩＤＡＲ／レーダユニット２１２および第２のＬＩＤＡＲ／レーダユニット２１４が、車両２００の正面付近の環境を能動的に走査するように、車両２００の正面付近に取り付けられ得る。レーダスキャナは、例えば、車両２００の他の特徴によって塞がれることなく、車両２００の前進路を含む領域を照らすのに好適な場所に位置付けられ得る。例えば、レーダスキャナは、フロントバンパ、フロントヘッドライト、カウル、および／またはボンネットなどに埋め込まれ、かつ／またはそれかその近くに取り付けられ得る。また、１つ以上の追加のレーダ走査デバイスが、リアバンパ、サイドパネル、ロッカーパネル、および／または車台などに、またはその近くにこのようなデバイスを含むことなどによって、電波反射オブジェクトがあるかどうか、車両２００の側面および／または後部を能動的に走査するように位置し得る。

図２Ａ～２Ｅには示されていないが、車両２００は、無線通信システムを含み得る。無線通信システムは、車両２００の外部または内部のデバイスと通信するように構成され得る無線送信器および無線受信器を含み得る。具体的には、無線通信システムは、例えば、車両通信システムまたは道路ステーションにおいて、他の車両および／またはコンピューティングデバイスと通信するように構成されたトランシーバを含み得る。このような車両通信システムの例には、ＤＳＲＣ、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、およびインテリジェントトランスポートシステム向けに提案された他の通信規格が含まれる。

車両２００は、場合によっては、センサユニット２０２内側の場所にカメラを含み得る。カメラは、車両２００の環境の複数の画像をキャプチャするように構成されている、スチルカメラ、ビデオカメラなどの感光性機器であり得る。この目的のために、カメラは、可視光を検出するように構成され得、追加的または代替的に、赤外光または紫外光などのスペクトルの他の部分からの光を検出するように構成され得る。カメラは、二次元検出器であり得、必要に応じて、感度の三次元空間範囲を有し得る。いくつかの実施形態では、カメラは、例えば、カメラから環境内のいくつかの点までの距離を示す二次元画像を生成するように構成された範囲検出器を含み得る。この目的のために、カメラは、１つ以上の範囲検出技法を使用し得る。例えば、カメラは、構造化光技法を使用することによって範囲情報を提供することができ、この構造化光技法では、車両２００が、格子またはチェッカーボードパターンなどの所定の光パターンで環境内のオブジェクトを照らし、またカメラを使用して、環境周囲からの所定の光パターンの反射を検出する。反射光パターンの歪みに基づいて、車両２００は、オブジェクト上の点までの距離を決定し得る。所定の光パターンは、赤外光、またはそのような測定に好適な他の波長の放射線で構成され得る。いくつかの例では、カメラは、車両２００のフロントガラスの内側に取り付けられ得る。具体的には、カメラは、車両２００の向きに対して前方視から画像をキャプチャするように位置付けられ得る。カメラの他の取り付け場所および視野角もまた、車両２００の内側または外側のいずれかで使用され得る。また、カメラは、調整可能な視野を提供するように動作可能な関連する光学素子を有し得る。さらにまた、カメラは、パン／チルト機構を介してなど、カメラの指向角を変えるように、可動マウントを用いて車両２００に取り付けられ得る。

車両２００は、これら示されたものに加えて、またはその代わりに１つ以上の他の構成要素を含み得る。追加の構成要素は、電気的または機械的機能を含み得る。

車両２００の制御システムは、複数の可能な制御戦略の中から制御戦略に従って車両２００を制御するように構成され得る。制御システムは、車両２００に結合されたセンサから情報（車両２００のオンまたはオフ）を受信し、その情報に基づいて制御戦略（および関連する運転挙動）を修正し、修正された制御戦略に従って車両２００を制御するように構成され得る。制御システムは、センサから受信した情報を監視し、運転状態を継続的に評価するようにさらに構成され得、また、運転状態の変化に基づいて、制御戦略および運転挙動を修正するように構成され得る。

図３は、例示的な実施形態による、自律車両に関連する様々なコンピューティングシステム間の無線通信の概念図である。特に、無線通信は、ネットワーク３０４を介して、リモートコンピューティングシステム３０２と車両２００との間で発生し得る。無線通信は、サーバコンピューティングシステム３０６とリモートコンピューティングシステム３０２との間、またサーバコンピューティングシステム３０６と車両２００との間でも行われ得る。

車両２００は、場所間で乗客またはオブジェクトを輸送することができる様々な種類の車両に対応することができ、上で考察される車両のうちの任意の１つ以上の形態を採り得る。場合によっては、車両２００は、制御システムがセンサ測定値を使用して目的地間で車両２００を安全にナビゲートすることを可能にする自律モードで動作し得る。自律モードで動作しているとき、車両２００は、乗客の有無にかかわらずナビゲートし得る。その結果、車両２００は、所望の目的地間で乗客を拾い、降ろし得る。

リモートコンピューティングシステム３０２は、本明細書に記載のものを含むがこれに限定されない、リモートアシスタンス技法に関係する任意の種類のデバイスを表し得る。例の中で、リモートコンピューティングシステム３０２は、（ｉ）車両２００に関係する情報を受信し、（ｉｉ）それを通して、次に人間のオペレータが情報に気付き、情報に関係する応答を入力することができる、インターフェースを提供し、（ｉｉｉ）応答を車両２００に、または他のデバイスに送信する、ように構成された任意の種類のデバイスを表し得る。リモートコンピューティングシステム３０２は、ワークステーション、デスクトップコンピュータ、ラップトップ、タブレット、携帯電話（例えば、スマートフォン）、および／またはサーバなどの、様々な形態を採り得る。いくつかの例では、リモートコンピューティングシステム３０２は、ネットワーク構成で一緒に動作する多数のコンピューティングデバイスを含み得る。

リモートコンピューティングシステム３０２は、車両２００のサブシステムおよび構成要素と同様または同一の１つ以上のサブシステムおよび構成要素を含み得る。最低でも、リモートコンピューティングシステム３０２は、本明細書で説明される様々な動作を行うために構成されたプロセッサを含み得る。いくつかの実施形態では、リモートコンピューティングシステム３０２は、タッチスクリーンおよびスピーカなどの入力／出力デバイスを含むユーザインターフェースも含み得る。他の例も、同様に可能である。

ネットワーク３０４は、リモートコンピューティングシステム３０２と車両２００との間の無線通信を可能にするインフラストラクチャを表す。ネットワーク３０４はまた、サーバコンピューティングシステム３０６とリモートコンピューティングシステム３０２との間、またサーバコンピューティングシステム３０６と車両２００との間の無線通信を可能にする。

リモートコンピューティングシステム３０２の位置は、例の範囲内で変わることができる。例えば、リモートコンピューティングシステム３０２は、ネットワーク３０４を介した無線通信を有する車両２００から遠隔位置を有し得る。別の例では、リモートコンピューティングシステム３０２は、車両２００とは別個であるが、人間のオペレータが車両２００の乗客または運転者と相互作用することができる車両２００内のコンピューティングデバイスに対応し得る。いくつかの例では、リモートコンピューティングシステム３０２は、車両２００の乗客によって操作可能なタッチスクリーンを備えるコンピューティングデバイスであってもよい。

いくつかの実施形態では、リモートコンピューティングシステム３０２によって行われる本明細書で説明される動作は、追加的または代替的に、車両２００によって（すなわち、車両２００の任意のシステムまたはサブシステムによって）行われ得る。言い換えれば、車両２００は、車両の運転者または乗客が相互作用することができるリモートアシスタンス機構を提供するように構成され得る。

サーバコンピューティングシステム３０６は、ネットワーク３０４を介してリモートコンピューティングシステム３０２および車両２００と（または、場合によっては、リモートコンピューティングシステム３０２および／もしくは車両２００と直接）無線通信するように構成され得る。サーバコンピューティングシステム３０６は、車両２００およびそのリモートアシスタンスに関する情報を受信し、格納し、判断し、かつ／または送信するように構成された任意のコンピューティングデバイスを表し得る。このように、サーバコンピューティングシステム３０６は、リモートコンピューティングシステム３０２および／または車両２００によって行われるものとして本明細書で説明される任意の動作またはそのような動作の部分を行うように構成され得る。リモートアシスタンスに関連する無線通信の一部の実施形態では、サーバコンピューティングシステム３０６を利用することができるが、他の実施形態では利用することができない。

サーバコンピューティングシステム３０６は、本明細書に記載の様々な動作を行うように構成されたプロセッサ、ならびにリモートコンピューティングシステム３０２および車両２００から情報を受信し、それらに情報を提供するための無線通信インターフェースなどの、リモートコンピューティングシステム３０２および／または車両２００のサブシステムおよび構成要素と同様または同一の１つ以上のサブシステムおよび構成要素を含み得る。

上記の様々なシステムは、様々な動作を行い得る。ここで、これらの動作および関連する機能について説明する。

上の考察に沿えば、コンピューティングシステム（例えば、リモートコンピューティングシステム３０２、サーバコンピューティングシステム３０６、または車両２００にローカルなコンピューティングシステム）は、カメラを使用して自律車両の環境の画像をキャプチャするように働くことができる。一般に、少なくとも１つのコンピューティングシステムが画像を分析することができ、場合によっては自律車両を制御する。

いくつかの実施形態では、自律動作を容易にするために、車両（例えば、車両２００）は、車両が動作する環境内のオブジェクトを表すデータ（本明細書では「環境データ」とも称される）を様々な方法で受信し得る。車両のセンサシステムは、環境のオブジェクトを表す環境データを提供し得る。例えば、車両は、カメラ、レーダユニット、レーザ距離計、マイクロフォン、ラジオユニット、および他のセンサを含む様々なセンサを有し得る。これらのセンサの各々は、各それぞれのセンサが受信する情報に関する環境データを車両内のプロセッサに伝え得る。

一例では、カメラが、静止画像および／またはビデオをキャプチャするように構成され得る。いくつかの実施形態では、車両は、異なる向きに位置付けられた２つ以上のカメラを有する場合がある。また、いくつかの実施形態では、カメラは、異なる方向で画像および／またはビデオをキャプチャするために移動することができる場合がある。カメラは、車両の処理システムによる後の処理のために、キャプチャされた画像およびビデオをメモリに格納するように構成され得る。キャプチャされた画像および／またはビデオは、環境データである場合がある。さらに、カメラは、本明細書で説明されるような画像センサを含み得る。

別の例では、レーダユニットが、車両の近くの様々なオブジェクトによって反射される電磁信号を送信し、次いでオブジェクトから反射する電磁信号をキャプチャするように構成され得る。キャプチャされた反射電磁信号は、レーダシステム（または処理システム）が電磁信号を反射したオブジェクトについて様々な判定を行うことを可能にし得る。例えば、様々な反射オブジェクトまでの距離および位置が判定され得る。いくつかの実施形態では、車両は、異なる向きに２つ以上のレーダを有し得る。レーダシステムは、車両の処理システムによる後の処理のために、キャプチャされた情報をメモリに格納するように構成され得る。レーダシステムによってキャプチャされた情報は、環境データである場合がある。

別の例では、レーザ距離計が、車両近くの対象オブジェクトによって反射される電磁信号（例えば、気体もしくはダイオードレーザ、または他の可能な光源からのものなどの赤外光）を送信するように構成され得る。レーザ距離計は、反射された電磁（例えば、レーザ）信号をキャプチャすることができ得る。キャプチャされた反射電磁信号は、測距システム（または処理システム）が様々なオブジェクトまでの距離を判定することを可能にし得る。レーザザ距離計はまた、対象オブジェクトの速度またはスピードを判定することができ、それを環境データとして格納することができる。

加えて、一例では、マイクロフォンが、車両の周囲の環境のオーディオをキャプチャするように構成され得る。マイクロフォンでキャプチャされた音は、緊急車両のサイレンや他の車両の音を含み得る。例えば、マイクロフォンは、救急車、消防自動車、警察車両のサイレンの音をキャプチャし得る。処理システムは、キャプチャされたオーディオ信号が緊急車両を示していることを識別することができ得る。別の例では、マイクロフォンは、オートバイからの排気など、別の車両の排気の音をキャプチャし得る。処理システムは、キャプチャされたオーディオ信号がオートバイを示していることを識別することができ得る。マイクロフォンによってキャプチャされたデータは、環境データの一部分を形成し得る。

さらに別の例では、ラジオユニットが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ信号、８０２．１１信号、および／または他の無線技術信号の形態を採り得る電磁信号を送信するように構成され得る。第１の電磁放射信号は、ラジオユニットに配置された１つ以上のアンテナを介して送信され得る。さらに、第１の電磁放射信号は、多くの異なる無線信号モードのうちの１つで送信されてもよい。しかしながら、いくつかの実施形態では、自律車両の近くに配置されているデバイスからの応答を要求する信号モードで第１の電磁放射信号を送信することが望ましい。処理システムは、ラジオユニットに返信された応答に基づいて近くのデバイスを検出することができ得、この伝達された情報を環境データの一部分として使用し得る。

いくつかの実施形態では、処理システムは、車両の環境をさらに判定するために、様々なセンサからの情報を組み合わせることが可能であり得る。例えば、処理システムは、レーダ情報およびキャプチャされた画像の両方からのデータを組み合わせて、別の車両または歩行者が自律車両の前にいるかどうかを判定し得る。他の実施形態では、センサデータの他の組み合わせを処理システムが使用して、環境についての判定を行い得る。

自律モードで動作している間、車両はほとんどまたはまったく人間の入力なしでその動作を制御し得る。例えば、人間のオペレータが住所を車両に入力すると、車両は、人間からのさらなる入力なしに（例えば、人間がブレーキ／アクセルペダルを操縦したり触れたりする必要がなく）、指定された目的地まで運転することができ得る。さらに、車両が自律的に動作している間、センサシステムは環境データを受信していてもよい。車両の処理システムは、様々なセンサから受信した環境データに基づいて車両の制御を変更し得る。いくつかの例では、車両は、様々なセンサからの環境データに応答して、車両の速度を変え得る。車両は、障害物を回避し、交通法に従うなどのために速度を変え得る。車両での処理システムが車両の近くのオブジェクトを識別すると、車両は速度を変更するか、または別の方法で動きを変えることが可能であり得る。

