KR20230031911A - 갈보 제어 프로파일을 이용한 다각형 및 모터 공차에 대한 동적 보상 - Google Patents

갈보 제어 프로파일을 이용한 다각형 및 모터 공차에 대한 동적 보상 Download PDF

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Abstract

광 검출 및 거리측정 시스템이 제공된다. 시스템은 갈바노미터 미러; 다면 광 조향 디바이스; 및 하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 메모리에 저장된 프로세서 실행가능 명령어들을 포함하는 제어기 디바이스를 포함한다. 프로세서 실행가능 명령어들은, LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하고; LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하고; 교정 데이터 및 제1 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하고; 제2 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하기 위한 명령어들을 포함한다.

Description

갈보 제어 프로파일을 이용한 다각형 및 모터 공차에 대한 동적 보상
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 "DYNAMIC COMPENSATION TO POLYGON AND MOTOR TOLERANCE USING GALVO CONTROL PROFILE"이라는 명칭으로 2021년 4월 20일자에 출원된 미국 가특허 출원 제63/177,289호 및 "DYNAMIC COMPENSATION TO POLYGON AND MOTOR TOLERANCE USING GALVO CONTROL PROFILE"이라는 명칭으로 2022년 4월 5일자에 출원된 미국 정규 특허 출원 제17/714,077호에 대해 우선권을 주장한다. 이들 양 출원들의 내용은 모든 목적을 위해 그 전체가 본 명세서에 참조로 포함된다.
기술분야
본 개시내용은 일반적으로 광학 스캐닝(optical scanning)에 관한 것으로서, 특히, 다면 광 조향 디바이스(multiple-facet light steering device)의 교정 데이터 및 실시간 위치 피드백 데이터에 기초하여 갈바노미터 미러(Galvanometer mirror)의 이동을 동적으로 제어하기 위한 방법들 및 시스템들에 관한 것이다.
광 검출 및 거리측정(light detection and ranging)(LiDAR) 시스템들은 외부 환경의 이미지 또는 포인트 클라우드를 생성하기 위해 광 펄스들을 이용한다. 일부 전형적인 LiDAR 시스템들은 광 소스, 광 송신기, 광 조향 시스템, 및 광 검출기를 포함한다. 광 소스는 LiDAR 시스템으로부터 송신될 때 광 조향 시스템에 의해 특정 방향들로 지향되는 광 빔을 생성한다. 송신된 광 빔이 물체에 의해 산란될 때, 산란된 광의 일부는 복귀 광 펄스로서 LiDAR 시스템으로 복귀한다. 광 검출기는 복귀 광 펄스를 검출한다. 복귀 광 펄스가 검출되는 시간과 광 빔에서의 대응하는 광 펄스가 송신되는 시간 사이의 차이를 이용하여, LiDAR 시스템은 광의 속도를 이용하여 물체까지의 거리를 결정할 수 있다. 광 조향 시스템은 광 빔들을 상이한 경로들을 따라 지향시켜 LiDAR 시스템이 주변 환경을 스캔하고 이미지들 또는 포인트 클라우드들을 생성하게 할 수 있다. LiDAR 시스템들은 또한 주변 환경을 측정하기 위해 비행 시간(time-of-flight) 및 스캐닝 이외의 기술들을 이용할 수 있다.
본 개시내용은 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 이용하여 갈바노미터 미러 이동 프로파일을 수정함으로써, 다면 광 조향 디바이스(예를 들어, 다각형 미러)에서 제조-원인(manufacturing-caused) 비균일성들 및 조립 오차들을 보상하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 광 조향 디바이스의 실시간 위치 피드백 데이터 및/또는 갈바노미터 미러의 실시간 위치 피드백 데이터를 이용하여 갈바노미터 미러 이동 프로파일을 추가로 수정함으로써 광 조향 디바이스의 위치 부정확성들을 보상하기 위한 방법들 및 시스템들이 추가로 제공된다. 본 명세서에 설명된 방법들 및 시스템들은 LiDAR 스캐닝 패턴에서 개선된 스캔라인들(예를 들어, 직선 스캔라인들)을 생성하는 것을 용이하게 한다. 개선된 LiDAR 스캐닝 패턴은 하나 이상의 후속 프로세스(예를 들어, 포인트 클라우드 기반 지각(point-cloud based perception))의 효율성들 및 정확성들을 향상시킨다. LiDAR 시스템의 전체 성능 및 출력 포인트 클라우드의 품질도 개선될 수 있다.
일 실시예에서, 본 개시내용은 광 검출 및 거리측정 시스템을 제공한다. 시스템은 갈바노미터 미러; 다면 광 조향 디바이스; 및 하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 메모리에 저장된 프로세서 실행가능 명령어들을 포함하는 제어기 디바이스를 포함한다. 프로세서 실행가능 명령어들은 LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하고; LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하고; 교정 데이터 및 제1 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하고; 제2 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하기 위한 명령어들을 포함한다.
일 실시예에서, 본 개시내용은 광 검출 및 거리측정(LiDAR) 스캐닝 시스템을 제어하기 위한 방법을 제공한다. 방법은 하나 이상의 프로세서 및 메모리에 의해 수행되고, LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하는 단계; LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하는 단계; 교정 데이터 및 제1 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하는 단계; 및 제2 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 본 개시내용은 명령어들을 포함하는 프로세서 실행가능 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다. 명령어들은, 전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 전자 디바이스로 하여금, LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하는 것; LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하는 것; 교정 데이터 및 제1 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하는 것; 및 제2 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하는 것을 포함하는 처리를 수행하게 한다.
일 실시예에서, 본 개시내용은 광 검출 및 거리측정(LiDAR) 스캐닝 시스템의 제어기 디바이스를 제공한다. 제어기 디바이스는 하나 이상의 프로세서; 메모리; 및 메모리에 저장된 프로세서 실행가능 명령어들을 포함한다. 프로세서 실행가능 명령어들은 LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하고; LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하고; 교정 데이터 및 제1 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하고; 제2 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하기 위한 명령어들을 포함한다.
일 실시예에서, 본 개시내용은 광 검출 및 거리측정(LiDAR) 스캐닝 시스템을 포함하는 차량을 제공한다. 시스템은 갈바노미터 미러; 다면 광 조향 디바이스; 및 제어기 디바이스 - 제어기 디바이스는 하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 메모리에 저장된 프로세서 실행가능 명령어들을 포함함 - 를 포함한다. 프로세서 실행가능한 명령어들은 LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하고; LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하고; 교정 데이터 및 제1 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하고; 제2 이동 프로파일에 기초하여 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하기 위한 명령어들을 포함한다.
본 개시내용은 유사한 부분들이 유사한 번호들에 의해 참조될 수 있는 첨부 도면들과 함께 취해지는 하기에 설명되는 도면들을 참조하여 가장 잘 이해될 수 있다.
도 1은 모터 차량(motor vehicle)에 배치되거나 포함된 하나 이상의 예시적인 LiDAR 시스템을 도시한다.
도 2는 예시적인 LiDAR 시스템과 차량 지각 및 계획 시스템(vehicle perception and planning system)을 포함하는 다수의 다른 시스템들 사이의 상호작용들을 도시하는 블록도이다.
도 3은 예시적인 LiDAR 시스템을 도시하는 블록도이다.
도 4는 예시적인 섬유 기반 레이저 소스(fiber-based laser source)를 도시하는 블록도이다.
도 5a 내지 도 5c는 시야(field-of-view)(FOV)에 배치된 물체들까지의 거리들을 측정하기 위해 펄스 신호들을 이용하는 예시적인 LiDAR 시스템을 도시한다.
도 6은 다양한 실시예들에서 시스템들, 장치 및 방법들을 구현하는 데 이용되는 예시적인 장치를 도시하는 블록도이다.
도 7a는 일부 실시예들에 따른, 다면 광 조향 디바이스 및 갈바노미터 미러를 갖는 단순화된 LiDAR 스캐닝 시스템을 도시한다.
도 7b는 일부 실시예들에 따른, 다면 광 조향 디바이스의 다른 예를 도시한다.
도 7c는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 다면 광 조향 디바이스의 측면도이다.
도 8은 일부 실시예들에 따른, 갈바노미터 미러의 예시적인 이동 프로파일 및 대응하는 LiDAR 스캐닝 패턴을 도시한다.
도 9는 일부 실시예들에 따른, 패턴의 일부의 줌-인 뷰(zoom-in view)를 갖는 예시적인 LiDAR 스캐닝 패턴을 도시한다.
도 10은 광 조향 디바이스 교정 데이터 및 실시간 위치 피드백 데이터에 기초하여 미러 위치들을 제어하기 위해 갈바노미터 미러 이동 프로파일을 이용하는 것을 도시하는 블록도이다.
도 11은 일부 실시예들에 따른, 미러 위치들을 제어하는 데 이용되는 갈바노미터 미러의 예시적인 이동 프로파일 및 프로파일의 일부의 줌-인 뷰를 도시한다.
도 12는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 LiDAR 스캐닝 패턴 및 패턴의 일부의 줌-인 뷰를 도시한다.
도 13은 LiDAR 스캐닝 시스템을 제어하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이다.
본 발명의 보다 철저한 이해를 제공하기 위해, 다음의 설명은 특정 구성들, 파라미터들, 예들 등과 같은 다수의 특정 상세들을 개시한다. 그러나, 그러한 설명은 본 발명의 범위에 대한 제한으로서 의도되는 것이 아니라, 예시적인 실시예들의 더 양호한 설명을 제공하도록 의도된다는 것을 인식해야 한다.
명세서 및 청구항들 전체에 걸쳐, 다음의 용어들은, 문맥이 명백히 달리 나타내지 않는 한, 본 명세서에서 명시적으로 연관된 의미들을 취한다.
본 명세서에서 이용되는 "일 실시예에서"라는 문구는 반드시 동일한 실시예를 지칭하는 것은 아니지만, 그럴 수도 있다. 따라서, 이하에서 설명되는 바와 같이, 본 발명의 범위 또는 사상을 벗어나지 않고, 본 개시내용의 다양한 실시예들이 용이하게 결합될 수 있다.
본 명세서에서 이용되는 바와 같이, 용어 "또는"은 포괄적인 "또는" 연산자이며, 문맥이 명확히 달리 나타내지 않는 한, 용어 "및/또는"과 등가이다.
용어 "기초하여"는 배타적인 것이 아니며, 문맥이 명확히 달리 나타내지 않는 한, 설명되지 않은 추가적인 인자들에 기초하는 것을 허용한다.
본 명세서에서 이용되는 바와 같이, 그리고 문맥이 달리 나타내지 않는 한, 용어 "~에 결합된"은 직접 결합(서로 결합되는 2개의 요소들이 서로 접촉함) 및 간접 결합(적어도 하나의 추가 요소가 2개의 요소들 사이에 위치함) 양자를 포함하는 것을 의도한다. 따라서, 용어들 "~에 결합된" 및 "~와 결합된"은 동의어로 이용된다. 2개 이상의 컴포넌트들 또는 디바이스들이 데이터를 교환할 수 있는 네트워킹된 환경의 맥락 내에서, 용어들 "~에 결합된" 및 "~와 결합된"은 또한, 가능하게는 하나 이상의 중간 디바이스를 통해, "~와 통신가능하게 결합된"을 의미하도록 이용된다.
