KR20220003588A

KR20220003588A - Lidar 시스템의 시간적 지터

Info

Publication number: KR20220003588A
Application number: KR1020217039001A
Authority: KR
Inventors: 안구스 파칼라
Original assignee: 아우스터, 인크.
Priority date: 2019-05-01
Filing date: 2020-04-30
Publication date: 2022-01-10
Also published as: EP3963368A4; JP2022531578A; JP7541030B2; WO2020223561A1; US20220035011A1; CN113906317A; EP3963368A1

Abstract

광 이미터들 및 광 검출기들을 갖는 LIDAR 시스템은 각 샷에 대한 지터를 적용하여 연속적인 이미터 펄스들 사이의 간격의 변화를 만들어낼 수 있다. 검출기들의 동작은 일관된 전파 시간 측정치가 일관된 거리에 대응하도록 이미터들의 동작과 동기화될 수 있다. 각 샷에 대한 지터의 적용은 펄스 광의 다른 소스들로부터의 크로스토크의 효과를 감소시킬 수 있고, 또한 범위 에일리어싱 효과들을 감소시킬 수 있다.

Description

LIDAR 시스템의 시간적 지터

본 개시는 일반적으로 광 이미징, 검출 및 거리 측정(light imaging, detection and ranging, LIDAR) 시스템들, 그리고 특히 LIDAR 시스템들에서 크로스토크 및 범위 에일리어싱(range aliasing)을 감소시키기 위한 시간적 무작위 지터의 사용에 관한 것이다.

LIDAR 시스템들은 펄스 레이저 광으로 타겟을 조명하고 센서로 반사된 펄스들을 측정함으로써 타겟까지의 거리를 측정한다. 그 다음 타겟의 디지털 3차원(3D) 표현을 만들기 위해 전파 시간 측정치들이 사용될 수 있다. LIDAR 시스템들은 3D 깊이 이미지들이 유용한 다양한 응용 분야들, 특히, 고고학, 지리학, 지질학, 임학, 매핑, 건설, 의료 이미징, 보안, 및 군사 응용 분야들에 사용될 수 있다. 단지 하나의 예로서, 자율주행 차량들은 차량 내비게이션뿐만 아니라 장애물 검출 및 회피를 위해 LIDAR를 사용할 수 있다. 또 다른 예로서, 보안 시스템은 제한된 영역에서 가능한 침입자의 3D 위치 및 움직임을 검출하기 위해 LIDAR를 사용할 수 있다.

본 명세서에서 설명되는 본 발명의 특정 실시예들은 각 샷에 대한 지터가 적용되어 연속적인 이미터 펄스들 사이의 간격의 변화를 만들어내는 LIDAR 시스템들에 관한 것이다. 검출기들의 동작은 일관된 전파 시간 측정치가 지터에 관계 없이 일관된 거리에 대응하도록 이미터들의 동작과 동기화된다. 각 샷에 대한 지터의 적용은 펄스 광의 다른 소스들로부터의 크로스토크의 효과를 감소시킬 수 있고, 또한 범위 에일리어싱 효과들을 감소시킬 수 있다. 크로스토크 및/또는 범위 에일리어싱의 효과들을 감소시키는 것은 거리 측정 동작들의 정확도를 향상시킬 수 있다.

일부 실시예들에서, LIDAR 시스템은 광 전송 모듈, 광 감지 모듈, 및 광 전송 모듈과 광 감지 모듈에 커플링된 타이밍 제어기를 포함할 수 있다. 광 전송 모듈은 트리거 펄스에 응답하여 복수의 샷들 각각 동안 광 펄스를 방출하기 위한 이미터를 가질 수 있다. 광 감지 모듈은 광을 수신하기 위한 적어도 하나의 광 센서 채널을 가질 수 있고, 트리거 펄스에 응답하여, 시간 빈들의 시퀀스에 대한 시간의 함수로서 수신된 광 강도의 히스토그램을 생성하도록 구성될 수 있다. 광 감지 모듈은 또한 복수의 샷들에 걸쳐 히스토그램을 누산하도록 구성된 제1 메모리 회로를 가질 수 있다. 타이밍 제어기는 각 샷에 대해 광 전송 모듈 및 광 감지 모듈의 동작을 동기화하기 위한 트리거 펄스들의 시퀀스를 생성하도록 구성될 수 있고, 또한 각 트리거 펄스에 각 샷에 대한 지터를 적용하도록 구성될 수 있다. 샷에 대한 지터는 상이한 샷들에 따라 달라지고, 복수의 샷들에서의 샷들 중 적어도 일부에 대해, 샷에 대한 지터는 하나의 시간 빈보다 클 수 있다.

각 샷에 대한 지터는 다양한 방식들로, 예를 들어 균등 에너지 샘플링 기법들을 사용하여 선택될 수 있다. 지터 값들은 미리 정의된 범위(예를 들어, 히스토그램에서의 시간 빈들의 총 수의 20%, 50%, 100%, 120% 또는 일부 다른 분율 이하) 내에서 선택될 수 있다. 일부 실시예들에서, 제2 메모리 회로는 지터 값들의 일정 범위에 걸쳐 균일하게 분포된 지터 값들의 시퀀스를 포함하는 마스터 지터 시퀀스를 저장할 수 있고, 타이밍 제어기는 또한 마스터 지터 시퀀스에 따라 각 트리거 펄스마다 각 샷에 대한 지터를 선택하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 제어 로직은 시스템 시동 동작 동안 마스터 지터 시퀀스에서의 시작 위치를 무작위로 선택하기 위해 사용될 수 있다.

일부 실시예들에서, LIDAR 시스템은 히스토그램을 분석하여 크로스토크가 존재하는지 여부를 결정하도록 그리고 크로스토크가 존재한다고 결정하는 것에 응답하여 각 샷에 대한 지터를 적응적으로 수정하도록 구성된 프로세서를 또한 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 예를 들어, 펄스열들을 사용하여 펄스 코딩 방식을 도입 또는 변경하여, 다른 동작 거동들이 또한 적응적으로 수정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 수정들은 크로스토크와 연관된 방향으로 선택적으로 적용될 수 있다.

일부 실시예들에서, LIDAR 어레이의 모든 이미터 및 센서 채널들에 동일한 각 샷에 대한 지터가 적용될 수 있다. 다른 실시예들에서는, 상이한 이미터 및 센서 채널들에 상이한 각 샷에 대한 지터가 적용될 수 있다.

일부 실시예들에서, LIDAR 시스템을 동작시키는 방법은 다수의 샷들을 캡처하는 단계 및 샷들을 캡처하는 단계에 후속해서, 히스토그램에 적어도 부분적으로 기초하여 거리 측정 정보를 계산하는 단계를 포함할 수 있다. 각 샷을 캡처하는 단계는 각 샷에 대한 지터를 결정하는 단계; LIDAR 시스템의 타이밍 제어기에서, 각 샷에 대한 지터에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 시간에 트리거 펄스를 생성하는 단계; 트리거 펄스와 동기화된 광 펄스를 방출하도록 LIDAR 시스템의 광 전송 모듈을 동작시키는 단계; 및 광을 수신하고 수신된 광 강도의 히스토그램을 시간의 함수로서 누산하도록 트리거 펄스와 동기적으로 LIDAR 시스템의 광 감지 모듈을 동작시키는 단계를 포함할 수 있다. 히스토그램은 모든 샷들에 걸쳐 누산될 수 있고, 샷들 중 적어도 일부에 대해, 샷에 대한 지터는 하나의 시간 빈보다 클 수 있다.

다음의 상세한 설명은 청구된 발명의 본질 및 이점들에 대한 더 나은 이해를 제공할 것이다.

도 1a 및 도 1b는 본 명세서에서 설명된 일부 실시예들과 관련하여 사용될 수 있는 LIDAR 시스템들에 대한 자동차 응용예들의 예들을 도시한다.
도 2는 일부 실시예들에 따른 예시적인 LIDAR 시스템의 블록도를 도시한다.
도 3은 일부 실시예들에 따른 광 거리 측정 디바이스의 구성요소들의 간략화된 측면도를 도시한다.
도 4는 단일 "샷"에 대해 시간의 함수로서 LIDAR 시스템의 라이더 채널의 동작의 예를 도시한다.
도 5a 내지 도 5d는 시스템간 크로스토크의 존재 시에 각 시간 빈에 대한 광자 카운트들의 히스토그램을 누산하는 예를 도시한다.
도 6은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 각 샷에 대한 지터를 도시한다.
도 7a 내지 도 7d는 본 발명의 일부 실시예들에 따라 각 샷에 대한 지터를 갖는 각 시간 빈에 대한 광자 카운트들의 히스토그램을 누산하는 예를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일부 실시예들에 따른 예시적인 마스터 지터 시퀀스의 그래픽 표현을 도시한다.
도 9는 본 발명의 일부 실시예들에 따른 LIDAR 채널을 동작시키기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 10은 히스토그램 데이터로부터 크로스토크 소스의 존재를 추론하기 위해 일부 실시예들에서 사용될 수 있는 프로세스의 흐름도를 도시한다.
도 11은 백그라운드 모드를 사용하여 수집된 히스토그램 데이터로부터 크로스토크 소스의 존재를 추론하기 위해 일부 실시예들에서 사용될 수 있는 프로세스의 흐름도를 도시한다.
도 12는 본 발명의 일부 실시예들에 따라 LIDAR 시스템에서 크로스토크를 검출하고 크로스토크의 효과를 감소시키기 위해 LIDAR 시스템의 동작을 적응적으로 수정하기 위한 프로세스의 흐름도이다.
도 13은 지터가 없을 때 발생할 수 있는 범위 에일리어싱을 예시하는 타임라인 뷰를 도시한다.
도 14는 본 발명의 일부 실시예들에 따라 각 샷에 대한 지터를 적용함으로써 범위 에일리어싱을 제거하는 것을 예시하는 타임라인 뷰를 도시한다.

1. LIDAR 시스템 개요

본 명세서에서 설명된 일부 실시예들은 특정 시간들에 광의 펄스들을 방출하고 펄스를 방출하는 것과 펄스로부터 반사된 광을 검출하는 것 사이의 시간을 사용하여 거리 측정 데이터를 생성하는 LIDAR 시스템들에서 크로스토크를 감소시키기 위한 기법들에 관한 것이다. 개시된 기법들에 대한 이해를 용이하게 하기 위해, LIDAR 시스템들 및 동작들의 예들이 설명될 것이다. 청구된 발명의 실시예들은 구체적으로 설명된 예시적인 시스템들에 제한되지 않는 많은 상이한 LIDAR 시스템들에서 실현될 수 있는 것으로 이해되어야 한다.

1.1.예시적인 LDAR 시스템들

도 1a 및 도 1b는 본 명세서에서 설명된 일부 실시예들과 관련하여 사용될 수 있는 LIDAR 시스템들에 대한 자동차 응용예들의 예들을 도시한다. 자동차 적용예는 여기서 단지 예시를 위해 선택되고, 여기서 설명된 센서들은 다른 유형들의 차량들, 예를 들어, 보트들,항공기, 기차들 등에서, 뿐만 아니라 3D 깊이 이미지들이 유용한 다양한 다른 적용예들, 이를테면, 의료 이미징, 측지학, 지리정보학, 고고학, 지리학, 지질학, 지형학, 지진학, 임학, 대기 물리학, 보안 시스템들, 레이저 유도,항공 레이저 스와스 매핑(airborne laser swath mapping, ALSM), 및 레이저 고도 측량에 채용될 수 있다.

도 1a는 자동차 적용예에서 각 스캐닝(예를 들어, 회전 또는 선회) LIDAR 시스템(100)의 예를 도시한다. 일부 실시예들에 따르면, 스캐닝 LIDAR 시스템(100)은 도시된 바와 같이 차량(105)의 지붕 상에 장착될 수 있다. 다른 실시예들에서, 하나 이상의 LIDAR 및/또는 이미징 센서는 차량의 전방 또는 후방, 차량의 측면들 및/또는 차량의 코너들을 포함하지만 이에 제한되지 않는 차량의 다른 위치들 상에 장착될 수 있다.

스캐닝 LIDAR 시스템(100)은 레이저 펄스들을 방출하기 위한 광 전송 모듈(또한 광 Tx 모듈로 지칭됨)(102) 및/또는 광 Tx 모듈(102)에 의해 방출된 레이저 펄스들로부터 반사된 광을 감지하기 위한 센서 어레이를 통합할 수 있는 광 수신 모듈(또한 광 Rx 모듈로 지칭됨)(104)을 통합할 수 있다. 일부 실시예들에서, 광 Tx 모듈(102)은 광 Rx 모듈(104)과 동일한 하우징에 배치될 수 있다.

LIDAR 시스템(100)은 광 Tx 모듈(102) 및 광 Rx 모듈(104)의 배향이 차량(105) 외부의 외부 시야 또는 장면 내의 하나 이상의 시야(110)(예를 들어, 일부 실시예들에서 360도 시야) 주위에서 스캐닝될 수 있는 스캐닝 아키텍처를 채용할 수 있다. 스캐닝 아키텍처의 경우에, LIDAR 시스템(100)이 주변 환경을 스캐닝하는 동안 방출된 광(112)은 펄스형일 수 있다. 예를 들어, 광 Tx 모듈(102)은 하나 이상의 펄스형 출력 빔을 방출할 수 있고, 스캐닝 LIDAR 시스템(100)은 상이한 시간들에 차량 주위의 장면의 상이한 부분들을 조명하기 위해 스캐닝되고 회전될 수 있다. 일부 실시예들에서, 회전 화살표(115)로 표시된 스캐닝은 기계적 수단들에 의해, 예를 들어, 광 이미터들 및 센서들을 회전 컬럼 또는 플랫폼에 장착함으로써, 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 스캐닝은 다른 기계적 수단들을 통해, 이를테면 검류계들의 사용을 통해, 구현될 수 있다. 칩 기반 조향 기법들은 또한, 예를 들어, 디지털 마이크로 미러(DMD) 디바이스, 디지털 광 프로세싱(DLP) 디바이스 등과 같은 하나 이상의 MEMS 기반 반사기를 채용하는 마이크로칩들을 사용함으로써, 채용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 스캐닝은 비기계적 수단들을 통해, 예를 들어, 전자 신호들을 사용하여 하나 이상의 광학 위상 어레이를 조향함으로써, 실시될 수 있다.