車両がオブジェクトを検出したがオブジェクトの検出に十分自信がない場合、車両は、人間のオペレータ（またはより強力なコンピュータ）に、（ｉ）オブジェクトが実際に環境内に存在するかどうかを確認する（例えば、実際に一時停止標識があるか、または実際に一時停止標識がないか）、（ｉｉ）車両のオブジェクトの識別が正しいかどうかを確認する、（ｉｉｉ）識別が正しくなかった場合、識別を修正する、および／または（ｉｖ）自律車両に対して補足的な命令を提供する（または現在の命令を変更する）などの、１つ以上のリモートアシスタンスタスクを行うよう要求することができる。リモートアシスタンスタスクにはまた、人間のオペレータが車両の動作を制御するための命令を提供する（例えば、人間のオペレータが、オブジェクトは一時停止標識であると判断した場合、一時停止標識で停止するよう車両に命令する）ことが含まれ得るが、場合によっては、オブジェクトの識別に関わる人間のオペレータのフィードバックに基づいて、車両自体が自らの動作を制御することがある。

これを容易にするために、車両は、環境のオブジェクトを表す環境データを分析して、閾値未満の検出信頼度を有する少なくとも１つのオブジェクトを決定し得る。車両のプロセッサは、様々なセンサからの環境データに基づいて環境の様々なオブジェクトを検出するように構成され得る。例えば、一実施形態では、プロセッサは、車両が認識するのに重要であり得るオブジェクトを検出するように構成され得る。このようなオブジェクトには、歩行者、道路標識、他の車両、他の車両のインジケータ信号、およびキャプチャされた環境データで検出された他の様々なオブジェクトが含まれ得る。

検出信頼度は、決定されたオブジェクトが環境内で正しく識別されている、または環境内に存在している可能性を示し得る。例えば、プロセッサは、受信した環境データにおける画像データ内のオブジェクトのオブジェクト検出を行い、閾値を超える検出信頼度を有するオブジェクトを識別することができないことに基づいて、少なくとも１つのオブジェクトが閾値を下回る検出信頼度を有すると判断し得る。オブジェクトのオブジェクト検出またはオブジェクト認識の結果が決定的でない場合、検出信頼度が低いか、または設定閾値を下回っている可能性がある。

車両は、環境データのソースに応じて、様々な方法で環境のオブジェクトを検出し得る。いくつかの実施形態では、環境データは、カメラから来て、画像またはビデオデータであり得る。他の実施形態では、環境データは、ＬＩＤＡＲユニットから来る場合がある。車両は、キャプチャされた画像またはビデオデータを分析して、画像またはビデオデータ内のオブジェクトを識別し得る。方法および装置は、環境のオブジェクトがあるかどうか、画像および／またはビデオデータをモニタするように構成され得る。他の実施形態では、環境データは、レーダ、オーディオ、または他のデータであり得る。車両は、レーダ、オーディオ、または他のデータに基づいて環境のオブジェクトを識別するように構成され得る。

いくつかの実施形態では、オブジェクトを検出するために車両が使用する技術は、既知のデータのセットに基づいていてもよい。例えば、環境オブジェクトに関連するデータは、車両に配置されたメモリに格納されてもよい。車両は、受信したデータを格納されたデータと比較して、オブジェクトを判定し得る。他の実施形態では、車両は、データの文脈に基づいてオブジェクトを判定するように構成され得る。例えば、建設に関連する街路標識は、概してオレンジ色を有し得る。したがって、車両は、道路脇近くに配置されたオレンジ色のオブジェクトを、工事関連の街路標識として検出するように構成されてもよい。加えて、車両の処理システムは、キャプチャされたデータ内のオブジェクトを検出すると、それはまた各オブジェクトの信頼度を計算することができる。

さらに、車両はまた、信頼度閾値を有し得る。信頼度閾値は、検出されるオブジェクトの種類に応じて異なり得る。例えば、別の車両のブレーキライトなど、車両からの迅速な応答アクションを要求し得るオブジェクトについては、信頼度閾値が低くなり得る。しかしながら、他の実施形態では、検出されたすべてのオブジェクトについて、信頼度閾値が同じであってもよい。検出されたオブジェクトに関連付けられた信頼度が信頼度閾値より高い場合、車両は、オブジェクトが正しく認識されたと想定し、その想定に基づいて車両の制御を応答的に調整し得る。

検出されたオブジェクトに関連付けられた信頼度が信頼度閾値より低い場合、車両が取るアクションは変わり得る。いくつかの実施形態では、車両は、低い信頼度レベルにもかかわらず、検出されたオブジェクトが存在するかのように反応する場合がある。他の実施形態では、車両は、検出されたオブジェクトが存在しないかのように反応することがある。

車両は、環境のオブジェクトを検出すると、特定の検出されたオブジェクトに関連付けられた信頼度も計算することができる。信頼度は、実施形態に応じて様々な方法で計算され得る。一例では、環境のオブジェクトを検出するとき、車両は、環境データを既知のオブジェクトに関連する所定のデータと比較し得る。環境データと所定のデータとの一致が近いほど、信頼度はより高くなる。他の実施形態では、車両は、環境データの数学的分析を使用して、オブジェクトに関連付けられた信頼度を判定し得る。

オブジェクトが閾値を下回る検出信頼度を有するとの判定に応答して、車両は、リモートコンピューティングシステムに、オブジェクトの識別とともにリモートアシスタンスの要求を送信し得る。上で考察されるように、リモートコンピューティングシステムは、様々な形態を採り得る。例えば、リモートコンピューティングシステムは、車両とは別個の車両内のコンピューティングデバイス、リモートアシスタンス情報を表示するためのタッチスクリーンインターフェースなど、であってもよいが、それによって人間のオペレータが車両の乗客または運転者と相互作用することができる。追加的または代替的に、別の例として、リモートコンピューティングシステムは、車両の近くではない場所に配置されたリモートコンピュータ端末または他のデバイスであってもよい。

リモートアシスタンスの要求は、画像データ、オーディオデータなどの、オブジェクトを含む環境データを含み得る。車両は、ネットワーク（例えば、ネットワーク３０４）上で、いくつかの実施形態では、サーバ（例えば、サーバコンピューティングシステム３０６）を介してリモートコンピューティングシステムに環境データを送信し得る。リモートコンピューティングシステムの人間のオペレータは、次に、要求に応答するための基礎として環境データを使用し得る。

いくつかの実施形態では、オブジェクトが信頼度閾値を下回る信頼度を有するとして検出された場合、オブジェクトには予備識別が与えられてもよく、車両は、予備識別に応答して車両の動作を調整するように構成され得る。そのような動作の調整は、他の可能な調整の中でもとりわけ、車両を停止すること、車両を人間制御モードに切り替えること、車両の速度（例えば、スピードおよび／または方向）を変更することの形態を採り得る。

他の実施形態では、車両が閾値を満たす、または超える信頼度を有するオブジェクトを検出した場合でも、車両は検出されたオブジェクトに従って動作し得る（例えば、オブジェクトが一時停止標識として高い信頼度で識別された場合に停止する）が、車両が検出されたオブジェクトに従って動作するのと同時に（または後で）リモートアシスタンスを要求するように構成され得る。

図４Ａは、例示的な実施形態による、パルス検出デバイス４００の簡略化されたブロック図である。パルス検出デバイス４００は、ＬＩＤＡＲデバイス（例えば、図１に示されるＬＩＤＡＲ１２８）の一部であり得る。一例では、パルス検出デバイス４００は、ＬＩＤＡＲデバイスに関連付けられたコンピューティングデバイス（例えば、図１に示されるコンピュータシステム１１２、図３に示されるリモートコンピューティングシステム３０２、および／または図３に示されるサーバコンピューティングシステム３０６）に結合され得、かつ制御され得る。

図示されるように、パルス検出デバイス４００は、入力部４０２、信号スプリッタ４０４、微分器４０６、コンパレータ４０８、フリップフロップ／ラッチ４１０、時間デジタル変換器（ＴＤＣ）４１６、ディレイ４１２、ＡＤＣ４１４、ならびにデジタル出力４１８および４２０を含む。一例では、入力部４０２は、先で考察されるように、反射光を表すアナログ入力信号を受信するように構成され得る。この例では、入力部４０２は、反射光を受信するように構成された光検出器の出力部に結合され得る。場合によっては、入力部４０２は、信号プロセッサを介して光検出器の出力部に結合され得、光検出器の出力は、改善された信号対ノイズ比を有するよりクリーンな入力信号を入力部４０２に提供するためにフィルタリングおよび増幅される。

信号スプリッタ４０４は、入力部４０２に結合され、入力信号の第１の部分を微分器４０６に方向付け、入力信号の第２の部分をディレイ４１２に方向付けるように構成されている。信号スプリッタ４０４は、例えば、受動回路構成要素、能動回路構成要素、または入力部４０２で受信されたアナログ信号の２つの実質的に同一の部分を出力することができる受動回路構成要素と能動回路構成要素の組み合わせであり得る。

次に、微分器４０６は、スプリッタ４０４からアナログ信号の第１の部分を受信し、それに応じて、微分信号（すなわち、同調に対して微分された信号）を提供することができる。一例では、微分器４０６は、入力コンデンサおよびフィードバック抵抗器に結合された高入力インピーダンス演算増幅器を含む回路であり得る。この例では、コンデンサを流れる電流は、コンデンサ両端の電圧の時間微分に比例し得、電圧の時間微分に比例する電圧出力は、フィードバック抵抗器を流れる電流から生成され得る。別の例では、微分器４０６は、入力抵抗器および出力抵抗器と直列のコンデンサを含む受動抵抗器－コンデンサ（ＲＣ）回路であり得る。微分器４０６のための他の回路設計も可能であり得る。

次に、コンパレータ４０８は、微分器４０６から微分信号を受信し、微分信号が正（入力信号が増加している）であるか、または負（入力信号が減少している）であるかどうかを示す出力を提供することができる。一例では、コンパレータ４０８は、一方の入力部が接地に結合され、他方の入力部が微分器４０６に結合されて微分信号を受信する演算増幅器を含み得る。動作中、次いでコンパレータ４０８は、微分信号が接地で０より大きい場合は１（「オン」）の出力を提供し、微分信号が０未満の場合は０（「オフ」）の出力を提供することができる。したがって、コンパレータ４０８の出力における１から０への、または０から１への移行は、微分信号のゼロクロッシングを示し得る。コンパレータ４０８の他の回路設計もまた、可能であり得る。

次に、コンパレータ４０８の出力は、フリップフロップ／ラッチ４１０に提供され得、このフリップフロップ／ラッチ４１０は、セットアンドリセットラッチ、ゲートラッチ、またはＤフリップフロップなどのいくつかの異なるフリップフロップまたはラッチ回路のうちの１つであり得る。一例では、フリップフロップ／ラッチ４１０は、前の入力（または状態）を記憶し、前の入力および現在の入力の両方に基づいて出力を提供するように構成され得る。パルス検出デバイス４００に適用可能であるように、フリップフロップ／ラッチ４１０は、フリップフロップ／ラッチ４１０への連続する入力が１から０に移行した場合に、１（「オン」）出力を提供し、それ以外の場合は０（「オフ」）出力を提供するように構成され得る。このように、フリップフロップ／ラッチ４１０は、ゼロクロッシング時に１を出力することができ、これは、アナログ入力信号のパルスのピークが検出されたことを示す。フリップフロップ／ラッチ４１０の他の回路構成もまた、可能になり得る。

図４Ａに示されるように、フリップフロップ／ラッチ４１０からの出力は、ＴＤＣ４１６およびＡＤＣ４１４の両方への入力として提供され得る。一例では、ＴＤＣ４１６は、フリップフロップ／ラッチ４１０からの出力に応答して時間を表すデジタル出力４１８を提供するように構成され得る。ある場合には、時間は、基準時間と、フリップフロップ／ラッチ４１０から１の出力が受信されるときとの間の持続時間であり得る。ＬＩＤＡＲデバイスに適用可能であるように、基準時間は、周囲環境内のオブジェクトから反射された検出された光パルスに対応する生成された光パルスが、ＬＩＤＡＲデバイスによって提供される時間であり得る。ＴＤＣ４１６は、生成された光パルスが提供されたときに増分を開始し、１の出力がフリップフロップ／ラッチ４１０から受信されたときに時間測定値としてカウンタの値を出力するように構成され得る高周波カウンタを含み得る。場合によっては、ＴＤＣ４１６は、カウンタの周波数が不十分である場合に、追加された精度で時間の表現を提供するための時間内挿入機能をさらに含み得る。ＴＤＣ４１６の他の構成もまた可能であり得る。

フリップフロップ／ラッチ４１０からの出力を受信することに加えて、図４Ａに示されるようなＡＤＣ４１４はまた、ディレイ４１２からの出力を受信することができる。先で考察されるように、ディレイ４１２は、時間遅延アナログ信号の一点が、元のアナログ信号の同じ点から生じるフリップフロップ／ラッチ４１０の出力に対応するように、入力アナログ信号の時間遅延バージョンを提供するように構成され得る。図示されるように、ディレイ４１２は、入力部４０２から入力アナログ信号の第２の部分を受信し、それに応じて、時間遅延アナログ信号をＡＤＣ４１４に提供することができる。一例では、ディレイ４１２は、アナログ入力信号を受信してから現在時間遅延されたアナログ信号を提供するまでの間に時間遅延を作成するための一連の信号バッファおよび／またはインバータを含み得る。別の例では、ディレイ４１２は、時間遅延アナログ信号を出力する前に、高周波カウンタが所定の遅延量まで増加する間、アナログ入力信号を保持する回路を含み得る。ディレイ４１２の他の構成もまた、可能であり得る。

ＡＤＣ４１４は、次いで、フリップフロップ／ラッチ４１０からの１の出力に応答して時間遅延アナログ信号の測定を行い、デジタル出力４２０を提供するように構成され得る。ディレイ４１２が、入力アナログ信号の時間遅延バージョンを提供すると仮定すると、時間遅延アナログ信号内の点が元のアナログ信号内の同一の点から生じるフリップフロップ／ラッチ４１０の出力に対応するようになっており、時間遅延アナログ信号の測定は、検出されたパルスのピークでの大きさまたは値に対応することになる。一例では、ＡＤＣ４１４は、時間遅延アナログ信号をサンプリングし、時間遅延アナログ信号の値の増分されたデジタル表現を出力するように構成されたコンパレータのアレイを含み得る。ＡＤＣ４１４の他の実装もまた可能になり得る。