이하의 설명이 다양한 요소들을 설명하기 위해 "제1", "제2" 등의 용어들을 이용하지만, 이 요소들이 용어들에 의해 제한되어서는 안된다. 이러한 용어들은 하나의 요소를 다른 요소와 구별하기 위해서만 이용된다. 예를 들어, 설명된 다양한 예들의 범위를 벗어나지 않고, 제1 센서는 제2 센서로 지칭될 수 있고, 유사하게, 제2 센서는 제1 센서로 지칭될 수 있다. 제1 센서 및 제2 센서는 둘 다 센서들일 수 있고, 일부 경우들에서, 별개의 상이한 센서들일 수 있다.
또한, 명세서 전체에 걸쳐, 단수 표현("a", "an" 및 "the")의 의미는 복수의 참조들을 포함하고, "~ 안에(in)"의 의미는 "~ 안에(in)" 및 "~ 상에(on)"를 포함한다.
본 명세서에 제시된 다양한 실시예들 중 일부가 본 발명의 요소들의 단일 조합을 구성하지만, 본 발명의 주제는 개시된 요소들의 모든 가능한 조합들을 포함하는 것으로 고려된다는 것을 이해해야 한다. 이와 같이, 일 실시예가 요소들 A, B, 및 C를 포함하고, 다른 실시예가 요소들 B 및 D를 포함한다면, 본 발명의 주제는 또한, 본 명세서에서 명시적으로 논의되지 않더라도, A, B, C, 또는 D의 다른 나머지 조합들을 포함하는 것으로 간주된다. 또한, "포함하는(comprising)"이라는 전이 용어는 부품들 또는 부재들을 갖는 것, 또는 그러한 부품들 또는 부재들인 것을 의미한다. 본 명세서에서 이용되는 바와 같이, "포함하는"이라는 전이 용어는 포괄적이거나 개방형이며, 추가의 열거되지 않은 요소들 또는 방법 단계들을 배제하지 않는다.
이하의 개시내용 전반에 걸쳐, 서버들, 서비스들, 인터페이스들, 엔진들, 모듈들, 클라이언트들, 피어들, 포털들, 플랫폼들, 또는 컴퓨팅 디바이스들로 형성된 다른 시스템들에 관한 수많은 참조들이 행해질 수 있다. 그러한 용어들의 이용이 컴퓨터 판독가능 유형의, 비일시적 매체(예를 들어, 하드 드라이브, 고체 상태 드라이브, RAM, 플래시, ROM 등) 상에 저장된 소프트웨어 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서(예를 들어, ASIC, FPGA, PLD, DSP, x86, ARM, RISC-V, ColdFire, GPU, 멀티 코어 프로세서들 등)를 갖는 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스를 나타내는 것으로 생각된다는 것을 이해해야 한다. 예를 들어, 서버는 기술된 역할들, 책임들 또는 기능들을 수행하는 방식으로 웹 서버, 데이터베이스 서버, 또는 다른 타입의 컴퓨터 서버로서 동작하는 하나 이상의 컴퓨터를 포함할 수 있다. 개시된 컴퓨터 기반 알고리즘들, 프로세스들, 방법들, 또는 다른 타입의 명령어 세트들은, 프로세서로 하여금 개시된 단계들을 실행하게 하는 명령어들을 저장하는 비일시적, 유형의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다는 것을 추가로 이해해야 한다. 다양한 서버들, 시스템들, 데이터베이스들, 또는 인터페이스들은, 가능하게는 HTTP, HTTPS, AES, 공개-개인 키 교환들, 웹 서비스 API들, 알려진 금융 거래 프로토콜들, 또는 다른 전자 정보 교환 방법들에 기초하여, 표준화된 프로토콜들 또는 알고리즘들을 이용하여 데이터를 교환할 수 있다. 데이터 교환들은 패킷-교환 네트워크, 회선-교환 네트워크, 인터넷, LAN, WAN, VPN, 또는 다른 타입의 네트워크를 통해 수행될 수 있다.
본 명세서에서의 설명에서 그리고 이하의 청구항들 전체에 걸쳐 이용되는 바와 같이, 시스템, 엔진, 서버, 디바이스, 모듈, 또는 다른 컴퓨팅 요소가 메모리 내의 데이터에 대해 기능들을 수행하거나 실행하도록 구성되는 것으로 설명될 때, "~하도록 구성된" 또는 "~하도록 프로그래밍된"의 의미는 컴퓨팅 요소의 하나 이상의 프로세서 또는 코어가 메모리에 저장된 타겟 데이터 또는 데이터 객체들에 대해 기능들의 세트를 실행하도록 컴퓨팅 요소의 메모리에 저장된 소프트웨어 명령어들의 세트에 의해 프로그래밍되는 것으로서 정의된다.
컴퓨터에 관한 임의의 언어는, 서버들, 인터페이스들, 시스템들, 데이터베이스들, 에이전트들, 피어들, 엔진들, 제어기들, 모듈들, 또는 개별적으로 또는 집합적으로 동작하는 다른 타입들의 컴퓨팅 디바이스들을 포함하는, 컴퓨팅 디바이스들 또는 네트워크 플랫폼들의 임의의 적절한 조합을 포함하는 것으로 읽혀져야 한다는 것에 주목해야 한다. 컴퓨팅 디바이스들은 유형의, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예를 들어, 하드 드라이브, FPGA, PLA, 고체 상태 드라이브, RAM, 플래시, ROM 등) 상에 저장되는 소프트웨어 명령어들을 실행하도록 구성되는 프로세서를 포함한다는 점을 이해해야 한다. 소프트웨어 명령어들은 개시된 장치와 관련하여 이하에서 논의되는 바와 같이 역할들, 책임들, 또는 다른 기능을 제공하도록 컴퓨팅 디바이스를 구성 또는 프로그래밍한다. 더욱이, 개시된 기술들은 프로세서로 하여금 컴퓨터 기반 알고리즘들, 프로세스들, 방법들, 또는 다른 명령어들의 구현들과 연관된 개시된 단계들을 실행하게 하는 소프트웨어 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품으로서 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 다양한 서버들, 시스템들, 데이터베이스들, 또는 인터페이스들은, 가능하게는 HTTP, HTTPS, AES, 공개-개인 키 교환들, 웹 서비스 API들, 알려진 금융 거래 프로토콜들, 또는 다른 전자 정보 교환 방법들에 기초하여, 표준화된 프로토콜들 또는 알고리즘들을 이용하여 데이터를 교환한다. 디바이스들 사이의 데이터 교환들은 패킷-교환 네트워크, 인터넷, LAN, WAN, VPN, 또는 다른 타입의 패킷 교환 네트워크; 회선 교환 네트워크; 셀 교환 네트워크; 또는 다른 타입의 네트워크를 통해 수행될 수 있다.
LiDAR 시스템은 일종의 3차원 심도 센서(depth sensor)이다. LiDAR 스캐닝 시스템에서, 회전가능 다각형 미러 및 갈바노미터 미러는 시야(FOV)에서 물체들을 조명하기 위해 레이저 광을 스캐닝하고, 복귀 광을 LiDAR 시스템의 수신기로 지향시키기 위해 광 조향 메커니즘에서 이용된다. 다각형 미러는, 예를 들어, 금속, 폴리카보네이트 및/또는 유리로 제조될 수 있다. 금속계 다각형 미러는 그의 성숙된 제조 프로세스로 인해 널리 이용된다. 전형적으로, 금속계 다각형 미러는 다이아몬드 터닝(diamond turning)을 갖는 컴퓨터 수치 제어(computer numerical control)(CNC) 장비를 이용하여 머시닝된다. 다이아몬드 터닝은 다이아몬드 팁을 갖는 절단 툴을 이용하여 터닝한다. 다이아몬드 터닝 프로세스는 광학 컴포넌트들과 같은 정밀 요소들의 기계적 머시닝(mechanical machining)을 위해 이용된다. 다이아몬드 터닝 프로세스는 매우 정밀하지만, 다이아몬드 터닝을 갖는 CNC 프로세스는 그것의 긴 머시닝 시간으로 인해 생산량을 제한한다.
자동차 센서(automotive sensor)와 같은 대량 응용들에 대해, 금속계 다각형 미러는 대량 생산 요건을 충족시킬 수 없다. 따라서, 폴리카보네이트 몰딩된 또는 유리 몰딩된 다각형 미러들과 같은 다른 타입들의 다각형 미러들이 더 실용적이다. 이들 몰딩된 다각형 미러들은 매우 낮은 비용과 높은 생산량을 달성할 수 있다. 그러나, 몰딩된 다각형 미러들의 대량 생산에서, 다각형 미러의 상이한 면들의 균일성은 제어하기 어렵다. 다각형 미러는 광을 반사하는 다수의 반사 측면들 또는 면들을 갖는다. 다각형 미러는 송신 광을 FOV로 지향시키고, 복귀 광을 LiDAR 시스템의 수신기로 지향시키는 데 이용될 수 있다. 따라서, 다각형 미러의 반사 면들의 균일성이 중요할 수 있는데, 그 이유는 면들 사이의 불균일성에 의해 야기되는 차이들이 LiDAR 스캐닝 패턴의 정확성을 저하시킬 수 있기 때문이다(예를 들어, 비연속적인 스캔라인들을 야기한다).
추가로, 다각형 미러로 모터를 조립하는 프로세스는 또한 누적된 조립 오차들을 도입할 수 있다. 다각형 미러를 회전시키기 위해 모터가 이용된다. 다각형 미러가 회전할 때, 조립 오차들은 다각형 미러의 상이한 반사 표면들의 광 반사 능력들에 영향을 미칠 수 있고, 결국 또한 LiDAR 스캐닝 패턴의 정확성을 저하시킬 수 있다. LiDAR 시스템과 같은 광학 디바이스들에 대해, (예를 들어, 비연속적인 스캔라인들에 의해 야기되는) 이상적인 스캐닝 패턴들로부터의 편차들은 결과적인 포인트 클라우드 품질 및 정확성에 영향을 미치고, 이는 결국 후속하는 지각 정확성을 저하시킬 수 있다. 따라서, 다각형 미러의 상이한 면들 사이의 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 감소시키거나 제거할 필요가 있다. 본 개시내용은 다각형 미러의 교정 데이터 및 실시간 위치 피드백 데이터를 이용하여 갈바노미터 미러의 이동 프로파일을 수정함으로써, 광 조향 디바이스(예를 들어, 다각형 미러)의 제조-원인 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 보상하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다.
도 1은 모터 차량(100)에 배치되거나 포함된 하나 이상의 예시적인 LiDAR 시스템(110)을 도시한다. 모터 차량(100)은 임의의 자동화된 레벨을 갖는 차량일 수 있다. 예를 들어, 모터 차량(100)은 부분적으로 자동화된 차량, 고도로 자동화된 차량, 완전히 자동화된 차량, 또는 무인 차량일 수 있다. 부분적으로 자동화된 차량은 사람 운전자의 개입 없이 일부 드라이빙 기능들을 수행할 수 있다. 예를 들어, 부분적으로 자동화된 차량은 사각 지대 모니터링(blind-spot monitoring), 차선 유지 및/또는 차선 변경 동작들, 자동화된 비상 제동, 스마트 크루징(smart cruising) 및/또는 교통 추종(traffic following) 등을 수행할 수 있다. 부분적으로 자동화된 차량의 특정 동작들은 특정 응용들 또는 드라이빙 시나리오들로 제한될 수 있다(예를 들어, 고속도로 드라이빙만으로 제한될 수 있다). 고도로 자동화된 차량은 일반적으로 부분적으로 자동화된 차량의 모든 동작을 수행할 수 있지만 제한은 적다. 고도로 자동화된 차량은 또한 차량을 동작 시의 그 자신의 한계들을 검출하고, 필요할 때 운전자에게 차량의 제어를 인계받도록 요청할 수 있다. 완전히 자동화된 차량은 운전자의 개입 없이 모든 차량 동작들을 수행할 수 있지만, 또한 그 자신의 한계들을 검출할 수 있고, 필요할 때에 운전자에게 인계받도록 요청할 수 있다. 무인 차량은 어떠한 운전자 개입도 없이 스스로 동작할 수 있다.
