KR102190700B1 - Lidar(light detection and ranging) 시스템에서의 범위 에일리어싱 검출 및 완화를 위한 연장된 검출 주기들의 사용 - Google Patents

Lidar(light detection and ranging) 시스템에서의 범위 에일리어싱 검출 및 완화를 위한 연장된 검출 주기들의 사용 Download PDF

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Abstract

컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 표준 검출 주기(들) 및 표준 검출 주기(들)의 것들보다 더 긴 지속기간들을 갖는 연장된 검출 주기(들)를 포함하는 시간 시퀀스에 따라 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 다음으로 이러한 시스템은 특정 방출된 광 펄스(들)에 대응하는 연장된 검출 주기(들) 동안 LIDAR가 리턴 광 펄스(들)를 검출하였다는 결정을 행할 수 있다. 이에 응답하여, 이러한 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 범위를 표시하는 특정 방출된 광 펄스(들)의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 검출된 리턴 광 펄스(들)가 갖는다고 결정할 수 있다. 이러한 것을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행할 수 있고, 다음으로 이러한 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여할 수 있다.

Description

LIDAR(LIGHT DETECTION AND RANGING) 시스템에서의 범위 에일리어싱 검출 및 완화를 위한 연장된 검출 주기들의 사용
<관련 출원에 대한 상호참조>
본 출원은 2017년 8월 1일에 출원되고 발명의 명칭이 "Use of Extended Detection Periods for Range Aliasing Detection and Mitigation in a Light Detection and Ranging (LIDAR) System"인 미국 특허 출원 제15/665,591호에 대한 우선권을 주장하며, 이는 그 전체가 본 명세서에 의해 참조로 원용된다.
<참조에 의한 원용>
2017년 6월 30일자로 출원된 미국 특허 출원 제15/638,607호는, 본 설명에서 완전히 제시되는 것처럼, 참조로 본 명세서에 원용된다.
차량이 운전자로부터의 입력이 거의 없는 또는 전혀 없는 환경을 통해 내비게이트하는 자율 모드에서 동작하도록 차량이 구성될 수 있다. 이러한 자율 차량은 차량이 동작하는 환경에 관한 정보를 검출하도록 구성되는 하나 이상의 센서를 포함할 수 있다. 하나의 이러한 센서는 LIDAR(light detection and ranging) 디바이스이다.
LIDAR 디바이스는 장면을 통해 스캔하면서 환경 특징들까지의 거리를 추정하여 환경에서 반사 표면들을 표시하는 "포인트 클라우드(point cloud)"를 모을 수 있다. 레이저 펄스를 송신하는 것 및 환경에서의 객체로부터 반사되는, 존재한다면, 리턴 펄스를 검출하는 것, 및 송신된 펄스와 반사된 펄스의 수신 사이의 시간 지연에 따라 객체까지의 거리를 결정하는 것에 의해, 포인트 클라우드에서의 개별 포인트들이 결정될 수 있다.
따라서, LIDAR 디바이스는 레이저, 또는 레이저들의 세트를 포함할 수 있고, 장면에 걸쳐 신속히 그리고 반복적으로 스캔하여 장면에서 반사 객체들까지의 거리들에 관한 연속 실시간 정보를 제공할 수 있다. 각각의 거리를 측정하면서 측정된 거리들과 레이저(들)의 배향을 조합하는 것은 3차원 위치를 각각의 리턴 펄스와 연관시키는 것을 허용한다. 이러한 방식으로, 환경에서 반사 특징들의 위치들을 표시하는 포인트들의 3차원 지도가 전체 스캔 구역에 대해 생성될 수 있다.
LIDAR들을 사용함에 있어서의 하나의 도전은 범위 에일리어싱일 수 있다. 범위 에일리어싱은, 시스템이, 생성된 데이터에 기초하여 하나의 특정 범위로부터 산란되는 신호와 다른 범위들로부터 산란되는 신호 사이의 모호함을 해결할 수 없을 때와 같은, 틀린 에코들의 출현에 관련된다. 예를 들어, LIDAR들의 맥락에서, 범위 에일리어싱은 LIDAR의 최대 모호하지 않은 범위 외부로부터의 리턴 신호가 LIDAR의 최대 모호하지 않은 범위 내에 있는 것으로 해석되는 것을 참조할 수 있다.
예시적 구현들은 연장된 검출 주기들을 사용하여 객체가 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는지 여부를 결정하기 위한 방법들 및 시스템에 관련될 수 있다.
특히, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 표준 검출 주기(들)를 포함하는 그리고 표준 검출 주기(들)의 것들보다 더 긴 지속기간들을 갖는 연장된 검출 주기(들)를 포함하는 시간 시퀀스에 따라 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨팅 시스템은 연장된 검출 주기들 동안 LIDAR 디바이스의 검출 범위를 연장시킬 수 있다.
이러한 배열로, 이러한 연장된 검출 주기들 동안 LIDAR 디바이스에 의한 광 펄스(들)의 검출에 기초하여, LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 리턴 광 펄스들을 LIDAR 디바이스가 검출하였는지 여부를 컴퓨팅 시스템이 결정할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은, 각각의 이러한 검출된 광 펄스에 대해 각각, 가장 최근에 방출된 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 범위를 결정할 수 있다. 공칭 검출 범위가 이러한 결정된 범위들을 포함한다고 컴퓨팅 시스템이 다음으로 결정하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 이러한 범위들이 표시하지 않는다는 결정을 이에 응답하여 행할 수 있다. 반면에, 공칭 검출 범위가 이러한 결정된 범위들을 포함하지 않는다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 이러한 범위들이 표시한다는 결정을 이에 응답하여 행할 수 있다.
객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위들이 표시하는지 여부의 결정을 일단 컴퓨팅 시스템이 행하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 따라 객체 검출에 관여할 수 있다. 예를 들어, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위들이 표시한다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 해당 객체를 식별하는 및/또는 해당 객체까지의 거리를 결정하는 동작들을 수행할 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨팅 시스템은, 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체(들)에서 반사되는 다른 검출 주기들에서 광 펄스들이 검출되는지 여부를 결정하기 위한 기초로서 이러한 결정을 사용하는 것에 의해서와 같이, 다른 검출 주기들에서 범위 모호함을 극복하기 위한 기초로서 이러한 결정을 사용할 수 있다. 또 다른 예에서, 컴퓨팅 시스템은 범위 모호함을 극복하는 것을 돕는 다른 프로세스들의 사용을 선택적으로 트리거하기 위한 기초로서 이러한 결정을 사용할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
하나의 양태에서, 방법이 개시된다. 이러한 방법은, 컴퓨팅 시스템에 의해, 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스를 동작시키는 단계- 검출 시간 시퀀스는, 각각의 방출된 광 펄스에 대해, 대응하는 리턴 광 펄스의 검출에 대한 대응하는 검출 주기를 포함하고, 대응하는 검출 주기들은 (i) LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 하나 이상의 표준 검출 주기 및 (ii) 하나 이상의 표준 검출 주기의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 갖는 하나 이상의 연장된 검출 주기를 포함함 -를 포함한다. 이러한 방법은 컴퓨팅 시스템에 의해, 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스에 대응하는 연장된 검출 주기들 중 하나 이상 동안 하나 이상의 리턴 광 펄스를 LIDAR 디바이스가 검출하였다는 결정을 행하는 단계를 또한 포함한다. 이러한 방법은, 결정을 행하는 것에 응답하여, 컴퓨팅 시스템에 의해, 하나 이상의 범위를 표시하는 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 하나 이상의 검출된 리턴 광 펄스들이 갖는다고 결정하는 단계를 추가적으로 포함한다. 이러한 방법은, 컴퓨팅 시스템에 의해, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하는 단계를 추가로 포함한다. 이러한 방법은, 컴퓨팅 시스템에 의해, 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계를 포함 또 추가로 포함한다.
다른 양태에서, 자율-주행 차량을 위한 컴퓨팅 시스템이 개시된다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 프로세서, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체, 및 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장되고 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 프로그램 명령어들을 포함한다. 특히, 이러한 프로그램 명령어들은 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스를 동작시키도록 실행가능할 수 있고, 방출 시간 시퀀스는 시퀀스에서의 다수의 방출들 후의 표준 시간 주기 및 시퀀스에서의 방출들 중 적어도 하나 후의 연장된 시간 주기를 포함하고, 표준 시간 주기는 LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위와 연관된다.
또 다른 양태에서, 차량이 개시된다. 이러한 차량은 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스 및 컴퓨팅 시스템을 포함한다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시키도록- 검출 시간 시퀀스는, 각각의 방출된 광 펄스에 대해, 대응하는 리턴 광 펄스의 검출에 대한 대응하는 검출 주기를 포함하고, 대응하는 검출 주기들은 (i) LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 하나 이상의 표준 검출 주기 및 (ii) 하나 이상의 표준 검출 주기의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 갖는 하나 이상의 연장된 검출 주기를 포함함 - 구성될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들에 대응하는 연장된 검출 주기들 중 하나 이상 동안 LIDAR 디바이스가 하나 이상의 리턴 광 펄스를 검출하였다는 결정을 행하도록 또한 구성될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 시스템은, 이러한 결정을 행하는 것에 응답하여, 하나 이상의 범위를 표시하는 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 하나 이상의 검출된 리턴 광 펄스들이 갖는다고 결정하도록 추가적으로 구성될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하도록 추가로 구성될 수 있다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하도록 또 추가로 구성될 수 있다.
또 다른 양태에서, 다른 시스템이 개시된다. 이러한 시스템은 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스를 동작시키기 위한 수단- 검출 시간 시퀀스는, 각각의 방출된 광 펄스에 대해, 대응하는 리턴 광 펄스의 검출에 대한 대응하는 검출 주기를 포함하고, 대응하는 검출 주기들은 (i) LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 하나 이상의 표준 검출 주기 및 (ii) 하나 이상의 표준 검출 주기의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 갖는 하나 이상의 연장된 검출 주기를 포함함 -을 포함할 수 있다. 이러한 시스템은 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들에 대응하는 연장된 검출 주기들 중 하나 이상 동안 LIDAR 디바이스가 하나 이상의 리턴 광 펄스를 검출하였다는 결정을 행하기 위한 수단을 또한 포함할 수 있다. 이러한 시스템은, 이러한 결정을 행하는 것에 응답하여, 하나 이상의 범위를 표시하는 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 하나 이상의 검출된 리턴 광 펄스들이 갖는다고 결정하기 위한 수단을 추가적으로 포함할 수 있다. 이러한 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하기 위한 수단을 추가로 포함할 수 있다. 이러한 시스템은 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하기 위한 수단을 또 추가로 포함할 수 있다.
이들 뿐만 아니라 다른 양태들, 이점들 및 대안들이 적절한 경우에 첨부 도면들을 참조하여 다음의 상세한 설명을 읽는 것에 의해 해당 분야에서의 통상의 기술자들에게 명백해하게 될 것이다. 추가로, 이러한 발명의 내용 섹션에서 그리고 본 문헌의 다른 곳에서 제공되는 설명은 청구되는 발명 대상을 제한으로서가 아니라 예로서 도시하도록 의도된다는 점이 이해되어야 한다.
도 1은 예시적 실시예에 따른 LIDAR 디바이스의 간략화된 블록도이다.
도 2a는 예시적 실시예에 따른 LIDAR 디바이스를 도시한다.
도 2b는 예시적 실시예에 따른 다른 LIDAR 시스템을 도시한다.
도 3a는 예시적 실시예에 따른 차량의 상부 상에 위치되는 LIDAR 디바이스의 몇몇 도면들을 도시한다.
도 3b는 예시적 실시예에 따른 차량의 상부 상에 위치되는 LIDAR 디바이스에 의한 광의 방출을 도시한다.
도 3c는 예시적 실시예에 따른 차량의 상부 상에 위치되는 LIDAR 디바이스에 의한 반사된 광의 검출을 도시한다.
도 3d는 예시적 실시예에 따른 차량의 상부 상에 위치되는 LIDAR 디바이스의 스캔 범위를 도시한다.
도 4a는 예시적 실시예에 따른 차량의 상부 상에 위치되는 LIDAR 디바이스의 공칭 모호하지 않은 검출 범위를 도시한다.
도 4b는 예시적 실시예에 따른 LIDAR 디바이스의 공칭 모호하지 않은 검출 범위 내에 위치되는 객체에서 반사되는 펄스를 도시한다.
도 4c는 예시적 실시예에 따른 LIDAR 디바이스의 공칭 모호하지 않은 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 펄스를 도시한다.
도 5a는 예시적 실시예에 따른, 제1 시간 시퀀스를 도시하고 복수의 검출된 광 펄스 각각에 대한 다수의 가능한 검출 시간들을 도시한다.
도 5b는 예시적 실시예에 따른 제1 시간 시퀀스에 대해 범위 모호함을 도시한다.
도 6은 예시적 실시예에 따른 LIDAR 시스템에서 연장된 검출 주기(들)를 이용하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
도 7a는 예시적 실시예에 따른 연장된 검출 범위를 도시한다.
도 7b는 예시적 실시예에 따른 연장된 검출 주기(들)를 포함하는 제2 시간 시퀀스를 도시한다.
도 7c는 예시적 실시예에 따른 객체가 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다고 결정하기 위한 연장된 검출 주기의 사용을 도시한다.
도 7d는 예시적 실시예에 따른 범위 모호함을 극복하기 위한 연장된 검출 주기의 사용을 도시한다.
도 8은 예시적 실시예에 따른 LIDAR 디바이스로부터 수신되는 환경의 스캔들에 기초하는 차량의 동작을 도시한다.
도 9는 예시적 실시예에 따른 차량의 간략화된 블록도이다.
예시적인 방법들 및 시스템들이 본 명세서에 설명된다. "예시적인(exemplary)"이라는 단어는 본 명세서에서 "예, 사례 또는 예시로서 역할을 하는(serving as an example, instance, or illustration)"을 의미하도록 사용된다는 점이 이해되어야 한다. "예시적인(exemplary)" 또는 "예시적인(illustrative)"과 같이 본 명세서에 설명되는 임의의 구현 또는 특징이 반드시 다른 구현들 또는 특징들에 비해 바람직한 또는 유리한 것으로서 해석되어야 하는 것은 아니다. 도면들에서, 맥락이 달리 지시하지 않는 한, 유사한 심볼들은 통상적으로 유사한 컴포넌트들을 식별한다. 본 명세서에 설명되는 예시적 구현들이 제한적인 것으로 의미되는 것은 아니다. 본 명세서에 일반적으로 설명되고, 도면들에 도시되는 바와 같은, 본 개시내용의 양태들은 매우 다양한 상이한 구성들에서 배열, 치환, 조합, 분리, 및 설계될 수 있다는 점이 쉽게 이해될 것이고, 이들 모두는 본 명세서에 고려된다.
I. 개요
차량이 운전자로부터의 입력이 거의 없는 또는 전혀 없는 환경을 통해 내비게이트하는 자율 동작을 개선하는 계속된 노력들이 존재한다. 이러한 노력들은 원격 감지 능력들 및 가능하게는 사고-회피 시스템들을 갖춘 차량들의 개발을 포함한다. 예를 들어, LIDAR 디바이스와 같은, 다양한 센서들이 차량에 포함되어 이러한 차량의 환경에서의 객체들을 검출하고 그렇게 함으로써 자율 동작 및/또는 사고 회피를 용이하게 할 수 있다.
일반적으로, LIDAR 디바이스는 장면을 통해 스캔하면서 환경 특징들까지의 거리(들)를 추정하는 것을 도와서 이러한 환경에서 반사 표면들을 표시하는 "포인트 클라우드(point cloud)"를 모을수 있다. 포인트 클라우드에서의 개별 포인트들은, 광 펄스를 방출하는 것 및 환경에서의 객체로부터 반사되는, 존재한다면, 리턴 광 펄스를 검출하는 것, 및 방출된 광 펄스와 반사된 리턴 광 펄스의 검출 사이의 시간 지연에 따라 객체까지의 거리를 결정하는 것에 의해 결정될 수 있다. LIDAR은 레이저(들) 또는 다른 광 소스들을 포함할 수 있다. 레이저(들), 또는 LIDAR은 전체로서, 장면에 걸쳐 신속히 그리고 반복적으로 스캔하여 장면에서의 반사 객체들까지의 거리들에 관한 연속 실시간 정보를 제공할 수 있다. 이러한 배열로, 각각의 거리를 측정하면서 레이저(들)의 측정된 거리들 및 배향을 조합하는 것은 3차원 위치를 각각의 리턴 광 펄스와 연관시키는 것을 허용한다. 이러한 방식으로, 환경에서 반사 특징들의 위치들을 표시하는 포인트들의 3차원 지도가 전체 스캔 구역에 대해 생성될 수 있다.
(예를 들어, 차량에서의) 컴퓨팅 시스템이 LIDAR 디바이스를 동작시킬 때, 이러한 컴퓨팅 시스템은 특정 타이밍에 따라 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 예를 들어, 이러한 컴퓨팅 시스템은, 주기적 시퀀스와 같은, 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록(예를 들어, 마이크로초마다 한 번 광 펄스의 방출) LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 이러한 예에서, 이러한 컴퓨팅 시스템은 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 LIDAR 디바이스를 또한 동작시킬 수 있다. 이러한 검출 시간 시퀀스는 LIDAR의 특정 범위 내에 위치되는 객체로부터 리턴되는 광 펄스들을 검출하도록 의도되는 검출 주기를 가질 수 있다. 이러한 검출 주기는 본 명세서에서 공칭 검출 주기 또는 표준 검출 주기라고 지칭될 수 있고, 이러한 범위는 본 명세서에서 공칭 모호하지 않은 검출 범위 또는 공칭 검출 범위라고 지칭될 수 있다.
보다 구체적으로, 주어진 광 펄스에 대한 대응하는 검출 주기는 해당 주어진 광 펄스의 방출을 바로 뒤따라서 또는 그 후의 일부 시간에 시작될 수 있고, 후속 광 펄스의 방출 전에 또는 그 후에 종료될 수 있다. 이러한 대응하는 검출 주기는 LIDAR의 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체에서 반사하여 해당 대응하는 리턴 광 펄스를 초래하는 주어진 방출된 광 펄스에 대응하는 리턴 광 펄스의 검출을 위해 배열될 수 있다. 실제로, 공칭 검출 범위는, LIDAR 디바이스로부터, 최소 거리 x0 내지 최대 거리 xm에 걸쳐 있다. 예를 들어, 최소 거리 x0는 0 미터일 수 있고, 최대 거리 xm는 60 미터일 수 있다. 다른 사례들에서, 최소 거리 x0는 LIDAR로부터 떨어져 거리 > 0 m에 있을 수 있고 여기서 객체 검출은, 예를 들어, 차량의 조종에서의 입력일 것 같지 않거나 또는 그렇지 않을 것이다. 예를 들어, LIDAR이 항공기 아래에 장착되면, x0는 2 미터일 수 있다. 다른 거리들이 또한 고려된다. 또한, 최소 거리는 본 명세서에서 최소 모호하지 않은 검출 범위라고 지칭될 수 있고, 최대 거리는 본 명세서에서 최대 모호하지 않은 검출 범위라고 지칭될 수 있다.
LIDAR 디바이스가 리턴 광 펄스들을 검출할 때, 컴퓨팅 시스템은 이러한 검출된 리턴 광 펄스들에 대한 범위 가설을 생성할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은, 각각의 검출된 광 펄스에 대해 각각, 가장 최근에 방출된 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 범위를 결정할 수 있다. 이러한 범위 가설은 본 명세서에서 근접 범위 가설 또는 디폴트 범위 가설이라고 지칭될 수 있다.
일반적으로, 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 광 펄스는 공칭 검출 주기 내에 LIDAR 디바이스에 의해 검출되지 않을 것이다. 예를 들어, 광 펄스의 강도가 LIDAR 디바이스에 도달하기 전에 상당히 감쇠되면 LIDAR 디바이스는 이러한 광 펄스를 검출하지 않을 수 있다.
그러나, 일부 상황들에서, LIDAR 디바이스는 그럼에도 불구하고 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 광 펄스를 검출할 수 있다. 예를 들어, 쟁점이 되는 객체는 공칭 검출 범위의 최대 거리를 너머 위치되는 역반사 객체(예를 들어, 큰 고속도로 표지판)일 수 있다. 광 펄스가 공칭 검출 범위를 너머 위치되는 역반사 객체에서 반사될 때, 리턴 광 펄스는 공칭 검출 주기보다 후의 검출 주기 동안 LIDAR 디바이스에 의해 검출될 수 있어, 범위 모호함을 일으킨다. 다른 예에서, 쟁점이 되는 객체는 공칭 검출 범위의 최소 거리보다 LIDAR 디바이스에 더 가깝게 위치되는 객체일 수 있다. 결과적으로, 일부 시나리오들에서, 광 펄스가 그러한 더 가까운 객체에서 반사될 때, LIDAR 디바이스는 공칭 검출 주기 전의 검출 주기 동안 그러한 광 펄스를 검출할 수 있어, 범위 모호함을 또한 일으킨다.
공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 리턴 광 펄스들을 LIDAR 디바이스가 검출하였는지 여부를 컴퓨팅 시스템이 결정하는 것을 도울 수 있는 접근법이 본 명세서에 개시된다. 개시되는 접근법에 따르면, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 검출 주기의 각각의 지속기간들을 확장하도록 배열될 수 있다. 이러한 것을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은 이러한 연장된 검출 주기들 동안 LIDAR 디바이스의 검출 범위를 결국 연장시킬 수 있다. 이와 같이, 이러한 연장된 검출 주기들 동안 LIDAR 디바이스에 의한 광 펄스(들)의 검출에 기초하여, LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 리턴 광 펄스들을 LIDAR 디바이스가 검출하였는지 여부를 컴퓨팅 시스템이 결정할 수 있다.