図４Ａに示されるように、出力４１８は、ＴＤＣ４１６からの時間測定出力に対応し、出力４２０は、ＡＤＣ４１４からの時間遅延アナログ信号におけるパルスの規模測定に対応する。出力４１８および出力４２０は、次いで、さらなる処理のためにコンピューティングデバイス４２２に提供され得、アナログ入力信号で検出されたパルスが反射された環境内のオブジェクトに関する情報を判定する。コンピューティングデバイス４２２は、ＴＤＣ４１６（出力４１８）から受信した時間測定値に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスからのオブジェクトの距離などの情報を判定することができ、オブジェクトのテクスチャまたは反射率などの情報は、ＡＤＣ４１４（出力４２０）から受信したパルスの測定値の大きさに基づいて判定され得る。

図４Ａに示されるパルス検出デバイス４００に関連して上で考察される例は、パルスピーク値の動的測定のためのいくつかの実施形態を提供し、当業者は、本出願の範囲内で、考察される実施形態のバリエーションがまた可能であることを理解するであろう。

例えば、パルスピーク値の測定に関連する時間は、必要になり得ない。このことは、ＬＩＤＡＲデバイスの別の構成要素が、周囲の環境内のオブジェクトの距離を判定するように構成されているときに該当し得る。このように、ＴＤＣ４１６は、パルス検出デバイス４００から取り外され得る。同様に、別の場合において、ＬＩＤＡＲデバイス内の別の構成要素がパルスピーク値を判定するように構成されているとき、ＡＤＣ４１４は、パルス検出デバイス４００から取り外され得る。この場合にはディレイ４１２もまた除去され得る。他のバリエーションもまた可能になっている。

いくつかの実施形態では、ＬＩＤＡＲデバイスは、距離を判定するために反射信号の時間遅延だけでなく、反射信号の強度も測定するように構成され得る。反射信号の強度の測定値は、範囲に加えて、周囲の環境内のオブジェクトに関する情報を提供し得る。例えば、反射信号の強度は、周囲のシーンにおけるオブジェクトの表面の色、（例えば、オブジェクトの表面の反射率に基づいて）周囲のシーンにおけるオブジェクトの表面をコーティングする材料、周囲のシーン内のオブジェクトの向き、ならびに／もしくは、周囲のシーン内のオブジェクトおよび／またはＬＩＤＡＲデバイス内のイメージング光学系の１つに亀裂またはその他の表面欠陥があるかどうかに関する情報を提供し得る。これらの理由から、とりわけ、反射信号の時間遅延に加えて、反射信号の強度を測定することが有益であることがある。

場合によっては、反射信号の強度を有意義に評価するために、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器（例えば、パルス検出デバイス４００）がキャリブレーションされ得、それにより、出力電気信号（例えば、ＡＤＣ４１４からの出力４２０）と検出器に付与された（例えば、フォトダイオードまたはＳｉＰＭの表面における）光の強度との間の関係性が正確に推定され得る。この関係性は、強度キャリブレーションデータとして使用され得る。さらに、そのような関係性は、検出器の「応答」と称されることもあり、応答曲線（例えば、入力光の強度またはパワーに対する検出器からの出力電気信号）によって特徴付けられ得る。応答曲線の例を図４Ｂに示す。横軸は、検出器への入射光強度に対応し得、縦軸は、（例えば、ＡＤＣ４１４からの）出力電気信号に対応し得る。多くの場合、図４Ｂに示すように、応答曲線は非線形であり得る（例えば、これは設計によるものか、検出器の固有のデバイス特性によるものであり得る）。さらに、半導体デバイスの物理的かつ製造上の許容範囲により、異なる検出器の応答曲線は（同じ施設で製造されたものや同じデバイス仕様を使用したものでも）互いに異なることがある。これらの理由から、各検出器の応答を（例えば、製造後および／またはＬＩＤＡＲデバイスへの設置後に）個別に特徴付けることが有益になり得る。応答曲線は、後に、出力電気信号に基づいて入射光信号の実際の強度を取り消すために実行時に使用され得る。

本明細書に記載のいくつかの実施形態は、図４Ｂに示される応答曲線を決定するために使用される技法を含む。そのような技法の１つは、強度キャリブレーションシステム４５０の使用を含む。図４Ｃは、例示的な実施形態による、例示的な強度キャリブレーションシステム４５０のブロック図である。強度キャリブレーションシステム４５０は、パルス光源４５２、可変減衰器４５４、および光パルス検出デバイス（例えば、図４Ａに示されるパルス検出デバイス４００）を含み得る。

パルス光源４５２は、十分に特徴付けられた光源であり得、これは、パルス光源４５２によって出力される光信号の特性が、正確かつ精密に事前に判定され得ることを意味する。例えば、出力波長、光パルスのピーク出力パワー、光パルスの周波数、光パルスのパルス形状などは、パルス光源４５２に対して事前判定され得る。パルス光源４５２は、１つ以上のパルスレーザ（例えば、Ｑスイッチレーザ）を含み得る。代替的な実施形態では、連続波（ＣＷ）光源が代わりに使用され得る。さらに、パルス光源４５２は、パルス検出デバイス４００と同期され得る。例えば、パルス光源４５２およびパルス検出デバイス４００は、共通のクロック信号を基準にすることができる。そのような同期は、パルス光源４５２からパルス検出デバイス４００に到達する波形の正確なタイミングが、（例えば、可変減衰器４５４によって適用される減衰に関係なく）判定され得ることを確実にすることができる。

可変減衰器４５４は、十分に特徴付けられた減衰器であり得、十分に特徴付けられたパルス光源４５２と組み合わせて、可変減衰器４５４から出力されるキャリブレーション信号の強度を正確に判定することができるようになっている。強度キャリブレーションシステム４５０を使用してパルス検出デバイス４００に対して生成された（例えば、図４Ｂに示されているような）応答曲線の品質を向上させるために、出力キャリブレーション信号の正確に判定された強度が使用され得る。いくつかの実施形態では、可変減衰器４５４は、例えば、１つ以上の可変中性濃度フィルタおよび／または光ファイバの損失長さを含み得る。

強度キャリブレーションシステム４５０を使用して図４Ｂの応答曲線を決定することは、十分に特徴付けられた光源（例えば、パルス光源４５２）を使用してキャリブレーション信号を発すること、キャリブレーション信号を可変減衰器４５４に通すこと、および試験中の検出器（例えば、パルス検出デバイス４００）を使用してキャリブレーション信号を検出することを含み得る。キャリブレーション信号は、一連のパルスとして送信される所与の波長の光信号であり得る。さらに、可変減衰器は、一連のレベルでキャリブレーション信号を減衰させる（例えば、キャリブレーション信号の連続するパルスを減衰させる）ことができる。例えば、可変減衰器は、キャリブレーション信号の強度を０％、次に１％、次に２％、次に３％、次に４％など、最大１００％まで減衰させることができる。代替の実施形態では、減衰パターンは、多かれ少なかれ粒状であり得る。追加的または代替的に、代替の実施形態では、減衰パターンは、代わりに、最大減衰（例えば、１００％減衰）で開始し得、次いで減少し得る。一連の減衰により、パルス検出デバイス４００によって検出されるキャリブレーション信号の強度は、強度の範囲にわたって変化することになる。この検出された強度のこの範囲に基づいて、応答曲線はパルス検出デバイス４００によって生成され得る。応答曲線を最も正確に決定するために、パルス光源４５２およびパルス検出デバイス４００は、時間的に同期され得る。さらに、パルス光源４５２とパルス検出デバイス４００との間の位相差（もしあれば）は、キャリブレーション測定の間、安定を維持し得る（または、安定でない場合、それが説明できるように決定され得る）。

キャリブレーション信号に応答してパルス検出デバイス４００によって測定された応答曲線（例えば、パルス検出デバイス４００のアナログ－デジタル（ＡＤＣ）変換器からの出力）は、記録され得る（例えば、非一時的な、コンピュータ可読媒体内に格納され得る）。この応答曲線は、パルス検出デバイス４００から出力された値を、パルス光源４５２によって発されたキャリブレーション信号の強度に、可変減衰器４５４によって変調されたものとして関連付けることができる。上述のように、この応答曲線は非線形であり得る。いくつかの実施形態では、応答曲線を生成するために内挿および／または回帰が実行され得る。さらに、いくつかの実施形態では、光の一連の異なる波長に対して一連の応答曲線（例えば、赤色光に対する１つの応答曲線、緑色光に対する１つの応答曲線、および青色光に対する１つの応答曲線）が生成され得る。そのような一連の応答曲線は、対応する一連の光源を使用して、またはパルス光源４５２によって出力されたキャリブレーション信号を変調することによって生成され得る。

応答曲線は、（例えば、デジタル方式で）格納され、後に実行時（例えば、ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境の測定値をキャプチャするとき）に、取り囲む環境内のオブジェクトによって反射された光信号の強度および／またはパワーを評価して、それぞれのオブジェクトの特性（例えば、表面品質）を判定するために使用され得る。反射信号の強度および／またはパワーを評価するために応答曲線を使用する場合、非線形応答曲線は、検出器の所与の動作パラメータでの検出器の小信号スロープに基づいて線形近似にマッピングされ得る。デバイスの仕様／半導体デバイスの物理的特性に基づいて、半導体検出器の小信号スロープが正確に特性化され得る。

ここで、ウォークエラーの考えられる原因の１つをより具体的に示すために、図５Ａおよび５Ｂについて考察する。図５Ａは、例示的な実施形態による、時間に対する一連の反射信号の図解である。第１の検出された反射信号５０２は、低いピーク強度を有する反射に対応し得、第２の検出された反射信号５０４は、中程度のピーク強度を有する反射に対応し得、第３の検出された反射信号５０６は、高いピーク強度を有する反射に対応し得る。検出された反射信号５０２、５０４、５０６の各々は、ＬＩＤＡＲデバイスの光源によって送信され、ＬＩＤＡＲデバイスを取り巻く環境内のオブジェクトから反射され、次いでパルス検出デバイス（例えば、図４Ａのパルス検出装置４００）によって検出された光パルスに対応し得る。プロットされたように、検出された反射信号５０２、５０４、５０６は、ＡＤＣ（例えば、図４Ａに示されるＡＤＣ４１４）からの出力に対応し得る。

図５Ａで光パルスが反射されるそれぞれのオブジェクトまでの距離は同じである。したがって、それぞれの検出された反射信号５０２、５０４、５０６がそれぞれの最大値に到達する時間５０８は同じである。それぞれの検出された反射信号５０２、５０４、５０６の間の唯一の違いは、検出されたパルスの強度である。言い換えれば、検出された反射信号５０２、５０４、５０６がＬＩＤＡＲデバイスから環境内のオブジェクトへ再び戻るまでの通過時間は同じであるが、反射強度は異なる。反射強度におけるこのような違いは、ＬＩＤＡＲ送信器からのそれぞれの光信号の異なる放出強度に起因し得る。追加的または代替的に、反射強度の違いは、環境内のそれぞれのオブジェクトの異なる反射率によるか、または環境内の送信された／反射された信号の減衰の違い（例えば、霧、煙、ほこり、雨、雪、等による）により得る。

検出された反射信号５０２、５０４、５０６の３つのインスタンスにおけるオブジェクトまでの距離は同じであり、強度の最大値は同一の時間５０８で生じることから、信号の各々について、ＬＩＤＡＲデバイスによって判定されるそれぞれのオブジェクトまでのいずれの範囲も理想的には同じである。オブジェクトまでの範囲を判定する１つの方法は、検出された反射信号５０２、５０４、５０６を時間に対して（例えば、図４Ａに示される微分器４０６を使用して）微分し、次いで、（例えば、図４Ａを参照して上記で説明したように）微分された信号のゼロクロッシングを判定することを含む。

図５Ｂは、例示的な実施形態による、一連の図５Ａで検出された反射信号の時間微分を示している。例えば、第１の時間微分信号５１２は、第１の検出された反射信号５０２に対応し得、第２の時間微分信号５１４は、第２の検出された反射信号５０４に対応し得、第３の時間微分信号５１６は、第３の検出された反射信号５０６に対応し得る。時間微分信号５１２、５１４、５１６は、微分器（例えば、図４Ａに示される微分器４０６）によって生成され得る。図５Ｂには、正の閾値５２２および負の閾値５２４も示されている。正の閾値５２２および負の閾値５２４は、閾値５２２、５２４と交差することが時間微分信号５１２、５１４、５１６の効果的なゼロクロッシングを判定するために使用され得るゼロに十分に近い時間微分の値に対応し得る（例えば、時間微分信号５１２、５１４、５１６が正の閾値５２２を下回るか、または負の閾値５２４を上回るとき）。閾値５２２、５２４は、（例えば、標準化された強度の光信号を使用する、および／または標準化された波形を有するゼロクロッシングのキャリブレーションに基づいて）事前に決定され得る。いくつかの実施形態では、ノイズによる誤検知から保護するために、ゼロの値ではなく、ゼロクロッシングを判定するために閾値５２２、５２４が使用され得る。実際のゼロクロッシングが使用された場合、強度の小さな振動による検出された反射信号５０２、５０４、５０６の局所的な極大値／最小値は、時間微分信号５１２、５１４、５１６のゼロクロッシングに基づいて最大強度点として不適切に検出され得る。

時間微分信号５１２、５１４、５１６における閾値５２２、５２４のクロッシングの判定は、コンパレータ（例えば、図４Ａに示されるコンパレータ４０８）によって実行され得る。さらに、閾値５２２、５２４のクロッシングの判定は、時間微分信号５１２、５１４、５１６の立ち上がりエッジおよび立ち下がりエッジの一方または両方を使用して実行され得る。さらに、立ち上がりエッジと立ち下がりエッジの閾値５２２、５２４のクロッシングを互いに比較することが、検出された反射信号５０２、５０４、５０６のパルス幅を推定するために使用され得る。パルス幅は、他の計算／キャリブレーションで使用され得る（例えば、送信器が適切に機能していることを確認するために、判定されたパルス幅が、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器の動作仕様と比較され得る）。