전형적인 구성들에서, 모터 차량(100)은 하나 이상의 LiDAR 시스템(110 및 120A-F)을 포함한다. LiDAR 시스템들(110 및 120A-F) 각각은 스캐닝 기반 LiDAR 시스템 및/또는 비-스캐닝 LiDAR 시스템(예를 들어, 플래시 LiDAR)일 수 있다. 스캐닝 기반 LiDAR 시스템은 시야(FOV) 내의 물체들을 검출하기 위해 하나 이상의 방향(예를 들어, 수평 및 수직 방향들)으로 하나 이상의 광 빔을 스캔한다. 비-스캐닝 기반 LiDAR 시스템은 스캐닝 없이 FOV를 조명하기 위해 레이저 광을 송신한다. 예를 들어, 플래시 LiDAR는 일종의 비-스캐닝 기반 LiDAR 시스템이다. 플래시 LiDAR는 단일 광 펄스 또는 광 샷(light shot)을 이용하여 FOV를 동시에 조명하기 위해 레이저 광을 송신할 수 있다.
LiDAR 시스템은 종종 적어도 부분적으로 자동화된 차량의 필수 센서이다. 일 실시예에서, 도 1에 도시된 바와 같이, 모터 차량(100)은 차량의 가장 높은 위치에(예를 들어, 차량 지붕에) 배치된 단일 LiDAR 시스템(110)(예를 들어, LiDAR 시스템들(120A-F)이 없음)을 포함할 수 있다. 차량 지붕에 LiDAR 시스템(110)을 배치하는 것은 차량(100) 주위의 360도 스캐닝을 용이하게 한다. 일부 다른 실시예들에서, 모터 차량(100)은 시스템들(110 및/또는 120A-F) 중 2개 이상을 포함하는 다수의 LiDAR 시스템들을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 바와 같이, 일 실시예에서, 다수의 LiDAR 시스템들(110 및/또는 120A-F)은 차량의 상이한 위치들에서 차량(100)에 부착된다. 예를 들어, LiDAR 시스템(120A)은 전방 우측 코너에서 차량(100)에 부착되고; LiDAR 시스템(120B)은 전방 중심에서 차량(100)에 부착되고; LiDAR 시스템(120C)은 전방 좌측 코너에서 차량(100)에 부착되고; LiDAR 시스템(120D)은 우측 백미러(rear view mirror)에서 차량(100)에 부착되고; LiDAR 시스템(120E)은 좌측 백미러에서 차량(100)에 부착되고/되거나; LiDAR 시스템(120F)은 후방 중심에서 차량(100)에 부착된다. 일부 실시예들에서, LiDAR 시스템들(110 및 120A-F)은 그들 자신의 각각의 레이저 소스들, 제어 전자 장치들, 송신기들, 수신기들, 및/또는 조향 메커니즘들을 갖는 독립적인 LiDAR 시스템들이다. 다른 실시예들에서, LiDAR 시스템들(110 및 120A-F) 중 일부는 하나 이상의 컴포넌트를 공유함으로써, 분산 센서 시스템을 형성할 수 있다. 일례에서, 광섬유들은 중앙 집중식 레이저 소스로부터의 레이저 광을 모든 LiDAR 시스템들에 전달하는 데 이용된다. 하나 이상의 LiDAR 시스템은 임의의 원하는 방식으로 차량에 분산 및 부착될 수 있고, 도 1은 단지 하나의 실시예를 도시한다는 것이 이해된다. 다른 예로서, LiDAR 시스템들(120D 및 120E)은 백미러들 대신에 차량(100)의 B-필러들(pillars)에 부착될 수 있다. 다른 예로서, LiDAR 시스템(120B)은 전방 범퍼 대신에 차량(100)의 윈드실드(windshield)에 부착될 수 있다.
도 2는 차량 온보드 LiDAR 시스템(들)(210)과 차량 지각 및 계획 시스템(220)을 포함하는 다수의 다른 시스템들 사이의 상호작용들을 도시하는 블록도(200)이다. LiDAR 시스템(들)(210)은 차량에 장착되거나 통합될 수 있다. LiDAR 시스템(들)(210)은 물체들의 거리, 각도 및/또는 속도를 측정하기 위해 주변 환경으로 레이저 광을 스캔하는 센서(들)를 포함한다. LiDAR 시스템(들)(210)으로 복귀된 산란된 광에 기초하여, 지각된 외부 환경을 나타내는 센서 데이터(예를 들어, 이미지 데이터 또는 3D 포인트 클라우드 데이터)를 생성할 수 있다.
LiDAR 시스템(들)(210)은 단거리 LiDAR 센서들, 중거리 LiDAR 센서들, 및 장거리 LiDAR 센서들 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 단거리 LiDAR 센서는 LiDAR 센서로부터 약 20-40 미터까지 위치한 물체들을 측정한다. 단거리 LiDAR 센서들은, 예를 들어, 근처의 이동하는 물체들(예를 들어, 스쿨 존에서 거리를 횡단하는 보행자들), 주차 보조 애플리케이션들 등을 모니터링하기 위해 이용될 수 있다. 중거리 LiDAR 센서는 LiDAR 센서로부터 약 100-150 미터까지 위치한 물체들을 측정한다. 중거리 LiDAR 센서들은, 예를 들어, 도로 교차로들을 모니터링하고, 고속도로 상으로 병합하거나 고속도로를 떠나는 것을 돕는 등을 위해 이용될 수 있다. 장거리 LiDAR 센서는 약 150-300 미터까지 위치한 물체들을 측정한다. 장거리 LiDAR 센서들은 차량이 (예를 들어, 고속도로 상에서) 고속으로 이동하고 있을 때 전형적으로 이용되므로, 차량의 제어 시스템들은 LiDAR 센서에 의해 검출된 임의의 상황들에 응답하기 위해 단지 수 초(예를 들어, 6-8초)를 가질 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 일 실시예에서, LiDAR 센서 데이터는 차량 동작들을 추가로 처리하고 제어하기 위해 통신 경로(213)를 통해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 제공될 수 있다. 통신 경로(213)는 데이터를 전송할 수 있는 임의의 유선 또는 무선 통신 링크들일 수 있다.
여전히 도 2를 참조하면, 일부 실시예들에서, 다른 차량 온보드 센서(들)(230)는 LiDAR 시스템(들)(210)과 별도로 또는 함께 추가적인 센서 데이터를 제공하기 위해 이용된다. 다른 차량 온보드 센서들(230)은, 예를 들어, 하나 이상의 카메라(들)(232), 하나 이상의 레이더(들)(234), 하나 이상의 초음파 센서(들)(236), 및/또는 다른 센서(들)(238)를 포함할 수 있다. 카메라(들)(232)는 차량의 외부 환경의 이미지들 및/또는 비디오들을 촬영할 수 있다. 카메라(들)(232)는, 예를 들어, 각각의 프레임에서 수백만 개의 픽셀을 갖는 HD(high-definition) 비디오들을 촬영할 수 있다. 카메라는 단색 또는 컬러 이미지들 및 비디오들을 생성한다. 컬러 정보는 일부 상황들에 대한 데이터를 해석하는 데(예를 들어, 교통 신호등들의 이미지들을 해석하는 데) 중요할 수 있다. 컬러 정보는 LiDAR 또는 레이더 센서들과 같은 다른 센서들로부터 이용가능하지 않을 수 있다. 카메라(들)(232)는 좁은 초점(narrow-focus) 카메라들, 더 넓은 초점(wider-focus) 카메라들, 측면을 향한(side-facing) 카메라들, 적외선 카메라들, 어안(fisheye) 카메라들 등 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 카메라(들)(232)에 의해 생성된 이미지 및/또는 비디오 데이터는 차량 동작들을 추가로 처리 및 제어하기 위해 통신 경로(233)를 통해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 또한 제공될 수 있다. 통신 경로(233)는 데이터를 전송할 수 있는 임의의 유선 또는 무선 통신 링크들일 수 있다.
다른 차량 온보드 센서들(들)(230)은 또한 레이더 센서(들)(234)를 포함할 수 있다. 레이더 센서(들)(234)는 전파들(radio waves)을 이용하여 물체들의 범위, 각도 및 속도를 결정한다. 레이더 센서(들)(234)는 라디오 또는 마이크로파 스펙트럼에서 전자기파들을 생성한다. 전자기파들은 물체로부터 반사되고, 반사된 파들 중 일부는 레이더 센서로 복귀하여, 물체의 위치 및 속도에 관한 정보를 제공한다. 레이더 센서(들)(234)는 단거리 레이더(들), 중거리 레이더(들), 및 장거리 레이더(들) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 단거리 레이더는 레이더로부터 약 0.1-30 미터에 위치한 물체들을 측정한다. 단거리 레이더는 다른 차량들, 건물들, 벽들, 보행자들, 자전거 타는 사람들 등과 같은 차량 근처에 위치된 물체들을 검출하는 데 유용하다. 단거리 레이더는 사각 지대를 검출하고, 차선 변경을 보조하고, 후단 충돌 경고를 제공하고, 주차를 보조하고, 비상 제동을 제공하는 등을 위해 이용될 수 있다. 중거리 레이더는 레이더로부터 약 30-80 미터에 위치한 물체들을 측정한다. 장거리 레이더는 약 80-200 미터에 위치한 물체들을 측정한다. 중거리 및/또는 장거리 레이더들은, 예를 들어, 교통 추종, 적응적 크루즈 제어, 및/또는 고속도로 자동 제동에서 유용할 수 있다. 레이더 센서(들)(234)에 의해 생성된 센서 데이터는 차량 동작들을 추가로 처리 및 제어하기 위해 통신 경로(233)를 통해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 또한 제공될 수 있다.
다른 차량 온보드 센서(들)(230)는 또한 초음파 센서(들)(236)를 포함할 수 있다. 초음파 센서(들)(236)는 음향파들 또는 펄스들을 이용하여 차량 외부에 위치한 물체를 측정한다. 초음파 센서(들)(236)에 의해 생성된 음향파들은 주변 환경으로 송신된다. 송신된 파들 중 적어도 일부는 물체로부터 반사되어 초음파 센서(들)(236)로 복귀한다. 복귀 신호들에 기초하여, 물체의 거리가 계산될 수 있다. 초음파 센서(들)(236)는, 예를 들어, 사각 지대를 체크하거나, 주차 장소들을 식별하거나, 차선 변경 보조를 교통에 제공하는 것 등에 유용할 수 있다. 초음파 센서(들)(236)에 의해 생성된 센서 데이터는 차량 동작들을 추가로 처리 및 제어하기 위해 통신 경로(233)를 통해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 또한 제공될 수 있다.