동작시, 광 Tx 모듈(102)은 LIDAR 시스템(100)을 스캐닝하는 것이 특정 배향에 있는 알려진 시간들에, 광 빔(112)과 같은 펄스형 광 빔들을 생성하도록 동작될 수 있다. 장면 내의 객체들(예를 들어, 객체(110))은 광 Tx 모듈(102)로부터 방출되는 광 펄스들의 부분들을 반사할 수 있다. 그 다음, 하나 이상의 반사된 부분은 스캐닝 LIDAR 시스템(100)으로 돌아가고, 광 Tx 모듈(104)에 의해 검출될 수 있다. 예를 들어, 광 펄스(112)는 객체(110)로부터 반사되어, 반사된 부분(114)을 생성할 수 있다. 반사된 부분(114)은 광 Rx 모듈(104)에 의해 검출될 수 있다. 또한, 다른 소스들로부터의 외래 광(116)이 또한 광 Rx 모듈(104)에 의해 검출될 수 있다. 아래에서 설명될 바와 같이, 외래 광(116)은 스캐닝 LIDAR 시스템(100)을 사용하여 행해지는 거리 측정의 측정치들에 영향을 미칠 수 있다. 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(100)은 거리 측정의 측정들에 미치는 외래 광(116)의 영향을 감소시키도록 의도된 방식으로 동작될 수 있다.

도 1b는 정적 LIDAR 시스템들(152a-b)이 도로 차량(155)의 상부에 구현되는 구현예(150)를 도시한다. 각 정적 LIDAR 시스템(152a-b)은 각 유닛이 자신을 캡처할 수 있는 것보다 더 큰 합성 시야를 캡처하기 위해 (가능하게는 유닛들 사이의 부분적으로 중첩하고/거나 중첩하지 않는 시야들을 갖는) 상이한 방향을 향할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템(152a)은 시야(157a)를 캡처할 수 있고, LIDARA 시스템(152b)은 시야(157b)를 캡처할 수 있다. 일부 실시예들에서, 정적 LIDAR 시스템들의 수, 정적 LIDAR 시스템들의 배치, 및 각 정적 LIDAR 시스템의 시야들은 차량을 둘러싸는 환경의 360도 시야의 전체가 아니라면 대부분을 획득하도록 선택될 수 있다.

예로서, 정적 LIDAR 시스템(152a)을 참조하면, 각 정적LIDAR 시스템은 광 전송 모듈(또한 광 Tx 모듈로 지칭됨)(154) 및 광 수신 모듈(또한 광 Rx 모듈로 지칭됨)(156)을 포함할 수 있다. 광 Tx 모듈(154) 및 광 Rx 모듈(156)은 도 1a의 스캐닝 LIDAR 시스템(100)의 광 Tx 모듈(102) 및 광 Rx 모듈(104)과 유사하거나 동일할 수 있다. 예를 들어, 광 Tx 모듈(154)은 알려진 시간들에, 광 빔(162)과 같은 펄스형 광 빔들을 생성하도록 동작될 수 있다. 장면 내의 객체들(예를 들어, 객체(160))은 광 Tx 모듈(154)로부터 방출되는 광 펄스들의 부분들을 반사할 수 있다. 그 다음, 하나 이상의 반사된 부분은 정적 LIDAR 시스템(152a)으로 돌아가고, 광 Tx 모듈(156)에 의해 검출될 수 있다. 예를 들어, 광 빔(162)은 객체(160)로부터 반사되어, 반사된 부분(164)을 생성할 수 있다. 반사된 부분(164)은 광 Rx 모듈(156)에 의해 검출될 수 있다. 또한, 다른 소스들로부터의 외래 광(166)이 또한 광 Rx 모듈(156)에 의해 검출될 수 있다. 아래에서 설명될 바와 같이, 외래 광(156)은 정적 LIDAR 시스템(152a)을 사용하여 행해지는 거리 측정의 측정치들에 영향을 미칠 수 있다.

일부 실시예들에서, 정적 LIDAR 시스템들(152a, 152b) 각각은 자신의 전체 시야(각각 영역들(157a 및 157b)로서 도시됨)를 한 번에 이미징할 수 있다. 다른 실시예들에서, 정적 LIDAR 시스템들(152a, 152b)은 장면의 이미지들을 캡처하기 위해 장면을 전자적으로 스캐닝할 수 있다. 본 명세서에 사용될 때, "전자 스캐닝"은 센서 어레이의 물리적 움직임(예를 들어, 재배향) 없이 상이한 시간들에 장면의 상이한 부분들에 대한 데이터를 수집하는 것을 나타내며; 이에 따라 전자 스캐닝은 상술된 회전/선회 동작들과 구별된다. 전자 스캐닝은 예를 들어, 상이한 시간들에 광 Tx 모듈(154)에서의 LIDAR 이미터 어레이의 상이한 부분들 및 광 Rx 모듈(156)에서의 LIDAR 센서 채널들의 어레이의 대응하는 서브 세트들을 활성화함으로써, 또는 칩 기반 빔 조향 기법들과 같은 다른 수단들, 예를 들어, 디지털 마이크로미러(DMD) 디바이스, 디지털 광 프로세싱(DLP) 디바이스 등과 같은 하나 이상의 MEMS 기반 반사기를 채용하는 마이크로칩들을 사용하여, 광이 상이한 시간들에 광 Rx모듈(156)에서의 센서 어레이의 상이한 부분들 상에 반사되도록 Tx 모듈(154)로부터의 광을 조향시킴으로써, 구현될 수 있다. 이에 따라, 정적 LIDAR 시스템(152a)은 영역(157a)에서의 시야에서 객체들을 캡처하기 위해 지점들(160 및 170) 사이를 전자적으로 스캔할 수 있고, LIDAR 시스템( 152b) 및 영역(157b)에 대해서도 마찬가지이다.

도 1a 및 도 1b에 도시된 시스템들은 예시적인 것이고, 요구되는 바에 따라 수정될 수 있다. 예를 들어, 도 1a 및 도 1b가 차량의 지붕 상에 장착된 LIDAR 시스템들을 도시하고 있지만, 당업자들은 정적 또는 스캐닝 LIDARA 시스템들이 지붕에 추가하여 또는 지붕 대신에 차량의 다른 부분들 상에 장착될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 정적 또는 스캐닝 LIDAR 시스템들은 차량의 외부 영역들에, 예를 들어, 전방 및 후방 펜더들 근처에 장착될 수 있다. 하나의 차량이 정적 및 스캐닝 LIDAR 시스템들, 예를 들어, 지붕 상의 스캐닝 LIDAR 시스템 및 전방 및 후방 펜더들 근처의 정적 LIDAR 시스템들의 조합을 운반할 수 있다.

더욱이, LIDAR 시스템들에 대한 자동차 구현예들은 여기서 단지 예시를 위해 선택되고, 여기서 설명된 바와 같은 시스템들은 다른 유형들의 차량들, 예를 들어, 보트들,항공기, 기차들 등에서, 뿐만 아니라 3D 깊이 이미지들이 유용한 다양한 다른 적용예들, 이를테면, 위에서 언급된 적용예들 중 임의의 적용예에 채용될 수 있다. 또한 정적 및 스캐닝 LIDAR 시스템들이 함께 사용될 수 있고, 일부 LIDAR 시스템들이 정적 또는 스캐닝 모드에서 선택 가능한 동작을 위해 구성될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

도 2는 일부 실시예들에 따른 예시적인 LIDAR 시스템(200)의 블록도를 도시한다. LIDAR 시스템(200)은 도 1a의 LIDAR 시스템(100)과 같은 스캐닝 LIDAR 시스템 또는 도 1b의 LIDAR 시스템 (152a 또는 152b)과 같은 정적 LIDAR 시스템을 구현할 수 있다.

LIDAR 시스템(200)은 광 거리 측정 디바이스(202) 및 사용자 인터페이스(250)를 포함할 수 있다. 광 거리 측정 디바이스(202)는 거리 측정 시스템 제어기(204), 광 전송 모듈(206) 및 광 감지 모듈(208)을 포함할 수 있다. 거리 측정 데이터는 광 거리 측정 디바이스(202)에 의해, 광 전송 모듈(206)로부터의 하나 이상의 광 펄스를 광 거리 측정/이미징 디바이스(202) 외부의 시야로 전송함으로써 생성될 수 있다. 시야는 광 전송 모듈(206) 및 광 감지 모듈(208)로부터 가변 거리들에 있는 하나 이상의 광 반사 객체를 포함할 수 있다. 전송된 광의 반사된 부분들은 약간의 지연 시간 후에 광 감지 모듈(208)에 의해 검출된다. 지연 시간에 기초하여, 반사면까지의 거리가 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 지연 시간 및 반사면까지의 거리는 아래에서 설명될 바와 같은 히스토그램화 기법들을 사용하여 결정될 수 있다. 또한 다른 거리 측정 방법들, 예를 들어 연속파, 광복조, 도플러 등이 채용될 수도 있다.

광 전송(Tx) 모듈(206)(예를 들어, 도 1a의 광 Tx 모듈(102) 또는 도 1b의 광 Tx 모듈(152a 또는 152b)에 대응할 수 있는)은 광 이미터들(예를 들어, 적외선 레이저들)의 1차원 또는 2차원 어레이일 수 있는 이미터 어레이(214), 및 이미터 어레이(214)와 함께 취해질 때 광 방출 시스템(238)을 형성할 수 있는 Tx 광학 시스템(216)을 포함하며; 광 방출 시스템(238)의 예시적인 구현예는 아래에서 설명된다. 광 Tx 모듈(206)은 선택 사항인 프로세서(218) 및 메모리(220)를 더 포함할 수 있지만, 일부 실시예들에서, 이들 컴퓨팅 자원들은 거리 측정 시스템 제어기(204)에 통합될 수도 있다. 일부 실시예들에서, 메모리(220)(또는 거리 측정 시스템 제어기(204)의 메모리(232))는 광 펄스가 전송되어야 할 때를 나타내는 정보 및/또는 광 펄스가 송신되어야 할 때를 결정하기 위해 프로세서(218)(또는 거리 측정 시스템 제어기(204)의 프로세서(230))에 의해 실행 가능한 프로그램 코드를 저장할 수 있다. 광 펄스가 전송되어야 할 때를 결정하기 위한 특정 예들이 아래에서 설명된다.

광 감지(Rx) 모듈(208)(예를 들어, 도 1a의 광 Rx 모듈(104) 또는 도 1b의 광 Rx 모듈(154a 또는 154b)에 대응할 수 있는)은 광 전송 모듈(206)로부터 전송된 광의 반사된 부분들을 검출할 수 있는 광센서들을 포함할 수 있는 센서 어레이(226), 및 센서 어레이(226)와 함께 취해질 때 광 검출 시스템(236)을 형성하는 Rx 광학 시스템(228)을 포함할 수 있으며; 광 검출 시스템(236)의 예시적인 구현예는 아래에서 설명된다. 광 Rx 모듈(208)은 프로세서(222) 및 메모리(224)를 더 포함할 수 있다. (대안적인 구현예에서, 이들 컴퓨팅 자원들은 거리 측정 시스템 제어기(204)에 통합될 수 있다.)

일부 실시예들에서, 광 거리 측정 디바이스(202)는, 한 번에 이미터들의 서브 세트만을 활성화함으로써 그리고 이미터들의 점호와 동기화하여 LIDAR 센서 채널들의 대응하는 서브 세트만을 판독함으로써 장면의 LIDAR 이미지가 캡처되는 전자 스캐닝 모드에서 동작될 수 있다. 이미터들의 상이한 서브 세트들은 상이한 시간들에 활성화될 수 있으며, LIDAR 채널들의 대응하는 서브 세트들은 이미터 활성화와 동기화하여 판독될 수 있고; 최종적으로 모든 이미터들이 활성화될 수 있고, 센서 어레이에서의 모든LIDAR 채널들은 한 번의 샷을 통해 판독될 수 있다. 예로서, 이미터 어레이는 각 방출 사이클 동안 좌측으로부터 우측으로 한 번에 그리고 순차적인 순서로 하나의 컬럼을 활성화함으로써 광을 방출할 수 있는 한편, 센서 어레이는 대응하는 시퀀스로 대응하는 LIDAR 채널들을 판독하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 모든 이미터들 및 모든 센서들은 한 번에 활성화될 수 있다.

광 거리 측정 디바이스(202)의 일부 실시예들은 전자 스캐닝에 대한 지원을 포함하여, 광의 방출 및 감지를 동기화하기 위한 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 광 검출 시스템(236)은 센서 어레이(226)에 커플링되고 센서 어레이(226)의 동작을 제어하도록 구성된 센서 제어기(225)를 포함할 수 있다. 센서 제어기(225)는 광을 감지하기 위해 하나 이상의 광센서를 선택할 수 있는 임의의 적합한 구성요소 또는 구성요소들의 그룹, 이를테면 ASIC, 마이크로 제어기, FPGA, 또는 선택 회로, 예를 들어, 멀티플렉서에 커플링된 임의의 다른 적합한 프로세서일 수 있다. 마찬가지로, 광 방출 시스템(238)은 이미터 어레이(214)에 커플링되고 이미터 어레이(214)의 동작을 제어하도록 구성된 이미터 제어기(215)를 포함할 수 있다. 이미터 제어기(215)는 또한 센서 제어기(225)에 대해 위에서 언급된 임의의 적합한 프로세서일 수 있고, 이미터 어레이(214)를 동작시키기 위한 하나 이상의 구동 구성요소를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 센서 제어기(225) 및 이미터 제어기(215)는 이미터 어레이(214)에서의 광 방출이 센서 어레이(226)에서의 광센서들의 판독과 동기화되도록 동기화된다. 예로서, 센서 제어기(225) 및 이미터 제어기(215) 양자는 양자의 제어기들이 동일한 타이밍 방식에 기초하여 동작할 수 있도록 타이밍 제어기(217)에 커플링될 수 있다. 타이밍 제어기(217)는 디지털 회로들의 동작들을 조정하기 위해 특정 속도로 하이 상태와 로우 상태 사이에서 진동하는 클록 신호를 생성하는 클록 회로(219)를 포함할 수 있으며; 클록 회로들의 예들은 당해 분야에 잘 알려져 있다. 클록 신호를 참조하여 아래에서 설명될 다양한 시구간들이 정의될 수 있고, 타이밍 제어기(217)는 클록 신호를 이미터 제어기(215) 및 센서 제어기(225)에 제공할 수 있다. 일부 실시예들에서, 타이밍 제어기(217)는 또한 이미터 제어기(215) 및 센서 제어기(225)에 추가적인 타이밍 제어 신호들을 생성하기 위한 제어 로직(예를 들어, ASIC, 마이크로 제어기, FPGA, 또는 임의의 다른 적합한 프로세서)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 타이밍 제어기(217)는 이미터 제어기(215)가 이미터 어레이(214)에서의 이미터들을 활성화하는 것을 시작해야 할 때를 나타내는 트리거 펄스 신호들 및 센서 제어기(225)가 센서 어레이(226)로부터의 데이터 수집을 시작하고 종료해야 할 때를 나타내는 센서 펄스 신호들을 생성하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예들에서, 트리거 펄스 신호 및 센서 펄스 신호는 동일한 신호일 수 있거나, 또는 트리거 펄스 신호와 센서 펄스 신호는 고정된 시간량만큼 서로 오프셋될 수 있다. 또한, 아래에서 설명될 바와 같이, 타이밍 제어기(217)는 트리거 펄스들을 생성하는 사이의 간격을 변화시킴으로써 연속적인 샷들 사이에 지터를 도입할 수 있다. 일부 실시예들에서, 센서 제어기(225), 이미터 제어기(215), 및 타이밍 제어기(217)는 모두 동일한 집적 회로 디바이스에 제조될 수 있고, 이미터 어레이(214) 및 센서 어레이(216)는 또한 동일한 디바이스에 제조될 수 있어, 콤팩트한 LIDAR 어레이를 제공할 수 있다.