특히, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 표준 검출 주기 및 하나 이상의 연장된 검출 주기를 갖도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 표준 검출 주기는, 위의 논의에 부합하여, LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 것들일 수 있다. 연장된 검출 주기들은 표준 검출 주기들의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 가질 수 있고, 그렇게 함으로써 이러한 연장된 검출 주기들 동안 LIDAR 디바이스의 검출 범위를 일시적으로 확장시킨다.
예시적 구현에서, 연장된 검출 주기들은 임의의 실현가능한 시간에 발생하도록 배열될 수 있다. 예로서, 연장된 검출 주기들은, 주기적으로 또는 비-주기적으로 발생하는 것에 의해서와 같이, 고정된 스케줄에 따라 발생할 수 있다. 예를 들어, 매 64개의 검출 주기들에서의 하나가 연장될 수 있고, 나머지 검출 주기들은 표준 검출 주기들일 수 있다. 그러나, 다른 예들에서, 연장된 검출 주기들은 고정된 스케줄에 따라 발생하지 않을 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 요인에 기초하여 하나 이상의 검출 주기를 선택적으로 연장할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
이러한 배열로, LIDAR 디바이스가 특정 방출된 광 펄스(들)와 연관된 연장된 검출 주기(들) 동안 리턴 광 펄스(들)를 검출할 때, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 이러한 검출들과 연관된 범위들 결정하고 이러한 범위들을 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 광 펄스들을 LIDAR 디바이스가 검출하였는지 여부를 결정하기 위한 기초로서 사용할 수 있다.
보다 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 범위를 표시하는 특정 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 검출된 리턴 광 펄스들이 갖는다고 결정할 수 있다. 공칭 검출 범위에 대한 이러한 결정된 범위들의 비교에 기초하여, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체가 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 이러한 범위들이 표시하는지 여부를 결정할 수 있다.
예로서, 컴퓨팅 시스템은 결정된 범위들이 LIDAR 디바이스의 위에 언급된 최대 모호하지 않은 검출 범위보다 더 큰지 여부를 결정할 수 있다. 결정된 범위들이 최대 모호하지 않은 검출 범위보다 더 크지 않다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 검출된 광 펄스들이 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체에서 반사된다고, 따라서 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위들이 표시하지 않는다고(예를 들어, 0m의 최소 모호하지 않은 검출 범위를 가정함) 다음으로 컴퓨팅 시스템이 이에 응답하여 결정할 수 있다. 그러나, 결정된 범위들이 최대 모호하지 않은 검출 범위보다 더 크다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 검출된 광 펄스들이 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 객체에서 반사되었다고, 따라서 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위들이 표시한다고 다음으로 컴퓨팅 시스템이 이에 응답하여 결정할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
일단 컴퓨팅 시스템이, 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)를 평가하고, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위들이 표시하는지 여부의 결정을 행하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 따라 객체 검출에 관여할 수 있다. 예를 들어, 범위들이 최대 검출 범위를 너머 위치되는 객체를 표시한다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 컴퓨팅 시스템은, 다른 옵션들 중에서, 하나 이상의 기술을 사용하여 객체를 식별하고 및/또는 해당 객체까지의 거리를 결정할 수 있다. 다른 예에서, 컴퓨팅 시스템은 다른 검출 주기들에서 범위 모호함을 극복하기 위한 기초로서 이러한 결정을 사용할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체(들)에서 반사되는 다른 검출 주기들에서 광 펄스들이 검출되는지 여부를 결정하기 위한 기초로서 이러한 결정을 사용할 수 있다. 어느 경우든, 객체(들)의 이러한 검출은 결국, 다른 결과들 중에서, 컴퓨팅 시스템이 차량의 자율 동작을 최적화하는 것을 도울 수 있다.
이러한 방식으로, 개시되는 접근법은 객체가 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는지 여부를 결정하도록 종종 수행되는 계산의 정도를 감소시키는 것을 도울 수 있다. 예를 들어, LIDAR 디바이스가 표준 검출 주기들만을 갖도록 동작되면, 다음으로 범위 모호함은 이러한 표준 검출 주기들 동안 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 리턴 광 펄스들을 LIDAR 디바이스가 검출하면 발생할 수 있다. 그리고 특정 프로세스들이 범위 모호함을 극복하는 것을 도울 수 있고 및/또는 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체들을 검출하는 것을 도울 수 있더라도, 이러한 프로세스들은 계산적으로 비용이 들 수 있다. 따라서, 개시되는 접근법이 검출 주기(들)의 각각의 지속기간들을 희소하게 연장하는 것에 의해 이러한 쟁점들을 극복하는 것을 도울 수 있다는 점을 고려하면, 개시되는 접근법은 이러한 프로세스들의 사용을 회피하는 것을 도울 수 있고 및/또는 이러한 프로세스들의 사용을 선택적으로 트리거링하기 위한 가이드로서 역할을 할 수 있고, 따라서 컴퓨팅 시스템에 의해 사용되는 계산 리소스들의 정도를 감소시키는 것을 궁극적으로 도울 수 있다.
II. LIDAR 디바이스의 예시적 배열
이제 도면들을 참조하면, 도 1은 예시적 실시예에 따른 LIDAR 디바이스(100)의 간략화된 블록도이다. 도시되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(100)는 전원 배열(102), 전자기기들(104), 광 소스(들)(106), 적어도 하나의 송신기(108), 적어도 하나의 수신기(110), 회전 플랫폼(112), 액추에이터(들)(114), 고정 플랫폼(116), 커넥터 배열(118), 회전 링크(120), 및 하우징(122)을 포함한다. 다른 실시예들에서, LIDAR 디바이스(100)는 더 많은, 더 적은, 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 추가적으로, 도시되는 컴포넌트들은 임의의 수의 방식들로 조합되거나 또는 분할될 수 있다.
전원 배열(102)은 전력을 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들에 공급하도록 구성될 수 있다. 특히, 전원 배열(102)은 임의의 실현가능 방식으로 LIDAR 디바이스(100) 내에 배치되고 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들에 접속되는 적어도 하나의 전력 소스의 형태를 포함하거나 또는 달리 취할 수 있어, 전력을 이러한 컴포넌트들에 공급한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 전원 배열(102)은 임의의 실현가능 방식으로 하나 이상의 외부 전력 소스로부터(예를 들어, LIDAR 디바이스(100)가 결합되는 차량에 배열되는 전력 소스로부터) 전력을 수신하도록 그리고 이러한 수신된 전력을 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들에 공급하도록 구성되는 전력 어댑터 등의 형태를 포함하거나 또는 달리 취할 수 있다. 어느 하나의 경우에, 예를 들어, 배터리와 같은 임의의 타입의 전력 소스가 사용될 수 있다.
전자기기들(104)은 LIDAR 디바이스(100)의 특정 개별 동작들을 용이하게 하는 것을 돕도록 각각 배열되는 하나 이상의 전자 컴포넌트 및/또는 시스템을 포함할 수 있다. 실제로, 이러한 전자기기들(104)은 임의의 실현가능 방식으로 LIDAR 디바이스(100) 내에 배치될 수 있다. 예를 들어, 전자기기들(104)의 적어도 일부는 회전 링크(120)의 중앙 캐비티 영역 내에 배치될 수 있다. 그럼에도 불구하고, 전자기기들(104)은 다양한 타입들의 전자 컴포넌트들 및/또는 시스템들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 전자기기들(104)은 컴퓨팅 시스템으로부터 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들로의 제어 신호들의 전달을 위해 및/또는 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들로부터 컴퓨팅 시스템으로의 데이터의 전달을 위해 사용되는 다양한 배선들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨팅 시스템이 수신하는 데이터는, 다른 가능성들 중에서, 수신기(110)에 의한 광의 검출들에 기초하는 센서 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 시스템에 의해 송신되는 제어 신호들은, 다른 가능성들 중에서, 송신기(106)에 의한 광의 방출을 제어하고, 수신기(110)에 의한 광의 검출을 제어하고, 및/또는 액추에이터(들)(114)를 제어하여 회전 플랫폼(112)을 회전시키는 것에 의해서와 같이, LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들을 동작시킬 수 있다.
일부 배열들에서, 전자기기들(104)은 컴퓨팅 시스템을 또한 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 프로세서, 데이터 스토리지, 및 이러한 데이터 스토리지 상에 저장되고 다양한 동작들을 용이하게 하도록 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 프로그램 명령어들을 가질 수 있다. 따라서, 이러한 배열로, 컴퓨팅 시스템은, 아래에 설명되는 방법들의 것들과 같은, 본 명세서에 설명되는 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 시스템은 외부 시스템과 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들 사이의 제어 신호들 및/또는 데이터의 전달을 용이하게 하는 것을 돕기 위해 외부 컴퓨팅 시스템, 제어 시스템 등(예를 들어, LIDAR 디바이스(100)가 결합되는 차량에 배열되는 컴퓨팅 시스템)과 통신할 수 있다.
그러나, 다른 배열들에서, 전자기기들(104)은 컴퓨팅 시스템을 포함하지 않을 수 있다. 오히려, 위에 언급된 배선들의 적어도 일부는 외부 컴퓨팅 시스템의로의 접속성을 위해 사용될 수 있다. 이러한 배열로, 배선들은 외부 컴퓨팅 시스템과 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들 사이의 제어 신호들 및/또는 데이터의 전달을 용이하게 하는 것을 도울 수 있다. 다른 배열들이 마찬가지로 가능하다.
추가로, 하나 이상의 광 소스(106)는 파장 범위 내의 파장들을 갖는 복수의 광 빔들 및/또는 펄스들을, 각각, 방출하도록 구성될 수 있다. 파장 범위는, 예를 들어, 전자기 스펙트럼의 자외선, 가시, 및/또는 적외선 부분들일 수 있다. 일부 예들에서, 파장 범위는, 레이저들에 의해 제공되는 것과 같은, 좁은 파장 범위일 수 있다.
실제로, 광 소스들(106) 중 하나는 광의 펄스들을 방출하도록 구성되는 레이저 다이오드일 수 있다. 특히, 레이저 다이오드는, p-n 접합에 걸쳐 디바이스를 통해 전류가 흐르는 동안 반대로 분극된, 활성화된 전하 캐리어들(예를 들어, 자유 전자들 및/또는 정공들)이 재조합하는 액티브 영역과의 p-n 접합을 포함하는 반도체 디바이스일 수 있다. 이러한 재조합은 전하 캐리어들의 에너지 상태에서의 변경으로 인해 광의 방출을 초래한다. 액티브 영역이 이러한 활성화된 쌍들에 의해 과하게 채워질 때(예를 들어, 액티브 영역이 활성화된 상태들의 채움 반전을 가질 수 있을 때), 액티브 영역에 걸쳐 자극되는 방출은 레이저 다이오드로부터 다음으로 방출되는 광의 실질적으로 코히어런트 파를 생산할 수 있다. 재조합 이벤트들, 및 결과적인 광 방출은, 전류가 디바이스를 통해 흐르는 것에 응답하여 발생하고, 따라서 전류의 펄스를 레이저 다이오드에 인가하는 것은 레이저 다이오드로부터의 광의 펄스의 방출을 초래한다.
이와 같이, 본 개시내용은 일반적으로 주 광 소스(106)로서 사용되는 레이저 다이오드의 맥락에서 본 명세서에 설명될 것이다. 그러나, 일부 배열들에서, 하나 이상의 광 소스(106)는 복수의 방출된 광 빔들 및/또는 펄스들을 제공하기 위해 광을 선택적으로 송신, 반사, 및/또는 방출하도록 구성되는 섬유 레이저들, LED(light emitting diodes), VCSEL(vertical cavity surface emitting lasers), OLED(organic light emitting diodes), PLED(polymer light emitting diodes), LEP(light emitting polymers), LCD(liquid crystal displays), MEMS(microelectromechanical systems), 및/또는 임의의 다른 디바이스를 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다.
또한, 송신기(108)는 광을 환경으로 방출하도록 구성될 수 있다. 특히, 송신기(108)는 광을 광 소스(106)로부터 환경을 향해 지향시키도록 배열되는 광학 배열을 포함할 수 있다. 이러한 광학 배열은, 다른 광학 컴포넌트들 중에서, 물리적 공간 도처에 광의 전파를 가이드하기 위해 사용되는 미러(들) 및/또는 광의 특정 특성들을 조정하기 위해 사용되는 렌즈(들)의 임의의 실현가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광학 배열은 광을 조준하도록 배열되는 송신 렌즈를 포함할 수 있으며, 그렇게 함으로써 서로 실질적으로 평행한 광선들을 갖는 광을 초래한다. 또한, 렌즈는, 예를 들어, 수평 축으로부터 떨어진 +7° 내지 수평 축으로부터 떨어진 -18°의 수직 광 확산을 야기하는 것에 의해서와 같이, 광을 특정 방식으로 확산하거나 또는 달리 산란하도록 형상화될 수 있다(예를 들어, 수평 축이 이상적으로는 환경에서 지표면에 평행함).
주목되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(100)는 적어도 하나의 수신기(110)를 포함할 수 있다. 수신기(110)는 송신기(108)로부터 방출되는 광 중 하나와 동일한 파장 범위에 있는 파장들을 갖는 광을 적어도 검출하도록 각각 구성될 수 있다. 그렇게 함으로써, 수신기(110)는 특정 분해능으로 광을 검출할 수 있다. 예를 들어, 수신기(110)는 0.036° (수평) x 0.067° (수직) 각도 분해능으로 광을 검출하도록 구성될 수 있다. 또한, 수신기(110)는 특정 FOV로 환경을 스캔하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 수신기(110)는 위에 언급된 수평 축으로부터 떨어진 +7° 내지 수평 축으로부터 떨어진 -18°의 범위 내에 입사 광을 집속하도록 배열될 수 있다. 이러한 방식으로, 수신기(110)는 +7° 내지 -18°의 범위를 따라 광의 검출을 허용하며, 이는 송신기(108)가 제공하는 방출된 광의 위에 언급된 예시적인 수직 확산과 매칭한다. 이러한 분해능 및 FOV는 예시적인 목적들만을 위해 설명되고 제한적인 것으로 의미되는 것은 아니라는 점이 주목된다.
예시적 구현에서, 수신기(110)는 수신기(110)가 위에 설명된 바와 같이 분해능 및 FOV를 제공하는 것을 허용하는 광학 배열을 가질 수 있다. 일반적으로, 이러한 광학 배열은 적어도 하나의 광학 렌즈와 광검출기 어레이 사이의 광학 경로를 제공하도록 배열될 수 있다.
보다 구체적으로, 수신기(110)는 LIDAR 디바이스(100)의 환경에서의 하나 이상의 객체로부터 반사되는 광을 수신기(110)의 검출기들 상에 집속하도록 배열되는 광학 렌즈를 포함할 수 있다. 그렇게 하기 위해, 광학 렌즈는 특정 초점 길이(예를 들어, 대략 35 cm) 뿐만 아니라 특정 치수들(예를 들어, 대략 10cm x 5cm)을 가질 수 있다. 또한, 광학 렌즈는 위에 설명된 바와 같이 특정 수직 FOV(예를 들어, +7° 내지 -18°)를 따라 입사 광을 집속하도록 형상화될 수 있다. 제1 수신기의 광학 렌즈의 이러한 형상화는 본 개시내용의 범위로부터 벗어나지 않고 다양한 형태들 중 하나(예를 들어, 구면 형상화)를 취할 수 있다.
또한, 주목되는 바와 같이, 수신기(110)는 광검출기 어레이를 가질 수 있으며, 이는 (예를 들어, 위에 언급된 파장 범위에서의) 검출된 광을 검출된 광을 표시하는 전기 신호로 변환하도록 각각 구성되는 2개 이상의 검출기들을 포함할 수 있다. 실제로, 이러한 광검출기 어레이는 다양한 방식들 중 하나로 배열될 수 있다. 예를 들어, 검출기들은 하나 이상의 기판(예를 들어, PCB들(printed circuit boards), 가요성 PCB들 등) 상에 배치되고 광학 렌즈로부터 광학 경로를 따라 이동하고 있는 입사 광을 검출하도록 배열될 수 있다. 또한, 이러한 광검출기 어레이는 임의의 실현가능 방식으로 정렬되는 임의의 실현가능 수의 검출기들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 광검출기 어레이는 검출기들의 13 x 16 어레이를 포함할 수 있다. 이러한 광검출기 어레이는 예시적인 목적들만을 위해 설명되고 제한적인 것으로 의미되는 것은 아니라는 점이 주목된다.
일반적으로, 어레이의 검출기들은 다양한 형태들을 취할 수 있다. 예를 들어, 검출기들은 방출된 광의 파장 범위에서의 파장들을 갖는 집속된 광을 수신하도록 구성되는 광다이오드들, 애벌란치 광다이오드들(예를 들어, 가이거 모드 및/또는 선형 모드 애벌란치 광다이오드들), 광트랜지스터들, 카메라들, APS(active pixel sensors), CCD(charge coupled devices), 극저온 검출기들, 및/또는 광의 임의의 다른 센서의 형태를 취할 수 있다. 다른 예들이 마찬가지로 가능하다.
추가로, 주목되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(100)는 축 주위에서 회전하도록 구성되는 회전 플랫폼(112)을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로 회전하기 위해, 하나 이상의 액추에이터(114)가 회전 플랫폼(112)을 작동시킬 수 있다. 실제로, 이러한 액추에이터들(114)은, 다른 가능성들 중에서, 모터들, 공압 액추에이터들, 유압 피스톤들, 및/또는 압전 액추에이터들을 포함할 수 있다.
예시적 구현에서, 송신기(108) 및 수신기(110)는 이러한 컴포넌트들 각각이 회전 플랫폼(112)의 회전에 기초하여 환경에 대해 이동하도록 회전 플랫폼(112) 상에 배열될 수 있다. 특히, 이러한 컴포넌트들 각각은 LIDAR 디바이스(100)가 다양한 방향들로부터 정보를 획득할 수 있도록 축에 대해 회전될 수 있다. 이러한 방식으로, LIDAR 디바이스(100)는 회전 플랫폼(112)을 상이한 방향들로 작동하는 것에 의해 조정될 수 있는 수평 보기 방향을 가질 수 있다.
이러한 배열로, 컴퓨팅 시스템은 환경에 관한 정보를 다양한 방식들로 획득하기 위해 회전 플랫폼(112)을 다양한 방식들로 회전시키라고 액추에이터(114)에게 지시할 수 있다. 특히, 회전 플랫폼(112)은 다양한 정도들로 그리고 어느 하나의 방향으로 회전할 수 있다. 예를 들어, 회전 플랫폼(112)은 LIDAR 디바이스(100)가 환경의 360° 수평 FOV를 제공하도록 전체 선회들을 수행할 수 있다. 따라서, 수신기(110)가 회전 플랫폼(112)의 회전에 기초하여 회전할 수 있다는 점을 고려하면, 수신기(110)는 위에 설명된 바와 같이 수평 FOV(예를 들어, 360° 이하) 및 또한 수직 FOV를 가질 수 있다.
또한, 회전 플랫폼(112)은 LIDAR 디바이스(100)로 하여금 환경을 다양한 리프레시 레이트들로 스캔하게 하기 위해 다양한 레이트들로 회전할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 디바이스(100)는 15 Hz의 리프레시 레이트(예를 들어, 초 당 LIDAR 디바이스(100)의 15회 완전 회전들)를 갖도록 구성될 수 있다. 이러한 예에서, LIDAR 디바이스(100)가 아래에 추가로 설명되는 바와 같이 차량에 결합되는 것을 가정하면, 스캔하는 것은 따라서 차량 주위의 360° FOV를 매 초 15회 스캔하는 것을 포함한다. 다른 예들이 또한 가능하다. 예를 들어, 회전 플랫폼(112)은 더 작은 각도 수평 FOV 내에서 앞뒤로 스캔하도록 LIDAR 디바이스를 회전시킬 수 있다.
또 추가로, 주목되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(100)는 고정 플랫폼(116)을 포함할 수 있다. 실제로, 고정 플랫폼(116)은 임의의 형상 또는 형태를 취할 수 있고, 예를 들어, 차량의 상부와 같은, 다양한 구조들로의 결합을 위해 구성될 수 있다. 또한, 고정 플랫폼(116)의 결합은 임의의 실현가능 커넥터 배열(118)(예를 들어, 볼트들, 나사들, 및/또는 접착제들)을 통해 수행될 수 있다. 이러한 방식으로, LIDAR 디바이스(100)는, 본 명세서에 설명되는 것들과 같은, 다양한 목적들을 위해 사용되기 위해 구조에 결합될 수 있다.
또한, LIDAR 디바이스(100)는 고정 플랫폼(116)을 회전 플랫폼(112)에 직접적으로 또는 간접적으로 결합하는 회전 링크(120)를 또한 포함할 수 있다. 구체적으로, 회전 링크(120)는 고정 플랫폼(116)에 대해 축 주위에서 회전 플랫폼(112)의 회전을 제공하는 임의의 형상, 형태 및 재료를 취할 수 있다. 예를 들어, 회전 링크(120)는 액추에이터(114)로부터의 작동에 기초하여 회전하는 샤프트 등의 형태를 취할 수 있으며, 그렇게 함으로써 기계 동력들을 액추에이터(114)로부터 회전 플랫폼(112)에 전달한다. 또한, 주목되는 바와 같이, 회전 링크(120)는 LIDAR 디바이스(100)의 전자기기들(104) 및/또는 하나 이상의 다른 컴포넌트가 배치될 수 있는 중앙 캐비티를 가질 수 있다. 다른 배열들이 마찬가지로 가능하다.