しかしながら、時間微分信号５１２、５１４、５１６によるそれぞれの閾値５２２、５２４のクロッシングのために、ウォークエラーの１つの原因が存在する。検出された３つの反射信号５０２、５０４、５０６はすべて、（図５Ａに示すように）同じ時点で最大強度に達し、したがって、時間微分信号５１２、５１４、５１６の各々は、（図５Ｂに示すように）時間における同一点においてゼロクロッシングを有する。しかしながら、検出された反射光信号５０２、５０４、５０６の波形は互いに異なることから、閾値クロッシングが生じる時間は同一でない。図５Ｂに示されるように、第１の時間微分信号５１２は、第１の時間５３２で正の閾値５２２を横切り、第２の時間微分信号５１４は、第２の時間５３４で正の閾値５２２を横切り、第３の時間微分信号５１６は、第３の時間５３６で正の閾値５２２を横切る。同様に、第３の時間微分信号５１６は、第４の時間５４６で負の閾値５２４を横切り、第２の時間微分信号５１４は、第５の時間５４４で負の閾値５２４を横切り、第１の時間微分信号５１２は、第６の時間５４２で負の閾値５２４を横切る。

第１の時間５３２、第２の時間５３４、および第３の時間５３６は同一でないことから、光信号の通過時間（例えば、ＬＩＤＡＲシステムによって検出されたオブジェクトまでの距離）に基づいて行われる評価も同様に等しくない。さらに、信号の強度が低いほど、実際のゼロクロッシングと閾値のクロッシングとの間の不一致がより顕著になる（例えば、第１の検出された反射信号５０２は、第３の検出された反射信号５０６よりも低い強度を有し、それに対応して、第１の時間５３２は、第３の時間５３６よりも実際のゼロクロッシング時間から遠くなる）。この強度に依存する誤差は、前述のように「ウォークエラー」と称されることもある。ウォークエラーの他の原因もまたあり得る。このウォークエラーを補償するために、本明細書に記載のキャリブレーション技法が実行され得る。

図６は、例示的な実施形態による、キャリブレーションターゲット６００の図である。キャリブレーションターゲット６００は、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器をキャリブレーションするために使用され得る。例えば、キャリブレーションターゲット６００は、ＬＩＤＡＲデバイスから所定の距離に位置付けられることができ、一連の光信号は、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器によってキャリブレーションターゲット６００に投影され得、キャリブレーションターゲット６００から反射され得、そしてＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって（例えば、図４Ａに示されるパルス検出デバイス４００を使用して）検出され得る。検出された反射光信号の波形を使用して、（例えば、図５Ｂに示される時間微分信号５１２、５１４、５１６と同様の）検出された反射信号の時間微分の閾値クロッシングに基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の所定の距離を、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の見掛け距離に比較することによって、キャリブレーション測定が実行され得る。

キャリブレーションターゲット６００は、第１の反射領域６０２、第２の反射領域６０４、第３の反射領域６０６、第４の反射領域６０８、第５の反射領域６１０、第６の反射領域６１２、および１つ以上のエッジ６１４を含み得る。反射領域６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２の各々は、異なる反射率を有し得る。このようにして、単一の出力強度を有するＬＩＤＡＲデバイスからの送信器を使用して、キャリブレーションターゲット６００の異なる領域で信号を送信することによって、反射強度の範囲を有する信号を生成することができる。例えば、反射信号の強度は、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器の出力強度の１％～９９％にわたることがある。送信器／検出器の対の送信器と検出器との間の整列は反射信号の強度に影響を与えることがあるため、（例えば、キャリブレーション専用の別個の光源であるよりも）光源として対になった送信器を用いた検出器のキャリブレーションを実行することが有益となり得る。さらに、使用される特定の送信器は、固有の強度波形を有する光信号を放出することができ、その対の送信器を使用して検出器のキャリブレーションを実行することを改めて有益なものにしており、放出された光信号からの強度波形が、実行時にキャリブレーション中のものと同じであるようになっている。

第１の反射領域６０２は、図示するように、第２の反射領域６０４と第５の反射領域６１０との間にキャリブレーションターゲット６００のセクションを含み得る。さらに、第１の反射領域６０２はまた、図示するように、キャリブレーションターゲット６００の外周／境界を含み得る。他の実施形態では、第１の反射領域６０２は、キャリブレーションターゲット６００の他のセクション（例えば、キャリブレーションターゲット６００の追加的部分またはより少ない部分）を占有し得る。第１の反射領域６０２は、５％～１０％の反射率を有し得る。例えば、第１の反射領域６０２は、色が黒色であることができ、主として吸収性であるようになっている。

第２の反射領域６０４は、図示するように、キャリブレーションターゲット６００の左上部分を含み得る。他の実施形態では、第２の反射領域６０４は、キャリブレーションターゲット６００の他のセクション（例えば、キャリブレーションターゲット６００の追加的部分またはより少ない部分）を占有し得る。第２の反射領域６０４は、９５％～１００％の反射率を有し得る。例えば、第２の反射領域６０４は、１つ以上の再帰反射材料（例えば、コーナーリフレクタ）を含み得る。

第３の反射領域６０６は、図示するように、キャリブレーションターゲット６００の左下部分を含み得る。他の実施形態では、第３の反射領域６０６は、キャリブレーションターゲット６００の他のセクション（例えば、キャリブレーションターゲット６００の追加的部分またはより少ない部分）を占有し得る。第３の反射領域６０６は、１５％～２０％の反射率を有し得る。例えば、第３の反射領域６０６は、色が灰色であることができ、主として吸収性であるようになっている。

第４の反射領域６０８は、図示するように、第３の反射領域６０６と第６の反射領域６１２との間にキャリブレーションターゲット６００のセクションを含み得る。第４の反射領域６０８は、高反射部分が散在する低反射部分を含み得る。例えば、第４の反射領域６０８は、部分的に黒色テープ（例えば、黒色マスキングテープ）で覆われた再帰反射材料（例えば、第２の反射領域６０４と同じ再帰反射材料）を含み得る。露出した再帰反射領域の幅は、例えば、黒色テープ部分に対する第４の反射領域６０８の面積の１％、５％、１０％、１５％、２０％、２５％、３０％、３５％、４０％、４５％、５０％、５５％、６０％、６５％、７０％、７５％、８０％、８５％、９０％、９５％、または９９％を構成し得る。他の割合もまた、可能である。

第５の反射領域６１０は、図示するように、キャリブレーションターゲット６００の右上部分を含み得る。他の実施形態では、第５の反射領域６１０は、キャリブレーションターゲット６００の他のセクション（例えば、キャリブレーションターゲット６００の追加的部分またはより少ない部分）を占有し得る。第５の反射領域６１０は、主に透過性であり得る（例えば、領域に入射する光の大部分を、領域を通して通過させることができる）。したがって、第５の反射領域６１０は、低い反射率（例えば、１％～５％）を有し得る。例えば、第５の反射領域６１０は、光学窓を含み得る。いくつかの実施形態では、光学窓は、光学窓の反射率をさらに低下させるために、反射防止コーティング（例えば、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器によって放出される波長に対応する４分の１波長コーティング）でコーティングされ得る。

第６の反射領域６１２は、図示するように、キャリブレーションターゲット６００の右下部分を含み得る。他の実施形態では、第６の反射領域６１２は、キャリブレーションターゲット６００の他のセクション（例えば、キャリブレーションターゲット６００の追加的部分またはより少ない部分）を占有し得る。いくつかの実施形態では、第６の反射領域６１２は、６０％～８０％の反射率を有し得る。例えば、第６の反射領域６１２は、１枚の白い紙を含み得る。

いくつかの実施形態では、キャリブレーションターゲットの１つ以上の反射領域は、キャリブレーションターゲットの周囲を画定するフレームに取り付けられたパネルであり得る。他の実施形態では、１つ以上の反射領域は、平坦な裏張りパネル（例えば、ガラスまたは他の透過性材料のスラブ）に装着されたオーバーレイであり得る。いくつかの実施形態では、キャリブレーションターゲットの１つ以上の反射領域および／または他の構成要素は、低反射性材料（例えば、黒いガッファーテープ）によって（例えば、それぞれの反射領域または構成要素の周囲の周りで）囲まれ得、（例えば、キャリブレーションに使用できる広範囲の反射率を維持するために）高強度のリターンが生成されることを防止する。このことは、装着場所（例えば、１つ以上の反射領域がキャリブレーションターゲットの金属フレームおよび／または裏張りパネルに接着されている場所）において特に有用になり得る。

いくつかの実施形態では、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器によって放出された１つ以上の光信号は、キャリブレーションターゲット６００のエッジ６１４に向けて放出され得る。例えば、光信号は、キャリブレーションターゲット６００のエッジ６１４に向けて放出され得、光信号の一部分のみがキャリブレーションターゲット６００と交差し、交差しない部分がキャリブレーションターゲット６００を超えて継続し、キャリブレーションターゲット６００によって反射されないようになっている。このようにして、検出された反射信号の強度は、キャリブレーションターゲット６００によって反射されないために入射強度の一部分が失われるので、さらに低減され得る。したがって、より広範囲の反射強度が、それぞれの反射領域の反射率にＬＩＤＡＲデバイスの送信器によって放出された光信号の入射強度を乗算したものを超えてアクセス可能になり得る。

代替的な実施形態では、反射領域６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２のうちの１つ以上は、図６に示されているものとは異なる形状またはサイズを有することがある。例えば、反射領域６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２のうちの１つ以上は、円形、三角形、五角形、六角形などであり得る。追加的または代替的に、いくつかの実施形態では、反射領域６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２のうち１つ以上は、他の反射領域６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２のうちの１つ以上とは異なるサイズまたは形状を有し得る。例えば、いくつかの実施形態では、第１の反射領域６０２は、第２の反射領域６０４とは異なるサイズまたは形状を有し得る。さらに、いくつかの実施形態では、６つより多いか、または少ない反射領域があってもよい。さらに、それぞれの反射領域の反射率は、上述のものよりも大きくても小さくてもよい（例えば、１つ以上の反射領域は、本明細書に記載されたものとは異なる１つ以上の材料で形成されていてもよい）。さらに、いくつかの実施形態では、キャリブレーションターゲットの反射領域６０２、６０４、６０６、６０８、６１０、６１２は、試験されるＬＩＤＡＲデバイスの送信器の１つ以上の特性に基づいて（例えば、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器の発光波長に基づいて）設計されてもよい。

さらに他の実施形態では、キャリブレーションターゲットは、代わりに、各々が異なる反射率値を有する離散数の反射領域ではなく、反射率値の連続値（例えば、０％～１００％まで連続的に及ぶ）を含み得る。このような連続値は、様々な透過率を備えた１つ以上の中性濃度（ＮＤ）フィルタ（例えば、連続可変ＮＤフィルタ）で覆われたほぼ１００％反射性の材料を使用して製造できる。このような連続値は、キャリブレーションターゲットを使用して生成することができる検出された反射信号に対して可能な強度値の数を増やすことができる（すなわち、キャリブレーションされる検出器のフルダイナミックレンジにわたる強度の増強された分布を可能にすることができる）。

図７Ａは、例示的な実施形態による、ＬＩＤＡＲシステム７００の図である。キャリブレーションシステム７００は、キャリブレーションターゲット（例えば、図６に示されるキャリブレーションターゲット６００）と、第１の検出器７０２および第１の送信器７０４の両方を含むＬＩＤＡＲデバイスと、を含み得る。キャリブレーションシステム７００はまた、ＬＩＤＡＲステージ７０６およびターゲットステージ７１６を含み得る。上述のように、ＬＩＤＡＲデバイスは、所定の距離（例えば、５メートル、１０メートル、１５メートル、２０メートル、２５メートルなど）でキャリブレーションターゲット６００から分離され得る。さらに、第１の検出器７０２は、１つ以上の光検出器（例えば、ＳｉＰＭ、ＡＰＤ、ＳＰＡＤなど）を含み得、第１の送信器７０４は、１つ以上のレーザ源を含み得る。

キャリブレーションシステム７００は、第１の検出器７０２をキャリブレーションするために（例えば、第１の検出器７０２におけるウォークエラーを説明するために、キャリブレーション曲線などのキャリブレーションデータのセットを生成するために）使用され得る。第１の検出器７０２のキャリブレーションにおける１つのステップは、第１の送信器７０４からキャリブレーションターゲット６００の第１の領域（例えば、第２の反射領域６０４）に向かって光信号を放出することを含み得る。キャリブレーションターゲット６００のそれぞれの領域の反射率に基づく対応する強度で光信号がキャリブレーションターゲット６００から反射された後、反射された光信号は、第１の検出器７０２によって検出され得る。次に、ＬＩＤＡＲデバイス（例えば、第１の検出器７０２および第１の送信器７０４）とキャリブレーションターゲット６００との間の見掛け距離は、検出された反射信号に基づいて（例えば、図５Ｂに示されている時間微分信号と同様の、検出された反射信号の時間微分の閾値クロッシングを使用して）判定され得る。キャリブレーションターゲット６００とＬＩＤＡＲデバイス（例えば、第１の検出器７０２および第１の送信器７０４）との間の実際の距離、検出された反射信号の波形、検出された反射信号の最大強度、検出された反射の時間微分信号、および／またはＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の見掛け距離は、実行時に（例えば、キャリブレーション曲線および／またはルックアップテーブルなどの、キャリブレーションデータの１セット内の点として）使用するために（例えば、非一時的な、コンピュータ可読媒体に）格納され得る。例えば、値の１対は、実行中に使用するためにルックアップテーブルに格納され得る。第１の値は、検出された反射信号の最大強度であり得、第２の値は、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の実際の距離と、（検出された反射信号の時間微分の閾値クロッシングによって判定されたような）ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の見掛け距離との間の差であり得る。したがって、実行時（つまり、環境内のオブジェクトまでの未知の範囲を検出するためにＬＩＤＡＲデバイスが使用されているとき）、対応する時間微分信号と検出された反射信号の最大強度の閾値クロッシングに基づいて、判定された距離の誤差を説明することにより、オブジェクトまでの判定された範囲が補正され得る。