일부 실시예들에서, 하나 이상의 다른 센서(들)(238)가 차량에 부착될 수 있고, 또한 센서 데이터를 생성할 수 있다. 다른 센서(들)(238)는, 예를 들어, GPS(global positioning system), IMU(inertial measurement unit) 등을 포함할 수 있다. 다른 센서(들)(238)에 의해 생성된 센서 데이터는 차량 동작들을 추가로 처리 및 제어하기 위해 통신 경로(233)를 통해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 또한 제공될 수 있다. 통신 경로(233)는 다양한 센서(들)(230)와 차량 지각 및 계획 시스템(220) 사이에서 데이터를 전송하기 위한 하나 이상의 통신 링크를 포함할 수 있다는 점이 이해된다.
일부 실시예들에서, 도 2에 도시된 바와 같이, 다른 차량 온보드 센서(들)(230)로부터의 센서 데이터는 통신 경로(231)를 통해 차량 온보드 LiDAR 시스템(들)(210)에 제공될 수 있다. LiDAR 시스템(들)(210)은 다른 차량 온보드 센서(들)(230)로부터의 센서 데이터를 처리할 수 있다. 예를 들어, 카메라(들)(232), 레이더 센서(들)(234), 초음파 센서(들)(236), 및/또는 다른 센서(들)(238)로부터의 센서 데이터는 센서 데이터 LiDAR 시스템(들)(210)과 상관되거나 융합될 수 있고, 그에 의해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 의해 수행되는 센서 융합 프로세스를 적어도 부분적으로 오프로딩할 수 있다. 다양한 센서들로부터의 센서 데이터를 송신 및 처리하기 위해 다른 구성들이 또한 구현될 수 있다는 것이 이해된다(예를 들어, 데이터는 처리를 위해 클라우드 서비스로 송신될 수 있고, 그 후 처리 결과들은 차량 지각 및 계획 시스템(220)으로 다시 송신될 수 있다).
여전히 도 2를 참조하면, 일부 실시예들에서, 다른 차량(들)(250)의 온보드 센서들은 LiDAR 시스템(들)(210)과 별도로 또는 함께 추가적인 센서 데이터를 제공하는 데 이용된다. 예를 들어, 둘 이상의 인근 차량들은 그들 자신의 각각의 LiDAR 센서(들), 카메라(들), 레이더 센서(들), 초음파 센서(들) 등을 가질 수 있다. 인근 차량들은 센서 데이터를 서로 통신하고 공유할 수 있다. 차량들 사이의 통신은 V2V(vehicle to vehicle) 통신이라고도 한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 다른 차량(들)(250)에 의해 생성된 센서 데이터는 각각 통신 경로(253) 및/또는 통신 경로(251)를 통해 차량 지각 및 계획 시스템(220) 및/또는 차량 온보드 LiDAR 시스템(들)(210)에 통신될 수 있다. 통신 경로들(253 및 251)은 데이터를 전송할 수 있는 임의의 유선 또는 무선 통신 링크들일 수 있다.
센서 데이터를 공유하는 것은 차량들 외부의 환경의 더 나은 지각을 용이하게 한다. 예를 들어, 제1 차량은 제2 차량의 뒤에 있지만 제1 차량에 접근하고 있는 보행자를 감지하지 못할 수 있다. 제2 차량은 이 보행자와 관련된 센서 데이터를 제1 차량과 공유할 수 있고, 따라서 제1 차량은 보행자와의 충돌을 회피하기 위해 추가 반응 시간을 가질 수 있다. 일부 실시예들에서, 센서(들)(230)에 의해 생성된 데이터와 유사하게, 다른 차량(들)(250)의 온보드 센서들에 의해 생성된 데이터는 LiDAR 시스템(들)(210)에 의해 생성된 센서 데이터와 상관되거나 융합될 수 있고, 그에 의해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 의해 수행되는 센서 융합 프로세스를 적어도 부분적으로 오프로딩할 수 있다.
일부 실시예들에서, 지능형 인프라스트럭처 시스템(intelligent infrastructure system)(들)(240)은 LiDAR 시스템(들)(210)과 별도로 또는 함께 센서 데이터를 제공하기 위해 이용된다. 특정 인프라스트럭처들은 정보를 전달하기 위해 차량과 통신하도록 구성될 수 있고, 그 반대도 마찬가지이다. 차량과 인프라스트럭처들 사이의 통신은 일반적으로 V2I(vehicle to infrastructure) 통신이라고 지칭된다. 예를 들어, 지능형 인프라스트럭처 시스템(들)(240)은 "5초 내에 노란색으로 변경"과 같은 메시지로, 접근하는 차량에 그것의 상태를 전달할 수 있는 지능형 교통 신호등을 포함할 수 있다. 지능형 인프라스트럭처 시스템(들)(240)은 또한 교통 모니터링 정보를 차량에 전달할 수 있도록 교차로 근처에 장착된 그 자신의 LiDAR 시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어, 교차로에서의 좌회전 차량은 충분한 감지 능력들을 갖지 못할 수 있는데, 그 이유는 그 자신의 센서들 중 일부가 반대 방향의 교통들에 의해 차단될 수 있기 때문이다. 그러한 상황에서, 지능형 인프라스트럭처 시스템(들)(240)의 센서들은 유용하고 때로는 필수적인 데이터를 좌회전 차량에 제공할 수 있다. 그러한 데이터는, 예를 들어, 교통 상황들, 차량이 회전하고 있는 방향에서의 물체들의 정보, 교통 신호등 상태 및 예측들 등을 포함할 수 있다. 지능형 인프라스트럭처 시스템(들)(240)에 의해 생성된 이들 센서 데이터는, 각각 통신 경로들(243 및/또는 241)을 통해, 차량 지각 및 계획 시스템(220) 및/또는 차량 온보드 LiDAR 시스템(들)(210)에 제공될 수 있다. 통신 경로들(243 및/또는 241)은 데이터를 전송할 수 있는 임의의 유선 또는 무선 통신 링크들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 지능형 인프라스트럭처 시스템(들)(240)으로부터의 센서 데이터는 LiDAR 시스템(들)(210)에 송신되고, LiDAR 시스템(들)(210)에 의해 생성된 센서 데이터와 상관되거나 융합될 수 있고, 그에 의해 차량 지각 및 계획 시스템(220)에 의해 수행되는 센서 융합 프로세스를 적어도 부분적으로 오프로딩할 수 있다. 위에서 설명된 V2V 및 V2I 통신들은 V2X(vehicle-to-X) 통신들의 예들이며, 여기서 "X"는 차량과 데이터를 공유할 수 있는 임의의 다른 디바이스들, 시스템들, 센서들, 인프라스트럭처 등을 나타낸다.
여전히 도 2를 참조하면, 다양한 통신 경로들을 통해, 차량 지각 및 계획 시스템(220)은 LiDAR 시스템(들)(210), 다른 차량 온보드 센서(들)(230), 다른 차량(들)(250), 및/또는 지능형 인프라스트럭처 시스템(들)(240) 중 하나 이상으로부터 센서 데이터를 수신한다. 일부 실시예들에서, 상이한 타입들의 센서 데이터는 센서 융합 서브시스템(222)에 의해 상관 및/또는 통합된다. 예를 들어, 센서 융합 서브시스템(222)은 차량의 상이한 위치들에 배치된 다수의 카메라들에 의해 캡처된 다수의 이미지들 또는 비디오들을 이용하여 360도 모델을 생성할 수 있다. 센서 융합 서브-시스템(222)은 상이한 타입들의 센서들로부터 센서 데이터를 획득하고, 조합된 데이터를 이용하여 환경을 더 정확하게 지각한다. 예를 들어, 차량 온보드 카메라(232)는 태양 또는 광 소스(예를 들어, 야간 동안 다른 차량의 헤드라이트)를 직접 대면하고 있기 때문에 선명한 이미지를 캡처하지 못할 수 있다. LiDAR 시스템(210)은 많이 영향을 받지 않을 수 있고, 따라서 센서 융합 서브시스템(222)은 카메라(232) 및 LiDAR 시스템(210) 둘 다에 의해 제공된 센서 데이터를 조합하고, LiDAR 시스템(210)에 의해 제공된 센서 데이터를 이용하여 카메라(232)에 의해 캡처된 불명확한 이미지를 보상할 수 있다. 다른 예로서, 비 또는 안개 날씨에서, 레이더 센서(234)는 카메라(232) 또는 LiDAR 시스템(210)보다 더 잘 작동할 수 있다. 따라서, 센서 융합 서브시스템(222)은 카메라(232) 또는 LiDAR 시스템(210)에 의해 제공되는 센서 데이터를 보상하기 위해 레이더 센서(234)에 의해 제공되는 센서 데이터를 이용할 수 있다.
다른 예들에서, 다른 차량 온보드 센서(들)(230)에 의해 생성된 센서 데이터는 더 낮은 해상도(예를 들어, 레이더 센서 데이터)을 가질 수 있고, 따라서 일반적으로 더 높은 해상도를 갖는 LiDAR 시스템(들)(210)에 의해 상관되고 확인될 필요가 있을 수 있다. 예를 들어, 하수 커버(sewage cover)(맨홀 커버라고도 지칭됨)는 레이더 센서(234)에 의해 차량이 접근하고 있는 물체로서 검출될 수 있다. 레이더 센서(234)의 저해상도 성질로 인해, 차량 지각 및 계획 시스템(220)은 물체가 차량이 회피할 필요가 있는 장애물인지를 결정할 수 없을 수 있다. 따라서, LiDAR 시스템(들)(210)에 의해 생성된 고해상도 센서 데이터는 물체가 하수 커버이고 차량에 해를 끼치지 않는다는 것을 상관시키고 확인하는 데 이용될 수 있다.
차량 지각 및 계획 시스템(220)은 물체 분류기(223)를 추가로 포함한다. 센서 융합 서브시스템(222)에 의해 제공되는 원시(raw) 센서 데이터 및/또는 상관된/융합된 데이터를 이용하여, 물체 분류기(223)는 물체들을 검출 및 분류하고, 물체들의 위치들을 추정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 물체 분류기(233)는 머신 러닝 기반 기술들을 이용하여 물체들을 검출하고 분류할 수 있다. 머신 러닝 기반 기법들의 예들은 R-CNN(region-based convolutional neural networks), 고속 R-CNN, 고속 R-CNN, HOG(histogram of oriented gradients), R-FCN(region-based fully convolutional network), SSD(single shot detector), SPP-net(spatial pyramid pooling), 및/또는 Yolo(You Only Look Once)와 같은 알고리즘들을 이용하는 것을 포함한다.
차량 지각 및 계획 시스템(220)은 도로 검출 서브시스템(224)을 추가로 포함한다. 도로 검출 서브시스템(224)은 도로를 국부화하고, 도로 상의 물체들 및/또는 마킹들을 식별한다. 예를 들어, 레이더 센서(들)(234), 카메라(들)(232), 및/또는 LiDAR 시스템(들)(210)에 의해 제공되는 원시 또는 융합된 센서 데이터에 기초하여, 도로 검출 서브시스템(224)은 머신 러닝 기술들(예를 들어, 차선들을 식별하기 위한 패턴 인식 알고리즘들)에 기초하여 도로의 3D 모델을 구축할 수 있다. 도로의 3D 모델을 이용하여, 도로 검출 서브시스템(224)은 도로 상의 물체들(예를 들어, 도로 상의 장애물들 또는 잔해(debris)) 및/또는 마킹들(예를 들어, 차선들, 터닝 마크들(turning marks), 횡단보도 마크들(crosswalk marks) 등)을 식별할 수 있다.