또 추가로, 주목되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(100)는 하우징(122)을 포함할 수 있다. 실제로, 하우징(122)은 임의의 형상 및 형태를 취할 수 있다. 예를 들어, 하우징(122)은, 다른 가능성들 중에서, 돔-형상 하우징일 수 있다. 또한, 하우징(122)은 LIDAR 디바이스(100)의 다른 컴포넌트들에 대해 다양한 방식들로 배열될 수 있다. 이러한 하우징은 예시적인 목적들만을 위해 설명되고 제한적인 것으로 의미되는 것은 아니라는 점이 주목된다.
예시적 구현에서, 하우징(122)은 회전 플랫폼(112)에 결합될 수 있어 하우징(122)은 회전 플랫폼(112)의 회전에 기초하여 위에 언급된 축 주위에서 회전하도록 구성된다. 이러한 구현으로, LIDAR 디바이스(100)의 송신기(108), 수신기(110), 및 가능하게는 다른 컴포넌트들이 하우징(122) 내에 각각 배치될 수 있다. 이러한 방식으로, 송신기(108) 및 수신기(110)는 하우징(122) 내에 배치되면서 이러한 하우징(122)과 함께 회전할 수 있다.
또한, 하우징(122)은 그 상에 형성되는 개구를 가질 수 있으며, 이는 임의의 실현가능 형상 및 크기를 취할 수 있다. 이와 관련하여, 송신기(108)는 광을 개구를 통해 환경으로 방출하기 위해 하우징(122) 내에 배열될 수 있다. 이러한 방식으로, 송신기(108)는 하우징(122)의 대응하는 회전으로 인해 개구와 함께 회전할 수 있으며, 그렇게 함으로써 다양한 방향들로 광의 방출을 허용한다. 또한, 수신기(110)는 환경으로부터 개구를 통해 하우징(122)에 진입하는 광을 검출하기 위해 하우징(122) 내에 배열될 수 있다. 이러한 방식으로, 수신기(110)는 하우징(122)의 대응하는 회전으로 인해 개구와 함께 회전할 수 있으며, 그렇게 함으로써 다양한 방향들로부터 수평 FOV를 따라 입사하는 광의 검출을 허용한다.
또 추가로, 하우징(122)은 투명 재료로 이루어질 수 있는 개구를 제외하고, 적어도 부분적으로 비-투명인 재료로 이루어질 수 있다. 이러한 방식으로, 광은 개구를 통해 전파될 수 있으며, 그렇게 함으로써 환경의 스캔을 허용한다. 그러나, 하우징(122)이 적어도 부분적으로 비-투명인 것으로 인해, 하우징(122)은 적어도 일부 광이 하우징(122)의 내부 공간에 진입하는 것을 차단할 수 있고 따라서 열 효과들을 완화하는 것을 도울 수 있다. 예를 들어, 하우징(122)은 태양 광선들이 하우징(122)의 내부 공간에 진입하는 것을 차단할 수 있으며, 이는 이러한 태양 광선들로 인한 LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들의 과열을 회피하는 것을 도울 수 있다. 또한, LIDAR 디바이스(100)의 다양한 컴포넌트들이 하우징(122) 내에 배치되는 것으로 인해 그리고 하우징(122)이 이러한 컴포넌트들과 함께 회전하는 것으로 인해, 하우징(122)은, 다른 것들 중에서, 비 및/또는 눈과 같은, 다양한 환경 위험 요소들로부터 이러한 컴포넌트들을 보호하는 것을 도울 수 있다.
그러나, 다른 구현들에서, 하우징(122)은 LIDAR 디바이스(100)와 회전하지 않는 외부 고정 하우징일 수 있다. 예를 들어, 이러한 외부 고정 하우징이 차량에 결합될 수 있고 LIDAR 디바이스가 또한 외부 고정 하우징 내에서 회전하도록 구성되면서 차량에 결합될 수 있다. 이러한 상황에서, 외부 고정 하우징은 외부 고정 하우징을 통해 광의 전파를 허용하고 따라서 LIDAR 디바이스(100)에 의한 환경의 스캔을 허용하기 위해 투명할 가능성이 있을 것이다. 또한, LIDAR 디바이스(100)는 광이 전파될 수 있는 개구를 또한 포함할 수 있고 이러한 개구는 LIDAR 디바이스(100)의 내부 하우징 상에 있을 수 있으며, 이는 LIDAR 디바이스(100)의 다른 컴포넌트들과 함께 외부 고정 하우징 내에서 회전할 수 있다. 다른 구현들이 마찬가지로 가능하다.
III. LIDAR 디바이스의 예시적인 구현
도 2a는 예시적 실시예에 따른 LIDAR 디바이스(200)를 도시한다. LIDAR(200)은 LIDAR(100)과 유사할 수 있다. 예를 들어, 도시되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(200)는 광학 엘리먼트(108), 회전 플랫폼(216), 고정 플랫폼(120), 및 하우징(124)과, 각각, 유사할 수 있는 렌즈(208), 회전 플랫폼(216), 고정 플랫폼(220), 및 하우징(224)을 포함한다. 추가적으로, 도시되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(200)에 의해 방출되는 광 빔들(280)은 렌즈(108)로부터 LIDAR(200)의 포인팅 방향을 따라 LIDAR 디바이스(200)의 환경을 향해 전파되고, 반사된 광(290)으로서 환경에서의 하나 이상의 객체에서 반사한다.
일부 예들에서, 하우징(224)은 실질적으로 원통형 형상을 갖도록 그리고 LIDAR 디바이스(200)의 축 주위에서 회전하도록 구성될 수 있다. 하나의 예에서, 하우징(224)은 대략 10 센티미터의 직경을 가질 수 있다. 다른 예들이 가능하다. 일부 예들에서, LIDAR 디바이스(200)의 회전의 축은 실질적으로 수직이다. 예를 들어, 다양한 컴포넌트들을 포함하는 하우징(224)을 회전시키는 것에 의해 LIDAR 디바이스(200)의 환경의 360-도 보기의 3차원 지도가 결정될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 일부 예들에서, LIDAR 디바이스(200)는 LIDAR 디바이스(200)의 시야를 제어하기 위해 하우징(224)의 회전의 축을 기울이도록 구성될 수 있다. 따라서, 일부 예들에서, 회전 플랫폼(216)은 LIDAR 디바이스(200)의 회전의 축을 변경하기 위해 하나 이상의 방향으로 기울어질 수 있는 가동 플랫폼을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 렌즈(208)는 방출된 광 빔들(280)을 조준하는 것, 및 반사된 광(290)을 LIDAR 디바이스(200)의 환경에서의 하나 이상의 객체로부터 LIDAR 디바이스(200)에서의 검출기들 상에 집속하는 것 양자 모두를 하기 위한 광학 파워를 가질 수 있다. 하나의 예에서, 렌즈(208)는 대략 120 mm의 초점 길이를 갖는다. 다른 예시적 초점 길이들이 가능하다. 조준용 송신 렌즈 및 집속용 수신 렌즈 대신에, 동일한 렌즈(208)를 사용하여 이러한 기능들의 양자 모두를 수행하는 것에 의해, 크기, 비용, 및/또는 복잡성에 대해 이점들이 제공될 수 있다. 대안적으로, LIDAR(200)은 개별 송신 및 수신 렌즈들을 포함할 수 있다.
도 2b는 예시적 실시예에 따른 LIDAR 시스템의 다른 가능한 구현을 도시한다. 도시되는 바와 같이, LIDAR 시스템(228)은 제1 LIDAR(230), 제2 LIDAR(232), 분할 구조(234), 및 광 필터(236)를 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 제1 LIDAR(230)은, 예를 들어, 하나 이상의 광 펄스를 방출하고 차량의 환경에서의 객체들에서 반사된 광 펄스들을 검출하면서 축(예를 들어, 수직 축 등) 주위에서 연속적으로 회전하는 것에 의해 차량 주위의 환경을 스캔하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 제1 LIDAR(230)은 환경에서의 객체들의 모션을 빠르게 검출하도록 환경을 충분히 높은 리프레시 레이트로 스캔 가능하게 하기 위해 축 주위에서 반복적으로 회전하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 제1 LIDAR(230)은 10 Hz의 리프레시 레이트(예를 들어, 초 당 제1 LIDAR(230)의 10회의 완전 회전들)를 가질 수 있으며, 그렇게 함으로써 차량 주위의 360-도 FOV를 매 초 10회 스캔한다. 이러한 프로세스를 통해, 예를 들어, 주변 환경의 3D 지도가 제1 LIDAR(230)로부터의 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 하나의 실시예에서, 제1 LIDAR(230)은 905 nm의 파장을 갖는 64개의 레이저 빔들을 방출하는 복수의 광 소스들을 포함할 수 있다. 이러한 실시예에서, 제1 LIDAR(230)로부터의 데이터에 기초하여 결정하는 3D 지도는 0.2° (수평) x 0.3° (수직) 각도 분해능을 가질 수 있고, 제1 LIDAR(230)은 환경의 360° (수평) x 20° (수직) FOV를 가질 수 있다. 이러한 실시예에서, 3D 지도는, 예를 들어, 차량으로부터 100 미터의 중간 범위 내의 객체들을 검출하기에 또는 식별하기에 충분한 분해능을 가질 수 있다. 그러나, 다른 구성들(예를 들어, 광 소스들의 수, 각도 분해능, 파장, 범위 등)이 마찬가지로 가능하다.
제1 LIDAR(230)과 달리, 일부 실시예들에서, 제2 LIDAR(232)은 차량 주위의 환경의 더 좁은 FOV를 스캔하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 제2 LIDAR(232)은 유사한 축 주위에서 완전 회전 미만 동안 (수평으로) 회전하도록 구성될 수 있다. 추가로, 일부 예들에서, 제2 LIDAR(232)은 제1 LIDAR(230)보다 더 낮은 리프레시 레이트를 가질 수 있다. 이러한 프로세스를 통해, 차량은 제2 LIDAR(232)로부터의 데이터를 사용하여 환경의 더 좁은 FOV의 3D 지도를 결정할 수 있다. 이러한 경우에서의 3D 지도는 제1 LIDAR(230)로부터의 데이터에 기초하여 결정되는 대응하는 3D 지도보다 더 높은 각도 분해능을 가질 수 있고, 따라서 제1 LIDAR(230)의 거리들의 중간 범위보다 더 먼 객체들의 검출/식별뿐만 아니라, 거리들의 중간 범위 내의 더 작은 객체들의 식별을 허용할 수 있다. 하나의 실시예에서, 제2 LIDAR(232)은 8° (수평) x 15° (수직)의 FOV, 4 Hz의 리프레시 레이트를 가질 수 있고, 1550 nm의 파장을 갖는 하나의 좁은 빔을 방출할 수 있다. 이러한 실시예에서, 제2 LIDAR(232)로부터의 데이터에 기초하여 결정되는 3D 지도는 0.1° (수평) x 0.03° (수직)의 각도 분해능을 가질 수 있으며, 그렇게 함으로써 차량으로부터 약 300 미터 범위 내의 객체들의 검출/식별을 허용한다. 그러나, 다른 구성들(예를 들어, 광 소스들의 수, 각도 분해능, 파장, 범위 등)이 마찬가지로 가능하다.
일부 예들에서, 차량은 제2 LIDAR(232)의 보기 방향을 조정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 제2 LIDAR(232)이 좁은 수평 FOV(예를 들어, 8 도)를 갖지만, 제2 LIDAR(232)은 제2 LIDAR(232)의 보기 방향을 도 1b에 도시되는 것 이외의 포인팅 방향들로 조정하는 것을 허용하는 스테퍼 모터(도시되지 않음)에 장착될 수 있다. 따라서, 일부 예들에서, 제2 LIDAR(232)은 차량으로부터 임의의 포인팅 방향을 따라 좁은 FOV를 스캔하도록 조향가능할 수 있다.
분할 구조(234)는 제1 LIDAR(230)을 지지하기에 및/또는 제2 LIDAR(232)로부터 제1 LIDAR(230)을 광학적으로 격리하기에 적합한 임의의 고체 재료로 형성될 수 있다. 예시적 재료들은, 다른 가능성들 중에서, 금속들, 플라스틱들, 발포체를 포함할 수 있다.
광 필터(236)는 파장 범위가 있는 파장들을 갖는 광에 실질적으로 투명하고, 이러한 파장 범위 외부의 파장들을 갖는 광에 실질적으로 불투명한 임의의 재료로 형성될 수 있다. 예를 들어, 광 필터(236)는 제1 LIDAR(230)의 제1 파장(예를 들어, 905 nm) 및 제2 LIDAR(232)의 제2 파장(예를 들어, 1550 nm)을 갖는 광이 광 필터(236)를 통해 전파되는 것을 허용할 수 있다. 도시되는 바와 같이, 광 필터(236)는 제1 LIDAR(230) 및 제2 LIDAR(232)을 둘러싸도록 형상화된다. 따라서, 일부 예들에서, 광 필터(236)는, 다른 가능성들 중에서, 먼지의 축적 또는 공기 중의 잔해물들과의 충돌과 같은, 제1 LIDAR(230) 및 제2 LIDAR(232)에 대한 환경 손상을 방지하도록 또한 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 광 필터(236)는 광 필터(236)를 통해 전파되는 가시 광을 감소시키도록 구성될 수 있다. 결국, 광 필터(236)는, 예를 들어, 외부 관찰자의 관점으로부터 센서 유닛(228)의 컴포넌트들의 가시성을 감소시키면서, 제1 LIDAR(230) 및 제2 LIDAR(232)을 둘러싸는 것에 의해 차량의 심미적 외관을 개선할 수 있다. 다른 예들에서, 광 필터(236)는 제1 LIDAR(230) 및 제2 LIDAR(232)로부터의 광뿐만 아니라 가시 광을 허용하도록 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 광 필터(236)의 부분들은 상이한 파장 범위들이 광 필터(236)를 통해 전파되는 것을 허용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 분할 구조(234) 위의 광 필터(236)의 상위 부분은 제1 LIDAR(230)의 제1 파장을 포함하는 제1 파장 범위 내의 광의 전파를 허용하도록 구성될 수 있다. 추가로, 예를 들어, 분할 구조(234) 아래의 광 필터(236)의 하위 부분은 제2 LIDAR(232)의 제2 파장을 포함하는 제2 파장 범위 내의 광의 전파를 허용하도록 구성될 수 있다. 다른 실시예들에서, 광 필터(236)와 연관된 파장 범위는 제1 LIDAR(230)의 제1 파장 및 제2 LIDAR(232)의 제2 파장 양자 모두를 포함할 수 있다.
다음에, 도 3a 내지 도 3d는 차량(300)에서의 LIDAR 디바이스의 구현을 집합적으로 도시하며, 구체적으로는 차량(300)에서의 예시적 LIDAR 디바이스(200)의 구현을 도시한다. 차량(300)이 승용차로서 도시되더라도, 다른 실시예들이 가능하다. 또한, 예시적 차량(300)이 자율 모드에서 동작하도록 구성될 수 있는 차량으로서 도시되더라도, 본 명세서에 설명되는 실시예들은 자율적으로 동작하도록 구성되지 않는 차량들에 또한 적용가능하다. 따라서, 예시적 차량(300)이 제한적인 것으로 의미되는 것은 아니다.
특히, 도 3a는 차량(300)의 우측면도, 정면도, 배면도, 및 상면도를 도시한다. 도시되는 바와 같이, 차량(300)은 차량(300)의 휠들(302)이 위치되는 하부 측과 반대인 차량(300)의 상부 측 상에 위치되는 LIDAR 디바이스(200)를 포함한다. LIDAR 디바이스(200)가 차량(300)의 상부 측 상에 위치되는 것으로서 도시되고 설명되더라도, LIDAR 디바이스(200)는 본 개시내용의 범위로부터 벗어나지 않고 차량의 임의의 부분 실현가능 부분 상에 위치될 수 있다.
다음에, 또한, 도 3b 내지 도 3c는 LIDAR 디바이스(200)가, 예를 들어, 하나 이상의 광 펄스를 방출하고 차량(300)의 환경에서의 객체들에서 반사된 광 펄스들을 검출하면서 수직 축(308) 주위에 회전하는 것에 의해 (예를 들어, 15 Hz의 리프레시 레이트로) 차량(300) 주위의 환경을 스캔하도록 구성될 수 있다는 점을 도시한다.
보다 구체적으로, 도 3b는 LIDAR 디바이스(200)가 +7° 내지 -18°의 위에 언급된 수직 확산으로 광을 방출한다는 점을 도시한다. 이러한 방식으로, 광 방출들은 차량(300)에 상대적으로 가까운 환경의 영역들(예를 들어, 차선 마커)을 향해 및/또는 차량(300)에서 더 멀리 떨어진 환경의 영역들(예를 들어, 차량 앞의 도로 표지판)을 향해 방출될 수 있다.
추가로, 도 3c는 LIDAR 디바이스(200)가 +7° 내지 -18°의 위에 언급된 수직 FOV로 반사된 광을 검출하고 0.036° x 0.067°의 분해능으로 그렇게 할 수 있다는 점을 도시한다. 이러한 방식으로, LIDAR 디바이스(200)는 차량(300)에 상대적으로 가까운 환경의 영역들에서 반사된 광 및/또는 차량(300)에서 더 멀리 떨어진 환경의 영역들에서 반사된 광을 검출할 수 있다.
일반적으로, 이러한 검출 거리들은 도 3d에서 예로서 도시된다. 특히, 도 3d는 차량(300)이 주변 환경을 스캔하기 위해 LIDAR 디바이스(200)를 사용하는 위에 설명된 시나리오에서의 차량(300)의 상면도를 도시한다. 이에 따라, LIDAR 디바이스(200)의 수평 FOV는 차량(300) 주위의 모든 방향들로 360°에 걸칠 수 있다.
도 3d에 도시되는 바와 같이, LIDAR 디바이스(200)는 차량(300)까지의 거리들의 범위 내의 객체들의 검출 및/또는 식별에 적합할 수 있다. 보다 구체적으로, 윤곽(304)의 외부의 그리고 윤곽(306)에 의해 정의되는 거리들의 범위 내의 객체들이 LIDAR 디바이스(200)로부터의 데이터를 사용하여 적절히 검출/식별될 수 있다. 이러한 윤곽들은 축척에 따라 도시되는 것이 아니라 설명을 편의를 위해 도시되는 것으로서 예시된다는 점이 주목된다.
IV. 공칭 검출 범위 및 범위 모호함
LIDAR 디바이스가 거리들의 범위 내의 객체들의 검출에 적합할 수 있다는 점을 고려하면, LIDAR 디바이스는 최소 모호하지 않은 검출 범위로부터 최대 모호하지 않은 검출 범위까지 걸치는 공칭 검출 범위를 가질 수 있다. LIDAR 디바이스의 주어진 검출 주기에 대해, 최대 모호하지 않은 검출 범위는 객체가 LIDAR 디바이스로부터 떨어져 위치될 수 있고 주어진 검출 주기 내에 LIDAR 디바이스에 의해 검출될 수 있는 가장 큰 거리를 정의할 수 있는데, 그 이유는 최대 모호하지 않은 검출 범위를 지나 객체들로부터 반사되는 광 펄스들이 주어진 검출 주기가 종료된 후 LIDAR 디바이스로 리턴할 수 있기 때문이다. 대조적으로, 주어진 검출 주기에 대해, 최소 모호하지 않은 검출 범위는 주어진 검출 주기 내에 LIDAR 디바이스에 의해 검출되기 위해 객체가 LIDAR 디바이스로부터 떨어져 위치되어야 하는 최소 거리를 정의할 수 있는데, 그 이유는 최소 거리보다 더 가까운 객체들로부터 반사되는 광 펄스들이 주어진 검출 주기가 시작되기 전에 LIDAR 디바이스로 리턴할 수 있기 때문이다.
보다 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은 특정 타이밍에 따라 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은, 미리 정의되거나 또는 의사-랜덤일 수 있는, 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 다음으로, 이러한 방출 시간 시퀀스는 검출 시간 시퀀스를 수립할 수 있으며 이에 따라 LIDAR 디바이스가 리턴 광 펄스들을 검출한다.
예를 들어, 일단 컴퓨팅 시스템이 주어진 광 펄스를 방출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시키면, 주어진 광 펄스에 대한 대응하는 검출 주기는, 다른 옵션들 중에서, 해당 주어진 광 펄스의 방출을 바로 뒤따라서 또는 그 후의 일부 시간에 시작될 수 있고, 후속 광 펄스의 방출 전에 또는 그 후에 종료될 수 있다. 이러한 대응하는 검출 주기 동안, 다음으로 LIDAR 디바이스는, 주어진 방출된 광 펄스가 공칭 검출 범위 내의 객체에서 반사되어 해당 리턴 광 펄스를 초래할 때와 같이, 주어진 방출된 광 펄스에 대응하는 주어진 리턴 광 펄스를 검출할 수 있다. LIDAR 디바이스가 주어진 리턴 광 펄스를 검출한 후에, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 주어진 방출된 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 주어진 리턴 광 펄스와 연관된 구체적 범위를 결정할 수 있다.
주목되는 바와 같이, 검출 주기는 최소 모호하지 않은 검출 범위로부터 최대 모호하지 않은 검출 범위까지 걸치는 공칭 검출 범위를 수립할 수 있다.