일부 실시예들에서, 센서 제어기(225) 및 이미터 제어기(215) 대신에, 또는 이에 추가하여, 거리 측정 시스템 제어기(204)는 이미터 어레이(214)에서의 이미터들에 의한 광 방출이 센서 어레이(226)에서의 광센서들의 판독과 동기화되도록 광 감지 모듈(208) 및 광 전송 모듈(206)의 동작을 동기화하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 거리 측정 제어기(204)는 광 전송 모듈(206)의 이미터 어레이(214)에게 (임의의 주어진 시간에 하나 이상의 이미터로부터) 광을 방출할 것을 지시하고, 이에 대응하여 광 감지 모듈(208)의 센서 어레이(226)에게 (하나 이상의 광검출기 채널을 사용하여) 광을 감지할 것을 지시한다. 이러한 실시예들에서, 거리 측정/이미징 시스템 제어기(204)는 광 감지 모듈(208) 및 광 전송 모듈(206)에 대한 자신의 지시들을 기초로 하는 그 자신의 클록 신호를 가질 수 있다.

이미터 어레이(214)에서의 이미터들의 상이한 서브 세트들이 상이한 시간들에 트리거되고, 센서 어레이(226)에서의 광센서들의 상이한 서브 세트들이 특정 이미터들의 트리거와 동기하는 시간들에 트리거되는 전자 스캐닝 동작 모드를 구현하기 위해 상기한 또는 다른 동기화 기법들 중 어느 하나가 사용될 수 있다. 광 방출 및 검출을 위한 다른 형태들의 시퀀싱이 구상되고 전자 스캐닝이 요구되지 않는다는 것을 이해해야 한다.

일부 실시예들에서, 광 감지 모듈(208)의 프로세서(222) 및 메모리(224)는 신호 프로세싱 동작들을 수행할 수 있다. 신호 프로세싱의 예로서, 각 광센서 또는 광센서들의 그룹에 대해, 메모리(224)는 연속적인 시간 빈들에 걸쳐 검출된 광자들의 카운트들(또는 다른 광 강도 측정치)을 누산할 수 있고, 함께 취해진 이들 시간 빈들은 반사된 광 펄스의 시계열(예를 들어, 광자들의 카운트 대 시간)을 재생성하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 집성된 광자 카운트들(또는 광 강도의 다른 측정치들)의 시계열은 본 명세서에서 강도 히스토그램(또는 단지 히스토그램)으로 지칭된다. 또한, 프로세서(222)는 광다이오드들의 포화 및 퀀칭으로 인해 발생할 수 있는 펄스 형상 왜곡에 덜 민감한 광자 시계열을 복구하는 것을 돕기 위해, 매치트 필터링(matched filtering)과 같은 특정 신호 프로세싱 기법들을 적용할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서(222)는 잡음을 감소시키고/거나 강도 측정치들의 채널 대 채널 변화를 보상하기 위해 신호 프로세싱 기법들, 예를 들어, 캘리브레이션 기반 보정들을 적용할 수 있다.

일부 실시예들에서, 광 감지 모듈(208)의 프로세서(222)로부터의 출력은 추가 프로세싱을 위해 거리 측정 시스템 제어기(204)로 보내진다. 거리 측정 시스템 제어기(204)는 예를 들어, ASIC 또는 ASIC의 일부로서 FPGA와 같은 프로그래머블 로직 디바이스를 사용함으로써, 메모리(232)와 프로세서(230)를 사용함으로써, 또는 이들의 몇몇 조합을 포함하여, 다수의 방식들로 실현될 수 있다. 거리 측정 시스템 제어기(204)는 광 검출을 시작 및 중단하기 위한 커맨드들 및 광검출기 파라미터들을 조정하기 위한 커맨드들을 포함하는 커맨드들을 보냄으로써 광 감지 모듈(208)을 제어할 수 있다. 유사하게, 거리 측정/이미징 시스템 제어기(204)는 광 방출 제어를 시작 및 중단하기 위한 커맨드들 및 이미터 온도 제어(파장 튜닝을 위한), 이미터 구동 전력 및/또는 전압과 같은 다른 광 이미터 파라미터들을 조정하기 위한 커맨드들을 포함하는 커맨드들을 보냄으로써 광 전송 모듈(206)을 제어할 수 있다. 일부 실시예들에서, 거리 측정 시스템 제어기(204)의 하나 이상의 구성요소는 또한 센서 어레이(226), 프로세서(222) 및 메모리(224)와 동일한 ASIC에 통합될 수 있으며, 이에 의해 물리적으로 분리된 거리 측정 제어기 모듈에 대한 필요성을 제거할 수 있다.

이미터 어레이(214)가 다수의 독립적인 구동 회로들을 갖는다면, 예를 들어, 거리 측정 시스템 제어기(204)에 의해, 적절하게 시퀀싱될 수 있는 다수의 온/오프 신호들이 존재할 수 있다. 마찬가지로, 이미터 어레이가 어레이에서의 상이한 이미터들을 상이하게 튜닝하기 위해 다수의 온도 제어 회로들을 포함하는 경우, 송신기 파라미터들은 다수의 온도 제어신호들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 거리 측정 시스템 제어기(204)는 광 감지 모듈(208) 및 광 전송 모듈(206)과 데이터를 교환하기 위한 하나 이상의 유선 인터페이스 또는 커넥터(예를 들어, 회로 기판 상의 트레이스)를 갖는다. 다른 실시예들에서, 거리 측정 시스템 제어기(204)는 광학 통신 링크와 같은 무선 인터커넥트를 통해 광 감지 모듈(208) 및 광 전송 모듈(206)과 통신한다.

사용자 인터페이스(250)는 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소들, 예를 들어, 모니터, 키보드, 마우스, CPU 및 메모리를 갖는 컴퓨터 시스템; 콘솔에(예를 들어, 자동차 대시보드 상에) 장착된 터치 스크린; 터치 스크린을 갖는 핸드헬드 디바이스; 또는 임의의 다른 적절한 사용자 인터페이스 디바이스들을 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(250)의 구성요소들은 LIDAR 시스템(200)이 장착되는 객체에 대해 로컬일 수 있지만, LIDAR 시스템(200)을 원격으로 동작시키는 상이한 물리적 시스템에 있을 수도 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템(200)으로의/으로부터의 커맨드들 및 데이터는 셀룰러 네트워크(LTE 등), 개인 영역 네트워크(블루투스, 지그비 등), 근거리 네트워크(Wi-Fi, IR 등) 또는 광역 네트워크, 이를테면 인터넷을 통해 라우팅될 수 있다.

사용자 인터페이스(250)는 광 거리 측정 디바이스(202)로부터의 LIDAR 데이터를 사용자에게 제시할 수 있고/거나 사용자 또는 상위 레벨 프로그램이 하나 이상의 커맨드로 광 거리 측정 디바이스(202)를 제어할 수 있게 한다. 예시적인 커맨드들은 광 거리 측정 디바이스(202)를 활성화 또는 비활성화하고; (예를 들어, 방출된 펄스 패턴들 및 신호 프로세싱에 대한) 광검출기 노출 레벨, 바이어스, 샘플링 지속 기간 및 다른 동작 파라미터들을 특정하며; 광 이미터 파라미터들, 이를테면 밝기를 특정하는 등의 커맨드들을 포함할 수 있다. 또한, 커맨드들은 사용자 또는 상위 레벨 프로그램이 결과들을 디스플레이하거나 해석하기 위한 방법을 선택할 수 있게 할 수 있다. 사용자 인터페이스는 예를 들어, 단일 프레임 스냅샷 이미지, 지속적으로 업데이트된 비디오 이미지, 및/또는 일부 또는 모든 픽셀들 또는 센서 채널들에 대한 다른 측정치들의 디스플레이를 포함할 수 있는 LIDAR 시스템 결과들을 디스플레이할 수 있다. 픽셀 또는 센서 채널에 대한 다른 측정치들의 예들은 주변 잡음 강도, 리턴 신호 강도, 캘리브레이트된 타겟 반사율, 타겟 분류(하드 타겟, 확산 타겟, 역반사 타겟), 범위, 신호 대 잡음비, 타겟 방사상 속도, 리턴 신호의 시간적 펄스 폭 등을 포함한다. 일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스(250)는 차량으로부터의 객체들의 거리들(근접도)을 나타내는 정보를 제공하고 추적할 수 있다. 이러한 정보는 예를 들어, 시야에서의 객체들을 식별 및 추적하고, 가능하게는 사용자에게 경보를 제공하거나, 또는 자율 차량 제어를 포함하지만 이에 제한되지 않는 거리 측정 데이터를 레버리징하는 임의의 다른 동작들을 수행하는데 사용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 광 거리 측정 디바이스(202)는 다른 시스템들 또는 디바이스들과 통신할 수 있다. 예를 들어, 일부 자동차 적용예들에서, 광 거리 측정 디바이스(202)는 자동화된 차량 제어 유닛(도시되지 않음)과 통신할 수 있으며, 이는 광 거리 측정 디바이스(202)로부터 수신된 데이터에 기초하여 차량의 제어와 연관된 하나 이상의 파라미터를 수정할 수 있다. 예를 들어, 완전히 자율적인 차량에서, 광 거리 측정 디바이스(202)는 네비게이션을 돕기 위해 자동차를 둘러싸는 환경의 실시간 깊이 이미지를 제공할 수 있다. 다른 자동차 적용예들에서, 광 거리 측정 디바이스(202)는 고급 운전자 보조 시스템(ADAS)의 부분으로서, 또는 예를 들어, 깊이 이미지 데이터를 임의의 수의 상이한 시스템(예를 들어, 적응형 순항 제어, 자동 주차, 운전자 졸음 모니터링, 사각 지대 모니터링, 충돌 회피 시스템들 등)에 제공할 수 있는 안전 시스템의 부분으로서 채용될 수 있다. 차량 제어 유닛이 광 거리 측정 디바이스(202)에 통신 가능하게 커플링될 때, 경보들이 운전자에게 제공될 수 있거나, 객체의 근접도가 추적 및/또는 디스플레이될 수 있다.

광 거리 측정 시스템(200)은 도 2에 도시되지 않은 다른 구성요소들을 또한 포함할 수 있다. 예를 들어, 스캐닝 LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1a의 스캐닝 LIDAR 시스템(100))의 일부 구현예들에서, 광 거리 측정 시스템(200)은 프로그래머블 및/또는 고정 기능 로직 회로부에서 구현되는 제어 로직과 함께, 이미터 어레이(214) 및 센서 어레이(226), 이를테면 회전 액추에이터, 전기 모터, 자기 모터, 회전 인코더 등을 포함하는 하우징을 회전시키기 위한 적절한 하드웨어 구성요소들을 포함할 수 있다. 다른 스캐닝 구현예들에서, 광 거리 측정 시스템(200)은 MEMS 미러들과 같은 광 조향 구성요소들 및 전자 스캐닝을 지원하기 위한 적절한 제어 로직을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 광 거리 측정 디바이스(202)는 지속적으로(예를 들어, 10-30 Hz의 레이트로) 회전할 수 있는 회전 거리 측정 시스템을 구현할 수 있고, 현재 회전각에 기초하여, 데이터 수집을 시작 및 중단해야 할 때를 결정할 수 있다. 예를 들어, 광 거리 측정 디바이스(202)는 (예를 들어, 회전식 인코더를 사용하여) 센서 어레이(226)의 각도 위치를 추적할 수 있고, 균일하게 이격된 각도 위치들에 대응하는 M개의 "측정 각도들" φ _i (i=1, 2, . M에 대한)의 세트를 정의할 수 있다. 센서 어레이(226)는 (거리 측정 디바이스(202)의 다른 구성요소들과 함께) 균일한 각속도로 지속적으로 회전할 수 있고, 센서 채널들은 신호들을 지속적으로 생성할 수 있다 메모리(224)는 연속적인 시간 빈들에 걸쳐 검출된 광자들의 카운트들을 누산할 수 있으며, 이는 아래에서 설명될 바와 같이 강도 히스토그램을 생성하는 데 사용될 수 있다 제어기(예를 들어, 거리 측정 시스템 제어기(204))는 인코더 위치가 측정 각도들(φ _i ) 중 하나에 대응할 때를 나타내는 신호를 수신할 수 있다. "마커" 신호로도 지칭되는 이 신호는 센서 채널들에 대한 연속적인 측정 구간들 사이의 경계를 마킹할 수 있다. 이 신호에 응답하여, 메모리(224)에 수집된 히스토그램 데이터는, 예를 들어, 히스토그램 데이터에 필터들을 적용하여 반사된 LIDAR 펄스들의 정확한 수신 시간을 결정하는 것을 포함할 수 있는 분석을 위해 디지털 신호 프로세서(DSP)(예를 들어, 프로세서(222) 또는 프로세서(230))로 보내질 수 있다. 동일한 신호에 응답하여, 메모리(224)는 다음 히스토그램에 대한 데이터 누산을 시작할 수 있다. 일부 실시예들에서, 메모리(224)는 광자 카운트들을 저장하는 데 전용되는 두 개(또는 그 이상)의 뱅크들을 포함할 수 있고, 대안적인 측정 구간들로부터의 광자 카운트 데이터는 대안적인 뱅크들에 저장될 수 있다. 또한, 연속적인 회전이 요구되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 일부 구현예들에서, 회전 거리 측정 시스템은 단계적 방식으로, 예를 들어, 제1 측정 각도로 회전하고, 측정 구간 동안 데이터를 수집한 다음, 다음 측정 각도로 회전하며, 데이터 수집을 반복하여, 회전하고 데이터를 수집할 수 있다. 더욱이, 상술한 바와 같이, LIDAR 시스템은 부품들을 회전시키지 않고 동작하는 정적 시스템일 수 있고, 측정 구간들은 임의의 원하는 타이밍으로 개시될 수 있다.