차량 지각 및 계획 시스템(220)은 국부화 및 차량 자세 서브시스템(225)을 추가로 포함한다. 원시 또는 융합된 센서 데이터에 기초하여, 국부화 및 차량 자세 서브시스템(225)은 차량의 위치 및 차량의 자세를 결정할 수 있다. 예를 들어, LiDAR 시스템(들)(210), 카메라(들)(232)로부터의 센서 데이터, 및/또는 GPS 데이터를 이용하여, 국부화 및 차량 자세 서브시스템(225)은 도로 상의 차량의 정확한 위치 및 차량의 6 자유도(예를 들어, 차량이 전방 또는 후방, 위 또는 아래, 및 좌측 또는 우측으로 이동하고 있는지)를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 고해상도(HD) 맵들이 차량 국부화를 위해 이용된다. HD 맵들은 차량의 위치를 정확히 찾아내는 매우 상세한 3차원 컴퓨터화된 맵들을 제공할 수 있다. 예를 들어, HD 맵들을 이용하여, 국부화 및 차량 자세 서브시스템(225)은 차량의 현재 위치(예를 들어, 차량이 현재 도로의 어느 차선에 있는지, 그것이 연석(curb) 또는 인도에 얼마나 가까운지)를 정확하게 결정하고 차량의 장래의 위치들을 예측할 수 있다.
차량 지각 및 계획 시스템(220)은 장애물 예측기(226)를 추가로 포함한다. 물체 분류기(223)에 의해 식별된 물체들은 정지되어 있거나(예를 들어, 전등 기둥(light pole), 도로 표지판) 또는 동적(예를 들어, 이동하는 보행자, 자전거, 다른 자동차)일 수 있다. 움직이는 물체들의 경우, 충돌을 회피하기 위해 그들의 이동하는 경로 또는 장래의 위치들을 예측하는 것이 중요할 수 있다. 장애물 예측기(226)는 장애물 궤적을 예측하고/하거나 잠재적인 충돌에 관해 운전자 또는 차량 계획 서브시스템(228)에 경고할 수 있다. 예를 들어, 장애물의 궤적이 차량의 현재 이동 경로와 교차할 가능성이 높다면, 장애물 예측기(226)는 그러한 경고를 생성할 수 있다. 장애물 예측기(226)는 그러한 예측을 하기 위해 다양한 기술들을 이용할 수 있다. 그러한 기술들은, 예를 들어, 일정한 속도 또는 가속도 모델들, 일정한 회전율 및 속도/가속도 모델들, 칼만 필터(Kalman Filter) 및 확장된 칼만 필터 기반 모델들, 순환 신경망(RNN) 기반 모델들, 장단기 메모리(LSTM) 신경망 기반 모델들, 인코더-디코더 RNN 모델들 등을 포함한다.
여전히 도 2를 참조하면, 일부 실시예들에서, 차량 지각 및 계획 시스템(220)은 차량 계획 서브시스템(228)을 추가로 포함한다. 차량 계획 서브시스템(228)은 경로 계획기(route planner), 드라이빙 거동 계획기(driving behaviors planner), 및 모션 계획기(motion planner)를 포함할 수 있다. 경로 계획기는 차량의 현재 위치 데이터, 목표 위치 데이터, 교통 정보 등에 기초하여 차량의 경로를 계획할 수 있다. 드라이빙 거동 계획기는 장애물 예측기(226)에 의해 제공된 장애물 예측 결과들을 이용하여, 다른 물체들이 어떻게 이동할 수 있는지에 기초하여 타이밍 및 계획된 이동을 조정한다. 모션 계획기는 차량이 따를 필요가 있는 특정 동작들을 결정한다. 그 후 계획 결과들은 차량 인터페이스(270)를 통해 차량 제어 시스템(280)에 통신된다. 통신은 데이터를 전송할 수 있는 임의의 유선 또는 무선 통신 링크들을 포함하는 통신 경로들(223 및 271)을 통해 수행될 수 있다.
차량 제어 시스템(280)은 계획된 경로 및 이동에 따라 차량을 동작시키기 위해 차량의 조향 메커니즘, 스로틀(throttle), 브레이크 등을 제어한다. 차량 지각 및 계획 시스템(220)은, 예를 들어, 필요할 때 차량의 제어를 무효화하거나 인계받기 위해 차량 제어 시스템(280)에 대한 사용자(예를 들어, 운전자) 액세스를 제공하는 사용자 인터페이스(260)를 추가로 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스(260)는, 예를 들어, 원시 또는 융합된 센서 데이터, 식별된 물체들, 차량의 위치/자세 등을 획득하고 디스플레이하기 위해, 차량 지각 및 계획 시스템(220)과 통신할 수 있다. 이들 디스플레이된 데이터는 사용자가 차량을 더 양호하게 동작시키는 것을 도울 수 있다. 사용자 인터페이스(260)는 데이터를 전송할 수 있는 임의의 유선 또는 무선 통신 링크들을 포함하는 통신 경로들(221 및 261)을 통해 차량 지각 및 계획 시스템(220) 및/또는 차량 제어 시스템(280)과 각각 통신할 수 있다. 도 2의 다양한 시스템들, 센서들, 통신 링크들 및 인터페이스들은 임의의 원하는 방식으로 구성될 수 있으며, 도 2에 도시된 구성으로 제한되지 않는다는 것이 이해된다.
도 3은 예시적인 LiDAR 시스템(300)을 도시하는 블록도이다. LiDAR 시스템(300)은 도 1 및 도 2에 도시된 LiDAR 시스템(110, 120A-F 및/또는 210)을 구현하는 데 이용될 수 있다. 일 실시예에서, LiDAR 시스템(300)은 레이저 소스(310), 송신기(320), 광학 수신기 및 광 검출기(330), 조향 시스템(340) 및 제어 회로(350)를 포함한다. 이러한 컴포넌트들은 통신 경로들(312, 314, 322, 332, 343, 352, 362)을 이용하여 함께 결합된다. 이러한 통신 경로들은 다양한 LiDAR 시스템 컴포넌트들 사이의 통신 링크들(유선 또는 무선, 양방향 또는 단방향)을 포함하지만, 물리적 컴포넌트들 자체일 필요는 없다. 통신 경로들이 하나 이상의 전기 와이어, 버스, 또는 광섬유에 의해 구현될 수 있지만, 통신 경로들은 또한 물리적 통신 매체가 존재하지 않도록 무선 채널들 또는 자유 공간 광학 경로들일 수 있다. 예를 들어, LiDAR 시스템(300)의 일 실시예에서, 레이저 소스(310)와 송신기(320) 사이의 통신 경로(314)는 하나 이상의 광섬유를 이용하여 구현될 수 있다. 통신 경로들(332 및 352)은 자유 공간 광학 컴포넌트들 및/또는 광섬유들을 이용하여 구현되는 광학 경로들을 나타낼 수 있다. 그리고 통신 경로들(312, 322, 342, 362)은 전기 신호들을 운반하는 하나 이상의 전기 와이어를 이용하여 구현될 수 있다. 통신 경로들은 또한 상기의 타입들의 통신 매체들 중 하나 이상을 포함할 수 있다(예를 들어, 이들은 광섬유 및 자유 공간 광학 컴포넌트를 포함하거나, 또는 하나 이상의 광섬유 및 하나 이상의 전기 와이어를 포함할 수 있다).
LiDAR 시스템(300)은 또한 전력 버스들, 전원들, LED 표시기들, 스위치들 등과 같은, 도 3에 도시되지 않은 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 추가적으로, 광 펄스가 송신될 때부터 복귀 광 펄스가 검출될 때까지의 시간이 정확하게 측정될 수 있도록 기준 신호를 제공하기 위해 광 소스(310)와 광학 수신기 및 광 검출기(330) 사이의 직접 접속과 같은, 컴포넌트들 사이의 다른 통신 접속들이 존재할 수 있다.
레이저 소스(310)는 시야(FOV)에서의 물체들을 조명하기 위한 레이저 광을 출력한다. 레이저 소스(310)는, 예를 들어, 반도체 기반 레이저(예를 들어, 다이오드 레이저) 및/또는 섬유 기반 레이저일 수 있다. 반도체 기반 레이저는, 예를 들어, 에지 방출 레이저(edge emitting laser)(EEL), 수직 공동 표면 방출 레이저(vertical cavity surface emitting laser)(VCSEL) 등일 수 있다. 섬유 기반 레이저는 활성 이득 매질(active gain medium)이 에르븀(erbium), 이테르븀(ytterbium), 네오디뮴(neodymium), 디스프로슘(dysprosium), 프라세오디뮴(praseodymium), 툴륨(thulium) 및/또는 홀뮴(holmium)과 같은 희토류 원소들로 도핑된 광섬유인 레이저이다. 일부 실시예들에서, 섬유 레이저는 이중 클래드 섬유들(double-clad fibers)에 기초하며, 여기서 이득 매질은 클래딩의 2개의 층에 의해 둘러싸인 섬유의 코어를 형성한다. 이중 클래드 섬유는 코어가 고전력 빔으로 펌핑될 수 있게 하고, 그에 의해 레이저 소스가 고전력 섬유 레이저 소스일 수 있게 한다.
일부 실시예들에서, 레이저 소스(310)는 마스터 진동기(master oscillator)(시드 레이저(seed laser)라고도 지칭됨) 및 전력 증폭기(MOPA)를 포함한다. 전력 증폭기는 시드 레이저의 출력 전력을 증폭시킨다. 전력 증폭기는 섬유 증폭기, 벌크 증폭기, 또는 반도체 광학 증폭기일 수 있다. 시드 레이저는 다이오드 레이저(예를 들어, 패브리-페롯 공동 레이저(Fabry-Perot cavity laser), 분산 피드백 레이저(distributed feedback laser)), 고체-상태 벌크 레이저, 또는 튜닝가능한 외부-공동 다이오드 레이저일 수 있다. 일부 실시예들에서, 레이저 소스(310)는 광학적으로 펌핑된 마이크로칩 레이저일 수 있다. 마이크로칩 레이저들은 레이저 결정이 레이저 공진기의 단부 미러들과 직접 접촉되는 무정렬 모놀리식 고체 상태 레이저들(alignment-free monolithic solid-state lasers)이다. 마이크로칩 레이저는 전형적으로 원하는 출력 전력을 획득하기 위해 레이저 다이오드로 (직접 또는 섬유를 이용하여) 펌핑된다. 마이크로칩 레이저는 네오디뮴 도핑된 이트륨 알루미늄 가넷(neodymium-doped yttrium aluminum garnet)(Y3Al5O12) 레이저 결정들(즉, Nd:YAG) 또는 네오디뮴 도핑된 바나데이트(neodymium-doped vanadate)(즉, ND:YVO4) 레이저 결정들에 기초할 수 있다.