특히, 광 펄스의 방출 시간과 검출 주기의 종료 시간 사이의 시간 차이는 해당 방출된 광 펄스로부터의 리턴 광 펄스가 검출 주기 동안 LIDAR 디바이스에 의해 여전히 검출되기 위해 가질 수 있는 최대 시간 지연에 대응할 수 있다. 예를 들어, 검출 주기가 광 펄스의 방출 후 1 나노초에 시작되고 해당 광 펄스의 방출 후 400 ns(nanoseconds)에 종료되면, 해당 방출된 광 펄스로부터의 리턴 광 펄스가 공칭 검출 주기 동안 LIDAR 디바이스에 의해 검출되기 위해, 이러한 광 펄스는 400 ns 내에 LIDAR 디바이스로 리턴되어야 한다. 추가로, 컴퓨팅 시스템은 광 펄스의 방출 시간과 반사된 리턴 광 펄스의 검출 시간 사이의 시간 지연에 따라 객체까지의 거리를 결정할 수 있기 때문에, 최대 시간 지연은 객체가 LIDAR 디바이스로부터 떨어져 위치될 수 있는 가장 큰 거리를 수립할 수 있어, LIDAR 디바이스는 이러한 객체에서 반사되고 다음으로 LIDAR로 리턴되는 광 펄스를 검출 주기 동안 여전히 검출할 수 있다. 일반적으로, 이러한 가장 큰 거리는 검출 주기에 대한 최대 모호하지 않은 검출 범위를 정의할 수 있다.
추가적으로, 광 펄스의 방출 시간과 검출 주기의 시작 시간 사이의 시간 차이는 공칭 검출 주기 동안 LIDAR 디바이스에 의해 검출되기 위해 리턴 광 펄스가 가져야 하는 최소 시간 지연에 대응할 수 있다. 예를 들어, 검출 주기가 광 펄스의 방출 후 50 ns(nanoseconds)에 시작되면, 광 펄스가 LIDAR 디바이스에 의해 방출된 후에 해당 검출 주기 동안 LIDAR 디바이스에 의해 리턴 광 펄스가 검출되기 위해, 이러한 광 펄스는 50 ns 미만이 아닌 후에 LIDAR 디바이스로 리턴되어야 할 수 있다. 추가로, 컴퓨팅 시스템은 광 펄스의 방출 시간과 반사된 리턴 광 펄스의 검출 사이의 시간 지연에 따라 객체까지의 거리를 결정할 수 있기 때문에, 최소 시간 지연은 객체가 LIDAR 디바이스로부터 떨어져 위치되어야 하는 최소 거리를 수립할 수 있어, LIDAR 디바이스는 검출 주기 동안 이러한 객체에서 반사되고 다음으로 LIDAR로 리턴되는 광 펄스를 여전히 검출할 수 있다. 일반적으로, 이러한 최소 거리는 검출 주기에 대한 최소 모호하지 않은 검출 범위를 정의할 수 있다.
이러한 배열로, 광 펄스가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되면, 컴퓨팅 시스템은 해당 광 펄스와 연관된 범위를 결정하지 않을 수 있거나 또는 해당 광 펄스와 연관된 부정확한 범위를 결정할 수 있다.
예로서, 많은 상황들에서, 광 펄스가 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 객체에서 반사되면, LIDAR 디바이스는 이러한 광 펄스를 검출하지 않을 수 있는데, 그 이유는 이러한 광 펄스가 LIDAR 디바이스에 도달하기 전에 자신의 강도에서 상당한 감쇠를 경험할 수 있기 때문이다. 결과적으로, 컴퓨팅 시스템은 해당 광 펄스와 연관된 범위를 결정하지 않을 수 있다.
그러나, 일부 상황들에서, LIDAR 디바이스는 그럼에도 불구하고 해당 리턴 광 펄스를 검출할 수 있다. 예를 들어, 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 객체는, 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 큰 도로 표지판과 같은, 역반사 객체일 수 있다. 이러한 역반사 객체에서 반사된 리턴 광 펄스는 후속 검출 주기 동안 LIDAR 디바이스에 의해 검출될 수 있다. 즉, 방출된 광 펄스가 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 역반사 객체에서 반사될 때, LIDAR 디바이스는 디바이스가 해당 방출된 광 펄스로부터의 리턴 신호에 대한 청취를 중단한 후의 시간에 그리고 대신에 디바이스가 후속 방출된 광 펄스로부터의 리턴 신호들을 청취하고 있는 시간에 이러한 광 펄스를 검출할 수 있다. 이러한 것을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은 차후 방출된 펄스의 방출 시간에 기초하여 이동된 광의 거리를 계산할 수 있는데, 그 이유는 이것이 최대 모호하지 않은 검출 범위를 지나 위치되는 객체로부터의 감쇠되지 않은 리턴 신호를 수신할 것으로 예상되지 않기 때문이다. 그 결과, 범위 에일리어싱/모호함 복원 없이, 컴퓨팅 시스템은 역반사 객체가 물리적으로 LIDAR 디바이스로부터 보다 더 가까운 것으로 잘못 결정할 수 있다.
다른 예에서, 일부 상황들에서, 광 펄스가 최소 모호하지 않은 검출 범위보다 더 가깝게 위치되는 객체에서 반사되면, LIDAR 디바이스는 이러한 광 펄스를 검출할 수 있거나 또는 검출하지 않을 수 있다. 그러나 LIDAR 디바이스가 이러한 광 펄스를 검출하면, 해당 광 펄스는 검출 주기의 시작 전에 LIDAR 디바이스에 도달할 수 있고, 따라서 LIDAR 디바이스는 해당 광 펄스와 연관된 검출 주기에서 해당 광 펄스를 검출하지 않을 수 있다. 즉, 방출된 광 펄스가 최소 모호하지 않은 검출 범위보다 더 가깝게 위치되는 객체에서 반사될 때, LIDAR 디바이스는 디바이스가 해당 방출된 광 펄스로부터 리턴 신호를 청취하기 시작한 이전의 시간에 그리고 그 대신에 디바이스가 이전에 방출된 광 펄스로부터 리턴 신호들을 청취하고 있는 시간에 이러한 광 펄스를 검출할 수 있을 가능성이 있다. 그 결과, 컴퓨팅 시스템은 해당 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 이러한 광 펄스와 연관된 거리를 결정하지 않을 수 있다.
도 4a 내지 도 4c는 LIDAR 디바이스(200)의 공칭 검출 범위를 도시한다. 특히, 도 4a 내지 도 4c는 LIDAR 디바이스(200)가 0 미터의 최소 모호하지 않은 검출 범위로부터 60m(60 meters)의 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)까지 걸치는 공칭 검출 범위를 가질 수 있다는 점을 도시한다. 이러한 예에서, 이러한 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)는 광 펄스의 방출 시간(406A) 다음에 시작되고 후속 광 펄스의 후속 방출 시간(406B)에 종료되는 검출 주기(408)에 의해 수립된다. 도시되는 바와 같이, 검출 주기(408)는 400 ns의 지속기간을 가지며, 이는 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)가 LIDAR 디바이스(200)로부터 대략 60m에 떨어져 있게 한다(최대 모호하지 않은 검출 범위 * 2 = 펄스의 속도*검출 주기 = ~299,792,458m/s * 400 ns).
추가로, 도 4a 내지 도 4c는 인근 객체(402)(예를 들어, 인근 도로 표지판)가 최대 모호하지 않은 검출 범위(400) 내에 위치될 수 있다는 점 및 원거리 객체(404)(예를 들어, 역반사 "고속도로(freeway)" 도로 표지판)가 최대 모호하지 않은 검출 범위(400) 외부에 위치될 수 있다는 점을 도시한다. 이와 관련하여, 도 4b는 인근 객체(402)에서 반사되는 펄스가 검출 주기(408)의 종료 전에 LIDAR 디바이스(200)로 리턴될 것이고 방출 시간(406A) 후에 350ns의 검출 시간(410)에 그렇게 할 것이라는 점을 도시한다. 이러한 검출 시간(410)은 52.5m의 범위에 대응하며, 이는 인근 객체(402)가 LIDAR 디바이스(200)로부터 떨어져 위치되는 거리이다. 대조적으로, 원거리 객체(404)는 LIDAR 디바이스(200)로부터 80m 떨어진 거리에 위치되며, 이는 60m의 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)를 초과하는 거리이다. 따라서, 도 4c에 도시되는 바와 같이, 원거리 객체(404)에서 반사되는 펄스는 검출 주기(408)의 종료 후에 LIDAR 디바이스(200)로 리턴될 것이고 따라서 이러한 검출 주기(408) 동안 LIDAR 디바이스(200)에 의해 검출되지 않을 것이다. 다른 예시들이 마찬가지로 가능하다.
광 펄스가 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되고 다음으로 LIDAR 디바이스에 의해 검출될 수 있다는 점을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은 범위 에일리어싱/모호함에 직면할 수 있다. 특히, LIDAR 디바이스가 리턴 광 펄스를 검출했다고 컴퓨팅 시스템이 결정할 때, 컴퓨팅 시스템은 가장 최근에 방출된 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 해당 리턴 광 펄스에 대한 범위를 결정할 수 있거나, 또는 다른 방출된 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 해당 리턴 광 펄스에 대한 범위를 결정할 수 있다. 그러나 추가적인 정보 없이, 컴퓨팅 시스템은 이러한 범위들 중 어느 것이 정확한 범위인지를 확실하게 결정하지 못할 수 있고, 이는 범위 모호함을 일으킬 수 있고, 그렇게 함으로써, 다른 결과들 중에서, 잘못된 객체 검출들로 이어질 가능성이 있다.
도 5a 내지 도 5b는 범위 모호함으로 이어질 수 있는 시나리오를 도시한다.
특히, 도 5a는 주기적 시간 시퀀스 #1에 따라 방출 시간들 A-F에서 각각 방출되는 광 펄스들 A-F를 도시한다. 이러한 주기적 방출 시간들은 동일한 400ns 지속기간 각각의 검출 주기들 A-F를 수립한다. 도시되는 바와 같이, 광 펄스들 A-F는 원거리 객체(404)에서 각각 반사하고, 그 결과, 후속 검출 주기 동안 각각 각자 검출된다.
일반적으로, 컴퓨팅 시스템은 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 큰 역반사 객체(들)의 가능성을 고려하지 않고 검출된 광 펄스들 A-F와 연관된 후보 범위들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스(200)가 방출 시간 B에 대해 133ns의 검출 시간 Tn0에서 광 펄스 A를 검출하였다고 결정할 수 있으며, 이는 도 5b에 도시되는 바와 같이 20m의 범위에 대응한다. 그리고, 검출 시간들 Tn1 내지 Tn5에 의해 표시되는 바와 같이, 광 펄스들 B-F와 연관된 범위들을 결정하기 위해 유사한 접근법 사용될 수 있으며, 그렇게 함으로써 제1 범위들(502)이 LIDAR 디바이스(200)로부터 20m 떨어져 위치되는 객체의 근접 범위 가설에 대응하는 것을 초래한다.
이러한 것을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은 범위들(502)이 서로 동일하다고 및/또는 범위들(502)이 객체를 나타내는 포인트 클라우드를 모은다고 결정하고, 그 결과, 이러한 범위들(502)이 추가의 객체 검출을 위한 기초로서 사용되어야 한다고 결정할 수 있다(예를 들어, 객체의 식별 또는 객체까지의 거리를 범위들(502)의 평균으로서 설정하는 것). 그러나, 이러한 근접 범위 가설은 부정확한데, 그 이유는 광 펄스들 A-F가 실제로 LIDAR 디바이스(200)의 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 원거리 객체(404)에서 반사되기 때문이다. 따라서, 객체 검출에 대한 이러한 근접 범위 가설의 사용은 인근 객체의 틀린 검출로 이어질 수 있다.
일부 구현들에서, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스(200)가 방출 시간(A)에 대해 533ns의 검출 시간 Tf0에서 광 펄스 A를 검출하였다고 또한 결정할 수 있으며, 이는 도 5b에 도시되는 바와 같이 80m의 범위에 대응한다. 그리고 검출 시간들 Tf1 내지 Tf5에 의해 표시되는 바와 같이, 광 펄스들 B-F와 연관된 범위들을 결정하기 위해 유사한 접근법이 사용될 수 있으며, 그렇게 함으로써 제2 범위들(504)이 LIDAR 디바이스(200)로부터 80m 떨어져 위치되는 객체의 "먼 범위 가설(far range hypothesis)"에 대응하는 것을 초래한다. 이러한 먼 범위 가설은 정확한데, 그 이유는 광 펄스들 A-F가 실제로 LIDAR 디바이스(200)의 최대 검출 범위를 너머 위치되는 원거리 객체(404)에서 반사되기 때문이다.
그러나, 이러한 먼 범위 가설이 정확하더라도, 컴퓨팅 시스템은 근접 범위 가설과 먼 범위 가설 사이의 모호함을 해결할 수 없을 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은 서로 동일한 및/또는 객체를 나타내는 포인트 클라우드를 모으는 범위들(502)을 포함하는 근접 범위 가설을 결정할 수 있고, 결국 이것이 객체가 LIDAR 디바이스(200)로부터 20m 떨어져 위치된다는 점을 표시한다고 결정할 수 있다. 추가적으로, 컴퓨팅 시스템은 서로 동일한 및/또는 객체를 나타내는 포인트 클라우드를 또한 모으는 범위들(504)을 포함하는 먼 범위 가설을 결정할 수 있고, 결국 이것이 객체가 LIDAR 디바이스(200)로부터 80m 떨어져 위치된다는 점을 표시한다고 결정할 수 있다. 그 결과, 컴퓨팅 시스템은 객체가 LIDAR 디바이스(200)로부터 20 m 떨어져 또는 LIDAR 디바이스(200)로부터 80m 떨어져 위치될 수 있다고 결정할 수 있다. 그러나 추가적 정보 없이, 컴퓨팅 시스템은 이러한 결정들 중 어느 것이 실제로 정확한지를 결정하지 못할 수 있고, 그렇게 함으로써 범위 모호함으로 이어진다. 다른 예시들이 또한 가능하다.
일반적으로, 컴퓨팅 시스템은 범위 모호함을 극복하는 것을 돕고 가능하게는 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위 외부의 객체 위치를 검출하는 하나 이상의 범위 에일리어싱/모호함 복원 기술을 수행할 수 있다. 이러한 기술의 예는 다수의 범위 가설들의 생성 및 평가뿐만 아니라 방출 시간 시퀀스에 대한 시변 디더(time-varying dither)의 적용을 포함한다. 이러한 기술은 본 명세서에 참조로 원용되는 출원 제15/638,607호에 상세히 설명된다.
출원 제15/638,607에 설명되는 기술에 따르면, 범위 모호함을 해결하는 것을 돕기 위해, 컴퓨팅 시스템은 시변 디더를 포함하는 시간 시퀀스에 따라 광 펄스들을 방출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있고, 일단 리턴 광 펄스들이 검출되면, 다수의 범위 가설들을 생성하고 평가할 수 있다. 일부 예들에서, 이러한 범위 가설들 중 하나는 근접 범위 가설들일 수 있고, 컴퓨팅 시스템은 근접 범위 가설 외에도 하나 이상의 대안적 범위 가설을 생성할 수 있다. 다른 예들에서, 근접 범위 가설을 생성하는 대신에, 컴퓨팅 시스템은 2개 이상의 대안적 범위 가설들을 생성할 수 있다.
이와 관련하여, 다양한 대안적 범위 가설들이 가능하다. 예로서, 각각 검출된 광 펄스에 대해, 컴퓨팅 시스템은 검출 시간과 광 펄스가 마지막 방출된 광 펄스 전에 방출된 시간 사이의 차이에 기초하여 범위를 결정할 수 있다. 이러한 예에서, 대안적 범위 가설은 먼 범위 가설이라고 지칭될 수 있는데, 그 이유는 결정된 범위가 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 객체의 가능성에 대응하기 때문이다.
이와 같이, LIDAR 디바이스가 2개 이상의 검출 주기들 동안 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 컴퓨팅 시스템이 결정할 때, 컴퓨팅 시스템은 (i) 복수의 제1 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 시간 지연에 따른 제1 세트의 범위들 및 (ii) 복수의 제2 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 시간 지연에 따른 제2 세트의 범위들을 결정할 수 있다.
하나 이상의 요인에 기초하여, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체 검출을 위한 기초로서 제1 세트의 범위들을 사용하는 것과 객체 검출을 위한 기초로서 제2 세트의 범위들을 사용하는 것 사이에서 선택할 수 있다. 예를 들어, 시변 디더의 적용으로 인해, 부정확한 범위 가설은 임의의 알려진 객체와 닮지 않거나 또는 달리 실질적으로 서로 상이한 범위들의 세트를 포함할 것이다. 반면에, 시변 디더의 적용에도 불구하고, 정확한 범위 가설은 알려진 객체와 닮은 또는 달리 실질적으로 서로 유사한 범위들의 세트를 여전히 포함할 수 있다. 따라서, 컴퓨팅 시스템은 범위들의 알려진 객체(들)에 대한 닮음도 및/또는 유사도를 범위들의 세트들 사이에서 선택하기 위한 기초로서 평가할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 제1 세트의 범위들이 알려진 객체와 근접하게 닮았다고 그리고 제2 세트의 범위들이 임의의 알려진 객체들과 닮지 않았다고 결정할 수 있고, 시스템은 객체 검출을 위한 기초로서 사용될 제1 세트의 범위들을 이에 응답하여 선택할 수 있다. 다른 예에서, 시스템은 제1 세트가 서로 실질적으로 유사한 범위들을 포함한다고 및/또는 제2 세트가 서로 실질적으로 상이한 범위들을 포함한다고 결정할 수 있고, 시스템은 객체 검출을 위한 기초로서 사용될 제1 세트의 범위들을 이에 응답하여 선택할 수 있다.
이와 같이, 이러한 기술을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은, 심지어 검출된 리턴 광 펄스(들)가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사하는 광 펄스들일 때에도, 객체 검출을 위한 기초로 사용하기에 적절한 범위들을 결정할 수 있다.
V. LIDAR 시스템에서의 연장된 검출 주기들의 이용
도 6은 예시적 구현에 따른 방법(600)을 도시하는 흐름도이다. 특히, 객체가 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치될 수 있는지 여부를 결정하는 것을 돕도록, 그리고 다음으로 이에 따라 객체 검출에 관여하도록 방법(600)이 구현될 수 있다.
도 6에 도시되는 방법(600)(및 본 명세서에 개시되는 다른 프로세스들 및 방법들)은, 예를 들어, 도 1의 LIDAR 디바이스(100), 도 3a 내지 도 3d에 도시되는 차량(300), 및/또는 도 9에 도시되고 아래에 추가로 설명되는 차량(900)을 포함하는 배열 내에(디바이스로 하여금 본 명세서에 설명되는 기능들을 수행하게 하도록 실행가능한 명령어들을 갖는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체 및 프로세서에 의해서와 같이, 또는 보다 특히 하나 이상의 컴포넌트 또는 그것의 서브시스템에 의해) 구현될 수 있는 방법을 제시한다. 추가적으로 또는 대안적으로, 방법(600)은 임의의 다른 배열들 및 시스템들 내에 구현될 수 있다.
방법(600) 및 본 명세서에 개시되는 다른 프로세스들 및 방법들은 블록들 602 내지 610 중 하나 이상에 의해 도시되는 바와 같이 하나 이상의 동작, 기능, 또는 액션을 포함할 수 있다. 블록들이 순차적 순서로 도시되더라도, 이러한 블록들은 병렬로, 및/또는 본 명세서에 설명되는 것들과는 상이한 순서로 또한 수행될 수 있다. 또한, 원하는 구현에 기초하여 다양한 블록들이 더 적은 블록들로 조합되고, 추가적 블록들로 분할되고, 및/또는 제거될 수 있다.
또한, 방법(600) 및 본 명세서에서 개시되는 다른 프로세스들 및 방법들에 대해, 이러한 흐름도는 본 개시내용의 하나의 가능한 구현의 기능성 및 동작을 도시한다. 이와 관련하여, 각각의 블록은, 프로세스에서의 구체적 논리 기능들 또는 단계들을 구현하기 위해 프로세서에 의해 실행가능한 하나 이상의 명령어를 포함하는, 모듈, 세그먼트, 또는 프로그램 코드의 일부분을 나타낼 수 있다. 이러한 프로그램 코드는, 예를 들어, 디스크 또는 하드 드라이브를 포함하는 스토리지 디바이스와 같은, 임의의 타입의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 예를 들어, 레지스터 메모리, 프로세서 캐시, 및 RAM(Random Access Memory)처럼 짧은 주기들의 시간 동안 데이터를 저장하는 컴퓨터-판독가능 매체와 같은, 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 예를 들어, ROM(read only memory), 광학 또는 자기 디스크들, CD-ROM(compact-disc read only memory)처럼, 부 또는 영구 장기 스토리지와 같은, 비-일시적 매체를 또한 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 또한 임의의 다른 휘발성 또는 비-휘발성 스토리지 시스템들일 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는, 예를 들어, 컴퓨터 판독가능 스토리지 매체, 또는 유형의(tangible) 스토리지 디바이스로 고려될 수 있다. 또한, 방법(600) 및 본 명세서에 개시되는 다른 프로세스들 및 방법들에 대해, 도 6에서의 각각의 블록은 프로세스에서의 구체적 논리 기능들을 수행하도록 배선되는 회로를 나타낼 수 있다.
블록 602에서, 방법(600)은 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스를 동작시키는 단계- 검출 시간 시퀀스는, 각각의 방출된 광 펄스에 대해, 대응하는 리턴 광 펄스의 검출에 대한 대응하는 검출 주기를 포함하고, 대응하는 검출 주기들은 (i) LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 하나 이상의 표준 검출 주기 및 (ii) 하나 이상의 표준 검출 주기의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 갖는 하나 이상의 연장된 검출 주기를 포함함 -를 포함한다.
컴퓨팅 시스템은 특정 타이밍에 따라 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은, 주기적 방출 시간 시퀀스 또는 비-주기적 방출 시간 시퀀스일 수 있는, 방출 시간 시퀀스에 따라 광 펄스들을 방출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 어느 경우든, 방출 시간 시퀀스는 검출 시간 시퀀스를 수립하는 것을 도울 수 있고 이에 따라 LIDAR 디바이스가 리턴 광 펄스들을 검출한다.