LIDAR 시스템(200)은 예시적인 것이고 변형들 및 수정들이 가능하다는 것이 이해될 것이다. 예를 들어, 특정 프로세서들, 제어기들, 및 메모리들이 LIDAR 시스템(200) 내에서의 상이한 모듈들과 연관되는 것으로 도시되지만, 일부 실시예들은 상이한 배열을 제공할 수 있으며, 예를 들어, 하나의 프로세서 및 메모리는 광 전송 모듈 및 광 감지 모듈 양자에 대한 동작 제어 및 지원을 제공한다. 모든 프로세서들은 마이크로 프로세서들, 마이크로 제어기들, FPGA들, ASIC들 등을 포함하여, 종래의 디지털 로직 회로들 등을 사용하여 구현될 수 있다. 모든 메모리들은 SRAM, DRAM, 플래시 RAM 등과 같은 종래의 반도체 기반 메모리 회로들을 사용하여 구현될 수 있다. 다른 구현들도 또한 가능하다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 광 거리 측정 디바이스(300)의 구성요소들의 간략화된 측면도를 도시한다. 광 거리 측정 디바이스(300)는 도 2의 광 거리 측정 디바이스(202)의 구현예일 수 있다. 광 거리 측정 디바이스(300)는 (예를 들어, 광 전송 모듈(206)을 구현하는) 광 전송(Tx) 모듈(306) 및 (예를 들어, 광 감지 모듈(208)을 구현하는) 광 감지(Rx) 모듈(308)을 포함한다.

도 3에 도시된 바와 같이, Tx 모듈(306)은 Tx측 마이크로 광학계 패키지(312) 및 벌크 광학 요소(314)를 포함할 수 있다. Tx측 마이크로 광학계 패키지(312)는 (예를 들어, 도 2의 이미터 어레이(214)를 구현하는) 다수의 광 이미터들(316)을 포함하고, 선택 사항으로 마이크로 렌즈 레이어(318) 및 조리개 레이어(320)를 포함한다. 이미터들(316)은 전송기 채널들의 1차원 또는 2차원 어레이, 예를 들어, 박스 영역에 도시된 채널(325)로 배열될 수 있다. 전송기 채널들 각각은 협대역 광을 방출할 수 있는 하나 이상의 광 이미터(316), 예를 들어, 근적외선(NIR) 수직 공동 반도체 레이저(vertical cavity semiconductor laser, VCSEL)등을 갖고, 선택 사항으로, 렌즈 레이어(318)로부터의 마이크로 렌즈 및 조리개 레이어(320)로부터의 조리개를 갖는다.

Rx 모듈(308)은 Rx측 벌크 이미징 광학계 모듈(330) 및 Rx측 센서 패키지(332)를 포함할 수 있다. Rx측 센서 패키지(332)는 (예를 들어, 도 2의 센서 어레이(226)를 구현하는) 다수의 광 감지 채널들(334)을 포함하고, 선택 사항으로 마이크로 렌즈 레이어(336) 및 조리개 레이어(338)를 포함한다. 광 감지 채널들(334)은 Tx측 마이크로 광학계 패키지(312)의 배열과 매칭될 수 있는 1차원 또는 2차원 어레이로 배열될 수 있으며, 광 감지 채널(334)은 각 마이크로 광학 전송기 채널(325)에 대응한다. 각 광 감지 채널(334)은 요구되는 바에 따라 시준 광학계, 확산기들 등뿐만 아니라, 대응하는 이미터(316)에 의해 방출된 파장을 갖는 수직 입사 광자들을 선택적으로 통과시키는 협대역 통과 필터를 포함할 수 있다. 각 광 감지 채널은 또한 협대역 통과 필터를 통과하는 광자들을 수신하도록 배열된 하나 이상의 광센서의 세트를 포함할 수 있다. 각 광센서는 예를 들어, 하나 이상의 표준 광다이오드, 애벌란시 광다이오드(avalanche photodiode, APD), 단일 광자 애벌랜치 다이오드(single-photon avalanche diode, SPAD), RCP(공진 공동 광다이오드, Resonant Cavity Photodiode), 광학 나노 안테나, 마이크로 볼로미터, 또는 다른 적합한 광검출기로 이루어진 검출기 활성 영역을 이용하여 광자들을 검출할 수 있는 광센서일 수 있다. 단일 광 감지 채널(334)은 단일의 대형 광자 검출 영역에 비해 보통 더 높은 동적 범위, 더 빠른 응답 시간, 또는 다른 유익한 속성들을 갖는 단일 센서로서 작용하도록 함께 협력하는 다수의 감광 영역들(예를 들어, 다수의 SPAD들)을 포함할 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 검출 효율을 개선하고 이웃하는 센서 채널들과의 크로스토크를 감소시키기 위해 다른 구조들이 또한 제공될 수 있다.

동작시, Tx 모듈(306)은 예를 들어, 10nm, 2nm, 1nm, 0.5nm, 0.25 nm 이하의 스펙트럼 폭을 갖는 예를 들어, NIR 광의 펄스들을 하나 이상의 시야로 전송함으로써 LIDAR 시스템(300) 주위의 영역에서 객체들의 활성 조명을 제공할 수 있다. 이미터들(316) 중 하나로부터 방출된 광은 Tx측 마이크로 광학 렌즈 레이어(318)의 마이크로 광학계 중 하나에 접근함에 따라 발산한다. 마이크로 렌즈 레이어(318)에서의 마이크로 렌즈들은 발산하는 광을 캡처하고, 발산하는 광을, 마이크로 렌즈들의 어레이 및 이미터들의 어레이(316)의 위치에 대응하는 조리개들의 어레이를 포함할 수 있는 조리개 레이어(320)에서의 조리개들과 일치하는 초점 평면에 다시 포커싱한다. 조리개 레이어(320)는 시스템에서 크로스토크를 감소시킬 수 있다. 조리개들을 빠져나간 후, 포커싱된 광은 다시 원뿔들의 형태로 발산하며, 이는 그 다음 Tx측 벌크 이미징 광학계 모듈(314)과 만난다. 일부 실시예들에서, 마이크로 렌즈 레이어(318)와 Tx측 벌크 이미징 광학계 모듈(314) 사이의 분리는 이들의 초점 길이들의 합과 동일하여, 조리개 어레이(320)에 포커싱된 광은 상이한 주 광선 각도로 Tx측 벌크 이미징 광학계의 모듈(314)을 빠져나가는 각 시준된 번들의 광선들과 함께 Tx측 벌크 이미징 광학계 모듈(314)의 출력에서 시준된 광으로서 나타난다. 따라서, 각 이미터로부터의 광은 디바이스 앞의 상이한 시야로 지향된다. 일부 실시예들에서, Tx측 벌크 이미징 광학계(314)는 렌즈의 이미징측(이는 이미터측임) 상의 텔레센트릭(telecentric)이고, 즉, 벌크 이미징 광학계(314)의 이미지측 상의 주 광선들은 이미지 평면 상의 모든 위치에 대해 서로 실질적으로 평행하고 이미지 평면에 수직이다(이는 이미터 평면임). 이러한 구성에서, 이미터 어레이는 텔레센트릭 소스로서 동작할 수 있고, 즉, 광학계는 이미터 어레이에 의해 생성된 실질적으로 모든 광을, 심지어 어레이의 외측 에지들 상의 이미터들로부터 방출된 광도 캡처한다.

시야에서의 객체들로부터 반사하는 Tx 모듈(306)에 의해 방출된 광의 부분들(광선들(340)로서 도시됨)은 다수의 방향들로부터 Rx측 벌크 이미징 광학계 모듈(330)에 진입한다. Rx측 벌크 이미징 광학계 모듈(330)은 Rx측 입력 조리개 레이어(338)와 일치하는 평면에 광선들(340)을 포커싱하는 단일 렌즈 또는 다수의 렌즈 그룹을 포함할 수 있어, 광이 광 센서 채널들(334)에 진입할 수 있게 한다. 일부 실시예들에서, Rx 모듈(308)은 각 이미터(316)에 대한 광 감지 채널(334)을 포함하며, 각 개별 광 감지 채널(334)의 시야는 각 이미터(316)의 시야와 매칭된다.

상술된 LIDAR 시스템들은 예시적인 것이고 변형들 및 수정들이 가능하다는 것이 이해될 것이다. 상이한 도면들을 참조하여 설명된 LIDAR 시스템들의 구성요소들은 동일한 LIDAR 시스템에서 조합될 수 있다. 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템은 동일한 ASIC 상에 제조된 광 Tx 모듈 및 광 Rx 모듈을 가질 수 있으며, 이는 또한 프로세서 및 메모리를 통합할 수 있다. 그러나, 특정 구현예는 요구되지 않는다. LIDAR 시스템은 임의의 수의 채널(단지 단일 채널을 포함함)을 가질 수 있다. 특정 광 파장들, 타이밍 파라미터들, 광학 소자들 등은 요구되는 바에 따라 달라질 수 있다. 청구된 발명의 특징들을 통합하는 LIDAR 시스템들은 거리 측정 데이터가 유용한 임의의 적용예에 사용될 수 있다.

1.2.예시적인 LIDAR 동작

LIDAR 시스템(300)과 같은 LIDAR 시스템은 다수의 LIDAR 채널들을 가지며, 이들 각각은 이미터(예를 들어, 이미터 채널(325)) 및 대응하는 광 센서 채널(예를 들어, 광 센서 채널(334))을 포함한다. LIDAR 시스템(300)(또는 다른 LIDAR 시스템들)은 이미터 채널(325)로부터의 광 펄스의 방출과 대응하는 광 감지 채널(334)에 의해 반사된 광의 검출 사이의 시간에 기초하여 시야에서의 객체까지의 거리를 결정하도록 동작될 수 있다. 단일 LIDAR 채널에 대한 동작의 예가 이제 설명될 것이고; 각 LIDAR 채널이 유사하게 동작할 수 있다는 것이 이해될 것이다.

동작시, 이미터 채널(325)은 특정 방향으로 환경으로 이동하는 광 펄스를 방출하기 위해 때때로 활성화될 수 있다. 광의 일부는 환경에서의 객체들로부터 반사될 수 있고, 광 감지 채널(334)에서의 광센서들에 의해 검출될 수 있다. 거리 측정 적용예들을 지원하기 위해, 광 감지 채널(334)은 단 시구간들(시간 빈들로 지칭됨)의 세트의 각각 동안 수신된 광 강도를 측정할 수도 있다. 예를 들어, 위에서 설명된 바와 같이, 광 감지 채널(334)은 다수의 SPAD들을 포함할 수 있고, 광자를 시그널링하는 SPAD들의 수는 광 강도에 대한 프록시로서 사용될 수 있다. 광자 카운팅 검출기들 또는 광 강도를 측정할 수 있는 다른 유형들의 검출기들이 또한 사용될 수 있다. 시간 빈의 지속 기간은 요구되는 바에 따라 선택될 수 있으며; 다양한 실시예들에서, 각 시간 빈은 1 ns, 2 ns, 또는 5 ns등일 수 있다.

도 4는 단일 "샷"에 대해 시간의 함수로서 LIDAR 시스템(300)의 라이더 채널의 동작의 간략화된 예를 도시한다. 라인(402)은 이미터 채널(325)에 대한 전력을 나타낸다. 시간(t ₁)에서, 펄스(403)가 이미터 채널(325)에 인가되고, 펄스(403)에 응답하여 이미터 채널(325)이 광의 펄스를 방출한다. 라인(404)은 각 시간 빈에서 광 감지 채널(334)에서의 광자 카운트의 히스토그램을 나타낸다. 이 예에서 광 감지 채널(334)은 시간(t ₁)에서 감지를 시작한다. (일부 실시예들에서, 데이터 수집은 t ₁과 동기화하여, 예를 들어, 동시에 또는 작지만 일정한 오프셋으로 시작할 수 있다.) 초기에, 잡음이 검출될 수 있다; 본 명세서에서 사용될 때, "잡음"은 환경에서의 주변 광 또는 LIDAR 시스템(300)의 인접한 채널들로부터의 미광의 광자들뿐만 아니라, 전자 잡음(즉, 광자들에 의해 야기되지 않은 신호들)을 포함할 수 있다. 일정 시간 이후, 시간 t _R 에서, 광자 카운트에서 피크(406)가 검출된다. 일부 실시예들에서, 피크(406)는 표시된 바와 같이 임계치(N _min )를 사용하여 검출될 수 있다. 전파 시간은

로서 계산될 수 있고, 반사 객체까지의 거리는

로서 정의될 수 있으며, 여기서 c는 광속이다. 데이터 수집 구간은 고정된 지속 기간(t _s )을 가질 수 있으며, 이후에 다음 펄스가 생성될 수 있다.

일부 실시예들에서, 신호 대 잡음 구별은 다수의 샷들에 걸쳐 히스토그램(404)을 누산함으로써 개선될 수 있다. 상이한 샷들 동안 각 빈에 추가된 광자 카운트들이 샷에 대한 펄스 시작 시간(t ₁)에 관해 동일한 고정된 시간에 대응하는 한(그리고 총 누적 시간이 환경에서의 객체들의 예상된 모션 속도에 비해 짧다면), 신호에 대응하는 시간 빈(들)은 잡음에 대응하는 시간 빈들보다 더 빠르게 광자들을 누산할 것으로 예상된다. 이는 신호를 잡음과 구별하기 위한 더 높은 임계치를 허용할 수 있으며, 이는 거리 측정 결정의 정확도를 개선할 수 있다.

필터링 기법들을 포함하여, 신호와 잡음 사이의 구별을 개선하기 위한 다른 기법들이 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 각 샷에서, 이미터는 (상이한 지속 기간들을 가질 수 있는) 하나보다 많은 펄스를 갖는 펄스열을 생성할 수 있고, 미가공 히스토그램 데이터에 매치트 필터가 적용되어 필터링된 히스토그램 데이터를 생성할 수 있다(각 샷에 대해 또는 다수의 샷들로 이루어진 "사이클"에 걸쳐 히스토그램을 누적한 후 중 어느 하나). 필터링된 히스토그램 데이터는 펄스열의 방출 패턴에 대응하는 패턴들을 검출하기 위해 분석될 수 있다. LIDAR 시스템들에서 신호 대 잡음 구별을 개선하기 위한 누산, 펄스열들, 매치트 필터링, 및 관련 기법들의 예들은 공유 미국 특허 출원 공보 제2018/0259645호에 기술되어 있으며, 이의 개시 내용은 본 명세서에 원용된다. 이들 및 다른 기법들 중 임의의 것이 아래에 설명될 바와 같이 각 샷에 대한 지터를 구현하는 LIDAR 시스템들에 적용될 수 있다는 것이 이해될 것이다.