도 4는 시드 레이저 및 원하는 출력 전력을 펌핑하기 위한 하나 이상의 펌프(예를 들어, 레이저 다이오드들)를 갖는 예시적인 섬유 기반 레이저 소스(400)를 도시하는 블록도이다. 섬유 기반 레이저 소스(400)는 도 3에 도시된 레이저 소스(310)의 예이다. 일부 실시예들에서, 섬유 기반 레이저 소스(400)는 하나 이상의 파장(예를 들어, 1550nm)의 초기 광 펄스들을 생성하기 위한 시드 레이저(402)를 포함하고, 이들 광 펄스들은 광섬유(403)를 통해 파장 분할 멀티플렉서(wavelength-division multiplexor)(WDM)(404)에 제공된다. 섬유 기반 레이저 소스(400)는 광섬유(405)를 통해 WDM(404)에 (예를 들어, 980nm와 같은 상이한 파장의) 레이저 전력을 제공하기 위한 펌프(406)를 더 포함한다. WDM(404)은 시드 레이저(402)에 의해 제공되는 광 펄스들 및 펌프(406)에 의해 제공되는 레이저 전력을 단일 광섬유(407) 상에 다중화한다. 이어서, WDM(404)의 출력은 광섬유(407)를 통해 하나 이상의 전치 증폭기(들)(408)에 제공될 수 있다. 전치 증폭기(들)(408)는 (예를 들어, 약 20-30dB 이득으로) 광학 신호들을 증폭하는 광학 증폭기(들)일 수 있다. 일부 실시예들에서, 전치 증폭기(들)(408)는 저잡음 증폭기들이다. 전치 증폭기(들)(408)는 광섬유(409)를 통해 결합기(410)에 출력된다. 결합기(410)는 전치 증폭기(들)(408)의 출력 레이저 광을 광섬유(411)를 통해 펌프(412)에 의해 제공되는 레이저 전력과 결합한다. 결합기(410)는 동일한 파장 또는 상이한 파장들을 갖는 광학 신호들을 결합할 수 있다. 결합기의 일례는 WDM이다. 결합기(410)는 광섬유(410)를 통해 출력 광 펄스들을 생성하는 부스터 증폭기(414)에 펄스들을 제공한다. 부스터 증폭기(414)는 광학 신호들의 추가의 증폭을 제공한다. 그 다음, 출력된 광 펄스들은 (도 3에 도시된) 송신기(320) 및/또는 조향 메커니즘(340)에 송신될 수 있다. 도 4는 섬유 기반 레이저 소스(400)의 하나의 예시적인 구성을 도시한다는 점이 이해된다. 레이저 소스(400)는 도 4에 도시된 하나 이상의 컴포넌트 및/또는 도 4에 도시되지 않은 다른 컴포넌트들의 상이한 조합들을 이용하는 많은 다른 구성들을 가질 수 있다(예를 들어, 전원들, 렌즈, 필터들, 스플리터들, 결합기들 등과 같은 다른 컴포넌트들).
일부 변형들에서, 섬유 기반 레이저 소스(400)는 섬유 기반 레이저 소스(400)에서 이용되는 섬유의 섬유 이득 프로파일에 기초하여 상이한 진폭들의 펄스들을 생성하도록 (예를 들어, 제어 회로(350)에 의해) 제어될 수 있다. 통신 경로(312)는 섬유 기반 레이저 소스(400)를 제어 회로(350)(도 3에 도시됨)에 결합하여, 섬유 기반 레이저 소스(400)의 컴포넌트들이 제어 회로(350)에 의해 제어되거나 다른 방식으로 제어 회로와 통신할 수 있게 한다. 대안적으로, 섬유 기반 레이저 소스(400)는 그 자신의 전용 제어기를 포함할 수 있다. 섬유 기반 레이저 소스(400)의 컴포넌트들과 직접 통신하는 제어 회로(350) 대신에, 섬유 기반 레이저 소스(400)의 전용 제어기는 제어 회로(350)와 통신하고, 섬유 기반 광 소스(400)의 컴포넌트들을 제어 및/또는 그와 통신한다. 섬유 기반 광 소스(400)는 또한 하나 이상의 전력 접속기, 전원, 및/또는 전력선과 같은, 도시되지 않은 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
도 3을 참조하면, 레이저 소스(310)의 전형적인 동작 파장들은, 예를 들어, 약 850nm, 약 905nm, 약 940nm, 약 1064nm 및 약 1550nm를 포함한다. 최대 이용가능 레이저 전력의 상한은 미국 FDA(U.S. Food and Drug Administration) 규정들에 의해 설정된다. 1550nm 파장에서의 광학 전력 한계는 다른 전술한 파장들의 광학 전력 한계보다 훨씬 높다. 또한, 1550nm에서, 섬유에서의 광학 전력 손실은 낮다. 1550nm 파장의 특성들은 장거리 LiDAR 응용들에 대해 더 유익하게 한다. 레이저 소스(310)로부터 출력된 광학 전력의 양은 그것의 피크 전력, 평균 전력, 및 펄스 에너지에 의해 특징지어질 수 있다. 피크 전력은 펄스 에너지 대 펄스의 폭의 비율(예를 들어, FWHM(full width at half maximum))이다. 따라서, 더 작은 펄스 폭은 고정된 양의 펄스 에너지에 대해 더 큰 피크 전력을 제공할 수 있다. 펄스 폭은 나노초 또는 피코초의 범위에 있을 수 있다. 평균 전력은 펄스의 에너지와 펄스 반복 레이트(PRR)의 곱이다. 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, PRR은 펄스 레이저 광의 주파수를 나타낸다. PRR은 전형적으로 LiDAR 시스템이 측정할 수 있는 최대 범위에 대응한다. 레이저 소스(310)는 LiDAR 시스템에 의해 생성된 포인트 클라우드에서 원하는 수의 데이터 포인트들을 충족시키기 위해 높은 PRR에서 펄스들을 생성하도록 구성될 수 있다. 레이저 소스(310)는 또한 원하는 최대 검출 거리를 충족시키기 위해 중간 또는 낮은 PRR에서 펄스들을 생성하도록 구성될 수 있다. 벽 플러그 효율(Wall plug efficiency)(WPE)은 총 전력 소비를 평가하기 위한 다른 인자이며, 이는 레이저 효율을 평가하는 데 있어서 핵심 표시자일 수 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 다수의 LiDAR 시스템들이 차량에 부착될 수 있으며, 차량은 전기 동력식 차량 또는 다른 방식으로 제한된 연료 또는 배터리 전원을 갖는 차량일 수 있다. 따라서, 레이저 전력을 이용하는 높은 WPE 및 지능적 방식들은 레이저 소스(310)를 선택 및 구성하고/하거나 차량 장착 LiDAR 응용들을 위한 레이저 전달 시스템들을 설계할 때 종종 중요한 고려 사항들 중에 있다.
위의 설명들은 레이저 소스(310)의 비-제한적인 예들을 제공한다는 점이 이해된다. 레이저 소스(310)는 다양한 파장들에서 하나 이상의 광 신호를 생성하도록 구성되는 많은 다른 타입들의 광 소스들(예를 들어, 레이저 다이오드들, 짧은 공동 섬유 레이저들, 고체 상태 레이저들, 및/또는 튜닝가능한 외부 공동 다이오드 레이저들)을 포함하도록 구성될 수 있다. 일부 예들에서, 광 소스(310)는, 도핑된 광섬유 증폭기, 고체 상태 벌크 증폭기, 및/또는 반도체 광학 증폭기일 수 있는, 증폭기들(예를 들어, 전치 증폭기들 및/또는 부스터 증폭기들)을 포함한다. 증폭기들은 원하는 이득들을 갖는 광 신호들을 수신 및 증폭하도록 구성된다.
도 3을 다시 참조하면, LiDAR 시스템(300)은 송신기(320)를 추가로 포함한다. 레이저 소스(310)는 송신기(320)에 (예를 들어, 레이저 빔의 형태로) 레이저 광을 제공한다. 레이저 소스(310)에 의해 제공되는 레이저 광은 미리 결정된 또는 제어된 파장, 펄스 반복 레이트, 및/또는 전력 레벨을 갖는 증폭된 레이저 광일 수 있다. 송신기(320)는 레이저 소스(310)로부터 레이저 광을 수신하고, 레이저 광을 낮은 발산으로 조향 메커니즘(340)에 송신한다. 일부 실시예들에서, 송신기(320)는, 예를 들어, 레이저 빔들을 시야(FOV)로 직접적으로 또는 조향 메커니즘(340)을 통해 송신하기 위한 광학 컴포넌트들(예를 들어, 렌즈, 섬유들, 미러들 등)을 포함할 수 있다. 도 3은 송신기(320) 및 조향 메커니즘(340)을 별개의 컴포넌트들로서 도시하지만, 이들은 일부 실시예들에서 하나의 시스템으로서 결합되거나 통합될 수 있다. 조향 메커니즘(340)은 아래에 더 상세히 설명된다.
레이저 소스(310)에 의해 제공되는 레이저 빔들은 송신기(320)로 이동함에 따라 발산할 수 있다. 따라서, 송신기(320)는 종종 발산 레이저 빔들을 수집하고, 감소된 또는 최소 발산으로 보다 평행한 광학 빔들을 생성하도록 구성된 시준 렌즈(collimating lens)를 포함한다. 이어서, 시준된 광학 빔들은 미러들 및 렌즈와 같은 다양한 광학계(optics)를 통해 더 지향될 수 있다. 시준 렌즈는, 예를 들어, 단일 평면 볼록 렌즈(single plano-convex lens) 또는 렌즈 그룹일 수 있다. 시준 렌즈는 빔 직경, 발산, 개구수(numerical aperture), 초점 거리 등과 같은 임의의 원하는 특성들을 달성하도록 구성될 수 있다. 빔 전파 비율 또는 빔 품질 인자(M2 인자라고도 지칭됨)가 레이저 빔 품질의 측정을 위해 이용된다. 많은 LiDAR 응용들에서, 생성된 송신 레이저 빔에서 양호한 레이저 빔 품질을 갖는 것이 중요하다. M2 인자는 이상적인 가우시안 빔(Gaussian beam)으로부터의 빔의 변화의 정도를 나타낸다. 따라서, M2 인자는 시준된 레이저 빔이 작은 스폿에 얼마나 잘 포커싱될 수 있는지, 또는 발산 레이저 빔이 얼마나 잘 시준될 수 있는지를 반영한다. 따라서, 레이저 소스(310) 및/또는 송신기(320)는 원하는 M2 인자를 유지하면서, 예를 들어, 스캔 해상도 요건을 충족시키도록 구성될 수 있다.
송신기(320)에 의해 제공되는 광 빔들 중 하나 이상은 조향 메커니즘(340)에 의해 FOV로 스캐닝된다. 조향 메커니즘(340)은 LiDAR 시스템(300)이 3D 포인트 클라우드를 생성함으로써 환경을 매핑하는 것을 용이하게 하기 위해 다수의 차원에서(예를 들어, 수평 및 수직 차원 둘 다에서) 광 빔들을 스캐닝한다. 조향 메커니즘(340)은 아래에 더 상세히 설명될 것이다. FOV로 스캐닝된 레이저 광은 FOV 내의 물체에 의해 산란 또는 반사될 수 있다. 산란 또는 반사된 광의 적어도 일부는 LiDAR 시스템(300)으로 복귀한다. 도 3은 복귀 광을 수신하도록 구성된 광학 수신기 및 광 검출기(330)를 더 도시한다. 광학 수신기 및 광 검출기(330)는 FOV로부터 복귀 광을 수집하도록 구성되는 광학 수신기를 포함한다. 광학 수신기는 FOV로부터의 복귀 광을 수신, 재지향, 포커싱, 증폭, 및/또는 필터링하기 위한 광학계(예를 들어, 렌즈, 섬유들, 미러들 등)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 광학 수신기는 수집된 복귀 광을 수집 및/또는 광 검출기 상에 포커싱하기 위해 수집 렌즈(예를 들어, 단일 평면 볼록 렌즈 또는 렌즈 그룹)를 종종 포함한다.