구체적으로, 검출 시간 시퀀스는 각각의 방출된 광 펄스에 대해 대응하는 검출 주기를 각각 포함할 수 있다. 특히, 주어진 광 펄스에 대한 대응하는 검출 주기는 해당 주어진 광 펄스의 방출을 바로 뒤따라서 또는 그 후의 일부 시간에 시작될 수 있고, 후속 광 펄스의 방출 전에 또는 그 후에 종료될 수 있다. 이러한 대응하는 검출 주기 동안, LIDAR 디바이스는, 주어진 방출된 광 펄스가 객체에서 반사되어 해당 리턴 광 펄스를 초래할 때와 같이, 주어진 방출된 광 펄스에 대응하는 주어진 리턴 광 펄스를 검출할 수 있다. LIDAR 디바이스가 특정 검출 시간에 주어진 리턴 광 펄스를 검출한 후에, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 주어진 방출된 광 펄스를 반사시킨 객체까지의 범위를 결정할 수 있다. 논의되는 바와 같이, 컴퓨팅 시스템은 주어진 리턴 광 펄스의 검출 시간과 주어진 방출된 광 펄스의 방출 시간 사이의 시간 지연에 따라 이러한 범위를 결정할 수 있다.
본 개시내용에 따르면, LIDAR 디바이스의 검출 및 방출 시간 시퀀스는 하나 이상의 표준 검출 주기 및 하나 이상의 연장된 검출 주기를 포함하도록 배열될 수 있다. 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 연장된 검출 주기(들)는 표준 검출 주기(들)의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 가질 수 있다.
일반적으로, 표준 검출 주기는 광 펄스 방출에 대해 특정 타이밍에 따라 시작하고 종료될 수 있다. 실제로, 표준 검출 주기는 광 펄스의 방출 후에 제1 "표준-주기(standard-period)" 시간 프레임 내에 있는 시작 시간에서 시작할 수 있다. 예로서, 표준 검출 주기의 시작 시간은 광 펄스 방출 후에 2ns와 4ns 사이의 어디든 설정될 수 있다(예를 들어, 광 펄스 방출 후 3ns에서 설정될 수 있음). 추가적으로, 표준 검출 주기는 광 펄스의 방출 후에 제2 "표준-주기(standard-period)" 시간 프레임 내에 있는 종료 시간에서 종료될 수 있다. 예로서, 표준 검출 주기의 종료 시간은 광 펄스 방출 후에 390ns와 410ns 사이의 어디든 설정될 수 있다(예를 들어, 광 펄스 방출 후 400ns에서 설정될 수 있음).
시간 시퀀스가 다수의 이러한 표준 검출 주기들을 포함하도록 배열될 때, 표준 검출 주기들의 일부 또는 전부가 서로 동일할 수 있고 및/또는 표준 검출 주기들의 일부 또는 전부가 서로 상이할 수 있다. 예를 들어, 표준 검출 주기들의 일부 또는 전부는 대응하는 광 펄스 방출 후 3ns의 시작 시간 및 대응하는 광 펄스 방출 후 400ns의 종료 시간을 각각 가질 수 있다. 다른 예에서, 표준 검출 주기들 중 하나는 대응하는 광 펄스 방출 후 2.5ns의 시작 시간 및 대응하는 광 펄스 방출 후 395ns의 종료 시간을 가질 수 있다. 반면에, 표준 검출 주기들 중 다른 하나는 대응하는 광 펄스 방출 후 3.2ns의 시작 시간 및 대응하는 광 펄스 방출 후 405ns의 종료 시간을 가질 수 있다. 이러한 예에서, 상이한 시작 및 종료 시간들을 갖는 이러한 검출 주기들에도 불구하고, 이러한 검출 주기들은 표준 검출 주기들인 것으로 여전히 고려될 것인데, 그 이유는 그들의 시작 및 종료 시간들이 위에 언급된 제1 및 제2 표준-주기 시간 프레임들 내에 각각 속하기 때문이다.
이와 관련하여, 표준 검출 주기들은 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위를 수립할 수 있다. 특히, 표준 검출 주기들 모두가 서로 동일하면, 다음으로 이러한 검출 주기들의 시작 및 종료 시간들은 위의 논의에 따라 공칭 검출 범위를 수립할 수 있다. 그러나, 표준 검출 주기들 중 하나 이상이 다른 표준 검출 주기(들)와 상이하면, 다음으로 상이한 표준 검출 주기들은 상이한 각각의 공칭 검출 범위들을 가질 수 있다. 이러한 경우에, LIDAR 정의의 공칭 검출 범위는 객체가 LIDAR 디바이스로부터 떨어져 위치될 수 있는 그리고 LIDAR 디바이스의 모든 표준 검출 주기들을 고려할 때 LIDAR 디바이스에 의해 신뢰성있게 검출될 수 있는 거리들을 정의할 수 있다.
특히, 광 펄스 방출에 대해 가장 큰 최대 시간 지연을 제공하는 종료 시간을 갖는 표준 검출 주기는 LIDAR 디바이스의 최대 검출 범위를 수립할 수 있고, 광 펄스 방출에 대해 가장 작은 최소 시간 지연을 제공하는 시작 시간을 갖는 표준 검출 주기는 LIDAR 디바이스의 최소 모호하지 않은 검출 범위를 수립할 수 있다. 표준 검출 주기들의 다른 배열들이 마찬가지로 가능하다.
대조적으로, 연장된 검출 주기는 광 펄스 방출에 대해 특정 타이밍에 따라 시작 및 종료될 수 있지만, 해당 타이밍은 연장된 검출 주기로 하여금 표준 검출 주기(들) 중 어느 하나보다 더 긴 지속기간의 것이게 할 수 있다. 특히, 연장된 검출 주기는 광 펄스의 방출 후에 제1 "연장된-주기(extended-period)" 시간 프레임 내에 있는 시작 시간에서 시작될 수 있고, 제1 "연장된-주기(extended-period)" 시간 프레임은 제1 "표준-주기(standard-period)" 시간 프레임의 타이밍에 비해 광 펄스 방출에 대해 시간에서 더 일찍 배열된다. 추가적으로 또는 대안적으로, 연장된 검출 주기는 광 펄스의 방출 후에 제2 "연장된-주기(extended-period)" 시간 프레임 내에 있는 종료 시간에서 종료될 수 있고, 제2 "연장된-주기(extended-period)" 시간 프레임은 제2 "표준-주기(standard-period)" 시간 프레임의 타이밍에 비해 광 펄스 방출에 대해 시간에서 더 차후에 배열된다.
예로서, 연장된 검출 주기의 시작 시간은 대응하는 광 펄스 방출 후 0ns와 2ns 사이의 어디든 설정될 수 있고(예를 들어, 광 펄스 방출 후 1ns에서 설정될 수 있음), 이는 광 펄스 방출 후 2ns 내지 4ns의 위에 언급된 예시적 "표준-주기(standard-period)" 시간 프레임보다 시간에서 더 일찍이다. 추가적으로 또는 대안적으로, 연장된 검출 주기의 종료 시간은 대응하는 광 펄스 방출 후 410ns와 650ns 사이의 어디든 설정될 수 있고(예를 들어, 광 펄스 방출 후 600ns에서 설정될 수 있음), 이는 광 펄스 방출 후 390ns 내지 410ns의 위에 언급된 예시적 "표준-주기(standard-period)" 시간 프레임보다 시간에서 차후이다. 다른 예들이 또한 가능하다.
시간 시퀀스가 다수의 이러한 연장된 검출 주기들을 포함하도록 배열될 때, 연장된 검출 주기들의 일부 또는 전부가 서로 동일할 수 있고 및/또는 연장된 검출 주기들의 일부 또는 전부가 서로 상이할 수 있다. 예를 들어, 연장된 검출 주기들의 일부 또는 전부는 대응하는 광 펄스 방출 후 1ns의 시작 시간 및 대응하는 광 펄스 방출 후 600ns의 종료 시간을 각각 가질 수 있다. 다른 예에서, 연장된 검출 주기들 중 하나는 대응하는 광 펄스 방출 후 1.5ns의 시작 시간 및 대응하는 광 펄스 방출 후 550ns의 종료 시간을 가질 수 있다. 반면에, 연장된 검출 주기들 중 다른 하나는 대응하는 광 펄스 방출 후 1.7ns의 시작 시간 및 대응하는 광 펄스 방출 후 570ns의 종료 시간을 가질 수 있다. 이러한 예에서, 상이한 시작 및 종료 시간들을 갖는 이러한 검출 주기들에도 불구하고, 이러한 검출 주기들은 연장된 검출 주기들인 것으로 여전히 고려될 것인데, 그 이유는 그들의 시작 및 종료 시간들이 위에 언급된 제1 및 제2 연장된-주기 시간 프레임들 내에 각각 속하기 때문이다.
이러한 배열로, 연장된 검출 주기(들)는 LIDAR 디바이스의 검출 범위를 연장하는 것을 종종 도울 수 있다. 예를 들어, 연장된 검출 주기가 표준 검출 주기의 각각의 종료 시간보다 시간에서 차후에 있는(즉, 표준 검출 주기에 대응하는 광 펄스 방출에 대해) 각각의 종료 시간(즉, 연장된 검출 주기에 대응하는 광 펄스 방출에 대해)을 갖도록 배열되면, 다음으로 LIDAR 디바이스는 표준 검출 주기에 의해 수립되는 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 객체(들)에서 반사되는 광 펄스(들)를 이러한 연장된 검출 주기 동안 검출할 수 있다. 다른 예에서, 연장된 검출 주기가 표준 검출 주기의 각각의 시작 시간보다 시간에서 더 일찍인(즉, 표준 검출 주기에 대응하는 광 펄스 방출에 대해) 각각의 시작 시간(즉, 연장된 검출 주기에 대응하는 광 펄스 방출에 대해)을 갖도록 배열되면, 다음으로 LIDAR 디바이스는 표준 검출 주기에 의해 수립되는 최소 모호하지 않은 검출 범위보다 더 가깝게 위치되는 객체(들)에서 반사되는 광 펄스(들)를 이러한 연장된 검출 주기 동안 검출할 수 있다. 연장된 검출 주기들의 다른 배열들이 마찬가지로 가능하다.
연장된 및 표준 검출 주기들을 포함하는 배열이 주어지면, 컴퓨팅 시스템은 고정된 스케줄에 따라 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출하도록 배열될 수 있다. 특히, 컴퓨팅 시스템은 검출 주기들을 각각 착수하는 그리고 종료하는 타이밍을 표시하는 고정된 스케줄을 그 상에 저장하고 있을 수 있거나 또는 달리 이에 대한 액세스를 가질 수 있다. 예를 들어, 이러한 고정된 스케줄은 각각의 연장된 검출 주기에 대해 시작 시간 및/또는 종료 시간을 각각 명시할 수 있다. 다른 사례에서, 이러한 고정된 스케줄은 각각의 표준 검출 주기에 대해 시작 시간 및/또는 종료 시간을 각각 명시할 수 있다. 또한, 이러한 고정된 스케줄은 표준 검출 주기들에 대해 시간 시퀀스에서 얼마나 빈번하게 및/또는 언제 연장된 검출 주기들이 발생해야 하는지를 명시할 수 있다. 예를 들어, 이러한 고정된 스케줄은 연장된 검출 주기에는 10개의 표준 검출 주기들이 뒤따라야 한다는 점, 이러한 10개의 표준 검출 주기들에는 다른 연장된 검출 주기가 뒤따라야 한다는 점, 및 이러한 다른 연장된 검출 주기에는 다음으로 다른 8개의 표준 검출 주기들이 뒤따라야 한다는 점 등을 명시할 수 있다.
그러나, 다른 구현들에서, 컴퓨팅 시스템은 고정된 스케줄 이외의 요인들에 따라 연장된 검출 주기들을 동적으로 이용하도록 배열될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은, 자율 차량의 센서 시스템으로부터(예를 들어, LIDAR 디바이스 이외의 센서(들)로부터) 수신되는 데이터에 기초하여서와 같이, 자율 차량의 환경에 관한 정보를 결정할 수 있다. 이러한 환경 정보에 기초하여, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 연장된 검출 주기들의 사용을 가능하게 하거나 또는 달리 증가시키기 위해 LIDAR 디바이스를 동작시킬지 여부를 결정할 수 있다. 구체적 예에서, 컴퓨팅 시스템은 자율 차량이 고속도로에 진입하고 있다고 결정하는 기초로서 GPS(Global Positioning System)로부터의 데이터를 사용할 수 있다. 그리고 고속도로들이 많은 역반사 객체들을 포함하는 경향이 있다는 점을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은 자율 차량이 고속도로 상에서 주행하고 있는 동안 연장된 검출 주기들의 사용을 가능하게 하는 것 또는 달리 증가시키는 것에 의해 GPS로부터의 데이터에 응답할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
컴퓨팅 시스템이 고정된 스케줄에 따라 LIDAR 디바이스를 동작시키는지 여부에 무관하게, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스의 동작 동안 연장된 검출 주기들을 희소하게 이용하도록 배열될 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은 표준 검출 주기들이 연장된 검출 주기들의 발생들에 비해 시간에 따라 보다 빈번하게 발생하도록 LIDAR 디바이스를 동작시키도록 배열될 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨팅 시스템은 본 명세서에서 추가로 설명되는 바와 같이 연장된 검출 주기들을 유리하게 이용할 수 있고, 표준 검출 주기들의 보다 빈번한 발생들은 LIDAR 디바이스의 동작 동안 충분히 높은 샘플링 레이트들을 제공할 수 있다.
이와 관련하여, 컴퓨팅 시스템은 연장된 검출 주기들이 시간에 따라 주기적으로 또는 비-주기적으로 발생하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은 매 X개의 방출된 광 펄스들에서의 하나가 대응하는 연장된 검출 주기를 갖는 주기적 시퀀스에 따라 연장된 검출 주기들을 착수하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있고, X는 특정 수량을 나타낸다. 예로서, 컴퓨팅 시스템은 64개의 방출된 광 펄스들에서의 하나가 대응하는 연장된 검출 주기를 갖도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 그러나, 다른 배열에서, 컴퓨팅 시스템은 비-주기적 시퀀스에 따라 연장된 검출 주기들을 착수하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 연장된 검출 주기들이 시변 디더의 적용에 기초하는 의사-랜덤 시퀀스에 따라 발생하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다.
또한, 일부 구현들에서, 컴퓨팅 시스템은, 연장된 검출 주기들이 발생할 때, 이러한 연장된 검출 주기들이 공칭 검출 범위 외부에 위치되는 객체에서 반사하기 보다 쉬운 방출된 광 펄스들에 대응하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 이러한 방식으로, LIDAR 디바이스가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체(들)에서 반사되는 리턴 광 펄스(들)를 검출할 때, 연장된 검출 주기(들) 동안 이러한 리턴 광 펄스(들)가 검출될 가능성이 증가될 수 있다. 이것은, 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치될 수 있는지 여부를 결정하는 목적들을 위한 연장된 검출 주기들의 이용을 결국 증가시킬 수 있다.
예로서, 컴퓨팅 시스템은, 연장된 검출 주기들이 발생할 때, 이러한 연장된 검출 주기들이 하나 이상의 특정 이동 방향으로 방출되는 광 펄스들에 대응하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 예를 들어, 하나의 이러한 특정 이동 방향은, 자율 차량이 이동하고 있는 지표면(예를 들어, 도로)과 같은, 지표면에 실질적으로 평행한 또는 이로부터 떨어져 상승되는 이동 방향일 수 있다. 이러한 방식으로, 컴퓨팅 시스템은 지표면을 향해 방출되는 광 펄스들에 대응하는 연장된 검출 주기들의 발생들을 회피하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있는데, 그 이유는 이러한 방출된 광 펄스들이 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사될 가능성이 더 적기 때문이다. 이와 같이, 실제로, 컴퓨팅 시스템은 쟁점이 되는 특정 이동 방향들 중 하나로 광 펄스를 방출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있고, 해당 광 펄스의 방출에는 일단, 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체일 수 있는, 객체에서 반사되는 결과로서 리턴하면 해당 광 펄스의 검출을 위해 배열되는 연장된 검출 주기가 뒤따를 수 있다. 다른 구현들이 또한 가능하다.
블록 604에서, 방법(600)은 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스에 대응하는 연장된 검출 주기들 중 하나 이상 동안 하나 이상의 리턴 광 펄스를 LIDAR 디바이스가 검출하였다는 결정을 행하는 단계를 포함한다.
본 개시내용에 따르면, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 연장된 검출 주기들 각각 동안 하나 이상의 리턴 광 펄스를 LIDAR 디바이스가 각각 검출하였다는 결정을 할 수 있다. 예를 들어, 복수의 방출된 광 펄스들은 대응하는 연장된 검출 주기를 각각 각자 가질 수 있다. 각각의 이러한 대응하는 연장된 검출 주기에 대해, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스가 하나 이상의 리턴 광 펄스를 검출하였다고 결정할 수 있다. 실제로, 이러한 광 펄스들의 일부 또는 전부는 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체(들)에서 반사되는 광 펄스들일 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 이러한 광 펄스들의 일부 또는 전부는 공칭 검출 범위 내에 위치되는 인근 객체(들)에서 반사되는 광 펄스들일 수 있다.
일부 경우들에서, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 표준 검출 주기 각각 동안 LIDAR 디바이스가 하나 이상의 리턴 광 펄스를 각각 검출하였다고 추가적으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 복수의 방출된 광 펄스들은 대응하는 표준 검출 주기를 각각 각자 가질 수 있다. 각각의 이러한 대응하는 표준 검출 주기에 대해, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스가 하나 이상의 리턴 광 펄스를 검출하였다고 결정할 수 있다. 여기서 다시, 이러한 광 펄스들의 일부 또는 전부는 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체(들)에서 반사되는 광 펄스들일 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 이러한 광 펄스들의 일부 또는 전부는 공칭 검출 범위 내에 위치되는 인근 객체(들)에서 반사되는 광 펄스들일 수 있다.
어느 경우든, 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이, 연장된 검출 주기(들) 동안 광 펄스(들)의 검출은 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 객체가 위치될 수 있는지 여부를 컴퓨팅 시스템이 결정하는 것을 도울 수 있다. 그리고 LIDAR 디바이스가 표준 검출 주기(들) 동안 광 펄스(들)를 또한 검출하면, 연장된 검출 주기(들) 동안 광 펄스 검출(들)은 다음으로 표준 검출 주기(들) 동안 광 펄스 검출(들)에 관해 발생할 수 있는 범위 모호함을 컴퓨팅 시스템이 극복하는 것을 도울 수 있다.
블록 606에서, 방법(600)은, 이러한 결정을 행하는 것에 응답하여, 하나 이상의 범위를 표시하는 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 하나 이상의 검출된 리턴 광 펄스들이 갖는다고 결정하는 단계를 포함한다.
연장된 검출 주기(들) 동안 LIDAR 디바이스가 리턴 광 펄스(들)를 검출한 것으로 일단 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 이러한 검출된 리턴 광 펄스(들)에 대한 범위 가설을 생성할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은 가장 최근에 방출된 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 각각의 검출된 리턴 광 펄스에 대한 범위를 각각 결정할 수 있다. 예를 들어, 주어진 광 펄스가 특정 방출 시간에서 방출되고 다음으로 특정 검출 시간에서 연장된 검출 주기 동안 검출된 후에, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 특정 방출 시간과 특정 검출 시간 사이의 시간 지연에 따라 해당 광 펄스에 대한 범위를 결정할 수 있다.
컴퓨팅 시스템이 연장된 검출 주기 동안 검출되는 광 펄스에 대한 범위를 결정할 때, 이러한 범위 결정은 표준 검출 주기 동안 검출되는 광 펄스에 대한 범위 결정보다 더 정확할 수 있다.
구체적으로, 광 펄스가 대응하는 표준 검출 주기를 갖고 해당 광 펄스가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되면, 해당 광 펄스는 자신의 대응하는 표준 시간 주기 동안 LIDAR 디바이스에 의해 검출되지 않을 것이다. 이러한 시나리오에서, 논의되는 바와 같이, 컴퓨팅 시스템은 상이한 광 펄스(예를 들어, 후속하여 방출되는 광 펄스)의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 해당 광 펄스에 대한 범위를 결정하는 것을 종료할 수 있고, 이는 부정확한 범위 결정로 이어질 것이다.
다른 한편, 동일한 광 펄스가 대응하는 연장된 검출 주기를 갖고 유사하게 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사된다면, 해당 광 펄스는 자신의 대응하는 연장된 검출 주기 동안 검출될 가능성이 있다. 다시 말해서, 연장된 검출 주기는 LIDAR 디바이스의 검출 범위를 공칭 검출 범위를 너머(추가로 및/또는 더 가깝게) 효과적으로 연장한다. 추가로, LIDAR 디바이스가 자신의 대응하는 연장된 검출 주기 동안 해당 광 펄스를 검출하면, 컴퓨팅 시스템은 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 해당 광 펄스에 대한 범위를 결정할 수 있고, 이는 정확한 범위 결정에 이른다.
블록 608에서, 방법(600)은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하는 단계를 포함한다.
연장된 검출 주기 동안 검출되는 광 펄스에 대한 범위 결정이 정확할 가능성이 더 많다는 점을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)를 사용하여 객체가 LIDAR 디바이스의 공칭 검출 범위의 외부에 위치될 수 있는지 여부를 결정하는 것을 도울 수 있다. 특히, 일단 컴퓨팅 시스템이 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대한 하나 이상의 범위를 결정하면, 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 이러한 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행할 수 있고, 컴퓨팅 시스템은 다양한 방식들로 그렇게 할 수 있다.