2. 외부 펄싱 소스로부터의 크로스토크

LIDAR 센서 채널(예를 들어, 상술한 센서 채널들 중 어느 하나)은 광자들을 검출하고/거나 그렇지 않으면 특정(통상적으로 좁은) 주파수 대역 내에서 광 강도를 측정하도록 설계될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 이러한 LIDAR 센서 채널은 LIDAR 이미터로부터 유래하는 광을 LIDAR 이미터와 동일한 파장의 광을 동시에 생성하는 일부 다른 소스로부터 유래하는 광과 구별할 수 없을 수 있다. "크로스토크"는 본 명세서에서 LIDAR 센서 채널이 동작 가능하게 커플링되는 LIDAR 이미터(또는 LIDAR 이미터 어레이) 이외의 일부 소스로부터 유래하는 LIDAR 센서 채널에 의해 감지된 광을 지칭하기 위해 사용된다. 본 발명의 특정 실시예들은 이러한 크로스토크를 식별, 감소 및/또는 제거하기 위한 기법들에 관한 것이다.

이 섹션에서, LIDAR 시스템(300)과 같은 LIDAR 시스템은 광 강도 데이터(예를 들어, 특정 광 감지 채널에서의 광자 카운트들)가 (예를 들어 상술한 바와 같이) 다수의 샷들에 걸쳐 누산되는 "누산" 모드에서 동작하고, 크로스토크의 소스는 신호로서 잘못 식별될 수 있는 히스토그램에서의 크로스토크 피크를 형성하도록 누산될 수 있는 펄스들을 규칙적인 간격들로 방출하고 있다고 가정된다. 이러한 유형의 크로스토크의 효과를 감소시키기 위해 사용 가능한 기법들의 예들이 이제 설명될 것이다. 예들이 LIDAR 시스템(300) 또는 LIDAR 시스템(200)을 참조하여 설명되지만, 동일한 기법들이 위에서 설명된 바와 같이 다수의 샷들에 대응하는 광 강도 데이터가 (예를 들어, 히스토그램으로) 누산되는 임의의 LIDAR 시스템에 적용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.

2.1.크로스토크 피크들

샷들은 규칙적인 간격들로 발생할 수 있다. 그러나, 일부 경우들에서, LIDAR 시스템(300)은 다른 LIDAR 시스템의 시야에서 동작할 수 있고, 광 감지 채널(334)은 다른LIDAR 시스템으로부터의 광을 감지할 수 있다. 양자의 LIDAR 시스템들에서의 이미터들이 동일한 샷 주파수에서 동작하고 있는 경우, 이는 LIDAR 시스템들 사이의 크로스토크를 초래할 수 있다. 예시로서, 도 5a 내지 도 5d는 시스템간 크로스토크의 존재 시에 각 시간 빈에 대해 광자 카운트들의 히스토그램을 누산하는 예를 도시한다. 도 5a 내지 도 5c는 세 개의 상이한 샷들로부터의 대표적인 히스토그램들을 도시하고, 도 5d는 도 5a 내지 도 5c를 포함하는 샷들의 세트에 대한 히스토그램들을 누산한 결과를 도시한다. 도 5d 에서, 두 개의 별개의 피크들(504 및 506)은 각각 임계치(N _min )를 초과한다. 이 경우에, 피크(504)는 이미터(316)로부터의 반사된 광에 대응하는 "트루(true)" 피크인 한편, 피크(506)는 외부 펄스 광원으로부터의 광에 대응하는 "크로스토크" 피크이다. 그러나, LIDAR 시스템(300)은 트루 피크(504)를 크로스토크 피크(506)와 구별할 수 없을 수 있다. 예를 들어, 이 예는 트루 피크(504)가 크로스토크 피크(506)보다 더 높은 최대 광자 카운트를 갖는 것으로 도시하지만, 이는 항상 그러한 것은 아니다.

2.2.크로스토크를 감소시키기 위한 각 샷에 대한 지터

특정 실시예들은 이미터(316)의 연속적인 펄스들의 타이밍에, 본 명세서에서 각 샷에 대한 지터(또는 단지 지터)로 지칭되는 준-무작위 변화를 도입함으로써 이러한 유형의 크로스토크를 감소시킬 수 있다. 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 각 샷에 대한 지터를 도시한다. 도 6은 타임라인 뷰이다. 샷들은 이벤트 마커들(601, 602, 603, 604)에 의해 표시된 바와 같이 규칙적인 간격들(시간들 0, , 2, 3 등)로 시작된다. 그러나, 각 샷 내에서 (i) 이벤트 마커들(611, 612, 613, 614)에 의해 표시된, 이미터(316)에 대한 트리거 펄스는 샷의 "시작" 시간 후에 샷 특정 지터(시간 Δt _i )만큼 지연된다. (본 예에서, Δt ₂ 는 0이 된다는 점에 유의한다.) 음영 직사각형들(621, 622, 623, 624)에 의해 표시된 각 샷에 대한 데이터 수집 구간은 해당 샷 및 일정한 지속 기간(예를 들어, 도 4를 참조하여 위에서 정의된 바와 같은 t _s )에 대한 트리거 펄스와 동기화된다.

각 샷에 대한 지터는 다양한 기법들을 사용하여 선택될 수 있으며; 특정 예들이 아래에서 설명된다. 샷 특정 지터는 히스토그램 시간 빈보다 더 길 수 있고, 예를 들어, 샷의 데이터 수집 단계의 총 지속 기간의 20%까지, 또는 요구되는 바에 따라 더 클 수 있다. 바람직하게는, 상이한 샷들은 트리거 펄스들이 규칙적인 간격들로 발생하지 않도록 상이한 샷 특정 지터를 갖는다.

광 감지 채널(334)은 다수의 샷들에 걸쳐 누적된 히스토그램에서, LIDAR 시스템(300)으로부터 일정한 거리에 있는 객체로부터의 반사된 광에 기인하는 광자 카운트들이 동일한 시간 빈에서 누산되도록 (샷의 시작이 아닌) 각 샷 동안 트리거 펄스와 동기화하여 데이터를 레코딩하기 시작한다. 임의의 크로스토크 광원이 동일한 샷 특정 지터로 동작하지 않는 한, 상이한 샷들은 상이한 시간 빈들에서 누산되는 크로스토크로 인해 광자 카운트들을 가질 것이다. 이에 따라, 크로스토크 피크들은 히스토그램의 다수의 빈들에 걸쳐 "확산"될 수 있다. 도 7a 내지 도 7d는 본 발명의 일 실시예에 따라 각 샷에 대한 지터를 갖는 각 시간 빈에 대한 광자 카운트들의 히스토그램을 누산하는 예를 도시한다. 도 7a 내지 도 7c는 세 개의 상이한 샷들로부터의 대표적인 히스토그램들을 도시하고, 도 7d는 도 7a 내지 도 7c를 포함하는 샷들의 세트에 대한 히스토그램들을 누산한 결과를 도시한다. 도 7a 내지 도 7c에서, 크로스토크 피크들(706a-c)은 샷에 대한 데이터 수집의 시작에 관해 상이한 시간들에 발생하는 한편, 트루 피크들(704a-c)은 샷에 대한 데이터 수집의 시작에 관해 동시에 발생한다. 그 결과, 도 7d에 도시된 누산된 히스토그램에서, 크로스토크 피크(706d)는 다수의 시간 빈들에 걸쳐 확산되는 한편, 트루 피크(704d)는 유사하게 확산되지 않는다. 이에 따라, 적절한 임계치(N _min )는 트루 피크(704d)를 크로스토크 피크(706d)와 신뢰성 있게 구별할 수 있다.

각 샷마다 각 샷에 대한 지터는 요구되는 바에 따라 선택될 수 있고, 지터는 요구되는 바에 따른 길이일 수 있다. 크로스토크 피크들을 효과적으로 확산시키기 위해, 한 사이클 내의 상이한 샷들에 대해 선택되는 지터는 수 개의 시간 빈들에 걸쳐 이어지기에 충분히 큰 양만큼 달라질 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 각 샷은 1μs의 데이터 수집 구간(즉, 히스토그램의 트리거 펄스와 마지막 시간 빈 사이의 시간)을 갖고, 각 샷에 대한 지터 시간은 0 내지 200ns(20%)의 범위에서 선택될 수 있다. 샷 간격(즉, 도 6에 도시된 바와 같이 하나의 샷의 시작으로부터 다음 샷의 시작까지의 시간 )은 다음 샷이 이전 샷에 대한 데이터 수집 구간의 종료 전에 시작되지 않도록 지터로 잡아두기에 충분히 길 수 있다. 예를 들어, 데이터 수집 구간이 1μs이고 지터가 최대 200ns인 경우, 샷 간격(υ)은 1.2μs일 수 있다(또는 이보다 더 길 수 있다).

일부 실시예들에서, 각 샷에 대한 지터(Δt _i )는 무작위로 선택될 수 있지만; 무작위 선택은 "클럼피(clumpy)"일 수 있고(예를 들어, 다수의 연속적인 샷들에 대해 동일한 값이 선택될 수 있다), 이는 요구되는 확산 효과를 감소시킬 수 있다). 이에 따라, 일부 실시예들은 각 샷에 대한 지터의 "클럼피" 시퀀스들을 회피하도록 균등 에너지 샘플링 기법 또는 순수하게 무작위는 아닌 다른 기법을 사용한다. 예를 들어, 히스토그램이 20 샷들에 걸쳐 누산되고, 지터에 대해 열 개의 가능한 값들이 있다면, 각 가능한 지터 값은 두 번 선택되어야 하고; 보다 일반적으로, 히스토그램이 M 샷들에 걸쳐 누산되고, 지터에 대해 J개의 가능한 값들이 있다면, 각 가능한 지터 값은 M/J번 선택되어야 한다(M/J가 정수가 아니라면 반올림을 거침). 이러한 제약을 받는 무작위 또는 의사 무작위 선택 기법이 사용될 수 있다.

일부 실시예들에서, "마스터(master)" 지터 시퀀스는 (예를 들어, 디바이스 펌웨어에 지터 시간 값들의 시퀀스를 로딩함으로써) 미리 정의될 수 있다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 예시적인 마스터 지터 시퀀스의 그래픽 표현을 도시한다. 수직축은 샷 번호에 대응하고, 수평축은 샷 번호에 부여되는 각 샷에 대한 지터(Δt _i )에 대응한다. 일부 실시예들에서, 각 샷에 대한 지터(Δt _i )는 특정 시간량(예를 들어, 0ns 내지 200ns 또는 0μs 내지 1.2μs의 범위 내)으로서 표현될 수 있다. 다른 실시예들에서, 각 샷에 대한 지터(Δt _i )는 데이터 수집 구간의 길이 및/또는 샷 간격이 조정 가능한 파라미터들인 시스템들에서 동일한 마스터 지터 시퀀스가 사용될 수 있게 하는 데이터 수집 구간의 분율 또는 백분율(예를 들어, 0 내지 0.2 또는 0 내지 1.2)로서 표현될 수 있다.

이러한 예에서, 히스토그램들은 40 샷들의 "사이클"에 걸쳐 누적되는 것으로 가정된다. 힌사이클 내에서, 각 샷에 대해 사용될 지터 값들의 시퀀스는 균등 에너지 샘플링을 사용하여 생성된다. 예를 들어, 지터 값들은 0 내지 200ns의 범위에서, 하나의 시간 빈 또는 이의 배수(예를 들어, 1ns, 2ns, 5ns 등)의 폭의 증분들로 부여될 수 있다. 상이한 사이클들에는 상이한 지터 값들의 시퀀스들이 부여될 수 있다; 예를 들어, 도 8에서의 사이클 1 및 사이클 2는 상이한 지터 시퀀스들을 갖는다. 임의의 수 C의 사이클들에 대한 지터 시퀀스들이 정의될 수 있다(예를 들어, 수백 사이클들). 일부 실시예들에서, 상이한 사이클들에 대한 지터 시퀀스들은 가능한 지터 값들의 동일한 세트의 상이한 순열들일 수 있다. 지터 시퀀스들은 동작에 앞서(예를 들어, 디바이스 펌웨어의 일부로서) 생성될 수 있고, LIDAR 시스템(200)의 메모리에, 예를 들어, 사이클 번호 및 사이클 내의 샷 번호에 의해 인덱싱된 지터 어레이로서 저장될 수 있다. 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(200)의 모든 인스턴스들은 이들 각 지터 어레이들에서 동일한 콘텐츠를 갖는다. 시작시, LIDAR 시스템(200)은 시작 사이클 번호를 무작위로(또는 의사 무작위로) 선택하고, 대응하는 지터 시퀀스를 사용한 다음, 다음 사이클에 대해 상이한 지터 시퀀스를 선택하기 위해 사이클 번호를 증분시킬 수 있다. 마스터 지터 시퀀스의 끝에 도달하면, LIDAR 시스템(200)은 시작으로 순환 회귀할 수 있다. 이는 서로 근접하게 되는 LIDAR 시스템(200)의 두 개의 상이한 인스턴스들이 또한 동시에 마스터 지터 시퀀스에서의 동일한 지점에 있게 될 것 같지 않게 한다. LIDAR 시스템(200)의 두 개의 인스턴스들이 임의의 주어진 시간에 상이한 지터 값들을 적용하는 한, 이들 사이의 크로스토크는 어느 시스템에서든 허위 신호 피크들을 생성할 가능성이 없다.

일부 실시예들에서, 마스터 지터 시퀀스는 (예를 들어, 상술한 바와 같이) 많은 수의 사이클들 동안 생성된 다음, 마스터 지터 시퀀스의 길이가 각 사이클에 대한 샷들의 수의 정수 배가 아니도록 (예를 들어, 마지막 사이클의 하나의 샷을 제외하는 것에 의해) 절단될 수 있다. 이 경우에, LIDAR 시스템(200)은 마스터 지터 시퀀스에서의 임의의 개별 엔트리를 시작점으로서 무작위로(또는 의사 무작위로) 선택할 수 있고, 그 지점으로부터 시퀀스를 통해 증분하기 시작하여, 끝에 도달할 때마다 순환할 수 있다. 이는 서로 근접하게 되는 LIDAR 시스템(200)의 두 개의 상이한 인스턴스들이 또한 동시에 마스터 지터 시퀀스에서의 동일한 지점에 있을 가능성을 더 감소시킬 수 있어서, 이들 사이의 크로스토크가 어느 시스템에서든 허위 신호 피크들을 생성할 가능성이 훨씬 더 낮아지게 한다.

마스터 지터 시퀀스의 사용을 더 설명하기 위해, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 LIDAR 채널을 동작시키기 위한 프로세스(900)의 흐름도이다. 프로세스(900)는 예를 들어, 도 2의 LIDAR 시스템(200)에서 타이밍 제어기(217) 및/또는 프로세서(230)를 사용하여 구현될 수 있다.