図７Ｂは、キャリブレーションシステム７００を使用して行われた第２のキャリブレーション測定を示している。図７Ａに示された測定と同様に、図７Ｂに示された測定は、ＬＩＤＡＲデバイスの第１の送信器７０４からの光信号の放出を含み、この光信号は、キャリブレーションターゲット６００から反射され、ＬＩＤＡＲデバイスの第１の検出器７０２によって検出されている。しかしながら、図７Ｂでは、光信号は、図７Ａとは異なるキャリブレーションターゲット６００の反射領域に向けて放出され得る。例えば、光信号は、図６に示されるキャリブレーションターゲット６００の第１の反射領域６０２に向けて放出され得る。このようにして、キャリブレーションターゲット６００の異なる反射率が使用されることができ、それにより、異なる信号強度のキャリブレーションを可能にしている。

図７Ａに示されるキャリブレーション測定と同様に、キャリブレーションターゲット６００とＬＩＤＡＲデバイス（例えば、第１の検出器７０２および第１の送信器７０４）との間の実際の距離、検出された反射信号の波形、検出された反射信号の最大強度、検出された反射の時間微分信号、および／またはＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の見掛け距離は、実行時に（例えば、キャリブレーション曲線および／またはルックアップテーブルなどの、キャリブレーションデータの１セット内の点として）使用するために（例えば、非一時的な、コンピュータ可読媒体に）格納され得る。

キャリブレーションターゲットのさらに別の反射領域（例えば、図６に示されるような第５の反射領域６１０）に向けて信号を放出することを含む第３のキャリブレーション測定が、図７Ｃに示されている。図７Ａ～図７Ｃの各キャリブレーション測定から収集されたデータは、同じルックアップテーブルに格納され得る。追加的または代替的に、キャリブレーション測定から収集されたデータは、キャリブレーション曲線（例えば、ターゲットまでの判定された距離の誤差を検出された反射信号の最大強度に関連付ける内挿および／または回帰によって生成されたキャリブレーション曲線）に格納され得る。

光信号をキャリブレーションターゲット６００の異なる領域に方向付けるために、ＬＩＤＡＲデバイスは、キャリブレーション測定間（例えば、図７Ａの測定と図７Ｂの測定との間）に回転され得る。そのような回転は、図７Ａ～図７Ｃに示されるように、ＬＩＤＡＲステージ７０６によって実行され得る。ＬＩＤＡＲステージ７０６は、ＬＩＤＡＲデバイスをヨー方向、ピッチ方向、またはロール方向に回転させるように構成された電動のチップ／チルトステージを含み得る。さらに、ＬＩＤＡＲステージ７０６は、キャリブレーションターゲット６００に対して（例えば、ｘ、ｙ、およびｚ方向で）ＬＩＤＡＲデバイスを直線状に平行移動するように構成され得る。そのような直線状の平行移動は、例えば、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の異なるキャリブレーション距離の特徴付けを可能にし得る。さらに、ＬＩＤＡＲステージ７０６は、コンピュータデバイス（例えば、モータコントローラ）によって制御され得る。

追加的または代替的に、ターゲットステージ７１６は、（例えば、電動のチップ／チルトステージを介して）キャリブレーションターゲット６００をヨー方向、ピッチ方向、またはロール方向に回転させるように、および／またはキャリブレーションターゲット６００をＬＩＤＡＲデバイスに対して（例えば、ｘ、ｙ、ｚ方向で）直線状に平行移動させるように構成され得る。ターゲットステージ７１６は、同様に、コンピューティングデバイス（例えば、モータコントローラ）によって制御され得る。いくつかの実施形態では、異なる視点を特徴付けるためにキャリブレーションターゲット６００に対してＬＩＤＡＲデバイスを平行移動および／または回転させるのではなく（またはそれに加えて）、キャリブレーションターゲット６００が、ＬＩＤＡＲデバイスに対して（例えば、ターゲットステージ７１６を使用して）平行移動および／または回転され得る。

キャリブレーション測定の間のＬＩＤＡＲデバイスの回転に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の距離は、キャリブレーションターゲット６００の異なる反射領域に対して異なり得る。いくつかの実施形態では、このことは、（例えば、第１の送信器７０４の平坦なキャリブレーションターゲット６００に対する配向角度の差に基づいて実際の距離の差を三角測量で計算することによって）格納された実際の距離で説明することができる。代替的な実施形態では、適切な曲率半径を有する湾曲した（例えば、球形に湾曲したまたは円筒状に湾曲した）キャリブレーションターゲットが使用され得、ＬＩＤＡＲデバイスの回転があっても、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットのそれぞれの反射領域の各々との間の距離が同一であるようになっている。

図７Ａ～図７Ｃに示されているものに加えてキャリブレーション測定が実行され、ＬＩＤＡＲデバイスの第１の検出器７０２のキャリブレーションデータを生成することができる。例えば、追加的信号は、第１の送信器７０４によって、（例えば、異なる強度波形を有する追加の検出された反射信号を特徴付けるために）キャリブレーションターゲット６００の追加の反射領域に向かって放出され得る。追加的または代替的に、キャリブレーションターゲット６００は、ＬＩＤＡＲデバイスに対して移動され得、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲット６００との間の異なる距離で取得された追加のデータポイントがキャプチャされ得るようになっている。そのような追加のデータポイントは、キャリブレーションターゲット６００が、ＬＩＤＡＲデバイスおよび／またはキャリブレーションターゲット６００の異なる反射領域に対して移動される前と同じキャリブレーションターゲット６００の反射領域からの光信号を反射することによってキャプチャされ得る。

送信器によって送信された一連の信号に基づいて生成されたいくつかのキャリブレーション曲線の例が図８Ａ～図８Ｃに示されている。キャリブレーション曲線は、距離誤差（例えば、キャリブレーションターゲットまでの実際距離と比較したときの時間微分信号内の閾値クロッシングに基づいて判定されたキャリブレーションターゲットまでの見掛け距離の誤差）を、（例えば、パルス検出装置４００のＡＤＣからの出力として）検出された反射信号の最大強度に関連付けることができる。さらに、キャリブレーション曲線は、同じ変数を相関させる、実行中に使用するために格納された１つ以上のルックアップテーブルに対応し得る。

図８Ａ～図８Ｃに示されているキャリブレーション曲線は、異なる送信器／検出器の対（例えば、単一のＬＩＤＡＲデバイスの異なる対、または異なるＬＩＤＡＲデバイスの異なる対）に各々対応し得る。いくつかの実施形態では、図９Ａ～図９Ｄに関して以下に説明するように、いくつかのＬＩＤＡＲデバイスは、送信器／検出器の複数の対を含み得る。送信器／検出器の各対の動作は、（例えば、検出器の半導体デバイスの物理的性質に基づいて）少なくともわずかに異なる可能性があるため、ＬＩＤＡＲデバイス内の送信器／検出器の各対に対して個別のキャリブレーション曲線が生成され得る。例えば、図８Ａのキャリブレーション曲線は、ＬＩＤＡＲデバイスの第１の送信器／第１の検出器のキャリブレーションに対応し得、図８Ｂのキャリブレーション曲線は、ＬＩＤＡＲデバイスの第２の送信器／第２の検出器のキャリブレーションに対応し得、図８Ｃのキャリブレーション曲線は、ＬＩＤＡＲデバイスの第３の送信器／第３の検出器のキャリブレーションに対応し得る。さらに、複数の送信器／検出器の対を含むＬＩＤＡＲデバイスの視野は、キャリブレーションターゲット６００によって占有されるよりも広い領域にわたり得る。したがって、そのようなＬＩＤＡＲデバイスの視野全体のキャリブレーション曲線の完全なセットを取得するために、ＬＩＤＡＲデバイスは、送信器／検出器の各対による送信／検出イベントの間で、（例えば、ＬＩＤＡＲステージ７０６によって）平行移動および／または回転され得る。

キャリブレーション曲線が生成された後、キャリブレーション曲線が実行時に使用され得、特定の検出器内に存在する固有のウォークエラーを補償することができる。例えば、図８Ａに示されるように、第１の出力８０２がＬＩＤＡＲデバイスのＡＤＣから検出されるとき、第１の距離誤差８０４が、キャリブレーション曲線に基づいて判定され得る。第１の出力８０２は、（例えば、図５Ａおよび図５Ｂに示され、これらを参照して説明されるように）対応する時間微分信号の閾値クロッシングでの検出された反射信号の強度に対応し得る。第１の距離誤差８０４は、存在するＬＩＤＡＲデバイスの固有のウォークエラーで判定される見掛け範囲に加算または減算され得る。同様に、図８Ｂおよび８Ｃにそれぞれ示されるように、第２の距離誤差８１４および第３の距離誤差８２４は、異なる光検出器のＡＤＣからの第２の出力８１２および第３の出力８２２にそれぞれ対応し得る。さらに、図示されるように、第１の出力８０２、第２の出力８１２、および第３の出力８２２は、同じ数値を各々有し得るが、対応する第１の距離誤差８０４、第２の距離誤差８１４、および第３の距離誤差８２４は、第１、第２、および第３の送信器／検出器の対の間の本質的な違いにより、数値的に互いに異なり得る。

場合によっては（例えば、図８Ａ～図８Ｃに示すキャリブレーションデータの生成を実行した後）、光検出器は、キャリブレーション中に特徴付けられた動作から離れてドリフトすることがある。そのため、時間の経過とともに、様々な波形のキャリブレーションデータが増減し得る。例えば、周囲温度が検出器の半導体デバイスの物理的特性に影響を与えることがあり、それにより、キャリブレーション中に特徴付けられたものとは異なるウォークエラーが発生することがある。パルス検出デバイス内のドリフトの他の原因もまた、可能である（例えば、コンパレータによって設定された閾値は、経時的に一定に保たれないことがある）。

時間の経過に伴う検出器の挙動の変化を説明するための１つの技術は、キャリブレーションシステム（例えば、図７Ａ～図７Ｃに示されるキャリブレーションシステム７００のような、送信器／検出器の対を最初にキャリブレーションするために使用される同じキャリブレーションシステム）を使用してキャリブレーションを再実行して新しいキャリブレーションデータを取得することである。しかしながら、このような手法は、一部の用途では実用的でないことがある。例えば、ＬＩＤＡＲデバイスが初期キャリブレーション後に別のシステムに取り付けられている場合（例えば、オブジェクト検出用の自律車両）、システムからＬＩＤＡＲデバイスを取り外すことは、時間がかかり、費用がかかり、および／または実行不可能であり得る。さらに、自律車両は、自律車両と取り付けられたＬＩＤＡＲデバイスとの組み合わせがキャリブレーションシステムとともに使用することができないようなサイズであることがある（例えば、検出器がキャリブレーションシステム内に配置されていない場合、キャリブレーションターゲットは検出器の視野内にないことになり、または一旦、ＬＩＤＡＲデバイスが自律車両に装着された後、検出器の全視野がキャリブレーションシステムを使用してキャリブレーションされない）。したがって、キャリブレーションシステムを使用してＬＩＤＡＲデバイスの検出器の全体のキャリブレーションを再度実行することは困難または望ましくなくなり得る。したがって、再キャリブレーションを実行する他の方法が本明細書に記載されている。

確認キャリブレーションは、実行時（例えば、ＬＩＤＡＲデバイスが送信された光信号を使用して周囲環境をスキャンしてオブジェクト検出を実行しているとき）に実行され得る。例えば、確認キャリブレーションは、ＬＩＤＡＲデバイスを使用する自律車両が道路をナビゲートしているときに実行されることがある。追加的または代替的に、確認キャリブレーションは、ＬＩＤＡＲデバイスを使用する自律車両が、１つ以上のバッテリーを再充電し、燃料を補充し、および／または保管ガレージに駐車しているときに、いつでも発生することがある。

さらに、そのような確認キャリブレーションは、１つ以上のオンボードコンピューティングデバイス（例えば、図１に示されるコンピュータシステム１１２などのＬＩＤＡＲデバイスの、および／またはＬＩＤＡＲデバイスを使用するシステムの１つ以上のオンボードコントローラ）を使用して実行され得る。代替的に、確認キャリブレーションは、図３に示されるサーバコンピューティングシステム３０６またはリモートコンピューティングシステム３０２などのリモートコンピューティングデバイスによって実行され得る。さらに他の実施形態では、測定からのデータが、遠隔で（例えば、クラウドサーバーなどの非一時的なコンピュータ可読媒体に）格納されることができ、確認キャリブレーションが後に（例えば、１つ以上のオンボードコンピューティングデバイスおよび／または１つ以上のリモートコンピューティングデバイスによって）実行されることができる。後に確認キャリブレーションを実行することで、他のタスク（例えば、自律車両におけるオブジェクト検出および回避タスクの実行）のためにコンピューティングリソースを解放することができる。

本明細書で企図されるいくつかの確認キャリブレーションは、（例えば、上述のキャリブレーション技術を使用して）判定された範囲を以前にキャリブレーションされたいくつかの送信器／検出器の対にわたるシーン内の同じオブジェクトに比較することができる。例えば、ＬＩＤＡＲデバイスの各送信器／検出器の対は、周囲シーン内のオブジェクトまでの距離を判定できる。それぞれの距離は、検出された反射信号の時間微分における閾値クロッシングに基づき得る。さらに、それぞれの距離は、それぞれの送信器／検出器の対に対して以前に判定されたキャリブレーションデータ（例えば、キャリブレーション曲線）に基づいて、判定された距離における任意のウォークエラーを説明することを試みることができる。その後、空間内のオブジェクトの最も可能性の高い場所を判定するために（例えば、それぞれの距離の各々が実際の距離から外れる集約誤差を最小化する空間内の局所化を選択することによる）回帰プロセスが実行され得る。次いで、判定されたオブジェクトの最も可能性の高い場所に基づいて、送信器／検出器の各対のキャリブレーションデータが更新され得る（例えば、ルックアップテーブル内の一点は、ＬＩＤＡＲデバイスとオブジェクトの最も可能性の高い場所との間の距離に基づいて更新され得る）。追加的に、いくつかの実施形態では、確認キャリブレーションを実行するときに、オブジェクトまでの距離の違い、または異なる角度から見たときのオブジェクトの反射率の違いも考慮に入れることができる。さらに、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器／検出器の対の数が多いほど、そのような回帰プロセスが生成することができる結果はより正確になる。