하나의 예시적 구현에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위에 대한 이러한 하나 이상의 범위의 비교를 통해 추가의 결정을 할 수 있다. 특히, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위가 하나 이상의 범위를 포함하는지 여부를 결정할 수 있다. 공칭 검출 범위가 하나 이상의 범위를 포함한다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하지 않는다고 결정할 수 있다. 이러한 경우에, 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위 내에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시한다고 이에 응답하여 추가로 결정할 수 있다. 다른 한편, 공칭 검출 범위가 하나 이상의 범위를 포함하지 않는다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시한다고 이에 응답하여 결정할 수 있다.
예로서, LIDAR 디바이스는 연장된 검출 주기 동안 광 펄스를 검출할 수 있고, 컴퓨팅 시스템은 해당 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 해당 광 펄스에 대한 92m의 범위를 결정할 수 있다. 다음으로 컴퓨팅 시스템은 해당 결정된 범위를 2m로부터 60m까지 걸치는 공칭 검출 범위와 비교할 수 있다. 이러한 예에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위가 결정된 범위를 포함하지 않는다고 결정할 수 있다. 특히, 92m의 범위는 2m로부터 60m까지 걸치는 공칭 검출 범위의 외부에 있다. 이와 같이, 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 92m의 결정된 범위가 표시한다고 이에 응답하여 결정할 수 있다.
다른 예에서, LIDAR 디바이스는 연장된 검출 주기 동안 광 펄스를 검출할 수 있고, 컴퓨팅 시스템은 해당 광 펄스의 방출 시간에 대한 시간 지연에 따라 해당 광 펄스에 대한 18m의 범위를 결정할 수 있다. 다음으로 컴퓨팅 시스템은 해당 결정된 범위를 2m로부터 60m까지 걸치는 공칭 검출 범위와 비교할 수 있다. 이러한 예에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위가 결정된 범위를 포함한다고 결정할 수 있다. 특히, 18m의 범위는 2m로부터 60m까지 걸치는 공칭 검출 범위 내에 있다. 이와 같이, 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 18m의 결정된 범위가 표시하지 않는다고 이에 응답하여 결정할 수 있다. 이러한 경우에, 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위 내에 위치된다는 점을 18m의 결정된 범위가 표시한다고 이에 응답하여 추가로 결정할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
추가의 양태에서, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위들이 표시한다고 컴퓨팅 시스템이 결정할 때, 해당 객체가 공칭 검출 범위보다 더 가깝게 위치될 수 있는지 또는 해당 객체가 공칭 검출 범위를 너머 위치될 수 있는지 여부를 컴퓨팅 시스템이 보다 구체적으로 결정할 수 있다. 컴퓨팅 시스템은 다양한 방식들로 그렇게 할 수 있다.
하나의 예시적 구현에서, 컴퓨팅 시스템은 하나 이상의 범위가 최소 모호하지 않은 검출 범위 미만인지 또는 하나 이상의 범위가 최대 모호하지 않은 검출 범위보다 더 큰지를 결정할 수 있다. 하나 이상의 범위가 최소 모호하지 않은 검출 범위 미만이라고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위보다 더 가깝게 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시한다고 이에 응답하여 결정할 수 있다. 다른 한편, 하나 이상의 범위가 최대 모호하지 않은 검출 범위보다 더 크다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위를 너머 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시한다고 이에 응답하여 결정할 수 있다. 다른 구현들이 또한 가능하다.
블록 610에서, 방법(600)은 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계를 포함한다.
객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위들이 표시하는지 여부의 추가의 결정을 일단 컴퓨팅 시스템이 행하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 따라 객체 검출에 관여할 수 있다.
예시적 구현에서, 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 것은, 추가의 객체 검출(예를 들어, 객체의 식별)을 위해 사용하기에 적절한 범위들을 결정하기 위한 목적들을 위해서와 같이, 범위 모호함을 극복하기 위한 기초로서 추가의 결정을 사용하는 것을 포함할 수 있다.
일반적으로, 컴퓨팅 시스템은, 위에 언급된 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 것들 이외와 같은, 다른 리턴 광 펄스들을 LIDAR 디바이스가 검출하였다고 결정할 수 있고, 다음으로 이에 응답하여 이러한 다른 리턴 광 펄스들에 대한 다수의 범위 가설들을 생성할 수 있다. 그러나, 위의 논의에 부합하여, 컴퓨팅 시스템은 범위 모호함에 직면할 수 있는데, 그 이유는 이러한 범위 가설들 중 어느 것이 정확하고 이러한 범위 가설들 중 어느 것이 부정확한지가 추가적 정보 없이는 불명확할 수 있기 때문이다.
구체적 예에서, 컴퓨팅 시스템은 블록(604)에 관하여 논의된 바와 같이 광 펄스(들)가 검출된 위에 언급된 연장된 검출 주기(들)에 시간에서 실질적으로 가까운 표준 검출 주기(들) 동안 LIDAR 디바이스가 리턴 광 펄스(들)를 검출하였다고 결정할 수 있다. 실제로, 이들은, 예를 들어, 연장된 검출 주기들 중 하나를 바로 뒤따르는 및/또는 이에 바로 선행하는 하나 이상의 표준 검출 주기일 수 있다. 이러한 예에서, (i) 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제1 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제1 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 갖는다고, 그리고 (ii) 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제2 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제2 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들을 갖는다고 컴퓨팅 시스템이 결국 이에 응답하여 결정할 수 있다. 그러나, 제1 또는 제2 세트의 범위들이 객체 검출을 위한 기초로서 사용되어야 하는지에 관해 불명확할 수 있기 때문에 범위 모호함이 발생할 수 있다.
본 개시내용에 따르면, 컴퓨팅 시스템은 연장된 검출 주기(들) 동안 광 펄스 검출(들)의 평가에 기초하여 이러한 범위 모호함을 극복할 수 있다. 특히, 일단 컴퓨팅 시스템이, 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대한 범위(들)를 결정하고, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 이러한 범위(들)가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이러한 추가의 결정을 객체 검출을 위해 제1 세트의 범위들을 사용하는 것과 제2 세트의 범위를 사용하는 것 사이에서 선택하기 위한 기초로서 사용할 수 있다.
보다 구체적으로, 추가의 결정이, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위(들)가 표시하지 않는다는 것이면, 이것은 시간-근접 표준 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스들이 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체에서 반사되는 광 펄스들일 가능성이 더 많다는 표시로서 추가로 역할을 할 수 있고, 따라서 근접 범위 가설이 정확할 가능성이 더 많다는 표시로서 궁극적으로 역할을 할 수 있다. 반면에, 추가의 결정이, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 범위(들)가 표시하면, 이것은 시간-근접 표준 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스들이 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체에서 반사되는 광 펄스들일 가능성이 더 많다는 표시로서 추가로 역할을 할 수 있고, 따라서 대안적 범위 가설이 정확할 가능성이 더 많다는 표시로서 궁극적으로 역할을 할 수 있다.
예로서, 위에 언급한 제1 세트의 범위들이 근접 범위 가설에 따라 결정되었고 위에 언급된 제2 세트의 범위들이 대안적 범위 가설에 따라 결정되었다는 시나리오를 고려한다. 이러한 시나리오에서, 추가의 결정이 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체 검출을 위해 제1 세트의 범위들의 사용을 이에 응답하여 선택할 수 있다. 다른 한편, 추가의 결정이 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체 검출을 위해 제2 세트의 범위들의 사용을 이에 응답하여 선택할 수 있다. 일단 이러한 추가의 결정에 기초하여 범위 가설이 선택되면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이러한 선택에 따라 객체 검출에 관여할 수 있다.
이러한 방식으로, 개시되는 구현은 범위 모호함을 극복하도록 그리고 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는지 여부를 결정하도록 종종 수행되는 계산의 정도를 감소시키는 것을 도울 수 있다. 예를 들어, 개시되는 구현은 컴퓨팅 시스템이, 알려진 객체(들)에 대한 범위 가설의 닮음도를 평가하는 것 및/또는 범위 가설에서 범위들의 유사도를 평가하는 것과 같은, 계산적으로 비용이 보다 많이 드는 검증 프로세스들의 사용 없이 범위 모호함을 극복하는 것을 허용할 수 있다.
그러나, 일부 구현들에서, 개시되는 구현은 이러한 계산적으로 비용이 보다 많이 드는 프로세스들의 사용을 선택적으로 트리거하기 위한 가이드로서 효과적으로 역할을 할 수 있다. 이러한 접근법은 이러한 프로세스들이 훨씬 더 큰 확실성으로 범위 모호함을 극복하는 것을 도울 수 있기 때문에 유리할 수 있다. 이것은 결국 계산의 전체 정도를 감소시키는 것을 또한 도울 수 있는데, 그 이유는 이러한 프로세스들이 보다 빈번한 기초로 사용되기보다는 오히려 보다 선택적으로 사용될 것이기 때문이다.
컴퓨팅 시스템이 개시되는 구현을 다른 프로세스들의 사용을 선택적으로 트리거하기 위한 가이드로서 사용하면, 이러한 다른 프로세스들은, 참조로 본 명세서에 원용되는, 출원 제15/638,607호에 설명되는 바와 같이, 알려진 객체(들)에 대한 범위 가설의 닮음도를 평가하는 것 및/또는 범위 가설에서의 범위들의 유사도를 평가하는 것을 포함할 수 있다. 그러나, 본 개시내용의 범위를 벗어나지 않고, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는지 여부를 검증하는 다른 타입들의 프로세스들에 컴퓨팅 시스템이 추가적으로 또는 대안적으로 선택적으로 관여할 수 있다는 점이 이해되어야 한다.
어느 경우든, 컴퓨팅 시스템이 개시되는 구현을 다른 프로세스들의 사용을 선택적으로 트리거하기 위한 가이드로서 사용할 때, 컴퓨팅 시스템은 다양한 방식들로 그렇게 할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 시스템은, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치될 수 있다는 점을 연장된 검출 주기(들)에서의 광 펄스 검출(들)이 표시할 때에만 하나 이상의 다른 검증 프로세스의 사용을 트리거할 수 있다. 특히, 위에 언급된 추가의 결정이 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 본 명세서에서 추가로 논의되는 바와 같이 객체 검출에 대한 기초로서 하나 이상의 범위를 단순히 사용할 수 있고, 그렇게 함으로써 이러한 상황에서 다른 검증 프로세스들의 사용을 회피할 가능성이 있다. 다른 한편, 위에 언급된 추가의 결정이 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 객체가 사실 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는지 여부를 검증하는 추가적인 프로세스에 관여할 수 있다.
또한, 컴퓨팅 시스템이 추가적인 검증 프로세스에 관여할 때, 컴퓨팅 시스템은 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치될 수 있는 방향에 대해서만 그렇게 할 수 있다. 특히, LIDAR 디바이스는 특정 이동 방향으로 하나 이상의 특정 광 펄스를 방출할 수 있고, 다음으로 연장된 검출 주기(들) 동안 이러한 특정 광 펄스들을 검출할 수 있다. 다음으로, 컴퓨팅 시스템은 이러한 특정 광 펄스들에 대한 범위(들)를 결정할 수 있고, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 그리고 특정 이동 방향을 따라 위치된다는 점을 이러한 범위(들)가 표시하는 추가의 결정을 행할 수 있다. 따라서, 이러한 시나리오에서, 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 그리고 실질적으로 특정 이동 방향을 따라 위치되는지 여부를 검증하는 추가적인 검증 프로세스에 관여할 수 있다. 그렇게 하기 위해, 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스의 검출기들이 특정 이동 방향으로 배향되는 동안 검출되는 광 펄스들에 대해서만 추가적인 검증 프로세스에 따라 다수의 범위 가설들을 생성하고 평가할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
추가의 양태에서, 위에 언급된 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 것은, 다른 가능성들 중에서도, 객체의 표현을 생성하기 위한 기초로서 추가의 결정을 사용하는 것, 객체까지의 거리를 결정하는 것, 및/또는 객체를 식별하는 것을 포함할 수 있다.
컴퓨팅 시스템이 추가의 결정에 따라 객체의 표현을 생성할 때, 이것은 객체를 나타내는 포인트 클라우드를 모으는 것을 포함할 수 있다. 그러나, 본 개시내용의 범위를 벗어나지 않고 객체의 다른 표현들이 마찬가지로 가능하다. 어느 경우든, 일단 컴퓨팅 시스템이, 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대한 하나 이상의 범위를 결정하고, 이러한 범위들이 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하는지 여부의 추가의 결정을 선택적으로 행하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 객체의 표현을 생성하기 위해 적어도 이러한 범위들을 사용할 수 있다.
구체적으로, 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 적어도 이러한 하나 이상의 범위를 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체의 표현을 생성하기 위한 기초로서 사용할 수 있다. 일부 경우들에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체의 표현을 생성하기 위해 하나 이상의 다른 범위를 추가적으로 사용할 수 있다. 일반적으로, 이러한 다른 범위들은, 예를 들어, 블록(604)에 관하여 논의되는 바와 같이 광 펄스(들)가 검출된 연장된 검출 주기(들)에 시간에서 실질적으로 가까운 표준 검출 주기들 동안과 같은, 다른 검출 주기들 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대해 결정되는 범위들일 수 있다. 또한, 이러한 표현을 생성하기 위해 사용될 이러한 다른 범위(들)는 범위 모호함을 극복하기 위해 본 명세서에서 논의되는 기술들 중 어느 하나에 따라 선택되는 범위(들)일 수 있다. 예를 들어, 위의 논의에 부합하여, 이러한 다른 범위(들)는 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)의 평가에 기초하여 선택되는 대안적 범위 가설의 부분일 수 있다.
다른 한편, 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하지 않는다고 컴퓨팅 시스템이 결정하면, 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 이러한 적어도 하나 이상의 범위를 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체의 표현을 생성하기 위한 기초로서 사용할 수 있다. 일부 경우들에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체의 표현을 생성하기 위해 하나 이상의 다른 범위를 추가적으로 사용할 수 있다. 이러한 다른 범위들은 다른 검출 주기들 동안 검출되는 다른 광 펄스(들)에 대해 결정되는 범위들일 수 있다. 예를 들어, 위의 논의에 부합하여, 이러한 다른 범위(들)는 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)의 평가에 기초하여 선택되는 근접 범위 가설의 부분일 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
추가로, 주목되는 바와 같이, 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 것은 추가의 결정을 객체까지의 거리를 결정하기 위한 기초로서 사용하는 것을 포함할 수 있다.
특히, 추가의 결정이 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 적어도 하나 이상의 범위를 LIDAR 디바이스와 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체 사이의 거리를 결정하기 위한 기초로서 사용할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은, 다른 옵션들 중에서, 이러한 거리를 이러한 범위들 중 하나인 것으로 또는 이러한 범위들의 평균인 것으로 결정할 수 있다.
일부 경우들에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체까지의 거리를 결정하기 위해 하나 이상의 다른 범위를 추가적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 이러한 다른 범위들은 (i) 표준 검출 주기 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대해 결정되는 그리고 (ii) 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)의 평가에 기초하여 선택되는 대안적 범위 가설의 범위들일 수 있다. 이와 같이, LIDAR 디바이스와 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체 사이의 거리를 결정할 때, 컴퓨팅 시스템은, 예를 들어, 이러한 거리를 쟁점이 되는 모든 범위들의 평균인 것으로 결정하고, 이는 (i) 연장된 검출 주기들 동안 검출되는 광 펄스들에 대해 결정되는 범위들 및 (ii) (예를 들어, 먼 범위 가설에 따라) 표준 검출 주기들 동안 검출되는 광 펄스들에 대해 결정되는 범위들을 포함할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
다른 한편, 추가의 결정이 객체가 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 하나 이상의 범위가 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 LIDAR 디바이스와 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체 사이의 거리를 결정하기 위한 기초로서 적어도 하나 이상의 범위를 사용할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은, 다른 옵션들 중에서, 이러한 거리를 이러한 범위들 중 하나인 것으로 또는 이러한 범위들의 평균인 것으로 결정할 수 있다.
일부 경우들에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체까지의 거리를 결정하기 위해 하나 이상의 다른 범위를 추가적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 이러한 다른 범위들은 (i) 표준 검출 주기 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대해 결정되는 그리고 (ii) 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)의 평가에 기초하여 선택되는 근접 범위 가설의 범위들일 수 있다. 이와 같이, LIDAR 디바이스와 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체 사이의 거리를 결정할 때, 컴퓨팅 시스템은, 예를 들어, 이러한 거리를 쟁점이 되는 모든 범위들의 평균인 것으로 결정하고, 이는 (i) 연장된 검출 주기들 동안 검출되는 광 펄스들에 대해 결정되는 범위들 및 (ii) (예를 들어, 먼 범위 가설에 따라) 표준 검출 주기들 동안 검출되는 광 펄스들에 대해 결정되는 범위들을 포함할 수 있다. 다른 예들이 또한 가능하다.
또 추가로, 주목되는 바와 같이, 위에 언급된 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 것은 객체를 식별하기 위한 기초로서 이러한 추가의 결정을 사용하는 것을 포함할 수 있다.
일반적으로, 컴퓨팅 시스템은, 범위들의 세트가, 객체 인식 기술(들)에 기초하여서와 같이, 하나 이상의 알려진 객체를 나타내는지 여부를 결정하는 것에 의해 객체를 식별할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 알려진 객체(예를 들어, 도로 표지판(들))를 각각 각자 표시하는 복수의 포인트 클라우드들 상에 저장했거나 또는 달리 이에 대한 액세스를 가질 수 있었다. 따라서, 컴퓨팅 시스템은 범위들의 특정 세트에 기초하여 포인트 클라우드를 모을 수 있고, 다음으로 이러한 모여진 포인트 클라우드가 복수의 포인트 클라우드들 중 적어도 하나와 매칭되는지 여부를 결정할 수 있다. 모여진 포인트 클라우드가 복수의 포인트 클라우드들 중 적어도 하나와 실질적으로 매칭되면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 범위들의 특정 세트가 적어도 하나의 알려진 객체를 나타낸다고 결정할 수 있다. 달리, 컴퓨팅 시스템은 범위들의 특정 세트가 적어도 하나의 알려진 객체를 나타내지 않는다고 결정할 수 있다.
어느 경우든, 일단 컴퓨팅 시스템이, 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대한 하나 이상의 범위를 결정하고, 이러한 범위들이 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 임의의 실현가능한 객체 식별 기술에 따라 객체를 식별하기 위해 적어도 이러한 범위들을 사용할 수 있다.
구체적으로, 추가의 결정이 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 이러한 적어도 하나 이상의 범위를 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 식별하기 위한 기초로서 사용할 수 있다. 일부 경우들에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 식별하기 위해 하나 이상의 다른 범위를 추가적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 이러한 다른 범위들은 (i) 표준 검출 주기 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대해 결정되는 그리고 (ii) 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)의 평가에 기초하여 선택되는 대안적 범위 가설의 범위들일 수 있다.
다른 한편, 추가의 결정이 하나 이상의 범위가 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 이러한 적어도 하나 이상의 범위를 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체를 식별하기 위한 기초로서 사용할 수 있다. 일부 경우들에서, 컴퓨팅 시스템은 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체를 식별하기 위해 하나 이상의 다른 범위를 추가적으로 사용할 수 있다. 예를 들어, 이러한 다른 범위들은 (i) 표준 검출 주기 동안 검출되는 광 펄스(들)에 대해 결정되는 그리고 (ii) 연장된 검출 주기(들) 동안 검출되는 광 펄스(들)의 평가에 기초하여 선택되는 근접 범위 가설의 범위들일 수 있다. 다른 경우들이 또한 가능하다.
또 추가의 양태에서, 본 명세서에서 논의되는 구현들은 광 펄스 방출 및 이러한 광 펄스 방출들을 각각 뒤따르는 시간 주기들의 관점으로부터 대안적으로 설명될 수 있다. 구체적으로, 본 개시내용에 부합하여, 자율-주행 차량을 위한 컴퓨팅 시스템은 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 LIDAR 디바이스를 동작시킬 수 있다. 방출 시간 시퀀스는 시퀀스에서의 다수의 방출들 후의 표준 시간 주기(예를 들어, LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위와 연관됨) 및 시퀀스에서의 방출들 중 적어도 하나 후의 연장된 시간 주기를 포함할 수 있다. 예를 들어, 연장된 시간 주기는 차량의 이동 방향으로 방출되는 방출 후에 발생할 수 있다. 다른 양태들이 또한 가능하다.
다음에, 도 7a 내지 도 7d는 LIDAR 시스템에서의 연장된 검출 주기(들)의 예시적 이용을 도시한다.
도 7a는 LIDAR 디바이스(200)가 60m의 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)보다 더 큰 100m의 연장된 검출 범위(700)를 가질 수 있다는 점을 도시한다. 일반적으로, 이러한 연장된 검출 범위(700)는, 도 7b에 도시되는 연장된 검출 주기 A 등에 의해서와 같이, 연장된 검출 주기(들)에 의해 희소하게 제공될 수 있다. 특히, 도 7b는 연장된 검출 주기(들)를 포함하는 시간 시퀀스 #2에 따라 방출 시간 A-F에서 각각 방출되는 광 펄스들 A-F를 도시한다. 구체적으로, 이러한 방출 시간들은 동일한 400ns 지속기간의 표준 검출 주기들 B-F 각각 뿐만 아니라 666ns 지속기간의 것인 연장된 검출 주기 A를 수립한다.
도시되는 바와 같이, 광 펄스 A 뿐만 아니라 광 펄스들 B-E 각각은 LIDAR 디바이스(200)의 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)를 너머 위치되는 원거리 객체(404)에서 반사된다. 그러나, 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)보다 더 큰 연장된 범위(700)를 제공하는 대응하는 연장된 검출 주기 A를 갖는 광 펄스 A로 인해, 광 펄스 A는 자신의 대응하는 연장된 검출 주기 A 동안 검출된다.