광 검출기는 광학 수신기에 의해 포커싱되는 복귀 광을 검출하고, 복귀 광의 입사 강도에 비례하는 전류 및/또는 전압 신호들을 생성한다. 그러한 전류 및/또는 전압 신호들에 기초하여, FOV에서의 물체의 심도 정보가 도출될 수 있다. 그러한 심도 정보를 도출하기 위한 하나의 예시적인 방법은 직접 TOF(time of flight)에 기초하며, 이에 대해서는 이하에서 더 상세히 설명된다. 광 검출기는 그의 검출 감도, 양자 효율, 검출기 대역폭, 선형성, 신호 대 잡음비(SNR), 과부하 저항, 간섭 내성(interference immunity) 등에 의해 특징지어질 수 있다. 응용들에 기초하여, 광 검출기는 임의의 원하는 특성들을 갖도록 구성되거나 맞춤화될 수 있다. 예를 들어, 광학 수신기 및 광 검출기(330)는 광 검출기가 양호한 선형성을 가지면서 큰 동적 범위를 갖도록 구성될 수 있다. 광 검출기 선형성은 입력 광학 신호 전력과 검출기의 출력 사이의 선형 관계를 유지하는 검출기의 능력을 나타낸다. 양호한 선형성을 갖는 검출기는 큰 동적 입력 광학 신호 범위에 걸쳐 선형 관계를 유지할 수 있다.
원하는 검출기 특성들을 달성하기 위해, 광 검출기의 구조 및/또는 검출기의 재료 시스템에 구성들 또는 맞춤화들이 이루어질 수 있다. 다양한 검출기 구조가 광 검출기에 대해 이용될 수 있다. 예를 들어, 광 검출기 구조는 p-타입 반도체와 n-타입 반도체 영역 사이에 도핑되지 않은 진성 반도체 영역(즉, "i" 영역)을 갖는 PIN 기반 구조일 수 있다. 다른 광 검출기 구조들은, 예를 들어, APD(avalanche photodiode) 기반 구조, PMT(photomultiplier tube) 기반 구조, SiPM(Silicon photomultiplier) 기반 구조, SPAD(single-photon avalanche diode) 기반 구조 및/또는 양자 와이어들을 포함한다. 광 검출기에 이용되는 재료 시스템들에 대해, Si, InGaAs, 및/또는 Si/Ge 기반 재료들이 이용될 수 있다. 많은 다른 검출기 구조들 및/또는 재료 시스템들이 광학 수신기 및 광 검출기(330)에 이용될 수 있다는 점이 이해된다.
광 검출기(예를 들어, APD 기반 검출이다)는 입력 신호가 출력 신호를 생성할 때 증폭되도록 내부 이득을 가질 수 있다. 그러나, 광 검출기의 내부 이득으로 인해 잡음도 증폭될 수 있다. 일반적인 타입의 잡음은 신호 샷 잡음(signal shot noise), 암 전류 샷 잡음(dark current shot noise), 열 잡음 및 증폭기 잡음(TIA)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 광학 수신기 및 광 검출기(330)는 저잡음 증폭기(LNA)인 전치 증폭기를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 전치 증폭기는 또한 전류 신호를 전압 신호로 변환하는 TIA-트랜스임피던스 증폭기를 포함할 수 있다. 선형 검출기 시스템의 경우, 입력 등가 잡음 또는 잡음 등가 전력(NEP)은 광 검출기가 신호들을 약하게 하는 데 얼마나 민감한지를 측정한다. 따라서, 이들은 전체 시스템 성능의 표시자들로서 이용될 수 있다. 예를 들어, 광 검출기의 NEP는 검출될 수 있는 가장 약한 신호의 전력을 특정하고, 따라서 결국 LiDAR 시스템의 최대 범위를 특정한다. 다양한 광 검출기 최적화 기술들이 LiDAR 시스템(300)의 요건을 충족시키기 위해 이용될 수 있다는 점이 이해된다. 그러한 최적화 기술들은 상이한 검출기 구조들, 재료들을 선택하는 것, 및/또는 신호 처리 기술들(예를 들어, 필터링, 잡음 감소, 증폭 등)을 구현하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, (예컨대, TOF를 이용하여) 복귀 신호들의 직접 검출을 이용하는 것에 부가하여 또는 그 대신에, 코히런트 검출이 또한 광 검출기에 대해 이용될 수 있다. 코히어런트 검출은 수신된 광을 국부 진동기와 간섭함으로써 수신된 광의 진폭 및 위상 정보를 검출하는 것을 허용한다. 코히어런트 검출은 검출 감도 및 잡음 내성을 개선할 수 있다.
도 3은 LiDAR 시스템(300)이 조향 메커니즘(340)을 포함하는 것을 추가로 도시한다. 위에 설명된 바와 같이, 조향 메커니즘(340)은 송신기(320)로부터의 광 빔들을 지향시켜 FOV를 다수의 차원에서 스캔한다. 조향 메커니즘은 래스터 메커니즘 또는 스캐닝 메커니즘이라고 지칭된다. 광 빔들을 다수의 방향으로(예를 들어, 수평 및 수직 방향 둘 다로) 스캐닝하는 것은 LiDAR 시스템이 이미지 또는 3D 포인트 클라우드를 생성함으로써 환경을 매핑하는 것을 용이하게 한다. 조향 메커니즘은 기계적 스캐닝 및/또는 고체 상태 스캐닝에 기초할 수 있다. 기계적 스캐닝은 레이저 빔을 조향하기 위해 회전 미러들을 이용하거나, 레이저 빔을 스캔하기 위해 LiDAR 송신기 및 수신기(집합적으로 트랜시버라고 지칭됨)를 물리적으로 회전시킨다. 고체 상태 스캐닝은 트랜시버와 같은 임의의 거시적 컴포넌트들을 기계적으로 이동시키지 않으면서, 레이저 빔을 FOV를 통해 다양한 위치들로 지향시킨다. 고체 상태 스캐닝 메커니즘들은, 예를 들어, 광학 위상 어레이 기반 조향 및 플래시 LiDAR 기반 조향을 포함한다. 일부 실시예들에서, 고체 상태 스캐닝 메커니즘들이 거시적 컴포넌트들을 물리적으로 이동시키지 않기 때문에, 고체 상태 스캐닝 메커니즘에 의해 수행되는 조향은 효과적인 조향으로서 지칭될 수 있다. 고체 상태 스캐닝을 이용하는 LiDAR 시스템은 또한 비-기계적 스캐닝 또는 단순히 비-스캐닝 LiDAR 시스템으로 지칭될 수 있다(플래시 LiDAR 시스템은 예시적인 비-스캐닝 LiDAR 시스템이다).
조향 메커니즘(340)은 이미지 또는 3D 포인트 클라우드를 생성하기 위한 FOV를 스캔하기 위해 트랜시버(예를 들어, 송신기(320) 및 광학 수신기 및 광 검출기(330))와 함께 이용될 수 있다. 예로서, 조향 메커니즘(340)을 구현하기 위해, 2차원 기계적 스캐너가 단일 포인트 또는 몇 개의 단일 포인트 트랜시버들과 함께 이용될 수 있다. 단일 포인트 트랜시버는 단일 광 빔 또는 적은 수의 광 빔들(예로서, 2-8개의 빔)을 조향 메커니즘으로 송신한다. 2차원 기계적 조향 메커니즘은, 예를 들어, 다각형 미러(들), 진동 미러(oscillating mirror)(들), 회전 프리즘(들), 회전 틸트 미러 표면(들), 또는 이들의 조합을 포함한다. 일부 실시예들에서, 조향 메커니즘(340)은 고체 조향 메커니즘(들)과 같은 비-기계적 조향 메커니즘(들)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 조향 메커니즘(340)은 굴절 효과와 결합된 레이저 광의 튜닝 파장에 기초할 수 있고, 및/또는 재구성가능한 격자/위상 어레이에 기초할 수 있다. 일부 실시예들에서, 조향 메커니즘(340)은 2차원 스캐닝을 달성하기 위해 단일 스캐닝 디바이스 또는 2차원 스캐닝을 실현하기 위해 결합된 2개의 디바이스들을 이용할 수 있다.
다른 예로서, 조향 메커니즘(340)을 구현하기 위해, 1차원 기계적 스캐너가 어레이 또는 많은 수의 단일 포인트 트랜시버들과 함께 이용될 수 있다. 구체적으로, 트랜시버 어레이는 360도 수평 시야를 달성하기 위해 회전 플랫폼 상에 장착될 수 있다. 대안적으로, 정적 트랜시버 어레이는 1차원 기계적 스캐너와 결합될 수 있다. 1차원 기계적 스캐너는 전방-관찰((forward-looking)) 수평 시야를 획득하기 위한 다각형 미러(들), 진동 미러(들), 회전 프리즘(들), 회전 틸트 미러 표면(들)을 포함한다. 기계적 스캐너들을 이용하는 조향 메커니즘들은 자동차 응용을 위한 대량 생산에서 견고성(robustness) 및 신뢰성을 제공할 수 있다.
다른 예로서, 조향 메커니즘(340)을 구현하기 위해, 2차원 트랜시버가 스캔 이미지 또는 3D 포인트 클라우드를 직접 생성하는 데 이용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 스티칭 또는 마이크로 시프트 방법은 스캔 이미지 또는 스캔되는 시야의 해상도를 개선하는 데 이용될 수 있다. 예를 들어, 2차원 트랜시버를 이용하여, 하나의 방향(예를 들어, 수평 방향)에서 생성된 신호들 및 다른 방향(예를 들어, 수직 방향)에서 생성된 신호들은 스캔된 FOV를 나타내는 더 높은 또는 전체 해상도 이미지 또는 3D 포인트 클라우드를 생성하기 위해 통합, 인터리빙, 및/또는 매칭될 수 있다.
조향 메커니즘(340)의 일부 구현들은 복귀 광 신호들을 광학 수신기 및 광 검출기(330)로 지향시키기 위해 수신 경로를 따라 (예를 들어, 회전, 진동 또는 지향에 의해) 복귀 광 신호들을 조향하는 하나 이상의 광학 재지향 요소(예를 들어, 미러 또는 렌즈)를 포함한다. 송신 및 수신 경로들을 따라 광 신호들을 지향시키는 광학 재지향 요소들은 (예를 들어, 공유된) 동일한 컴포넌트들, (예를 들어, 전용된) 개별 컴포넌트들, 및/또는 공유 및 개별 컴포넌트들의 조합일 수 있다. 이것은, 일부 경우에, 송신 및 수신 경로들이 상이하지만, 이들이 부분적으로 중첩(또는 일부 경우에, 실질적으로 중첩 또는 동축 정렬)될 수 있다는 것을 의미한다.