프로세스(900)는 LIDAR 시스템(200)이 거리 측정 동작들을 수행하기 시작하도록 초기화될 때 시작할 수 있다. 예를 들어, 프로세스(900)는 LIDAR 시스템(200)의 시스템 시동 동안(예를 들어, 시스템의 작동 시작에 응답하여) 또는 거리 측정 동작들을 시작하기 위한 사용자 입력 커맨드에 응답하여 시작할 수 있다. 블록(902)에서, 프로세스(900)는 시드를 획득할 수 있다. 시드는 다양한 방식들로 획득될 수 있다. 예를 들어, 시드는 당업계에 공지된 기법들을 사용하여 시스템 클록에 기초하여 생성될 수 있다. 다른 기법들이 또한 사용될 수 있다. 이것이 필수적인 것은 아니지만, 프로세스(900)가 시작될 때마다 상이한 시드가 획득될 수 있다고 가정된다. 블록(904)에서, 프로세스(900)는 시드에 기초하여 마스터 지터 시퀀스(예를 들어, 도 8을 참조하여 상술한 바와 같은 시퀀스)에서 시작 위치를 선택할 수 있다. 예를 들어, 마스터 지터 시퀀스는 메모리(232)(또는 타이밍 제어기(217)의 메모리)에 어레이로서 저장될 수 있고, 시드는 어레이에서의 위치를 선택하는 데 사용될 수 있다.

블록(906)에서, 거리 측정 사이클이 시작된다. 위에서 설명된 바와 같이, 거리 측정 사이클은 고정된 수의 샷들(예를 들어, 20 샷들, 40 샷들, 또는 몇몇 다른 수의 샷들)을 포함할 수 있고, 블록(908)에서, 거리 측정 사이클 내의 샷이 시작될 수 있다.

블록(910)에서, 프로세스(900)는 마스터 지터 시퀀스로부터 다음 지터 값을 선택한다. 제1 샷에 대해, 선택된 지터 값은 블록(904)에서 선택된 시작 위치에 대응하는 지터 값일 수 있다. 블록(912)에서, 프로세스(900)는 선택된 지터 값에 기초하여 오프셋 시간을 갖게 (적어도 하나의 이미터 채널에 대한) 트리거 펄스를 생성한다. 블록(914)에서, 프로세스(900)는 대응하는 이미터 채널에 대한 트리거 펄스와 동기화하여 광 감지 채널에 의한 데이터 수집을 시작한다. 트리거 펄스의 시간과 데이터 수집을 시작하는 시간 사이의 임의의 오프셋이 (하나의 시간 빈 내에서) 일정하게 유지되는 한, 데이터 수집은 트리거 펄스와 동시에 시작할 필요는 없다는 것을 이해해야 한다. 하나의 샷에 대한 데이터 수집은 각 시간 빈에 대한 광자 카운트의 히스토그램 등을 생성하거나 증분하는 것을 포함할 수 있다. 블록(916)에서, 프로세스(900)는 샷에 대한 데이터 수집이 완료되기를 대기할 수 있다. 대기 지속 기간은 데이터 수집 구간(t _s )의 길이에 따르며, 이는 다시 특정 LIDAR 시스템의 최대 범위에 따를 수 있다.

블록(918)에서, 프로세스(900)는 사이클이 완료되었는지 여부를 결정한다. 위에서 언급된 바와 같이, 각 거리 측정 사이클은 고정된 수의 샷들을 포함할 수 있고, 고정된 수들의 샷들이 완료되었는지 여부를 결정하기 위해 카운터 또는 유사한 구조가 사용될 수 있다. 그렇지 않다면, 프로세스(900)는 다음 샷을 시작하기 위해 블록(908)으로 복귀한다. 다음 샷에 대해, 블록(910)에서, 프로세스(900)는 마스터 지터 시퀀스에서의 다음 위치로 이동할 수 있고 대응하는 지터 값을 선택할 수 있다; 마스터 지터 시퀀스의 끝에 도달하면, 프로세스(900)는 마스터 지터 시퀀스의 시작으로 순환 회귀할 수 있다.

블록(918)에서의 사이클의 완료시, 프로세스(900)는 누산된 히스토그램을 사용하여 거리 측정 정보(예를 들어, 환경에서 객체까지의 거리)를 결정하기 위해 블록(920)으로 진행할 수 있다. 거리 측정 정보 및/또는 다른 정보, 예를 들어 히스토그램에서의 원시 광자 카운트들 중 일부 또는 전부, 피크를 특성화하는 정보(예를 들어, 높이 및/ 또는 폭)는 LIDAR 시스템, 데이터 수집 및 저장 시스템, 데이터를 디스플레이하는 사용자 인터페이스, 또는 거리 측정 정보에 응답하여 동작하는 자동화된 제어 시스템에 의해 제공되는 거리 측정 정보 또는 다른 정보에 기초하여 그래픽 이미지들을 렌더링하는 렌더링 엔진과 같은 다운스트림 디바이스 또는 시스템에 제공될 수 있다. 블록 922에서, 프로세스(900)는 블록(906)으로 복귀함으로써 새로운 사이클을 개시할 수 있다. 새로운 사이클을 개시하는 것은 마스터 지터 시퀀스에서의 위치가 아니라 모든 히스토그램 데이터를 리셋하는 것을 포함할 수 있다. 이러한 방식으로, 프로세스(900)는 무한정 계속될 수 있다. 임의의 시점에서, 더 이상의 사이클이 개시되지 않을 것으로 결정되는 경우, 프로세스(900)는 블록(930)에서 종료될 수 있다.

프로세스(900)는 예시적인 것이고 변형 및 수정이 가능하다는 것을 이해해야 한다. 특정 순서로 설명된 동작들은 로직이 허용하는 한 상이한 순서로 또는 병렬로 수행될 수 있고; 일부 동작들은 생략될 수 있으며; 다른 동작들이 수정되거나 조합될 수 있다.

예를 들어, 상술된 예들에서, 주어진 샷에 대한 지터 값은 미리 정의된 마스터 지터 시퀀스에 따라 선택된다. 미리 정의된 마스터 지터 시퀀스의 사용은 간단한 런 타임 로직이 시퀀스를 통해 이동하고 차례로 각 지터 값을 선택하도록 한다. 또 다른 구현예는 예를 들어, 실시간 또는 거의 실시간으로 출력을 생성하는 균등 에너지 샘플링 기법을 구현함으로써, 주어진 샷에 대한 지터 값이 실시간으로(또는 거의 실시간으로) 선택되게 할 수 있지만, 이는 실시간 제어 로직을 복잡하게 할 수 있다.

상술된 예에서, 프로세스(900)는 각 샷마다 단일 펄스를 제공한다. 당업자들은 프로세스(900)가 각 샷이 규정된 간격들로 이격된 하나 이상의 펄스의 펄스열을 포함하고; 펄스열의 제1 펄스에 지터가 적용될 수 있으며, 펄스열에서의 후속 펄스들이 제1 펄스의 시간에 관해 일관된 시간들에서 생성될 수 있는 LIDAR 시스템들에서 적용될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 펄스열들의 사용은 다양한 펄스 코딩 방식들(예를 들어, 바커 코딩(Barker coding))이 상이한 소스들로부터 유래하는 펄스들을 구별하는 것을 용이하게 할 수 있게 한다; 펄스열들 및 코딩 기법들의 예들은 위에서 참조된 미국 특허 출원 공보 제2018/0259645호에 기술되어 있다. 본 발명의 일부 실시예들에서, 상술한 지터는 동일하거나 유사한 펄스 코딩 방식들을 사용하기 위해 발생하는 소스들로부터 유래하는 펄스들을 구별하기 위해 적용될 수 있다.

지터 값의 특정 선택은 변경될 수 있다. 상술한 바와 같이, 지터는 히스토그램에서의 다수의 시간 빈들 중에 크로스토크 피크를 확산시키기 위해 사용될 수 있으며; 이에 따라, 지터는 하나의 시간 빈보다 커야 한다. 일부 실시예들에서, 지터의 최대량은 샘플링 주기의 임의의 분율로서 정의될 수 있고, 일부 실시예들에서 분율은 1보다 클 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들은 데이터 수집의 최대 열 배의 지터(예를 들어, 1μs의 샘플링 주기에 대해 최대 10μs 지터)를 허용한다. 지터가 데이터 수집 구간을 초과하는 경우, 이에 따라 스루풋(또는 연속적인 샷들의 레이트)은 샷들이 중첩되지 않도록 감소될 수 있다. 또한, 위에서 설명된 예들은 샷 구간의 공칭 시작에 관해 트리거 펄스를 지연시키는 "양의(positive)" 지터 오프셋들을 부여하지만, 다른 구현예들은 하나의 샷에 대한 데이터 수집이 다음 샷의 제1 펄스 전에 종료되는 한, 트리거 펄스가 샷 구간의 공칭 시작보다 더 일찍 발생하도록 "음의(negative)" 지터 오프셋들을 사용할 수 있다. 지터는 적어도 두 가지 측면들에서, 위에서 원용된 미국 특허 출원 공보 제2018/0259645호에 기술된 바와 같은 펄스들의 스태거링(staggering)과 상이하다. 하나는 펄스들의 스태거링이 이미터로부터 반사된 광의 도달 시간이 시프트되도록 이미터와 센서 타이밍 사이에 변화를 도입한다는 것이다; 대조적으로, 본 명세서에서 설명된 바와 같은 지터는 상대적인 이미터/센서 타이밍을 변화시키지 않는다. 또 다른 것은 지터가 누산 프로세스에서 다수의 히스토그램 빈들에 걸쳐 크로스토크 펄스를 확산시키도록 의도되고, 여기서 스태거링은 일반적으로 하나의 시간 빈보다 작은 시간 오프셋들로 제한된다는 것이다. 즉, 지터 및 스태거링 양자는 동일한 LIDAR 시스템에서 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다.

더욱이, 상기한 설명은 이미터 및 대응하는 광 감지 채널을 갖는 단일 LIDAR 채널에 관한 것이다. 위에서 설명된 바와 같이, LIDAR 시스템은 다수의 LIDAR 채널들의 어레이를 포함할 수 있다. 이 경우, 지터는 설명된 방식으로 각 채널에 적용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 동일한 지터 오프셋이 주어진 샷에 대한 모든 채널들에 적용된다. 다른 실시예들에서, 지터 오프셋은 동일한 어레이에서의 상이한 채널들이 상이한 지터 오프셋들을 적용하도록 각 채널마다 선택될 수 있다; 예를 들어, 상이한 채널들은 동일한 마스터 지터 시퀀스에서의 상이한 위치들에서 시작할 수 있다. 이러한 옵션은 서로 관련하여 상이한 시간들에 상이한 이미터들(및 대응하는 검출기들)을 트리거하기 위해 더 복잡한 제어 회로부를 필요로 할 수 있지만, 동일한 LIDAR 시스템에서의 채널들 사이의 크로스토크를 감소시킬 수 있다.

3. 크로스토크를 감소시키기 위한 적응적 동작들

일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(200)과 같은 LIDAR 시스템은 가능한 크로스토크의 존재를 검출할 수 있고, 거리 측정 동작들에 미치는 크로스토크의 효과를 감소시킬 수 있는 방식으로 그 자신의 동작을 적응적으로 수정할 수 있다. 이제 크로스토크를 검출하고 크로스토크의 검출에 기초하여 시스템 동작들을 적응시키는 예들이 설명될 것이다.

3.1.크로스토크 검출

일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(200)과 같은 LIDAR 시스템은 히스토그램 데이터(지터를 이용하여 또는 지터 없이 수집될 수 있음)를 분석하여 크로스토크 소스의 존재를 추론할 수 있다. 도 10은 히스토그램 데이터로부터 크로스토크 소스의 존재를 추론하기 위해 일부 실시예들에서 사용될 수 있는 프로세스(1000)의 흐름도를 도시한다. 프로세스(1000)는 예를 들어, LIDAR 시스템(200)의 프로세서(230)에서, 구현될 수 있다. 프로세스(1000)는 하나 이상의 센서 채널로부터의 히스토그램 데이터 - 이는 도 5a 내지 도 5d 또는 도 7a 내지 도 7d를 참조하여 상술한 방식으로, 각 샷에 대한 지터를 사용하거나 사용하지 않고 수집될 수 있음 - 를 사용할 수 있다. 예를 들어, 프로세스(900)는 지터를 이용하여 히스토그램 데이터의 수집을 위해 사용될 수 있다. (지터 없이 히스토그램 데이터를 수집하기 위해, 각 샷에 대한 지터를 선택하고 적용하는 것과 관련된 동작들을 생략하고, 프로세스(900)와 유사한 프로세스가 사용될 수 있다.)

프로세스(1000)는 사이클(또는 일부 사례들에서는 단일 샷)에 대한 히스토그램 데이터이 수집된 후에 시작한다. 블록(1002)에서, 프로세스(1000)는 히스토그램에서의 최고 피크에 대응하는 시간 빈(들), 예를 들어, 광자들의 수가 임계치를 초과하는 피크 시간 빈 또는 인접한 시간 빈들의 그룹을 식별할 수 있다. 이 임계치는 (예를 들어, 위에서 설명된 바와 같이) 거리 측정 동작들과 관련하여 피크 검출에 사용되는 동일한 임계치 또는 상이한 값일 수 있다. 블록(1002)에서 식별된 시간 빈들은 거리 측정 동작들을 위해 사용될 수 있지만 프로세스(1000)의 나머지에서는 무시된다.

블록(1004)에서, 프로세스(1000)는 "피스가 아닌" 시간 빈들, 즉 블록(1002)에서 피크에 대응하는 것으로 식별되지 않은 시간 빈에 대한 광자 카운트 통계치들을 계산할 수 있다. 통계치들은 각 시간 빈에 대한 "전역적(global)" 중앙(mean) 광자 카운트, 각 시간 빈에 대한 광자 카운트의 표준 편차, 및/또는 요구되는 바에 따른 다른 통계치들을 포함할 수 있다.

블록(1006)에서, 프로세스(1000)는 피크가 아닌 시간 빈에 대한 "지역적(local)" 평균(average) 광자 카운트를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 지역적 평균은 단일 피크가 아닌 시간 빈의 광자 카운트일 수 있다. 다른 실시예들에서, 지역적 평균은 연속적인 시간 빈들의 작은 그룹(예를 들어, 3개의 빈, 5개의 빈 등)에 걸친 평균 광자 카운트일 수 있고; 요구되는 경우, 지역적 평균은 가중 평균(예를 들면, 그룹에서의 중앙 빈을 가장 강하게 가중시킴)일 수 있다.

블록(1008)에서, 프로세스(1000)는 블록(1006)에서 계산된 지역적 평균 광자 카운트를 블록(1004)에서 계산된 지역적 중앙 광자 카운트와 비교할 수 있고, 블록(1010)에서 프로세스(1000)는 지역적 평균 광자 카운트와 전역적 중앙 광자 카운트 사이의 차이가 유의한지 여부를 결정할 수 있다. 유의성을 확인하기 위한 기준들은 요구되는 바에 따라 선택될 수 있다. 예를 들어, 유의한 차이는 전역적 중앙으로부터의 1의 표준 편차보다 큰 차이, 전역적 중앙으로부터 2의 표준 편차보다 큰 차이, 또는 (표준 편차 또는 잡음의 자연적인 변동성의 다른 측정치들에 관해 정의될 수 있는) 일부 다른 임계치보다 큰 차이로서 정의될 수 있다. 유의한 차이가 발견되는 경우, 블록(1012)에서, 프로세스(1000)는 가능한 크로스토크 소스가 존재한다고 추론할 수 있다. 그렇지 않다면, 블록(1014)에서, 프로세스(1000)는 크로스토크의 증거가 존재하지 않는다고 추론할 수 있다.