이러한 것을 고려하면, 컴퓨팅 시스템은, 심지어 광 펄스 A가 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)를 너머 위치되는 원거리 객체(404)에서 반사되더라도, 검출된 광 펄스 A와 연관된 범위를 정확하게 결정할 수 있다. 구체적으로, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스(200)가 방출 시간 A에 대한 533ns의 검출 시간 T0에서 광 펄스 A를 검출하였다고 결정할 수 있고, 이는 도 7c에 도시되는 바와 같이 80m의 범위(702)에 대응한다. 도 7a에 도시되는 바와 같이, 이러한 80m의 범위는 실제로, 원거리 객체(404)가 LIDAR 디바이스(200)로부터 떨어져 위치되는 정확한 범위이다. 따라서, 연장된 검출 주기 A 동안 검출되는 광 펄스 A에 대한 범위를 결정하는 것에 의해, 컴퓨팅 시스템은, 객체가 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)를 너머 위치될 수 있는지 여부를 결정하기 위한 기초를 가질 수 있고, 다음으로 이에 따라 객체 검출에 관여할 수 있다.
예로서, 컴퓨팅 시스템은 60m의 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)가 80m의 범위(702) 미만이라고 결정할 수 있고, 컴퓨팅 시스템은 이에 응답하여 객체가 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)를 너머 위치된다는 점을 범위(702)가 표시한다고 결정할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 시스템은 범위(702)를 사용하여, 원거리 객체(404)가 LIDAR 디바이스(200)로부터 80m 떨어진 곳에 위치된다고 구체적으로 결정할 수 있다. 결국, 다음으로 컴퓨팅 시스템은, 다른 옵션들 중에서, 원거리 객체(404)(예를 들어, 도로 표지판)의 존재(및 가능하게는 식별)에 따라 차량(300)을 내비게이트하는 것에 의해서와 같이, 원거리 객체(404)가 LIDAR 디바이스(200)로부터 80m 떨어져 위치된다는 결정에 적어도 기초하여 차량(300)을 동작시킬 수 있다.
또한, 도 7b에 도시되는 바와 같이, 광 펄스들 B-E 각각은, 원거리 객체(404)에서 반사되고, 그 결과, 후속 표준 검출 주기 동안 각각 각자 검출되고, 따라서 컴퓨팅 시스템은 위의 논의에 부합하여 다수의 범위 가설들을 생성할 수 있다. 특히, 컴퓨팅 시스템은 최대 모호하지 않은 검출 범위를 너머 위치되는 큰 역반사 객체(들)의 가능성을 고려하지 않고 검출된 광 펄스들 B-E와 연관된 후보 범위들을 결정할 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스(200)가 방출 시간 C에 대해 133ns의 검출 시간 Tn0에서 광 펄스 B를 검출하였다고 결정할 수 있으며, 이는 도 7d에 도시되는 바와 같이 20m의 범위에 대응한다. 그리고 검출 시간들 Tn1 내지 Tn4에 의해 표시되는 바와 같이, 광 펄스들 C-E와 연관된 범위들을 결정하기 위해 유사한 접근법이 사용될 수 있으며, 그렇게 함으로써 LIDAR 디바이스(200)로부터 20m 떨어져 위치되는 객체의 근접 범위 가설에 대응하는 제1 범위들(704)을 초래한다. 추가적으로, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스(200)가 방출 시간 B에 대해 533ns의 검출 시간 Tf1에서 광 펄스 B를 검출하였다고 결정할 수 있고, 이는 도 7d에 도시되는 바와 같이 80m의 범위에 대응한다. 그리고 검출 시간들 Tf2 내지 Tf4에 의해 표시되는 바와 같이, 광 펄스들 C-E와 연관된 범위들을 결정하기 위해 유사한 접근법이 사용될 수 있으며, 그렇게 함으로써 LIDAR 디바이스(200)로부터 80m 떨어져 위치되는 객체의 먼 범위 가설에 대응하는 제2 범위들(706)을 초래한다.
본 개시내용에 따르면, 컴퓨팅 시스템은 이러한 범위 가설들 중 어느 것이 연장된 검출 주기 동안 광 펄스 검출의 평가에 기초하여 정확할 가능성이 있는지를 결정할 수 있다. 특히, 연장된 검출 주기 A 동안 검출되는 광 펄스 A에 대한 결정된 범위(702)에 기초하여 그리고 연장된 검출 주기 A에 시간에서 실질적으로 가까운 표준 검출 주기들 B-F에 기초하여, 컴퓨팅 시스템은 결정된 범위(702)를 객체 검출을 위한 범위들(704)의 사용과 객체 검출을 위한 범위들(706)의 사용 사이에서 선택하기 위한 기초로서 사용할 수 있다. 그렇게 함에 있어서, 도 7d에 도시되는 바와 같이, 컴퓨팅 시스템은 객체가 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)를 너머 위치된다는 점을 범위(702)가 표시한다는 결정을 행할 수 있고, 이에 응답하여 범위들(704) 보다는 오히려 범위들(706)의 사용을 선택할 수 있고, 그 이유는 범위들(706)이 최대 모호하지 않은 검출 범위(400)보다 더 크고 범위들(704)이 최대 모호하지 않은 검출 범위(400) 미만이기 때문이다.
일단 컴퓨팅이 객체 검출의 목적들을 위해 범위들(706)의 사용을 선택하면, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 이에 따라 추가의 객체 검출에 관여할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 범위(702)와 선택된 범위들(706)의 조합에 기초하여 포인트 클라우드를 모을 수 있다. 또한, 다음으로 컴퓨팅 시스템은 모여진 포인트 클라우드를 객체를 식별하기 위한 기초로서 사용할 수 있다. 다른 예들 및 예시들이 또한 가능하다.
VI. LIDAR 디바이스에 의한 스캔들에 기초하여 차량을 제어함
주목되는 바와 같이, 컴퓨팅 시스템은 본 명세서에 개시되는 LIDAR 디바이스로부터 수신되는 스캔들에 기초하여 차량을 동작시킬 수 있다. 특히, 이러한 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스로부터 차량 주위의 환경의 스캔들을 수신할 수 있다. 그리고 이러한 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스로부터 수신되는 환경의 스캔들에 적어도 기초하여 차량을 동작시킬 수 있다.
보다 구체적으로, 이러한 컴퓨팅 시스템은 광을 환경으로 방출하도록 LIDAR 디바이스(100)를 동작시킬 수 있다. 또한, 이러한 컴퓨팅 시스템은 반사되는 광의 검출들을 나타내는 데이터를 LIDAR 디바이스(100)로부터 수신할 수 있다. 그리고 검출된 광 빔들을 방출된 광 빔들과 비교하는 것에 의해, 컴퓨팅 시스템은 환경에서의 하나 이상의 객체의 적어도 하나의 양태를 결정할 수 있다.
예를 들어, 복수의 광 빔들이 LIDAR 디바이스(100)의 송신기에 의해 방출된 시간 및 LIDAR 디바이스(100)의 수신기가 반사된 광을 검출한 시간을 비교하는 것에 의해, LIDAR 디바이스(100)와 환경에서의 객체 사이의 거리가 결정될 수 있다. 다른 예들에서, 방출된 광 및 검출된 광 사이의 다양한 비교들에 기초하여 형상, 색상, 재료 등과 같은 양태들이 또한 결정될 수 있다.
이러한 배열로, 컴퓨팅 시스템은 LIDAR 디바이스(100)로부터의 데이터에 기초하여 환경의 3D(three-dimensional) 표현을 결정할 수 있다. 예를 들어, 이러한 3D 표현은 LIDAR 디바이스(100)로부터의 데이터에 기초하여 3D 포인트 클라우드로서 컴퓨팅 시스템에 의해 생성될 수 있다. 3D 클라우드의 각각의 포인트는, 예를 들어, 반사된 광 펄스와 연관될 수 있다. 이와 같이, 컴퓨팅 시스템은 환경의 3D 표현들 또는 그것의 부분들을 (예를 들어, 연속적으로 또는 종종) 생성할 수 있다. 그리고 다음으로 컴퓨팅 시스템은 환경의 이러한 3D 표현들의 평가에 기초하여 차량의 동작을 제어할 수 있다.
예로서, 차량은 자율 모드에서 동작될 수 있다. 이러한 예에서, 컴퓨팅 시스템은 다른 가능성들 중에서 장애물들을 회피하는 것에 의해 차량을 안전하게 내비게이트(예를 들어, 속도, 방향 등을 조정)하기 위해 3D 표현들을 이용할 수 있다. 장애물들 또는 객체들은, 예를 들어, 3D 표현들을 분석하고 다양한 장애물들 또는 객체들을 검출 및/또는 식별하는 이미지 처리 알고리즘 또는 다른 컴퓨팅 방법을 사용하여 검출 및/또는 식별될 수 있다. 다른 예로서, 차량은 부분적 자율 또는 수동 모드에서 동작될 수 있다. 이러한 예에서, 차량은, 차량에서의 디스플레이 또는 스피커로 하여금 환경에서의 하나 이상의 객체에 관한 정보를 제시하게 하는 것에 의해서와 같이, 다양한 객체들 또는 변화하는 도로 조건들(예를 들어, 가로등들, 거리 표지판들 등)의 존재 또는 이들까지의 거리를 차량의 운전자 또는 오퍼레이터에게 통지할 수 있다. 다른 예들이 마찬가지로 가능하다.
다음에, 도 8은 LIDAR 디바이스(200)로부터 수신되는 환경(800)의 스캔들에 기초하여 차량(300)의 예시적 동작을 도시한다. 본 개시내용에 따르면, 차량의 컴퓨팅 시스템은, 예를 들어 도로 표지판(404)과 같은, 원거리 객체(들)를 검출하고 식별하기 위해 LIDAR 디바이스(200)로부터 수신되는 데이터를 사용할 수 있다. 이와 관련하여, 컴퓨팅 시스템은 원하는 목적지에 도달하기 위해 차량(300)이 이상적으로 취해야 하는 출구를 도로 표지판(404)이 나타낸다고 이러한 데이터에 기초하여 결정할 수 있다. 다음으로, 이러한 결정을 행하는 것에 응답하여, 컴퓨팅 시스템은 차선 1 상의 주행으로부터 차선 2 상의 주행으로 전환하도록 차량(300)을 동작시킬 수 있다.
실제로, 컴퓨팅 시스템은 환경(800)의 3D 표현들 내에서 차선 마커들을 인식하는 것에 의해 이러한 차선들 사이를 구별할 수 있다. 예를 들어, 차량의 컴퓨팅 시스템은 차선 1을 차선 2로부터 분리하는 인근 차선 마커를 검출하고 식별하기 위해 LIDAR 디바이스(200)로부터 수신되는 데이터를 사용할 수 있다. 또한, 차선들을 전환하도록 차량을 동작시키기 전에, 컴퓨팅 시스템은 객체들을 검출하고 식별하기 위해 환경을 스캔할 수 있어, 컴퓨팅 시스템은 차선들을 전환하도록 차량(300)을 또한 동작시키면서 이러한 검출된/식별된 객체들을 회피하는 방식으로 차량(300)을 동작시킬 수 있다.
예를 들어, 컴퓨팅 시스템은 도로 표지판(402)을 검출하고 식별하기 위해서 뿐만 아니라 인근 차량(802)을 검출하고 식별하기 위해서 LIDAR 디바이스(200)로부터 수신되는 데이터를 사용할 수 있다. 이러한 검출들/식별들에 기초하여, 컴퓨팅 시스템은 차선 1 상의 주행으로부터 차선 2 상의 주행으로 전환하도록 차량(300)을 또한 동작시키면서 차량(802) 및 도로 표지판(402)을 회피하는 방식으로 차량(300)을 동작시킬 수 있다. 다른 예시들이 마찬가지로 가능하다.
VII. 차량의 예시적 배열
최종적으로, 도 9는 예시적 실시예에 따른, 차량(900)의 간략화된 블록도이다. 차량(900)은 차량(300)과 유사할 수 있고, LIDAR 디바이스(100)와 유사한 LIDAR 디바이스를 포함할 수 있다. 추가로, 차량(900)은 방법(800) 및/또는 방법(1000)과 같은 본 명세서에서의 방법들 및 기능들을 수행하도록 구성될 수 있다. 도시되는 바와 같이, 차량(900)은 추진 시스템(902), 센서 시스템(904), 제어 시스템(906)(제어기(906)라고 또한 지칭될 수 있음), 주변기기들(908), 및 컴퓨터 시스템(910)을 포함한다. 차량(900)은, 예를 들어, 자동차, 철도 차량, 선박, 또는 항공기일 수 있다. 다른 실시예들에서, 차량(900)은 더 많은, 더 적은, 또는 상이한 시스템들을 포함할 수 있고, 각각의 시스템은 더 많은, 더 적은, 또는 상이한 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
추가적으로, 도시되는 시스템들 및 컴포넌트들은 임의의 수의 방식들로 조합 또는 분할될 수 있다. 예를 들어, 제어 시스템(906) 및 컴퓨터 시스템(910)은 다양한 동작들에 따라 차량(900)을 동작시키는 단일 시스템으로 조합될 수 있다.
추진 시스템(902)은 차량(900)에 동력 운동(powered motion)을 제공하도록 구성될 수 있다. 도시되는 바와 같이, 추진 시스템(902)은 엔진/모터(918), 에너지 소스(920), 변속기(922), 및 휠들/타이어들(924)을 포함한다.
엔진/모터(918)는 내연 엔진, 전기 모터, 스팀 엔진, 및 Sterling 엔진의 임의의 조합일 수 있거나 또는 이를 포함할 수 있다. 다른 모터들 및 엔진들이 마찬가지로 가능하다. 일부 실시예들에서, 추진 시스템(902)은 다수 타입들의 엔진들 및/또는 모터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 가스-전기 하이브리드 승용차는 가솔린 엔진 및 전기 모터를 포함할 수 있다. 다른 예들이 가능하다.
에너지 소스(920)는 엔진/모터(918)에 전체적으로 또는 부분적으로 전력을 공급하는 에너지의 소스일 수 있다. 즉, 엔진/모터(918)는 에너지 소스(920)를 기계적 에너지로 변환하도록 구성될 수 있다. 에너지 소스들(920)의 예들은 가솔린, 디젤, 프로판, 다른 압축 가스-기반 연료들, 에탄올, 태양광 패널들, 배터리들, 및 다른 전기 전력의 소스들을 포함한다. 에너지 소스(들)(920)은 연료 탱크들, 배터리들, 커패시터들, 및/또는 플라이휠들의 임의의 조합을 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 에너지 소스(920)는 차량(900)의 다른 시스템들에 마찬가지로 에너지를 제공할 수 있다.
변속기(922)는 기계적 동력을 엔진/모터(918)로부터 휠들/타이어들(924)에 전달하도록 구성될 수 있다. 이러한 것을 위해, 변속기(922)는 기어박스, 클러치, 차동, 구동 샤프트들, 및/또는 다른 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 변속기(922)가 구동 샤프트들을 포함하는 실시예들에서, 구동 샤프트들은 휠들/타이어들(924)에 결합되도록 구성되는 하나 이상의 차축을 포함할 수 있다.
차량(900)의 휠들/타이어들(924)은, 이륜/모터사이클, 삼륜, 승용차/트럭 사륜 포맷, 또는 레일을 포함하는, 다양한 포맷들로 구성될 수 있다. 6개 이상의 휠들을 포함하는 것들과 같은, 다른 휠/타이어 포맷들이 마찬가지로 가능하다. 어느 경우든, 휠들/타이어들(924)은 다른 휠들/타이어들(924)에 대해 차동적으로 회전하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 휠들/타이어들(924)은 변속기(922)에 고정되게 부착되는 적어도 하나의 휠 및 주행 표면과 접촉할 수 있는 휠의 림에 결합되는 적어도 하나의 타이어를 포함할 수 있다. 휠들/타이어들(924)은 금속과 고무의 임의의 조합, 또는 다른 재료들의 조합을 포함할 수 있다. 추진 시스템(902)은 도시되는 것들 이외의 컴포넌트들을 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다.
센서 시스템(904)은 차량(900)이 위치되는 환경에 관한 정보를 감지하도록 구성되는 다수의 센서들 뿐만 아니라, 이러한 센서들의 위치 및/또는 배향을 수정하도록 구성되는 하나 이상의 액추에이터(936)를 포함할 수 있다. 도시되는 바와 같이, 센서 시스템(904)의 센서들은 GPS(Global Positioning System)(926), IMU(inertial measurement unit)(928), RADAR 유닛(930), 레이저 거리계 및/또는 LIDAR 유닛(932), 및 카메라(934)를 포함한다. 센서 시스템(904)은, 예를 들어, 차량(900)의 내부 시스템들을 모니터하는 센서들(예를 들어, O2 모니터, 연료 게이지, 엔진 오일 온도 등)을 포함하는, 추가적 센서들을 마찬가지로 포함할 수 있다. 다른 센서들이 마찬가지로 가능하다.
GPS(926)는 차량(900)의 지리적 위치를 추정하도록 구성되는 임의의 센서(예를 들어, 위치 센서)일 수 있다. 이러한 것을 위해, GPS(926)는 지구에 대해 차량(900)의 위치를 추정하도록 구성되는 송수신기를 포함할 수 있다. GPS(926)는 다른 형태들을 마찬가지로 취할 수 있다.
IMU(928)는 관성 가속도에 기초하여 차량(900)의 위치 및 배향 변경들을 감지하도록 구성되는 센서들의 임의의 조합일 수 있다. 일부 실시예들에서, 센서들의 이러한 조합은, 예를 들어, 가속도계들 및 자이로스코프들을 포함할 수 있다. 센서들의 다른 조합들이 마찬가지로 가능하다.
RADAR 유닛(930)은 무선 신호들을 사용하여 차량(900)이 위치되는 환경에서의 객체들을 감지하도록 구성되는 임의의 센서일 수 있다. 일부 실시예들에서, 객체들을 감지하는 것 외에도, RADAR 유닛(930)은 객체들의 속도 및/또는 방위(heading)를 감지하도록 추가적으로 구성될 수 있다.
유사하게, 레이저 거리계 또는 LIDAR 유닛(932)은 레이저들을 사용하여 차량(900)이 위치되는 환경에서의 객체들을 감지하도록 구성되는 임의의 센서일 수 있다. 예를 들어, LIDAR 유닛(932)은 하나 이상의 LIDAR 디바이스를 포함할 수 있으며, 이들 중 적어도 일부는 본 명세서에 개시되는 LIDAR 디바이스(100)의 형태를 취할 수 있다.
카메라(934)는 차량(900)이 위치되는 환경의 이미지들을 캡처하도록 구성되는 임의의 카메라(예를 들어, 스틸 카메라, 비디오 카메라 등)일 수 있다. 이러한 것을 위해, 카메라는 위에 설명된 형태들 중 임의의 것을 취할 수 있다. 센서 시스템(904)은 도시되는 것들 이외의 컴포넌트들을 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다.
제어 시스템(906)은 차량(900) 및 그 컴포넌트들의 동작을 제어하도록 구성될 수 있다. 이러한 것을 위해, 제어 시스템(906)은 조향 유닛(938), 스로틀(940), 브레이크 유닛(942), 센서 융합 알고리즘(944), 컴퓨터 비전 시스템(946), 내비게이션 또는 경로명시 시스템(948), 및 장애물 회피 시스템(950)을 포함할 수 있다.
조향 유닛(938)은 차량(900)의 방위를 조정하도록 구성되는 메커니즘들의 임의의 조합일 수 있다. 스로틀(940)은 엔진/모터(918)의 동작 속도 및, 결국, 차량(900)의 속도를 제어하도록 구성되는 메커니즘들의 임의의 조합일 수 있다. 브레이크 유닛(942)은 차량(900)을 감속시키도록 구성되는 메커니즘들의 임의의 조합일 수 있다. 예를 들어, 브레이크 유닛(942)은 휠들/타이어들(924)을 저속으로 하기 위해 마찰을 사용할 수 있다. 다른 예로서, 브레이크 유닛(942)은 휠들/타이어들(924)의 운동 에너지를 전류로 변환할 수 있다. 브레이크 유닛(942)은 다른 형태들을 마찬가지로 취할 수 있다.
센서 융합 알고리즘(944)은 센서 시스템(904)으로부터의 데이터를 입력으로서 받아들이도록 구성되는 알고리즘(또는 알고리즘을 저장하는 컴퓨터 프로그램 제품)일 수 있다. 이러한 데이터는, 예를 들어, 센서 시스템(904)의 센서들에서 감지되는 정보를 나타내는 데이터를 포함할 수 있다. 센서 융합 알고리즘(944)은, 예를 들어, Kalman 필터, Bayesian 네트워크, 본 명세서에서의 방법들의 기능들 중 일부를 위한 알고리즘, 또는 임의의 다른 알고리즘을 포함할 수 있다. 센서 융합 알고리즘(944)은, 예를 들어, 차량(900)이 위치되는 환경에서의 개별 객체들 및/또는 특징들의 평가들, 특정 상황들의 평가들, 및/또는 특정 상황들에 기초하는 가능한 영향들의 평가들을 포함하는, 센서 시스템(904)으로부터의 데이터에 기초하여 다양한 평가들을 제공하도록 추가로 구성될 수 있다. 다른 평가들이 마찬가지로 가능하다.
컴퓨터 비전 시스템(946)은, 예를 들어, 교통 신호들 및 장애물들을 포함하는, 차량(900)이 위치되는 환경에서의 객체들 및/또는 특징들을 식별하기 위해 카메라(934)에 의해 캡처되는 이미지들을 처리하도록 그리고 분석하도록 구성되는 임의의 시스템일 수 있다. 이러한 것을 위해, 컴퓨터 비전 시스템(946)은 객체 인식 알고리즘, SFM(Structure from Motion) 알고리즘, 비디오 추적, 또는 다른 컴퓨터 비전 기술들을 사용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 컴퓨터 비전 시스템(946)은 환경의 지도를 제작하도록, 객체들을 추적하도록, 객체들의 속도를 추정하도록 등으로 추가적으로 구성될 수 있다.