図９Ａは、例示的な実施形態による、実行時確認キャリブレーションの図である。実行時確認キャリブレーションは、一連の送信器と検出器の対を含むＬＩＤＡＲデバイス（例えば、図１に示すＬＩＤＡＲ１２８などの自律車両で使用されるＬＩＤＡＲデバイス）によって実行され得る。例えば、ＬＩＤＡＲデバイスは、第１の検出器７０２、第１の送信器７０４、第２の検出器７１２、第２の送信器７１４、第３の検出器７２２、および第３の送信器７２４を含み得る。実行時確認キャリブレーションは、信号を送信し、ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境内のオブジェクト９０２からそれらの信号の反射を受信するＬＩＤＡＲデバイスによって実行され得る。図９Ａを含む図は、例示の目的で含まれていることが理解される。例えば、自律車両に対する図９Ａの送信器および検出器の位置／配向は、必ずしも送信器／検出器の正確な位置／配向を反映しているわけではない。

上述のように、送信器／検出器の対の各々は、送信器／検出器の対とオブジェクト９０２との間の補償された距離を判定することができる。これらの補償された距離は、以下によって判定されることができ、初めに、送信器／検出器の対の送信器がオブジェクト９０２に向けて光信号を放出し、送信器／検出器の対の検出器がオブジェクト９０２からの反射された光信号を検出し、次いで、検出された反射信号に基づいて（例えば、対応する時間微分信号の閾値クロッシングに基づいて）生の距離を判定するために使用され得る通過時間が（例えば、送信器／検出器の対に関連付けられた、および／またはＬＩＤＡＲデバイス全体に関連付けられたコンピューティングデバイスによって）判定され得、最後に、補償された距離が、以前に取得したキャリブレーションデータおよび検出された反射信号（例えば、検出された反射信号の波形の最大強度）を使用してウォークエラー補正値を判定し、次いで、補償された距離を判定するためにウォークエラー補正値を見掛け距離に加算することによって判定され得る。

送信器／検出器の対の各々について補償された距離が判定されると、補償された距離は互いに比較され得る。さらに、補償された距離を比較するとき、１つ以上の送信器／検出器の対に対するキャリブレーションデータ（例えば、キャリブレーション曲線）が更新され得る。キャリブレーションデータの更新は、補償された距離を相互にプロットすることと、回帰分析を実行することと、を含み得る。

図９Ｂは、例示的な実施形態による、デバイスの図である。図９Ｂの縦軸は距離に対応し、横軸はＬＩＤＡＲデバイスの様々な送信器／検出器の対をプロットしている。図９Ｂでは、第１の補償距離９５２、第２の補償距離９５４、および第３の補償距離９５６が示されている。第１の補償距離９５２は、図９Ａに示されるように、（例えば、光信号の飛行時間に基づいて判定された生の距離、および以前に判定されたキャリブレーションデータに基づく）第１の送信器７０４／第１の検出器７０２とオブジェクト９０２との間の補償距離であり得る。同様に、第２の補償距離９５４は、図９Ａに示すように、（例えば、光信号の飛行時間に基づいて判定された生の距離、および以前に判定されたキャリブレーションデータに基づく）第２の送信器７１４／第２の検出器７１２とオブジェクト９０２との間の補償距離であり得る。さらに、第３の補償距離９５６は、図９Ａに示すように、（例えば、光信号の飛行時間に基づいて判定された生の距離、および以前に判定されたキャリブレーションデータに基づく）第３の送信器７２４／検出器７２２とオブジェクト９０２との間の補償距離であり得る。

各送信器／検出器の対とオブジェクト９０２との間の真の距離が互いに同一であると仮定すると、送信器／検出器の対の各々が完全にキャリブレーションされた場合、補償距離９５２、９５４、９５６は、各々互いに等しくなければならず、オブジェクト９０２までの真の距離に等しくなる。各送信器／検出器の対とオブジェクト９０２との間の真の距離が同一でない場合、真の距離における差は、図９Ｃおよび９Ｄを参照して以下に記述するように説明できる。

補償された距離９５２、９５４、９５６の各々をプロットする際に、シーン内のオブジェクト９０２の真の位置を判定することを試みるために回帰技法が用いられ得る。例えば、線形回帰法（例えば、線形最小二乗回帰法）が実行され、補償された距離９５２、９５４、９５６の各々と回帰直線９６０との間の誤差を最小化することによって、オブジェクト９０２の真の位置を規定する回帰直線９６０を判定することができる。再び、各送信器／検出器の対とオブジェクト９０２との間の真の距離が同一であると仮定すると、回帰直線９６０は水平になる。他のタイプの回帰法（例えば、多項式回帰法または加重最小二乗回帰法）もまた可能である。回帰分析に基づいて判定された回帰直線９６０が、それぞれの補償距離と回帰直線９６０上の対応する点との間の比較（そのような比較が図９Ｂの破線で示されている）に基づいて、１つ以上の送信器／検出器の対に対するキャリブレーションデータを修正するために使用され得る。

回帰直線９６０の実際の距離値は、地上検証測定を正確に表し得ないが、補償された距離９５２、９５４、９５６のいずれか１つよりも、オブジェクト９０２の真の場所を正確に反映している可能性が高い。さらに、送信器／検出器の対の数が多いほど、回帰直線９６０の信頼性が高くなり得る。例えば、ＬＩＤＡＲデバイスが３つを超える送信器／検出器の対（例えば、５、１０、１５、２０、２５、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、または１００の送信器／検出器の対）を含む実施形態では、生成された回帰直線は、図９Ｂに示されている回帰直線９６０よりも地上検証測定に近くなり得る。

図９Ｃは、例示的な実施形態による、ランタイム確認キャリブレーションの図である。実行時確認キャリブレーションは、一連の送信器と検出器の対を含むＬＩＤＡＲデバイスによって実行できる。例えば、ＬＩＤＡＲデバイスは、第１の検出器７０２、第１の送信器７０４、第２の検出器７１２、第２の送信器７１４、第３の検出器７２２、および第３の送信器７２４を含み得る。実行時確認キャリブレーションは、信号を送信し、ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境内のオブジェクト９０２からそれらの信号の反射を受信するＬＩＤＡＲデバイスによって実行され得る。

上述のように、それぞれの送信器／検出器の対とシーン内のオブジェクト９０２との間の距離は同一でないことがある。このことは、それぞれの送信器／検出器の対がＬＩＤＡＲデバイス内のわずかに異なる位置に配置されているという事実による場合がある。追加的または代替的に、距離の差は、検出された反射信号が異なる時点でキャプチャされ、ＬＩＤＡＲデバイスがその時間中にオブジェクト９０２に対して移動した可能性があるという事実による場合がある。そのようなものが、図９Ｃに示されたケースである。

図示されるように、ＬＩＤＡＲデバイスは、車両（例えば、ＬＩＤＡＲデバイスがオブジェクト検出のために使用される自律車両）に取り付けられ得る。確認キャリブレーションは、車両が環境内を移動しているときに実行され得る。第１の送信器７０４／第１の検出器７０２の対は、光信号を送信し、車両の第１の位置でオブジェクト９０２からの反射信号を検出することができる。その後、第２の送信器７１４／第２の検出器７１２の対は、光信号を送信し、車両の第２の位置でオブジェクト９０２からの反射信号を検出することができる。さらにその後、第３の送信器７２４／第３の検出器７２２の対は、光信号を送信し、車両の第３の位置にあるオブジェクト９０２からの反射信号を検出することができる。

送信器／検出器の対とオブジェクト９０２との間の実際の距離は、検出された反射信号の各々に対して同一ではないことから、検出された反射信号に基づいて判定された補償距離を適切に比較して、以前に特徴付けられたキャリブレーションからの偏差を評価するために、オブジェクト９０２までの実際の距離の差は、ベースラインとして判定され得る。オブジェクト９０２までの実際の距離の差を判定することは、異なる検出された反射信号間でＬＩＤＡＲデバイスがどれだけ移動したか、および送信器／検出器の対のＬＩＤＡＲデバイス内の任意の分離を説明することを含み得る。例えば、第１の検出された反射信号がキャプチャされたときの第１の送信器７０４／第１の検出器７０２の場所と、第２の検出された反射信号がキャプチャされたときの第２の送信器７１４／第２の検出器７１２の場所との間の第１の差９６２が図９Ｃに示されている。同様に、第２の検出された反射信号がキャプチャされたときの第２の送信器７１４／第２の検出器７１２の場所と、第３の検出された反射信号がキャプチャされたときの第３の送信器７２４／第３の検出器７２２の場所との間の第２の差９６４も図９Ｃに示されている。第１の差９６２および第２の差９６４は、例えば、検出された反射信号がキャプチャされたときのタイムスタンプ、ならびにタイムスタンプの間にある時間中に車両の制御システムによって監視された速度データに基づいて判定され得る。

第１の差９６２および第２の差９６４は、検出された反射信号とともに使用され、検出された反射信号の各々に基づいて、オブジェクト９０２までの補償された距離を比較することができる。さらに、オブジェクト９０２自体が、検出された反射信号のキャプチャ中に静止している場合（または、オブジェクト９０２が動いているが、オブジェクト９０２の動きが判定され得る場合であっても）、反射信号のキャプチャ間のオブジェクト９０２に対する角度が判定され得る。そのような角度は、図９Ｃに示されている（θ_１およびθ_２で標示されている）。そのような角度はまた、異なる送信器／検出器の対によってキャプチャされた検出された反射信号を比較するときにも説明され得る。例えば、オブジェクト９０２の反射率および／または形状は、等方性ではないことがある（例えば、オブジェクト９０２は、１つ以上の方向に著しく伸長され得、これらの方向のうち１つの方向から見たときに、オブジェクト９０２までの距離がオブジェクト９０２を別の方向から見たときとは、著しく異なるようになっており、かつ／または、オブジェクト９０２は、側方から見たときに高反射性であり得、前方から見たときに最小的に反射性であり得、このことが検出された反射信号に影響を与える可能性があるようになっている）。

図９Ｂは、例示的な実施形態による、回帰分析の図である。図示されるように、第１の補償距離９７２（例えば、図９Ｃに示される第１の送信器７０４／第１の検出器７０２の対の検出された反射信号、および第１の送信器７０４／第１の検出器７０２の対の以前のキャリブレーションデータに基づいて判定された）、第２の補償距離９７４（例えば、図９Ｃに示される第２の送信器７１４／第２の検出器７１２の対の検出された反射信号、および第２の送信器７１４／第２の検出器７１２の対の以前のキャリブレーションデータに基づいて判定された）および第３の補償距離９７６（例えば、図９Ｃに示される第３の送信器７２４／第３の検出器７２２の対の検出された反射信号、および第３の送信器７２４／第３の検出器７２２の対の以前のキャリブレーションデータに基づいて判定された）がプロットされ得る。検出された反射信号がキャプチャされたときにＬＩＤＡＲデバイスは動いていたので、それぞれの送信器／検出器の対とオブジェクト９０２との間の実際の距離は異なる。したがって、補償された距離９７２、９７４、９７６は、たとえオブジェクト９０２までの実際の距離に正確に等しい場合でも、互いに等しくなることはない。

検出された反射信号がキャプチャされた時間間隔中のＬＩＤＡＲデバイスの相対運動に基づいて、距離は、（例えば、オブジェクト９０２までの補償距離を判定するために使用される信号が、車両の進行方向に正確に垂直に送信される時点において）最小に減少し得、ＬＩＤＡＲデバイスが最小距離をもたらすポイントから離れるにつれて増加し得る。したがって、確認キャリブレーションを実行するために使用される回帰技法は、線形最小二乗回帰（例えば、多項式最小二乗回帰）以外のものであり得る。そのような回帰曲線９８０が、図９Ｄに示されている。図９Ｂに示される回帰直線９６０と同様に、回帰曲線９８０は、それぞれの補償された距離と回帰曲線９８０上の対応する点との間の比較（このような比較は、図９Ｄの破線の誤差で示されている）に基づいて、１つ以上の送信器／検出器の対のキャリブレーションデータを修正するために使用され得る。

図９Ａ～図９Ｄに関して上述した確認キャリブレーションプロセスは、オブジェクト９０２が、ＬＩＤＡＲデバイスの様々な検出器による様々な反射光信号の検出の間を移動していないという仮定を含み得る。代わりに、オブジェクト９０２が動いている場合、オブジェクト９０２の動きを判定し、その動きを確認キャリブレーションに組み込むために追加のステップが実行され得る。例えば、オブジェクト９０２の速度を判定するためにレーダまたはレーダスピードガンなどのＬＩＤＡＲ速度判定デバイスが使用され得、オブジェクト９０２の速度は、オブジェクト９０２がＬＩＤＡＲデバイスに対して移動した距離を判定するために、検出された反射信号間の時間と組み合わせられ得る。いくつかの実施形態では、オブジェクト９０２がＬＩＤＡＲデバイスに対して移動した距離は、回帰分析に因数分解され得る。

ＩＩＩ．例示的なプロセス
図１０は、例示的な実施形態による、方法１０００のフローチャート図である。いくつかの実施形態では、図１０のブロックのうちの１つ以上は、コンピューティングデバイス（例えば、図１に示されるコンピューティングシステム１１２）によって行われ得る。コンピューティングデバイスは、不揮発性メモリ（例えば、ハードドライブまたは読み取り専用メモリ（ＲＯＭ））、揮発性メモリ（例えば、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）またはスタティックランダムアスクスメモリ（ＳＲＡＭ）などのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））、ユーザ入力デバイス（例えば、マウスまたはキーボード）、ディスプレイ（例えば、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイまたは液晶ディスプレイ（ＬＣＤ））、および／またはネットワーク通信コントローラ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に基づくＷＩＦＩ（登録商標）コントローラ、またはＥｔｈｅｒｎｅｔコントローラ）などのコンピューティング構成要素を含み得る。コンピューティングデバイスは、例えば、非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、ハードドライブ）に格納された命令を実行して、本明細書に記載の動作のうちの１つ以上を行うことができる。

ブロック１００２において、方法１０００は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスの送信器から、第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域に向けて第１の光信号を放出することを含み得る。

ブロック１００４において、方法１０００は、キャリブレーションターゲットの第１の領域からの第１の光信号の反射をＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって検出することを含み得る。第１の光信号の検出された反射は、第１の強度を有する。

ブロック１００６において、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器から、第２の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第２の領域に向けて第２の光信号を放出することを含み得る。

ブロック１００８において、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって、キャリブレーションターゲットの第２の領域からの第２の光信号の反射を検出することを含み得る。第２の光信号の検出された反射は、第２の強度を有する。第２の強度は第１の強度とは異なる。

ブロック１０１０において、方法１０００は、第１の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第１の見掛け範囲を判定することを含み得る。