일부 실시예들에서, 블록들(1006-1014)은 피크가 아닌 시간 빈의 일부 또는 전부에 대해 개별적으로 수행될 수 있고; 지역적 평균들은 요구되는 경우 중첩되거나 그렇지 않을 수 있다. 또한, 가능한 크로스토크 소스의 추론은 전역적 중앙과 유의하게 상이한 지역적 평균 광자 카운트를 갖는 하나보다 많은 시간 빈에 기초할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, 가능한 크로스토크 소스는 적어도 최소 수의 연속적인 시간 빈들이 전역적 중앙과 유의하게 상이한 지역적 평균 광자 카운트들을 갖는 경우 추론된다. 분석되는 히스토그램이 각 샷에 대한 지터를 사용하여 수집되었을 때, 다수의 시간 빈들을 고려하는 것은 도 7d의 피크(706d)와 같은 밀려나간 크로스토크 피크들을 검출할 가능성을 향상시킬 수 있다.

프로세스(1000)에 추가하여 또는 그 대신에 다른 프로세스들이 또한 사용될 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(200)과 같은 LIDAR 시스템은 광 검출 채널들이 보통처럼 동작되지만 이미터들이 활성화되지 않는 "백그라운드" 모드에서 동작될 수 있다. 도 11은 백그라운드 모드를 사용하여 수집된 히스토그램 데이터로부터 크로스토크 소스의 존재를 추론하기 위해 일부 실시예들에서 사용될 수 있는 프로세스(1100)의 흐름도를 도시한다. 프로세스(1100)는 예를 들어, LIDAR 시스템(200)의 프로세서(230)에서, 구현될 수 있다. 블록(1102)에서, 이미터들을 활성화시키지 않고 한 사이클에 대해 데이터가 수집된다. 예를 들어, 각 광 감지 채널은 이미터들이 광 펄스들을 생성하기 위해 활성화되지 않는 동안 위에서 설명된 바와 같이 샷들의 시퀀스에 기초하여 히스토그램을 누산하도록 동작될 수 있다. 이러한 조건들 하에서, 광 검출 채널들에 의해 검출된 임의의 광자들은 외부 소스(즉, LIDAR 시스템의 이미터들로부터가 아님)로부터 오는 것으로 가정될 수 있다.

블록(1104)에서, 블록(1102) 동안 누산된 히스토그램이 예를 들어, 통상 거리 측정 동작 동안 사용되는 동일한 피크 검출 기법들을 사용하여, 임의의 피크들이 검출되는지 여부를 결정하도록 분석될 수 있다. 일부 실시예들에서, 다른 분석들이 또한 수행될 수 있다. 예를 들어, 백그라운드 잡음의 통계적 분석을 수행하고 백그라운드 잡음의 전역적 평균으로부터 유의한 지역적 편차들을 검출하기 위한, 도 10을 참조하여 위에서 설명된 기법들과 유사한 기법들이 사용될 수 있다. (분석 동안 검출된 임의의 피크들은 배제될 수 있다.)

블록(1106)에서, 프로세스(1100)는 피크가 검출되었는지 여부, 또는 일부 실시예들에서, 백그라운드 잡음의 전역적 평균으로부터의 유의한 지역적 편차가 검출되었는지 여부를 결정할 수 있다. 피크(또는 전역적 평균으로부터의 다른 유의한 지역적 편차)가 검출되었다면, 블록(1108)에서 프로세스(1100)는 가능한 크로스토크 소스가 존재한다는 것을 추론할 수 있다. 그렇지 않다면, 블록(1110)에서, 프로세스(1100)는 크로스토크의 증거가 없다고 추론할 수 있다.

프로세스들(1000 및 1100)은 예시적인 것이고 변형 및 수정이 가능하다는 것이 이해될 것이다. 크로스토크를 검출하기 위한 특정 기법들은 특정 LIDAR 시스템에 적응될 수 있다.

3.2.크로스토크 검출에 대한 적응적 응답

일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(200)과 같은 LIDAR 시스템은 가능한 크로스토크를 검출하기 위해 프로세스(1000) 또는 프로세스(1100)와 같은 프로세스를 사용할 수 있고, 가능한 크로스토크를 검출하는 것에 응답하여 자신의 동작을 적응적으로 수정할 수 있다. 크로스토크는 다양한 유형의 소스들로부터 올 수 있다는 것을 이해해야 한다. 본 명세서에서 때때로 "고조파(harmonic)" 크로스토크로 지칭되는 일 유형은 LIDAR 시스템에서 샷 간격과 고조파인 주기로 주기적으로 펄싱하는 광원에 의해 생성된다. 고조파 크로스토크 소스의 펄스 주기는 샷 간격, 샷 간격의 배수, 또는 샷 간격의 고조파 분율(예를 들어, 1/2, 1/3, 1/4 등)과 동일할 수 있어서, 고조파 크로스토크 소스의 다수의 펄스들로부터 유래하는 광은 적어도 전술된 바와 같이 지터의 부재 시에, 동일한 히스토그램 빈에서 누산된다. 고조파 크로스토크의 소스들의 예들은 크로스토크를 겪는 LIDAR 시스템과 유사한 동작 특성들을 갖게 되는 다른 LIDAR 시스템들(예를 들어, 동일한 설계에 따라 제조된 두 개 이상의 LIDAR 시스템들)을 포함한다. 때때로 본 명세서에서 "비고조파" 크로스토크로 지칭되는 또 다른 유형의 크로스토크는 크로스토크를 겪는 LIDAR 시스템의 사이클 동안 단일의 강한 펄스를 방출하는 광원에 의해 생성될 수 있다. 비고조파 크로스토크의 소스의 예는 크로스토크를 겪는 LIDAR 시스템의 샷 간격과 상관되지 않는 펄스 주기로 주기적으로 펄스를 방출할 수 있는 상이한 설계의 LIDIDAR 시스템을 포함한다. 본 개시에 접근하는 당업자들은 (예를 들어, 도 10을 참조하여 전술한 바와 같은) 샷 특정 지터의 적용이 고조파 크로스토크와 연관된 피크들을 감소시킬 수 있지만 비고조파 크로스토크에 어떠한 영향도 미치지 않을 수 있다는 것을 이해할 것이다. 따라서, 다른 적응들이 적용될 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 LIDAR 시스템에서 크로스토크를 검출하고 크로스토크의 효과를 감소시키기 위해 LIDAR 시스템의 동작을 적응적으로 수정하기 위한 프로세스(1200)의 흐름도이다. 프로세스(1200)는 예를 들어, 도 2의 LIDAR 시스템(200) 또는 본 명세서에 설명된 임의의 LIDAR 시스템들을 포함하는 다른 LIDAR 시스템들에서, 구현될 수 있다.

블록(1202)에서, LIDAR 시스템은 예를 들어, 거리 측정 사이클 동안, 히스토그램 데이터를 수집할 수 있다. 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템은 초기에 지터 없이 디폴트 모드에서 동작할 수 있고, 아래에서 설명될 바와 같이 지터를 적응적으로 추가 또는 수정할 수 있다. 블록(1204)에서, LIDAR 시스템은 히스토그램 데이터를 분석하여 가능한 크로스토크를 추론할 수 있다. 예를 들어, 도 10 의 프로세스(1000) 및/또는 도 11 의 프로세스(1100)가 가능한 크로스토크를 추론하는데 사용될 수 있다. 히스토그램 데이터의 분석은 예를 들어, LIDAR 시스템(200)의 프로세서(222) 또는 프로세스(230)에 의해 수행될 수 있다.

블록(1206)에서, 가능한 크로스토크가 추론되는지 여부가 결정된다. 그렇지 않다면, 블록(1208)에서, LIDAR 시스템은 자신의 현재 모드(예를 들어, 디폴트 모드)에서 계속 동작할 수 있다. 프로세스(1200)는 조건들이 동작 동안 변할 수 있기 때문에 때때로(예를 들어, 모든 거리 측정 사이클 동안 또는 규칙적인 간격들로, 예를 들어, 10, 20, 50, 또는 100 거리 측정 사이클들마다 한 번, 또는 일부 다른 정의된 간격으로) 반복될 수 있다.

블록(1206)에서, 가능한 크로스토크가 추론된다면, 블록(1210)에서, LIDAR 시스템은 자신의 동작 모드를 수정할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템이 지터 없이 동작하고 있는 경우, 블록(1210)에서의 동작 모드의 수정은 지터 추가를 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, LIDAR 시스템이 지터로 동작하고 있는 경우, 블록(1210)에서의 동작 모드의 수정은 지터 값들의 범위를 증가시키는 것, 마스터 지터 시퀀스에서의 새로운 위치로 스킵하는 것, 또는 그 외 지터 속성들을 수정하는 것과 같은 추가 조치들을 포함할 수 있다. 또 다른 예로서, LIDAR 시스템이 블록(1210)에서의 동작 모드의 코딩된 펄스들(예를 들어, 바커 코드들)을 지원하는 실시예들에서, 수정은 상이한 지원되는 펄스 코딩 방식으로 변경하는 것을 포함할 수 있다. LIDAR 시스템(200)의 일 실시예에서, 프로세서(230)는 이루어질 수정을 결정할 수 있고, 타이밍 제어기(217), 센서 제어기(225), 및/또는 이미터 제어기(215)에 적절한 커맨드들을 보낼 수 있다.

일부 실시예들에서, 블록(1210)에서 동작 모드를 수정한 후에, 프로세스(1200)는 수정의 효과를 평가하기 위해 블록(1202)으로 복귀할 수 있다. 가능한 크로스토크가 여전히 추론되면, 크로스토크가 더 이상 추론되지 않을 때까지 또는 임의의 추론된 크로스토크가 크로스토크 피크들이 신호 검출 임계치에 도달할 것으로 예상되지 않을 정도로 충분히 낮은 레벨에 도달할 때까지 동작 모드는 더 수정될 수 있다.

일부 실시예들에서, 블록(1210)에서의 LIDAR 시스템의 동작 모드에 대한 수정은 추론된 크로스토크의 추가 분석에 기초하여 적응적으로 선택될 수 있다. 예를 들어, 크로스토크는 LIDAR 시스템이 크로스토크 펄스들의 소스를 향할때 통상적으로 가장 강하다. 스캐닝 LIDAR 시스템의 경우에, 크로스토크는 LIDAR 시스템의 회전 각도에 따를 수 있고; 정적 LIDAR 시스템의 경우에 크로스토크는 어레이의 상이한 부분들에 대해 상이할 수 있다. 이에 따라, 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(200)은 크로스토크 소스의 방향을 추론하기 위해 LIDAR 어레이를 걸쳐 수집된 정보(예를 들어, 시야 내의 어느 픽셀들이 크로스토크의 지표들을 나타내고 있는지)를 사용할 수 있다. LIDAR 시스템(200)은 크로스토크 소스의 방향으로 가리킬 때, 예를 들어, 거리 측정 동작에서 피크를 검출하기 위해 이미터 에너지(또는 강도) 및 임계치를 증가시킴으로써, 및/또는 신호 검출을 향상시키기 위해 그 방향으로 가리킬 때 코딩된 펄스열들을 선택적으로 사용함으로써 자신의 거동을 수정할 수 있다. 지터가 각 채널마다(또는 채널들의 그룹마다) 제어 가능한 실시예들에서, LIDAR 시스템(200)은 크로스토크 소스의 방향으로 가리키는 채널들에 지터를 선택적으로 적용할 수 있다.

LIDAR 시스템의 동작 모드를 수정하기 위한 또 다른 기법은 크로스토크의 소스를 특성화하려고 시도하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템은(예를 들어, 도 11을 참조하여 위에서 설명된 바와 같이) 백그라운드 사이클을 수행할 수 있다. 피크가 백그라운드 사이클에서 검출되면, LIDAR 시스템(200)은 피크를 분석하여 소스의 특성들을 추론할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템(200)은 다양한 유형의 광원들, 이를테면 다른 LIDAR 시스템들로부터 방출된 펄스들을 특성화하는 정보를 가질 수 있다. 이러한 정보는 예를 들어, 펄스 코딩(펄스들의 수 및 타이밍), 펄스 형상(예를 들어, 지속 기간, 램프 업 및/또는 램프 다운 거동)등을 포함할 수 있다. 잡음 사이클 동안 관찰된 펄스가 특정 유형의 소스로부터의 펄스의 특성과 충분한 정도로 매칭하는 경우, LIDAR 시스템(200)은 펄스가 아마도 그 유형의 소스로부터 온 것이라고 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 이 정보는 수행할 수정을 선택하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 크로스토크 소스가 특정 펄스 코딩을 사용하는 경우, LIDAR 시스템(200)은 상이한 펄스 코딩을 선택할 수 있다. 또 다른 예로서, LIDAR 시스템(200)은 특정 소스 유형으로부터의 크로스토크가 피크에 누산될 가능성이 적도록 지터 방식을 선택할 수 있다.

프로세스(1200)는 예시적인 것이고 변형 및 수정이 가능하다는 것이 이해될 것이다. 크로스토크를 검출하고 검출된 크로스토크의 효과를 감소시키기 위해 시스템 속성들을 적응적으로 수정하기 위한 상이한 기법들이 구현될 수 있다.