내비게이션 및 경로명시 시스템(948)은 차량(900)에 대한 주행 경로를 결정하도록 구성되는 임의의 시스템일 수 있다. 내비게이션 및 경로명시 시스템(948)은 차량(900)이 동작하고 있는 동안 동적으로 주행 경로를 업데이트하도록 추가적으로 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 내비게이션 및 경로명시 시스템(948)은, 차량(900)에 대한 주행 경로를 결정하기 위해, 센서 융합 알고리즘(944), GPS(926), LIDAR 유닛(932), 및 하나 이상의 미리 결정된 지도들로부터의 데이터를 통합하도록 구성될 수 있다.
장애물 회피 시스템(950)은 차량(900)이 위치되는 환경에서의 장애물들을 식별하도록, 평가하도록, 그리고 회피하도록 또는 달리 빠져나가도록 구성되는 임의의 시스템일 수 있다. 제어 시스템(906)은 도시되는 것들 이외의 컴포넌트들을 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다.
주변기기들(908)은 차량(900)이 외부 센서들, 다른 차량들, 외부 컴퓨팅 디바이스들, 및/또는 사용자와 상호작용하는 것을 허용하도록 구성될 수 있다. 이러한 것을 위해, 주변기기들(908)은, 예를 들어, 무선 통신 시스템(952), 터치스크린(954), 마이크로폰(956), 및/또는 스피커(958)를 포함할 수 있다.
무선 통신 시스템(952)은, 직접 또는 통신 네트워크를 통해, 하나 이상의 다른 차량, 센서들, 또는 다른 엔티티들에 무선으로 결합하도록 구성되는 임의의 시스템일 수 있다. 이러한 것을 위해, 무선 통신 시스템(952)은, 직접 또는 통신 네트워크를 통해, 다른 차량들, 센서들, 서버들, 또는 다른 엔티티들과 통신하기 위한 안테나 및 칩셋을 포함할 수 있다. 칩셋 또는 무선 통신 시스템(952)은 일반적으로, 다른 가능성들 중에서, Bluetooth, (임의의 IEEE 802.11개정판들을 포함하는) IEEE 802.11에서 설명되는 통신 프로토콜들, (GSM, CDMA, UMTS, EV-DO, WiMAX 또는 LTE와 같은) 셀룰러 기술, Zigbee, DSRC(dedicated short range communications), 및 RFID(radio frequency identification) 통신과 같은, 하나 이상의 타입의 무선 통신(예를 들어, 프로토콜들)에 따라 통신하도록 배열될 수 있다. 무선 통신 시스템(952)은 다른 형태들을 마찬가지로 취할 수 있다.
터치스크린(954)은 차량(900)에 명령들을 입력하기 위해 사용자에 의해 사용될 수 있다. 이러한 것을 위해, 터치스크린(954)은, 다른 가능성들 중에서, 용량성 감지, 저항 감지, 또는 표면 탄성파 프로세스를 통해 사용자의 손가락의 위치 및 움직임 중 적어도 하나를 감지하도록 구성될 수 있다. 터치스크린(954)은 터치스크린 표면에 평행한 또는 이에 대해 평면인 방향으로, 터치스크린 표면에 수직인 방향으로, 또는 양자 모두로 손가락 움직임을 감지하는 것이 가능할 수 있고, 또한 터치스크린 표면에 인가되는 압력의 레벨을 감지하는 것이 가능할 수 있다. 터치스크린(954)은 하나 이상의 반투명 또는 투명 절연층 및 하나 이상의 반투명 또는 투명 전도층으로 형성될 수 있다. 터치스크린(954)은 다른 형태들을 마찬가지로 취할 수 있다.
마이크로폰(956)은 차량(900)의 사용자로부터 오디오(예를 들어, 음성 명령 또는 다른 오디오 입력)를 수신하도록 구성될 수 있다. 유사하게, 스피커들(958)은 차량(900)의 사용자에게 오디오를 출력하도록 구성될 수 있다. 주변기기들(908)은 도시되는 것들 이외의 컴포넌트들을 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(910)은 추진 시스템(902), 센서 시스템(904), 제어 시스템(906), 및 주변기기들(908) 중 하나 이상에 데이터를 송신하도록, 이들로부터 데이터를 수신하도록, 이들과 상호작용하도록, 및/또는 이들을 제어하도록 구성될 수 있다. 이러한 것을 위해, 컴퓨터 시스템(910)은 시스템 버스, 네트워크, 및/또는 다른 접속 메커니즘(도시되지 않음)에 의해 추진 시스템(902), 센서 시스템(904), 제어 시스템(906), 및 주변기기들(908) 중 하나 이상에 통신가능하게 링크될 수 있다.
하나의 예에서, 컴퓨터 시스템(910)은 연료 효율을 개선시키도록 변속기(922)의 동작을 제어하도록 구성될 수 있다. 다른 예로서, 컴퓨터 시스템(910)은 카메라(934)로 하여금 환경의 이미지들을 캡처하게 하도록 구성될 수 있다. 또 다른 예로서, 컴퓨터 시스템(910)은 센서 융합 알고리즘(944)에 대응하는 명령어들을 저장하도록 그리고 실행하도록 구성될 수 있다. 여전히 다른 예로서, 컴퓨터 시스템(910)은 LIDAR 유닛(932)을 사용하여 차량(900) 주위의 환경의 3D 표현을 결정하기 위한 명령어들을 저장하도록 그리고 실행하도록 구성될 수 있다. 다른 예들이 마찬가지로 가능하다. 따라서, 컴퓨터 시스템(910)은 LIDAR 유닛(932)을 위한 제어기로서 기능할 수 있다.
도시되는 바와 같이, 컴퓨터 시스템(910)은 프로세서(912) 및 데이터 스토리지(914)를 포함한다. 프로세서(912)는 하나 이상의 범용 프로세서 및/또는 하나 이상의 특수-목적 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서(912)가 하나보다 많은 프로세서를 포함하는 정도까지, 이러한 프로세서들은 개별적으로 또는 조합하여 작동할 수 있다. 데이터 스토리지(914)는, 결국, 광학, 자기, 및/또는 유기 스토리지와 같은, 하나 이상의 휘발성 및/또는 하나 이상의 비-휘발성 스토리지 컴포넌트들을 포함할 수 있고, 데이터 스토리지(914)는 프로세서(912)와 전체적으로 또는 부분적으로 집적될 수 있다.
일부 실시예들에서, 데이터 스토리지(914)는 다양한 차량 기능들(예를 들어, 방법(500) 등)을 실행하기 위해 프로세서(912)에 의해 실행가능한 명령어들(916)(예를 들어, 프로그램 로직)을 포함할 수 있다. 데이터 스토리지(914)는 추진 시스템(902), 센서 시스템(904), 제어 시스템(906), 및/또는 주변기기들(908) 중 하나 이상에 데이터를 전달하는, 이들로부터 데이터를 수신하는, 이들과 상호작용하는, 및/또는 이들을 제어하는 명령어들을 포함하는, 추가적 명령어들을 마찬가지로 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(910)은 도시되는 것들 이외의 컴포넌트들을 추가적으로 또는 대안적으로 포함할 수 있다.
도시되는 바와 같이, 차량(900)은 차량(900)의 컴포넌트들의 일부 또는 전부에 전력을 제공하도록 구성될 수 있는 전원(960)을 추가로 포함한다. 이러한 것을 위해, 전원(960)은, 예를 들어, 재충전가능 리튬-이온 또는 납축(lead-acid) 배터리를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 배터리 뱅크가 전력을 제공하도록 구성될 수 있다. 다른 전원 재료들 및 구성들이 마찬가지로 가능하다. 일부 실시예들에서, 전원(960)과 에너지 소스(920)는, 일부 순수 전기 자동차(all-electric car)들에서와 같이, 하나의 컴포넌트로서 함께 구현될 수 있다.
일부 실시예들에서, 차량(900)은 도시되는 것들 외에도 또는 그 대신에 하나 이상의 엘리먼트를 포함할 수 있다. 예를 들어, 차량(900)은 하나 이상의 추가적 인터페이스 및/또는 전원을 포함할 수 있다. 다른 추가적 컴포넌트들이 마찬가지로 가능하다. 이러한 실시예들에서, 데이터 스토리지(914)는 추가적 컴포넌트들을 제어하기 위해 및/또는 이들과 통신하기 위해 프로세서(912)에 의해 실행가능한 명령어들을 추가로 포함할 수 있다.
여전히 추가로, 컴포넌트들 및 시스템들 각각이 차량(900)에 집적되는 것으로 도시되지만, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 컴포넌트 또는 시스템은 차량(900) 상에 제거가능하게 장착되거나 또는 유선 또는 무선 접속들을 사용하여 이에 달리(기계적으로 또는 전기적으로) 접속될 수 있다. 차량(900)이 다른 형태들을 마찬가지로 취할 수 있다.
VIII. 결론
도면들에 도시되는 특정 배열들은 제한하는 것으로서 고려되어서는 안 된다. 다른 구현들은 주어진 도면에 도시되는 각각의 엘리먼트를 더 많이 또는 더 적게 포함할 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 추가로, 도시되는 엘리먼트들 중 일부는 조합되거나 또는 생략될 수 있다. 또 추가로, 예시적인 구현은 도면들에 도시되지 않은 엘리먼트들을 포함할 수 있다.
추가적으로, 다양한 양태들 및 구현들이 본 명세서에 개시되었지만, 다른 양태들 및 구현들은 해당 분야에서의 기술자들에게 명백할 것이다. 본 명세서에 개시되는 다양한 양태들 및 구현들은 예시의 목적들을 위한 것이고 제한적인 것으로 의도되는 것은 아니며, 진정한 범위 및 사상은 다음의 청구항들에 의해 표시된다. 본 명세서에 제시되는 발명 대상의 사상 또는 범위로부터 벗어나지 않고, 다른 구현들이 이용될 수 있고, 다른 변경들이 이루어질 수 있다. 본 명세서에 일반적으로 설명되고, 도면들에 도시되는 바와 같은, 본 개시내용의 양태들은 매우 다양한 상이한 구성들에서 배열, 치환, 조합, 분리, 및 설계될 수 있다는 점이 쉽게 이해될 것이고, 이들 모두는 본 명세서에 고려된다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    컴퓨팅 시스템에 의해, 방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스를 동작시키는 단계- 상기 검출 시간 시퀀스는, 각각의 방출된 광 펄스에 대해, 대응하는 리턴 광 펄스의 검출에 대한 대응하는 검출 주기를 포함하고, 상기 대응하는 검출 주기들은 (i) 상기 LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 하나 이상의 표준 검출 주기 및 (ii) 상기 하나 이상의 표준 검출 주기의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 갖는 하나 이상의 연장된 검출 주기를 포함함 -;
    상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스에 대응하는 상기 연장된 검출 주기들 중 하나 이상 동안 하나 이상의 리턴 광 펄스를 상기 LIDAR 디바이스가 검출하였다는 결정을 행하는 단계;
    상기 결정을 행하는 것에 응답하여, 상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 상기 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에서 상기 하나 이상의 검출된 리턴 광 펄스들이 검출된다고 결정하는 단계 - 상기 대응하는 방출 시간들에 대한 상기 검출 시간들은 하나 이상의 범위를 표시함 -;
    상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 객체가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 상기 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하는 단계; 및
    상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 하나 이상의 연장된 검출 주기를 각각 착수하는 그리고 종료하는 타이밍을 표시하는 고정된 스케줄에 대한 액세스를 갖고, 상기 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 상기 LIDAR 디바이스를 동작시키는 단계는 상기 고정된 스케줄에 따라 상기 LIDAR 디바이스를 동작시키는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 상기 LIDAR 디바이스를 동작시키는 단계는 주기적 시간 시퀀스에 따라 상기 하나 이상의 연장된 검출 주기를 각각 착수하도록 상기 LIDAR 디바이스를 동작시키는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 연장된 검출 주기는 하나 이상의 특정 이동 방향으로 상기 LIDAR 디바이스에 의해 방출되는 하나 이상의 광 펄스에 대응하는 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 하나 이상의 특정 이동 방향은 지표면에 평행한 또는 상기 지표면으로부터 떨어져 상승되는 이동 방향을 포함하는 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 추가의 결정을 행하는 단계는,
    상기 공칭 검출 범위가 상기 하나 이상의 범위를 포함하는지 여부의 추가의 결정을 행하는 단계;
    상기 추가의 결정이 상기 공칭 검출 범위가 상기 하나 이상의 범위를 포함한다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 객체가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 상기 하나 이상의 범위가 표시하지 않는다고 결정하는 단계; 및
    상기 추가의 결정이 상기 공칭 검출 범위가 상기 하나 이상의 범위를 포함하지 않는다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 객체가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 상기 하나 이상의 범위가 표시한다고 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계는,
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 적어도 상기 하나 이상의 범위를 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체의 표현을 생성하기 위한 기초로서 사용하는 단계; 및
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 적어도 상기 하나 이상의 범위를 상기 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체의 표현을 생성하기 위한 기초로서 사용하는 단계를 포함하는 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계는,
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 적어도 상기 하나 이상의 범위를 상기 LIDAR 디바이스와 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체 사이의 거리를 결정하기 위한 기초로서 사용하는 단계; 및
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 적어도 상기 하나 이상의 범위를 상기 LIDAR 디바이스와 상기 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체 사이의 거리를 결정하기 위한 기초로서 사용하는 단계를 포함하는 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계는,
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 적어도 상기 하나 이상의 범위를 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 식별하기 위한 기초로서 사용하는 단계; 및
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 적어도 상기 하나 이상의 범위를 상기 공칭 검출 범위 내에 위치되는 객체를 식별하기 위한 기초로서 사용하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 2개 이상의 방출된 광 펄스들 각각에 대한 대응하는 검출 주기들 동안 상기 LIDAR 디바이스가 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계; 및
    상기 LIDAR 디바이스가 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계에 응답하여, 상기 컴퓨팅 시스템에 의해, (i) 상기 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제1 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제1 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에 검출된다고, 그리고 (ii) 상기 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제2 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제2 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에 검출된다고 결정하는 단계를 추가로 포함하고,
    상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계는,
    상기 추가의 결정에 기초하여, 상기 제1 세트의 범위들을 객체 검출을 위한 기초로서 사용하는 것과 상기 제2 세트의 범위들을 객체 검출을 위한 기초로서 사용하는 것 사이에서 선택하는 단계; 및
    상기 선택에 따라 객체 검출에 관여하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 LIDAR 디바이스가 2개 이상의 방출된 광 펄스들 각각에 대한 대응하는 검출 주기들 동안 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계는 상기 LIDAR 디바이스가 상기 복수의 제1 방출된 광 펄스들 각각에 대한 대응하는 검출 주기들 동안 상기 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계를 포함하고, 상기 추가의 결정에 기초하여 선택하는 단계는,
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 객체 검출을 위한 기초로서 상기 제2 세트의 범위들의 사용을 선택하는 단계; 및
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 객체 검출을 위한 기초로서 상기 제1 세트의 범위들의 사용을 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계는,
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시하지 않는다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 적어도 상기 하나 이상의 범위를 객체 검출을 위한 기초로서 사용하는 단계; 및
    상기 추가의 결정이 상기 하나 이상의 범위가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는 객체를 표시한다는 것이면, 다음으로, 상기 추가의 결정을 행하는 것에 응답하여, 객체가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치되는지 여부를 검증하는 추가적인 프로세스에 관여하는 단계를 포함하는 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스는 특정 이동 방향으로 상기 LIDAR 디바이스에 의해 방출되고, 상기 추가적인 프로세스에 관여하는 단계는 객체가 (i) 상기 공칭 검출 범위의 외부에 그리고 (ii) 상기 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스의 특정 이동 방향을 따라 위치되는지 여부를 검증하는 추가적인 프로세스에 관여하는 단계를 포함하는 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 2개 이상의 방출된 광 펄스들 각각에 대한 대응하는 검출 주기들 동안 상기 LIDAR 디바이스가 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계; 및
    상기 LIDAR 디바이스가 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계에 응답하여, 상기 컴퓨팅 시스템에 의해, (i) 상기 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제1 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제1 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에 검출된다고, 그리고 (ii) 상기 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제2 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제2 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에 검출된다고 결정하는 단계를 추가로 포함하고,
    상기 추가적인 프로세스에 관여하는 단계는,
    상기 제1 세트의 범위들이 적어도 하나의 알려진 객체를 나타내는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 제1 세트의 범위들이 적어도 하나의 알려진 객체를 나타내는지 여부의 결정에 기초하여, 상기 제1 세트의 범위들을 객체 검출을 위한 기초로서 사용하는 것과 상기 제2 세트의 범위들을 객체 검출을 위한 기초로서 사용하는 것 사이에서 선택하는 단계; 및
    상기 선택에 따라 객체 검출에 관여하는 단계를 포함하는 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 컴퓨팅 시스템에 의해, 2개 이상의 방출된 광 펄스들 각각에 대한 대응하는 검출 주기들 동안 상기 LIDAR 디바이스가 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계; 및
    상기 LIDAR 디바이스가 다른 리턴 광 펄스들을 검출하였다고 결정하는 단계에 응답하여, 상기 컴퓨팅 시스템에 의해, (i) 상기 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제1 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제1 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에 검출된다고, 그리고 (ii) 상기 검출된 다른 리턴 광 펄스들이 제2 세트의 범위들을 표시하는 복수의 제2 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에 검출된다고 결정하는 단계를 추가로 포함하고,
    상기 추가적인 프로세스에 관여하는 단계는,
    상기 제1 세트의 범위들이 서로 유사한지 여부를 결정하는 단계;
    상기 제1 세트의 범위들이 서로 유사한지 여부의 결정에 기초하여, 상기 제1 세트의 범위들을 객체 검출을 위한 기초로서 사용하는 것과 상기 제2 세트의 범위들을 객체 검출을 위한 기초로서 사용하는 것 사이에서 선택하는 단계; 및
    상기 선택에 따라 객체 검출에 관여하는 단계를 포함하는 방법.
  16. 제1항에 있어서, 상기 LIDAR 디바이스는 차량 상에 위치되고, 상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 단계는, 상기 추가의 결정에 따라, 상기 차량 주변의 환경에 위치되는 객체들의 검출에 관여하는 단계를 포함하고, 상기 컴퓨팅 시스템은 상기 차량 주변의 환경의 상기 LIDAR 디바이스에 의한 스캔들에 적어도 기초하여 상기 차량을 동작시키도록 구성되는 방법.
  17. 자율-주행 차량을 위한 컴퓨팅 시스템으로서,
    하나 이상의 프로세서;
    비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체; 및
    상기 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장되는 그리고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행가능한 프로그램 명령어들을 포함하여:
    방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스를 동작시키고,
    상기 방출 시간 시퀀스는 상기 방출 시간 시퀀스에서의 다수의 방출들 후의 표준 시간 주기 및 상기 방출 시간 시퀀스에서의 방출들 중 적어도 하나 후의 연장된 시간 주기를 포함하고, 상기 표준 시간 주기는 상기 LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위와 연관된 컴퓨팅 시스템.
  18. 제17항에 있어서, 상기 연장된 시간 주기는 상기 자율-주행 차량의 이동 방향으로 방출되는 방출 후에 발생하는 컴퓨팅 시스템.
  19. 차량으로서,
    LIDAR(Light Detection and Ranging) 디바이스; 및
    컴퓨팅 시스템을 포함하고, 상기 컴퓨팅 시스템은,
    방출 시간 시퀀스에 따라 방출 시간들에서 광 펄스들을 방출하도록 그리고 검출 시간 시퀀스에 따라 리턴 광 펄스들을 검출하도록 상기 LIDAR 디바이스를 동작시키고- 상기 검출 시간 시퀀스는, 각각의 방출된 광 펄스에 대해, 대응하는 리턴 광 펄스의 검출에 대한 대응하는 검출 주기를 포함하고, 상기 대응하는 검출 주기들은 (i) 상기 LIDAR 디바이스에 대한 공칭 검출 범위를 수립하는 하나 이상의 표준 검출 주기 및 (ii) 상기 하나 이상의 표준 검출 주기의 각각의 지속기간들보다 더 긴 각각의 지속기간들을 갖는 하나 이상의 연장된 검출 주기를 포함함 -;
    하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들에 대응하는 연장된 검출 주기들 중 하나 이상 동안 상기 LIDAR 디바이스가 하나 이상의 리턴 광 펄스를 검출하였다는 결정을 행하고;
    상기 결정을 행하는 것에 응답하여, 상기 하나 이상의 특정 방출된 광 펄스들의 대응하는 방출 시간들에 대한 검출 시간들에서 상기 하나 이상의 검출된 리턴 광 펄스들이 검출된다고 결정하고 - 상기 대응하는 방출 시간들에 대한 상기 검출 시간들은 하나 이상의 범위를 표시함 -;
    객체가 상기 공칭 검출 범위의 외부에 위치된다는 점을 상기 하나 이상의 범위가 표시하는지 여부의 추가의 결정을 행하고;
    상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하도록 구성되는 차량.
  20. 제19항에 있어서, 상기 추가의 결정에 따라 객체 검출에 관여하는 것은, 상기 추가의 결정에 따라, 상기 차량의 주변의 환경에 위치되는 객체들의 검출에 관여하는 것을 포함하고, 상기 컴퓨팅 시스템은,
    상기 차량의 주변의 환경에 위치되는 객체들의, 상기 추가의 결정에 따라, 적어도 상기 검출에 기초하여 상기 차량을 동작시키도록 추가로 구성되는 차량.
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