ブロック１０１２において、方法１０００は、第２の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第２の見掛け範囲を判定することを含み得る。第２の見掛け範囲は、第１の見掛け範囲とは異なる。

ブロック１０１４において、方法１０００は、第１の見掛け範囲、第２の見掛け範囲、第１の強度、第２の強度、およびＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲に基づいて、検出器のためのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することを含み得る。

方法１０００のいくつかの実施形態では、第１の反射率は、第２の反射率を上回り得る。さらに、キャリブレーションターゲットの第１の領域は、再帰反射材料を含み得る。加えて、キャリブレーションターゲットの第２の領域は、光学的に透明な材料を含み得る。「光学的に透明な」材料とは、可視波長の光を少なくとも９５％反射しない材料のことである。

いくつかの実施形態では、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器から、キャリブレーションターゲットのエッジに向けて第３の光信号を放出することを含み得る。方法１０００はまた、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって、キャリブレーションターゲットのエッジからの第３の光信号の部分反射を検出することを含み得る。第３の光信号の検出された部分反射は、第３の強度を有する。第３の強度は、第１の強度および第２の強度とは異なり得る。方法１０００は、第３の光信号の検出された部分反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第３の見掛け範囲を判定することをさらに含み得る。第３の見掛け範囲は、第１の見掛け範囲および第２の見掛け範囲とは異なり得る。さらに、検出器のウォークエラーキャリブレーションデータを生成することは、第３の見掛け範囲および第３の強度にさらに基づいている。

方法１０００のいくつかの実施形態では、第１の強度および第２の強度は、アナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）の出力に基づいて判定され得る。

方法１０００のいくつかの実施形態では、第１の光信号の検出された反射は、第１の波形を含み得、第１の見掛け範囲を判定することは、第１の波形の時間微分を判定することを含み得る。さらに、第２の光信号の検出された反射は、第２の波形を含み得、第２の見掛け範囲を判定することは、第２の波形の時間微分を判定することを含み得る。加えて、いくつかの実施形態では、第１の見掛け範囲を判定することは、第１の波形の時間微分がいつ閾値を下回って低下するかを判定することを含み得る。第２の見掛け範囲を判定することはまた、第２の波形の時間微分がいつ閾値を下回って低下するかを判定することを含み得る。

方法１０００のいくつかの実施形態では、ウォークエラーキャリブレーションデータは、ルックアップテーブルを含み得る。方法１０００はまた、ＬＩＤＡＲデバイスを使用して、関心対象オブジェクトまでの見掛け距離を判定することを含み得る。さらに、方法１０００は、関心対象オブジェクトまでの見掛け距離およびルックアップテーブルに基づいて、関心対象オブジェクトまでの実際の距離を判定することを含み得る。加えて、方法１０００は、関心対象オブジェクトまでの実際の距離に基づいて車両の方向または速度を調整することを含み得る。

いくつかの実施形態では、方法１０００はまた、第２の光信号がキャリブレーションターゲットの第２の領域に向けて放出されるように、ＬＩＤＡＲデバイスを傾斜させること、回転させること、または平行移動させることを含み得る。

いくつかの実施形態では、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの追加の送信器から、第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域に向けて第３の光信号を放出することを含み得る。方法１０００はまた、ＬＩＤＡＲデバイスの追加の検出器によって、キャリブレーションターゲットの第１の領域からの第３の光信号の反射を検出することを含み得る。第３の光信号の検出された反射は、第３の強度を有する。さらに、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの追加の送信器から、第２の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第２の領域に向けて第４の光信号を放出することを含み得る。加えて、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの追加の検出器によって、キャリブレーションターゲットの第２の領域からの第４の光信号の反射を検出することを含み得る。第４の光信号の検出された反射は第４の強度を有する。第４の強度は第３の強度とは異なる。さらに、方法１０００は、第３の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第３の見掛け範囲を判定することを含み得る。さらに、方法１０００は、第４の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第４の見掛け範囲を判定することを含み得る。第４の見掛け範囲は、第３の見掛け範囲とは異なり得る。加えて、方法１０００は、第３の見掛け範囲、第４の見掛け範囲、第３の強度、第４の強度、およびＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲に基づいて、追加の検出器のウォークエラーキャリブレーションデータを生成することを含み得る。いくつかの実施形態では、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの送信器から、ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境内のオブジェクトに向けて第５の光信号を放出することを含み得る。さらに、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって、ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境内のオブジェクトからの第５の光信号の反射を検出することを含み得る。第５の光信号の検出された反射は第５の強度を有する。さらに、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの追加の送信器から、ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境内のオブジェクトに向けて第６の光信号を放出することを含み得る。さらに、方法１０００は、ＬＩＤＡＲデバイスの追加の検出器によって、ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境内のオブジェクトからの第６の光信号の反射を検出することを含み得る。第６の光信号の検出された反射は第６の強度を有する。さらに、方法１０００は、検出器のウォークエラーキャリブレーションデータおよび第５の強度に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとオブジェクトとの間の第１の補償範囲を判定することを含み得る。さらに、方法１０００は、追加の検出器のウォークエラーキャリブレーションデータおよび第６の強度に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとオブジェクトとの間の第２の補償範囲を判定することを含み得る。さらに、方法１０００は、第１の補償範囲と第２の補償範囲とを比較することを含み得る。さらに、方法１０００は、第１の補償範囲と第２の補償範囲との間の比較に基づいて、検出器のウォークエラーキャリブレーションデータまたは追加の検出器のウォークエラーキャリブレーションデータを修正することを含み得る。方法１０００のいくつかの実施形態では、ＬＩＤＡＲデバイスは、車両に装着され得る。方法１０００のいくつかの実施形態では、第１の補償範囲と第２の補償範囲とを比較することは、環境内のオブジェクトに対する検出器の位置と追加の検出器の位置の違いを説明することを含み得る。方法１０００のいくつかの実施形態では、環境内のオブジェクトに対する検出器の位置および追加の検出器の位置の差を説明することは、環境内のオブジェクトに対する距離の差を説明することを含み得る。方法１０００のいくつかの実施形態では、環境内のオブジェクトに対する検出器の位置および追加の検出器の位置の差を説明することはまた、オブジェクトに対する角度に基づいた環境内のオブジェクトの反射率の違いを説明することも含み得る。

図１１Ａは、例示的な実施形態による、方法１１００のフローチャート図である。いくつかの実施形態では、図１１Ａのブロックのうちの１つ以上は、コンピューティングデバイス（例えば、図１に図示されるコンピュータシステム１１２）によって行われ得る。コンピューティングデバイスは、不揮発性メモリ（例えば、ハードドライブまたはＲＯＭ）、揮発性メモリ（例えば、ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭなどのＲＡＭ）、ユーザ入力デバイス（例えば、マウスまたはキーボード）、ディスプレイ（例えば、ＬＥＤディスプレイまたはＬＣＤ）、および／またはネットワーク通信コントローラ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に基づくＷＩＦＩ（登録商標）コントローラ、またはＥｔｈｅｒｎｅｔコントローラ）などのコンピューティング構成要素を含み得る。コンピューティングデバイスは、例えば、非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、ハードドライブ）に格納された命令を実行して、本明細書に記載の動作のうちの１つ以上を行うことができる。

ブロック１１１０において、方法１１００は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々に対してそれぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することを含み得る。

ブロック１１５０において、方法１１００は、複数の送信器および検出器の対の各々に対してそれぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを調整することを含み得る。

図１１Ｂは、ブロック１１１０のサブ要素（例えば、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスの複数の送信器および検出器の対の各々に対するそれぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを生成するために実行されるブロック）のフローチャート図である。

サブ要素１１１２において、ブロック１１１０は、送信器から第１の光信号を放出することを含み得る。

サブ要素１１１４において、ブロック１１１０は、検出器によって、第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域からの第１の光信号の反射を検出することを含み得る。第１の光信号の検出された反射は、第１の強度を有する。

サブ要素１１１６において、ブロック１１１０は、第１の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第１の見掛け範囲を判定することを含み得る。

サブ要素１１１８において、ブロック１１１０は、送信器から第２の光信号を放出することを含み得る。

サブ要素１１２０において、ブロック１１１０は、検出器によって、第２の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第２の領域からの第２の光信号の反射を検出することを含み得る。第２の光信号の検出された反射は、第２の強度を有する。第２の強度は第１の強度とは異なる。

サブ要素１１２２において、ブロック１１１０は、第２の光信号の検出された反射に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の第２の見掛け範囲を判定することを含み得る。第２の見掛け範囲は、第１の見掛け範囲とは異なる。

サブ要素１１２４において、ブロック１１１０は、第１の見掛け範囲、第２の見掛け範囲、第１の強度、第２の強度、およびＬＩＤＡＲデバイスとキャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲に基づいてウォークエラーキャリブレーションデータを生成することを含み得る。

図１１Ｃは、ブロック１１５０のサブ要素（例えば、複数の送信器および検出器の対の各々に対してそれぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを調整するために実行されるブロック）のフローチャート図である。

サブ要素１１５２において、ブロック１１５０は、ＬＩＤＡＲデバイス内の各送信器から再キャリブレーション光信号を放出することを含み得る。再キャリブレーション光信号は各々、ＬＩＤＡＲデバイスの環境内の単一のオブジェクトに方向付けられている。

サブ要素１１５４において、ブロック１１５０は、各検出器によって、環境内の単一のオブジェクトからの再キャリブレーション光信号の反射を検出することを含み得る。反射の各々は、それぞれの強度を有している。

サブ要素１１５６において、ブロック１１５０は、各それぞれの送信器および検出器の対のウォークエラーキャリブレーションデータおよび再キャリブレーション光信号の検出された反射の各々のそれぞれの強度に基づいて、送信器と検出器の対の各々の環境内にある単一のオブジェクトに対するそれぞれの補償範囲を判定することを含み得る。

サブ要素１１５８において、ブロック１１５０は、補償された範囲およびウォークエラーキャリブレーションデータに基づいて、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータのうちの１つ以上を修正することを含み得る。

図１２は、例示的な実施形態による、方法１２００のフローチャート図である。いくつかの実施形態では、図１２のブロックのうちの１つ以上は、コンピューティングデバイス（例えば、図１に示されるコンピューティングシステム１１２）によって行われ得る。コンピューティングデバイスは、不揮発性メモリ（例えば、ハードドライブまたはＲＯＭ）、揮発性メモリ（例えば、ＤＲＡＭまたはＳＲＡＭなどのＲＡＭ）、ユーザ入力デバイス（例えば、マウスまたはキーボード）、ディスプレイ（例えば、ＬＥＤディスプレイまたはＬＣＤ）、および／またはネットワーク通信コントローラ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１規格に基づくＷＩＦＩ（登録商標）コントローラ、またはＥｔｈｅｒｎｅｔコントローラ）などのコンピューティング構成要素を含み得る。コンピューティングデバイスは、例えば、非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、ハードドライブ）に格納された命令を実行して、本明細書に記載の動作のうちの１つ以上を行うことができる。さらに、いくつかの実施形態では、図１２のブロックのうちの１つ以上は、強度キャリブレーションシステム（例えば、図４Ｂに示される強度キャリブレーションシステム４５０）によって実行され得る。

ブロック１２０２において、方法１２００は、光エミッタから、第１の強度を有する第１の光信号を放出することを含み得る。

ブロック１２０４において、方法１２００は、可変減衰器を使用して、第１の光信号を第２の強度に減衰させることを含み得る。

ブロック１２０６において、方法１２００は、光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスの検出器によって、第２の強度で第１の光信号を検出することを含み得る。

ブロック１２０８において、方法１２００は、第２の強度で検出された第１の光信号に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器に関連付けられたアナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）からの第１の出力をキャプチャすることを含み得る。

ブロック１２１０において、方法１２００は、光エミッタから、第１の強度を有する第２の光信号を放出することを含み得る。

ブロック１２１２において、方法１２００は、可変減衰器を使用して、第２の光信号を第３の強度に減衰させることを含み得る。第３の強度は、第２の強度とは異なり得る。

ブロック１２１４において、方法１２００は、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって、第３の強度で第２の光信号を検出することを含み得る。

ブロック１２１６において、方法１２００は、第３の強度で検出された第２の光信号に基づいて、ＬＩＤＡＲデバイスの検出器に関連付けられたＡＤＣからの第２の出力をキャプチャすることを含み得る。

ブロック１２１８において、方法１２００は、第２の強度、ＡＤＣからの第１の出力、第３の強度、およびＡＤＣからの第２の出力に基づいて、検出器の強度キャリブレーションデータを生成することを含み得る。

ＩＶ．結論
本開示は、本出願に記載の特定の実施形態に関して限定されるものではなく、特定の実施形態は、様々な態様の例証として意図される。当業者には明らかなことであるが、多くの変形および変更を本開示の趣旨および範囲から逸脱することなく行うことができる。本明細書において列挙される方法および装置に加えて、本開示の範囲内の機能的に同等の方法および装置は当業者には、これまでの説明から明らかであろう。このような変形および変更は、添付の特許請求の範囲内にあることが意図されている。

上記の詳細な説明は、添付の図面を参照して、開示されたシステム、デバイス、および方法の様々な特徴および機能を説明している。図では、特に文脈で記載しない限り、同様の記号は通常、同様の構成要素を指している。本明細書および図に記載の例示的な実施形態は、限定することを意図しているものではない。本明細書に提示される主題の範囲から逸脱することなく、他の実施形態を利用することができ、他の変更を行うことができる。本明細書で概して説明され、かつ図に例証されている、本開示の態様は、多種多様な異なる構成で配置、置換、組み合わせ、分離、および設計されることができ、そのすべてが、本明細書において明示的に想定されていることが容易に理解されよう。

図における、また本明細書において考察されるメッセージフロー図、シナリオ、およびフローチャートのいずれかまたはすべてに関して、各ステップ、ブロック、動作、および／または通信は、例示的な実施形態に従った情報の処理および／または情報の送信を表し得る。代替的な実施形態は、これらの例示的な実施形態の範囲内に含まれる。これらの代替的な実施形態では、例えば、ステップ、ブロック、送信、通信、要求、応答、および／またはメッセージとして説明される動作は、関わる機能性に応じて、図示または考察されるものとは異なる順序で、実質的に同時に、または逆の順序で実行され得る。さらに、それより多いまたは少ないブロックおよび／または動作を、本明細書において考察されるメッセージフロー図、シナリオ、およびフローチャートのいずれかで使用することができ、これらのメッセージフロー図、シナリオ、およびフローチャートは、部分的にまたは全体として互いに組み合わせることができる。