4. 범위 에일리어싱

일부 실시예들에서, 전술한 지터가 또한 범위 에일리어싱의 효과들을 감소시키기 위해 사용될 수 있다. 본 명세서에 사용될 때, "범위 에일리어싱"은 처음 샷 동안 이미터로부터의 광 펄스가 반사된 광이 다음 샷(또는 임의의 후속 샷) 동안 일정 시간까지 센서로 복귀하지 않을 정도로 충분히 멀리 떨어진 객체로부터 반사될 때 발생한다. 이미터가 규칙적인 간격들로 광을 방출하고 센서 채널이 이미터와 동기적으로 동작하는 경우, 늦은 복귀 광은 전술한 크로스토크 피크와 유사하게, 히스토그램에서 의사 피크를 초래할 수 있다. 이들 허위 피크들은 범위 결정에 에러들을 초래할 수 있다. 도 13은 지터가 없을 때 발생할 수 있는 범위 에일리어싱의 간략화된 예시를 도시한다. 도 13은 타임라인 뷰이다. 샷들은 이벤트 마커들(1301, 1302, 1303 및 1304)에 의해 표시된 바와 같이 규칙적인 간격들(시간들 0, , 2, 3 등)로 시작된다. 트리거 펄스(이벤트 마커들(1311, 1312, 1313, 1314))는 각 샷의 시작에 관해 규칙적인 간격들로 발생한다, 즉, 각 샷에 대한 지터가 적용되지 않는다. 데이터 수집 구간은 음영 직사각형들(1321, 1322, 1323, 1324)으로 표시된다. 제1 트리거 펄스(이벤트 마커(1311))에 응답하여 생성된 광 펄스로부터 반사된 광 펄스(1331)는 제2 데이터 수집 구간(직사각형(1322)) 동안 도달한다. 유사하게, 제2 및 제3 트리거 펄스들(이벤트 마커들(1312, 1313))에 응답하여 생성된 광 펄스로부터의 반사된 광 펄스들(1332)은 각각 제3 및 제4 데이터 수집 구간들(직사각형들(1323, 1324)) 동안 도달한다. 반사된 펄스들(1331, 1332, 1333)의 도달 시간들은 그것들이 도달하는 데이터 수집 구간의 시작에 관해 일관되고, 결과적으로 피크가 히스토그램에서 누산될 수 있다. 그러나, 피크가 검출되었던 샷의 이미터 펄스에 피크가 응답한다고 가정하는 경우, 거리 측정 정보는 실제 전파 시간보다 더 작은 전파 시간으로 "에일리어싱"될 것이다.

본 발명의 일부 실시예들에서, 상술된 방식으로 각 샷에 대한 지터를 적용하는 것은 범위 에일리어싱을 감소시킬 수 있다. 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 각 샷에 대한 지터를 적용함으로써 범위 에일리어싱을 제거하는 것의 간략화된 예시를 도시한다. 도 14은 타임라인 뷰이다. 샷들은 이벤트 마커들(1401, 1402, 1403 및 1404)에 의해 표시된 바와 같이 규칙적인 간격들(시간들 0, υ, 2υ, 3υ 등)로 시작된다. 트리거 펄스(이벤트 마커들(1411, 1412, 1413, 1414))는 각 샷의 시작에 관해 가변 간격들로 발생한다, 즉, 각 샷에 대한 지터가 적용된다. 음영 직사각형들(1421, 1422, 1423, 1424)로 표시된 데이터 수집 구간들은 도 6에서와 같은 트리거 펄스들과 동기적이다. 제1 트리거 펄스(이벤트 마커(1411))에 응답하여 생성된 광 펄스로부터 반사된 광 펄스(1431)는 제2 데이터 수집 구간(직사각형(1422)) 동안 도달한다. 제2 트리거 펄스(이벤트 마커(1412))에 응답하여 생성된 광 펄스로부터 반사된 광 펄스(1432)는 제3 데이터 수집 구간(직사각형(1323)) 직전에 도달하고, 제3 트리거 펄스(이벤트 마커(1413))에 응답하여 생성된 광 펄스로부터 반사된 광 펄스(1433)는 제4 데이터 수집 구간(직사각형(624)) 동안 도달한다. 그러나, 각 샷에 대한 지터로 인해, 반사된 펄스들의 (데이터 수집의 시작에 관한) 도달 시간은 샛미디 상이하다. 결과적으로, 이러한 늦은 도달 펄스들은 누산된 히스토그램에서 피크를 생성할 것으로 예상되지 않을 것이고; 대신에, 범위 에일리어싱 피크가 크로스토크와 유사한 방식으로 확산될 것이다. 이 경우에, 히스토그램은 임의의 유의한 피크를 갖지 않을 수 있으며, 이는 이 상황에서 가장 가까운 반사면이 범위 밖에 있다는 결정(요구되는 결과임)을 초래할 수 있다. 이에 따라, 크로스토크의 효과를 감소시키는 것에 더하여, 본 명세서에서 설명된 바와 같이 각 샷에 대한 지터를 적용하는 것은 또한 범위 에일리어싱을 감소시킬 수 있으며, 이에 의해 거리 측정 정보의 정확도를 더 개선한다.

5. 추가적인 실시예들

본 발명이 특정 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 개시에 접근하는 당업자들은 다수의 변형들 및 수정들이 가능하다는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명된 종류의 LIDAR 어레이들은 임의의 수의 로우들 및 로우당 임의의 개수의 컬럼들을 포함하도록 제조될 수 있다. (용어 "로우" 및 "컬럼"은 특히 스캐닝 모드에서 사용되는 어레이들과 관련하여 센서 어레이의 2차원을 구별하기 위해 사용되고, 어레이의 임의의 특정 공간 배향을 암시하도록 의도되지 않는다.) 센서 채널들 및 이미터들의 특정 구성은 변경될 수 있다. 이미터는 각 샷 동안 하나 이상의 펄스의 펄스열을 방출할 수 있고, 지터는 연속적인 샷들에 대한 펄스열들의 시작 시간들을 변화시키기 위해 위에서 설명된 방식으로 적용될 수 있다. 반사된 광의 식별은 펄스열의 패턴에 대응하는 히스토그램에서의 강도의 패턴을 검출하는 것에 기초할 수 있다.

LIDAR 센서 채널들(및/또는 다른 깊이 감지 채널들)은 예를 들어, 시간의 함수로서 광자 카운트 또는 신호 강도의 히스토그램들을 사용하여 다양한 형태들로 타이밍 데이터를 제공할 수 있다. LIDAR 센서 채널들은 근적외선, 단파장 적외선(예를 들어, 1600 nm), 중파장 적외선, 및/또는 장파장 적외선(예를 들어, 최대 15 μm)을 포함하여, 다양한 파장들에서 동작할 수 있다.

본 명세서에 설명된 종류의 센서 어레이들은 전술한 특정 LIDAR 시스템들을 포함하지만 이에 제한되지 않는 다양한 감지 시스템들에 통합될 수 있다. LIDAR 시스템들은 위에서 설명된 바와 같이 회전 및/또는 정적 플랫폼들을 사용하여 구현될 수 있고, 거리 측정 데이터를 수집하는 것이 바람직한 임의의 적용예에서 사용될 수 있다. 본 개시 내용에 접근하는 당업자들은 본 명세서에서 설명된 크로스토크를 검출하고/거나 감소시키기 위한 기법들 중 임의의 기법이 본 명세서에서 설명된 예시적인 시스템들 중 임의의 시스템을 포함하지만 이에 제한되지 않는 다양한 LIDAR 시스템들에서 적용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.

LIDAR 시스템에 의해 생성된 데이터는 데이터의 임의의 부분에 대해 동작하는 다양한 컴퓨터 구현 알고리즘둘을 사용하여 분석될 수 있다. 일부 실시예들에서, 데이터는 사용자에게 디스플레이하기 위한 이미지들을 생성하기 위해 사용될 수 있으며, 이는 강도 히스토그램으로부터 계산된 강도 데이터 또는 범위 측정들을 직접 렌더링하는 것 및/또는 데이터로부터 알고리즘 추론들에 기초하여 장면(또는 그 부분들)의 이미지를 렌더링하는 것을 포함할 수 있다. 위에서 설명된 일부 예들은 차량 네비게이션 및/또는 운전자 보조에 관한 것이지만, 본 발명은 임의의 특정 데이터 분석 또는 LIDAR 기법의 임의의 특정 적용예에 제한되지 않는다.

본 발명의 예시적인 실시예들에 대한 상기한 설명은 예시 및 설명의 목적으로 제시되었다. 본 발명을 설명된 정확한 형태로 제한하거나 철저한 것으로 의도되지 않으며, 많은 수정들 및 변형들이 교시에 비추어 가능하다. 실시예들은 본 발명의 원리들 및 이의 실제 적용예들을 설명하기 위해 선택되고 설명되었고, 그에 의해 본 기술분야의 다른 통상의 기술자들이 다양한 실시예들에서 그리고 고려되는 특정 사용에 적합한 바와 같은 다양한 수정들로 본 발명을 이용할 수 있게 한다. 따라서, 본 발명이 특정 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 본 발명은 다음의 청구항들에 의해서만 제한되는 것으로 이해되어야 한다.

Claims

LIDAR 시스템으로서,
트리거 펄스에 응답하여 복수의 샷들 각각 동안 광 펄스를 방출하기 위한 이미터를 갖는 광 전송 모듈;
광을 수신하기 위한 적어도 하나의 광 센서 채널을 갖고, 상기 트리거 펄스에 응답하여, 시간 빈들의 시퀀스에 대한 시간의 함수로서 수신된 광 강도의 히스토그램을 생성하도록 구성된 광 감지 모듈 - 상기 광 감지 모듈은 상기 복수의 샷들에 걸쳐 상기 히스토그램을 누산하도록 구성된 제1 메모리 회로를 더 가짐 -; 및
상기 광 전송 모듈 및 상기 광 감지 모듈에 커플링되고, 각 샷에 대해 상기 광 전송 모듈 및 상기 광 감지 모듈의 동작을 동기화하기 위한 트리거 펄스들의 시퀀스를 생성하도록 구성된 타이밍 제어기를 포함하며,
상기 타이밍 제어기는 또한, 각 트리거 펄스에 각 샷에 대한 지터를 적용하도록 구성되고, 상기 샷에 대한 지터는 상이한 샷들에 따라 달라지며, 상기 복수의 샷들에서의 샷들 중 적어도 일부에 대해, 상기 샷에 대한 지터는 하나의 시간 빈보다 큰 것인, LIDAR 시스템.
제1항에 있어서, 상기 각 샷에 대한 지터는 균등 에너지 샘플링 기법을 사용하여 지터 값들의 미리 정의된 범위 내에서 선택되는 것인, LIDAR 시스템.
제2항에 있어서, 상기 지터 값들의 미리 정의된 범위는 상기 히스토그램에서의 시간 빈들의 총 수의 0 내지 20%인 것인, LIDAR 시스템.
제2항에 있어서, 상기 지터 값들의 미리 정의된 범위는 상기 히스토그램에서의 시간 빈들의 총 수의 0 내지 120%인 것인, LIDAR 시스템.
제1항에 있어서,
지터 값들의 일정 범위에 걸쳐 균일하게 분포된 지터 값들의 시퀀스를 포함하는 마스터 지터 시퀀스를 저장하도록 구성된 제2 메모리 회로를 더 포함하며,
상기 타이밍 제어기는 또한, 상기 마스터 지터 시퀀스에 따라 각 트리거 펄스마다 상기 각 샷에 대한 지터를 선택하도록 구성되는 것인, LIDAR 시스템.
제5항에 있어서,
시스템 시동 동작 동안 상기 마스터 지터 시퀀스에서의 시작 위치를 무작위로 선택하기 위한 제어 로직을 더 포함하는, LIDAR 시스템.
제1항에 있어서,
상기 히스토그램을 분석하여 크로스토크가 존재하는지 여부를 결정하도록 구성된 프로세서를 더 포함하는, LIDAR 시스템.
제7항에 있어서, 상기 프로세서는 또한, 크로스토크가 존재한다고 결정하는 것에 응답하여 상기 각 샷에 대한 지터를 적응적으로 수정하도록 구성되는 것인, LIDAR 시스템.
제1항에 있어서, 상기 이미터는 각 샷 동안 하나 이상의 광 펄스들로 이루어진 광 펄스열을 방출하며, 상기 광 펄스열의 상기 광 펄스들은 서로 고정된 시간적 관계를 갖는 것인, LIDAR 시스템.
제1항에 있어서,
상기 광 전송 모듈은 복수의 이미터들을 포함하고;
상기 광 감지 모듈은 복수의 광 센서 채널들을 포함하며;
상기 타이밍 제어기는 상기 복수의 이미터들 각각 및 상기 복수의 광 센서 채널들 각각에 동일한 상기 각 샷에 대한 지터가 적용되도록 구성되는 것인, LIDAR 시스템.
LIDAR 시스템을 동작시키는 방법으로서,
복수의 샷들을 캡처하는 단계로서, 상기 복수의 샷들에서의 각 샷을 캡처하는 단계는:
각 샷에 대한 지터를 결정하는 단계;
상기 LIDAR 시스템의 타이밍 제어기에서, 상기 각 샷에 대한 지터에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된 시간에 트리거 펄스를 생성하는 단계;
상기 트리거 펄스와 동기화된 광 펄스를 방출하도록 상기 LIDAR 시스템의 광 전송 모듈을 동작시키는 단계; 및
광을 수신하고 수신된 광 강도의 히스토그램을 시간의 함수로서 누산하도록 상기 트리거 펄스와 동기적으로 상기 LIDAR 시스템의 광 감지 모듈을 동작시키는 단계 - 상기 히스토그램은 일련의 시간 빈들을 정의하고, 상기 히스토그램은 상기 복수의 샷들에 걸쳐 누산되며, 상기 복수의 샷들에서의 샷들 중 적어도 일부에 대해, 상기 샷에 대한 지터는 하나의 시간 빈보다 큼 - 를 포함하는, 상기 복수의 샷들을 캡처하는 단계; 및
상기 복수의 샷들을 캡처하는 단계에 후속해서, 상기 히스토그램에 적어도 부분적으로 기초하여 거리 측정 정보를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
제11항에 있어서, 각 샷마다 상기 각 샷에 대한 지터를 결정하는 단계는 균등 에너지 샘플링 기법을 사용하여 지터 값들의 미리 정의된 범위 내에서 선택되는 것인, LIDAR 시스템.
제12항에 있어서, 상기 지터 값들의 미리 정의된 범위는 상기 히스토그램에서의 시간 빈들의 총 수의 0 내지 20%인 것인, 방법.
제12항에 있어서, 상기 지터 값들의 미리 정의된 범위는 상기 히스토그램에서의 시간 빈들의 총 수의 0 내지 120%인 것인, 방법.
제11항에 있어서, 각 샷마다 상기 각 샷에 대한 지터를 결정하는 단계는 상기 LIDAR 시스템의 메모리에 저장된 마스터 지터 시퀀스에서의 연속적인 위치들에 액세스하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제15항에 있어서, 각 샷마다 상기 각 샷에 대한 지터를 결정하는 단계는 상기 마스터 지터 시퀀스에서의 시작 위치를 무작위로 선택하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제11항에 있어서,
상기 히스토그램을 분석하여 크로스토크가 존재하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제17항에 있어서,
크로스토크가 존재한다고 결정하는 것에 응답하여 상기 각 샷에 대한 지터를 적응적으로 수정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제11항에 있어서, 상기 LIDAR 시스템의 상기 광 전송 모듈을 동작시키는 단계는 각 샷 동안 하나 이상의 광 펄스들로 이루어진 광 펄스열을 방출하도록 단일 이미터를 동작시키는 단계를 포함하며, 상기 광 펄스열의 상기 광 펄스들은 서로 고정된 일시적 관계를 갖는 것인, 방법.