情報の処理に相当するステップ、ブロック、または動作は、本明細書に記載の方法または技法の特定の論理機能を果たすように構成され得る回路網に対応し得る。代替的または追加的に、情報の処理に相当するステップまたはブロックは、モジュール、セグメント、またはプログラムコード（関連データを含む）の一部分に対応し得る。プログラムコードには、特定の論理演算または動作を方法または技法において実施するためのプロセッサにより実行可能な１つ以上の命令を含めることができる。プログラムコードおよび／または関連データは、ＲＡＭ、ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、または別の記憶媒体を含む記憶デバイスなど、いずれの種類のコンピュータ可読媒体にも格納され得る。

さらに、１つ以上の情報送信に相当するステップ、ブロック、または動作は、同じ物理デバイスにおけるソフトウェアモジュールおよび／またはハードウェアモジュール間の情報送信に対応し得る。しかし、他の情報送信は、様々な物理デバイスにおけるソフトウェアモジュールおよび／またはハードウェアモジュール間の情報送信であり得る。

図に示す特定の配置は、限定としてみなされるべきではない。他の実施形態が、所与の図に示される各要素をそれより多く、またはそれより少なく含み得ることを理解されたい。さらに、図示の要素のうちのいくつかを組み合わせることも、または省略することもできる。またさらに、例示的な実施形態が、図に示されていない要素を含むこともできる。

様々な態様および実施形態が本明細書において開示されているが、当業者には、他の態様および実施形態が明らかとなるであろう。本明細書に開示される様々な態様および実施形態は、例証を目的とするものであり、限定することを意図するものではなく、真の範囲は、以下の特許請求の範囲によって示される。

Claims (21)

1. 方法であって、
   光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスの送信器から、第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域に向けて第１の光信号を放出することと、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって、前記キャリブレーションターゲットの前記第１の領域からの前記第１の光信号の反射を検出することであって、前記第１の光信号の前記検出された反射が、第１の強度を有する、検出することと、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記送信器から第２の反射率を有する前記キャリブレーションターゲットの第２の領域に向けて第２の光信号を放出することと、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記検出器によって、前記キャリブレーションターゲットの前記第２の領域からの前記第２の光信号の反射を検出することであって、
   前記第２の光信号の前記検出された反射が、第２の強度を有し、
   前記第２の強度が、前記第１の強度とは異なる、検出することと、
   前記第１の光信号の前記検出された反射に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の第１の見掛け範囲を判定することと、
   前記第２の光信号の前記検出された反射に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の第２の見掛け範囲を判定することであって、前記第２の見掛け範囲が、前記第１の見掛け範囲とは異なる、判定することと、
   前記第１の見掛け範囲、前記第２の見掛け範囲、前記第１の強度、前記第２の強度、および前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲に基づいて、前記検出器のためのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することと、を含む、方法。
2. 前記第１の反射率が、前記第２の反射率よりも大きく、
   前記キャリブレーションターゲットの前記第１の領域が、再帰反射材料を含み、
   前記キャリブレーションターゲットの前記第２の領域が、光学的に透明な材料を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記発信器から前記キャリブレーションターゲットのエッジに向けて第３の光信号を放出することと、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記検出器によって、前記キャリブレーションターゲットの前記エッジからの前記第３の光信号の部分反射を検出することであって、
   前記第３の光信号の前記検出された部分反射が、第３の強度を有し、
   前記第３の強度が、前記第１の強度および前記第２の強度とは異なる、検出することと、
   前記第３の光信号の前記検出された部分反射に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の第３の見掛け範囲を判定することであって、
   前記第３の見掛け範囲が、前記第１の見掛け範囲および前記第２の見掛け範囲とは異なり、
   前記検出器のための前記ウォークエラーキャリブレーションデータを生成することが、前記第３の見掛け範囲および前記第３の強度にさらに基づく、判定することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の強度および前記第２の強度が、アナログ－デジタルコンバータ（ＡＤＣ）の出力に基づいて判定される、請求項１に記載の方法。
5. 前記第１の光信号の前記検出された反射が、第１の波形を含み、前記第１の見掛け範囲を判定することが、前記第１の波形の時間微分を判定することを含み、
   前記第２の光信号の前記検出された反射が、第２の波形を含み、前記第２の見掛け範囲を判定することが、前記第２の波形の時間微分を判定することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１の見掛け範囲を判定することが、前記第１の波形の前記時間微分が、いつ閾値を下回って低下するかを判定することをさらに含み、
   前記第２の見掛け範囲を判定することが、前記第２の波形の前記時間微分が、いつ閾値を下回って低下するかを判定することをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記ウォークエラーキャリブレーションデータが、ルックアップテーブルを含み、
   前記方法が、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスを使用して、関心対象のオブジェクトへの見掛け距離を判定することと、
   前記関心対象のオブジェクトまでの前記見掛け距離および前記ルックアップテーブルに基づいて、前記関心対象のオブジェクトまでの実際の距離を判定することと、
   前記関心対象のオブジェクトまでの実際の距離に基づいて、車両の方向または速度を調整することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記第２の光信号が前記キャリブレーションターゲットの前記第２の領域に向けて放出されるように、前記ＬＩＤＡＲデバイスを傾斜させること、回転させること、または平行移動させることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記ＬＩＤＡＲデバイスの追加の送信器から、前記第１の反射率を有する前記キャリブレーションターゲットの前記第１の領域に向けて第３の光信号を放出することと、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスの追加の検出器によって、前記キャリブレーションターゲットの前記第１の領域からの前記第３の光信号の反射を検出することであって、前記第３の光信号の前記検出された反射が、第３の強度を有する、検出することと、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記追加の送信器から、前記第２の反射率を有する前記キャリブレーションターゲットの前記第２の領域に向けて第４の光信号を放出することと、
   前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記追加の送信器によって、前記キャリブレーションターゲットの前記第２の領域からの前記第４の光信号の反射を検出することであって、
   前記第４の光信号の前記検出された反射が、第４の強度を有し、
   前記第４の強度が、前記第３の強度とは異なる、検出することと、
   前記第３の光信号の前記検出された反射に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の第３の見掛け範囲を判定することと、
   前記第４の光信号の前記検出された反射に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の第４の見掛け範囲を判定することであって、前記第４の見掛け範囲が、前記第３の見掛け範囲とは異なる、判定することと、
   前記第３の見掛け範囲、前記第４の見掛け範囲、前記第３の強度、前記第４の強度、および前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の前記実際の範囲に基づいて、前記追加の検出器のためのウォークエラーキャリブレーションデータを生成することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記発信器から、前記ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む環境内のオブジェクトに向けて第５の光信号を放出することと、
    前記ＬＩＤＡＲデバイスの検出器によって、前記ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む前記環境内の前記オブジェクトからの前記第５の光信号の反射を検出することであって、前記第５の光信号の前記検出された反射が、第５の強度を有する、検出することと、
    前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記追加の送信器から前記ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む前記環境内の前記オブジェクトに向けて第６の光信号を放出することと、
    前記ＬＩＤＡＲデバイスの追加の検出器によって、前記ＬＩＤＡＲデバイスを取り囲む前記環境内の前記オブジェクトからの前記第６の光信号の反射を検出することであって、前記第６の光信号の前記検出された反射が、第６の強度を有する、検出することと、
    前記検出器の前記ウォークエラーキャリブレーションデータおよび前記第５の強度に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記オブジェクトとの間の第１の補償された範囲を判定することと、
    前記追加の検出器の前記ウォークエラーキャリブレーションデータおよび前記第６の強度に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記オブジェクトとの間の第２の補償された範囲を判定することと、
    前記第１の補償された範囲と前記第２の補償された範囲とを比較することと、
    前記第１の補償された範囲と前記第２の補償された範囲との比較に基づいて、前記検出器の前記ウォークエラーキャリブレーションデータ、または前記追加の検出器の前記ウォークエラーキャリブレーションデータを修正することと、をさらに含む、請求項９に記載の方法。
11. 前記ＬＩＤＡＲデバイスが、車両に装着されている、請求項１０に記載の方法。
12. 前記第１の補償された範囲と前記第２の補償された範囲とを比較することが、前記環境内の前記オブジェクトに対する前記検出器の位置と前記追加の検出器の位置との差を説明することを含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記環境内の前記オブジェクトに対する前記検出器の位置と前記追加の検出器の位置との差を説明することが、
    前記環境内の前記オブジェクトに対する距離の差を説明すること、または、
    前記オブジェクトに対する角度に基づいて、前記環境内の前記オブジェクトの反射率の差を説明することを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスをキャリブレーションするためのキャリブレーションシステムであって、
    少なくとも６つの反射領域を有する表面を有するキャリブレーションターゲットを備え、
    各反射領域が、異なる、既知の反射率を有し、１０パーセント未満の少なくとも１つの反射率、および９０パーセント超の少なくとも１つの反射率を含む反射率の範囲を提供し、
    前記ＬＩＤＡＲデバイスの送信器が、それぞれの光信号を前記キャリブレーションターゲットの各反射領域に向けて放出することができ、かつ前記ＬＩＤＡＲデバイスの検出器が、前記キャリブレーションターゲットの各反射領域から各それぞれの光信号の反射を検出することができるように、前記キャリブレーションターゲットが、前記ＬＩＤＡＲデバイスに対して位置付けられており、各検出された反射が、異なる強度を有し、１つ以上の検出された反射が、前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の実際の範囲とは異なる見掛け範囲を有する、キャリブレーションシステム。
15. 前記キャリブレーションターゲットの第１の領域が、第１の反射率を有する再帰反射材料を含み、
    前記キャリブレーションターゲットの第２の領域が、第２の反射率を有する光学的に透明な材料を含み、
    前記第２の反射率が、前記第１の反射率とは異なる、請求項１４に記載のキャリブレーションシステム。
16. 前記キャリブレーションターゲットの前記第１の領域が、前記キャリブレーションターゲットの前記第２の領域とは異なるサイズまたは形状を有する、請求項１５に記載のキャリブレーションシステム。
17. 前記キャリブレーションターゲットの第３の領域が、第３の反射率を有し、
    前記第３の反射率が、前記第１の反射率未満であり、かつ前記第２の反射率超である、請求項１５に記載のキャリブレーションシステム。
18. 前記ＬＩＤＡＲデバイスを傾斜させるか、回転させるか、または平行移動させるように構成されたステージをさらに備える、請求項１４に記載のキャリブレーションシステム。
19. 前記キャリブレーションターゲットを傾斜させるか、回転させるか、または平行移動させるように構成されたステージをさらに備える、請求項１４に記載のキャリブレーションシステム。
20. 方法であって、
    光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイス内の複数の送信器および検出器の対の各々について、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを、
    前記送信器から第１の光信号を放出することと、
    前記検出器によって、第１の反射率を有するキャリブレーションターゲットの第１の領域からの前記第１の光信号の反射を検出することであって、前記第１の光信号の前記検出された反射が第１の強度を有する、検出することと、
    前記第１の光信号の前記検出された反射に基づいて前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の第１の見掛け範囲を判定することと、
    前記送信器から第２の光信号を放出することと、
    検出器によって、第２の反射率を有する前記キャリブレーションターゲットの第２の領域からの前記第２の光信号の反射を検出することであって、
    前記第２の光信号の前記検出された反射が第２の強度を有し、
    前記第２の強度が第１の強度とは異なる、検出することと、
    前記第２の光信号の前記検出された反射に基づいて前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の第２の見掛け範囲を判定することであって、前記第２の見掛け範囲が前記第１の見掛け範囲とは異なる、検出することと、
    前記第１の見掛け範囲、前記第２の見掛け範囲、前記第１の強度、前記第２の強度、および前記ＬＩＤＡＲデバイスと前記キャリブレーションターゲットとの間の前記実際の範囲に基づいて、ウォークエラーキャリブレーションデータを生成することと、によって生成することと、
    複数の送信器および検出器の対の各々に対する前記それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータを、
    前記ＬＩＤＡＲデバイス内の各送信器から再キャリブレーション光信号を放出することであって、前記再キャリブレーション光信号が、各々、前記ＬＩＤＡＲデバイスの環境内の単一オブジェクトに方向付けられている、放出することと、
    前記検出器の各々によって前記環境内の前記単一オブジェクトからの前記再キャリブレーション光信号の反射を検出することであって、前記反射の各々がそれぞれの強度を有する、検出することと、
    各それぞれの送信器および検出器の対に対する前記ウォークエラーキャリブレーションデータならびに前記再キャリブレーション光信号の前記検出された反射の各々に対する前記それぞれの強度に基づいて、前記送信器および検出器の対の各々に対する前記環境内の前記単一オブジェクトへのそれぞれの補償された範囲を判定することと、
    前記補償された範囲および前記ウォークエラーキャリブレーションデータに基づいて、それぞれのウォークエラーキャリブレーションデータの１つ以上を修正することと、によって調整することと、を含む、方法。
21. 方法であって、
    光エミッタから、第１の強度を有する第１の光信号を放出することと、
    可変減衰器を使用して、前記第１の光信号を第２の強度に減衰させることと、
    光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスの検出器によって、前記第２の強度にある前記第１の光信号を検出することと、
    前記第２の強度にある前記検出された第１の光信号に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記検出器に関連付けられたアナログ－デジタル変換器（ＡＤＣ）からの第１の出力をキャプチャすることと、
    前記光エミッタから前記第１の強度を有する第２の光信号を放出することと、
    前記可変減衰器を使用して前記第２の光信号を第３の強度に減衰させることであって、前記第３の強度が前記第２の強度と異なる、減衰させることと、
    前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記検出器によって、前記第３の強度にある前記第２の光信号を検出することと、
    前記検出された第３の強度にある第２の光信号に基づいて、前記ＬＩＤＡＲデバイスの前記検出器に関連付けられた前記ＡＤＣからの第２の出力をキャプチャすることと、
    前記第２の強度、前記ＡＤＣからの前記第１の出力、前記第３の強度、および前記ＡＤＣからの前記第２の出力に基づいて、前記検出器の強度キャリブレーションデータを生成することと、を含む、方法。
    

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