여전히 도 3을 참조하면, LiDAR 시스템(300)은 제어 회로(350)를 추가로 포함한다. 제어 회로(350)는 LiDAR 시스템(300)의 다양한 부분들을 제어하고/하거나 신호 처리를 수행하도록 구성 및/또는 프로그래밍될 수 있다. 전형적인 시스템에서, 제어 회로(350)는, 예를 들어, 원하는 레이저 펄스 타이밍, 반복 레이트, 및 전력을 획득하기 위해 레이저 소스(310)를 제어하는 것; FOV를 스캔하고 픽셀 등록/정렬을 유지하기 위해 조향 메커니즘(340)을 제어하는 것(예를 들어, 속도, 방향, 및/또는 다른 파라미터들을 제어하는 것); 광학 수신기 및 광 검출기(330)를 최적 상태가 되도록 제어하는 것(예를 들어, 감도, 잡음 감소, 필터링, 및/또는 다른 파라미터들을 제어하는 것); 및 기능적인 안전을 위해 전체적인 시스템 건강/상태를 모니터링하는 것을 포함하는 하나 이상의 제어 동작을 수행하도록 구성 및/또는 프로그래밍될 수 있다.
제어 회로(350)는 또한 거리 및 반사율 정보를 도출하기 위해 광학 수신기 및 광 검출기(330)에 의해 생성된 원시 데이터에 대한 신호 처리를 수행하고, 차량 지각 및 계획 시스템(220)(도 2에 도시됨)에 대한 데이터 패키징 및 통신을 수행하도록 구성 및/또는 프로그래밍될 수 있다. 예를 들어, 제어 회로(350)는 광 펄스를 송신하는 것으로부터 대응하는 복귀 광 펄스가 수신될 때까지 걸리는 시간을 결정하고; 송신된 광 펄스에 대해 복귀 광 펄스가 수신되지 않을 때를 결정하고; 송신된/복귀 광 펄스에 대한 방향(예를 들어, 수평 및/또는 수직 정보)을 결정하고; 특정 방향에서 추정된 범위를 결정하고; 및/또는 LiDAR 시스템(300)과 관련된 임의의 다른 타입의 데이터를 결정한다.
LiDAR 시스템(300)은, 더운 또는 추운 날씨, 강한 진동을 야기할 수 있는 거친 도로 상태들, 높은 또는 낮은 습기들, 먼지 영역들 등을 포함하는 많은 상이한 환경들에서 동작할 수 있는 차량에 배치될 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, LiDAR 시스템(300)의 광학 및/또는 전자 컴포넌트들(예를 들어, 송신기(320), 광학 수신기 및 광 검출기(330), 및 조향 메커니즘(340) 내의 광학계)은 장기간의 기계적 및 광학적 안정성을 유지하는 방식으로 배치되거나 구성된다. 예를 들어, LiDAR 시스템(300) 내의 컴포넌트들은 차량이 마주칠 수 있는 모든 조건들 하에서 동작할 수 있도록 고정되고 밀봉될 수 있다. 예로서, 송신기(320), 광학 수신기 및 광 검출기(330), 및 조향 메커니즘(340)의 광학 컴포넌트들(및 습기에 취약한 다른 컴포넌트들)에 방습 코팅 및/또는 기밀 밀봉이 적용될 수 있다. 다른 예로서, 하우징(들), 인클로저(들) 및/또는 윈도우는 LiDAR 시스템(300)에서 경도, 진입 보호(IP) 등급, 자체 세정 능력, 화학에 대한 저항성 및 충격에 대한 저항성 등과 같은 원하는 특성들을 제공하기 위해 이용될 수 있다. 또한, LiDAR 시스템(300)을 조립하기 위한 효율적이고 경제적인 방법들이 비용을 낮게 유지하면서 LiDAR 동작 요건들을 충족시키는 데 이용될 수 있다.
본 기술 분야의 통상의 기술자는, 도 3 및 상기의 설명들은 단지 예시의 목적을 위한 것이고, LiDAR 시스템은 다른 기능 유닛들, 블록들, 또는 세그먼트들을 포함할 수 있고, 이러한 상기의 기능 유닛들, 블록들, 또는 세그먼트들의 변형들 또는 조합들을 포함할 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, LiDAR 시스템(300)은 또한 전력 버스들, 전원들, LED 표시기들, 스위치들 등과 같은, 도 3에 도시되지 않은 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 그에 부가하여, 광 소스(310)가 광 펄스를 송신할 때부터 광 검출기(330)가 복귀 광 펄스를 검출할 때까지의 시간을 광 검출기(330)가 정확하게 측정할 수 있도록, 광 소스(310)와 광학 수신기 및 광 검출기(330) 사이의 직접 접속과 같은, 컴포넌트들 간의 다른 접속들이 존재할 수 있다.
도 3에 도시된 이러한 컴포넌트들은 통신 경로들(312, 314, 322, 332, 342, 352, 362)을 이용하여 함께 결합된다. 이러한 통신 경로들은 다양한 LiDAR 시스템 컴포넌트들 사이의 통신(양방향 또는 단방향)을 나타내지만, 물리적 컴포넌트들 자체일 필요는 없다. 통신 경로들은 하나 이상의 전기 와이어, 버스, 또는 광섬유에 의해 구현될 수 있지만, 통신 경로들은 또한 물리적 통신 매체가 존재하지 않도록 무선 채널들 또는 개방-공중 광학 경로들일 수 있다. 예를 들어, 하나의 예시적인 LiDAR 시스템에서, 통신 경로(314)는 하나 이상의 광섬유를 포함하고; 통신 경로(352)는 광학 경로를 나타내고; 통신 경로들(312, 322, 342, 및 362)은 모두 전기 신호들을 운반하는 전기 와이어들이다. 통신 경로들은 또한 위의 타입들의 통신 매체들 중 하나보다 많은 것을 포함할 수 있다(예를 들어, 이들은 광섬유 및 광학 경로, 또는 하나 이상의 광섬유 및 하나 이상의 전기 와이어를 포함할 수 있다).
위에 설명된 바와 같이, 일부 LiDAR 시스템들은 광 경로 내의 물체들까지의 거리를 결정하기 위해 광 신호들(예를 들어, 광 펄스들)의 비행 시간(TOF)을 이용한다. 예를 들어, 도 5a를 참조하면, 예시적인 LiDAR 시스템(500)은 레이저 광 소스(예를 들어, 섬유 레이저), 조향 시스템(예를 들어, 하나 이상의 이동 미러의 시스템), 및 광 검출기(예를 들어, 하나 이상의 광학계를 갖는 광자 검출기)를 포함한다. LiDAR 시스템(500)은, 예를 들어, 전술한 LiDAR 시스템(300)을 이용하여 구현될 수 있다. LiDAR 시스템(500)은 LiDAR 시스템(500)의 조향 시스템에 의해 결정된 바와 같이 광 경로(504)를 따라 광 펄스(502)를 송신한다. 도시된 예에서, 레이저 광 소스에 의해 생성되는 광 펄스(502)는 짧은 펄스의 레이저 광이다. 또한, LiDAR 시스템(500)의 신호 조향 시스템은 펄스형 신호 조향 시스템이다. 그러나, LiDAR 시스템들은 비행 시간 이외의 기술들을 이용하여 펄스화되지 않은 광 신호들을 생성, 송신, 및 검출하고, 주변 환경 내의 물체에 대한 범위들을 도출함으로써 동작할 수 있다는 점이 이해되어야 한다. 예를 들어, 일부 LiDAR 시스템들은 주파수 변조 연속파들(즉, "FMCW")을 이용한다. 펄스형 신호들을 이용하는 비행 시간 기반 시스템들에 대해 본 명세서에 설명된 기술들 중 임의의 것은 또한 이러한 기술들 중 하나 또는 둘 다를 이용하지 않는 LiDAR 시스템들에 적용가능할 수 있다는 점이 추가로 이해되어야 한다.
(예를 들어, 광 펄스들을 이용하는 비행 시간 LiDAR 시스템을 도시하는) 도 5a를 다시 참조하면, 광 펄스(502)가 물체(506)에 도달할 때, 광 펄스(502)는 복귀 광 펄스(508)를 생성하기 위해 산란 또는 반사된다. 복귀 광 펄스(508)는 광 경로(510)를 따라 시스템(500)으로 복귀할 수 있다. 송신된 광 펄스(502)가 LiDAR 시스템(500)을 떠날 때부터 복귀 광 펄스(508)가 LiDAR 시스템(500)에 다시 도달할 때까지의 시간이 (예를 들어, LiDAR 시스템 내의 제어 회로(350)와 같은 프로세서 또는 다른 전자 장치에 의해) 측정될 수 있다. 광의 속도에 대한 지식과 결합된 이 비행 시간은 LiDAR 시스템(500)으로부터 광 펄스(502)가 산란 또는 반사되는 물체(506)의 부분까지의 범위/거리를 결정하는 데 이용될 수 있다.
많은 광 펄스들을 지향시킴으로써, 도 5b에 도시된 바와 같이, LiDAR 시스템(500)은 (예를 들어, 광 펄스들(502, 522, 526, 530)을 광 경로들(504, 524, 528, 532)을 따라 각각 지향시킴으로써) 외부 환경을 스캔한다. 도 5c에 도시된 바와 같이, LiDAR 시스템(500)은 (송신된 광 펄스들(502, 522, 530)에 각각 대응하는) 복귀 광 펄스들(508, 542, 548)을 수신한다. 복귀 광 펄스들(508, 542, 및 548)은 물체들(506 및 514) 중 하나에 의해 송신된 광 펄스들을 산란 또는 반사시킴으로써 생성된다. 복귀 광 펄스들(508, 542, 및 548)은 각각 광 경로들(510, 544, 및 546)을 따라 LiDAR 시스템(500)으로 복귀할 수 있다. (LiDAR 시스템(500)에 의해 결정된 바와 같은) 송신된 광 펄스들의 방향뿐만 아니라 LiDAR 시스템(500)으로부터 광 펄스들을 산란 또는 반사하는 물체들의 부분(예를 들어, 물체들(506 및 514)의 부분들)까지의 계산된 범위에 기초하여, 검출가능한 범위(예를 들어, 경로(504 및 532)(경계 포함) 사이의 시야) 내의 외부 환경은 (예를 들어, 3D 포인트 클라우드 또는 이미지들을 생성함으로써) 정밀하게 매핑되거나 플롯팅될 수 있다.
대응하는 광 펄스가 특정한 송신된 광 펄스에 대해 수신되지 않으면, LiDAR 시스템(500)의 검출가능한 범위 내에 물체들이 없다고(예를 들어, 물체가 LiDAR 시스템(500)의 최대 스캐닝 거리를 넘어선다고) 결정될 수 있다. 예를 들어, 도 5b에서, 광 펄스(526)는 미리 결정된 검출 범위 내에서 그것의 송신 경로(528)를 따라 산란 이벤트를 생성하지 않을 수 있기 때문에 광 펄스(526)는 (도 5c에 도시된 바와 같이) 대응하는 복귀 광 펄스를 갖지 않을 수 있다. LiDAR 시스템(500), 또는 LiDAR 시스템(500)과 통신하는 외부 시스템(예를 들어, 클라우드 시스템 또는 서비스)은 복귀 광 펄스의 부족을 LiDAR 시스템(500)의 검출가능 범위 내의 광 경로(528)를 따라 배치되는 물체가 없는 것으로 해석할 수 있다.
도 5b에서, 광 펄스들(502, 522, 526, 및 530)은 임의의 순서로, 직렬로, 병렬로, 또는 서로에 대한 다른 타이밍들에 기초하여 송신될 수 있다. 부가적으로, 도 5b는 송신된 광 펄스들을 하나의 차원 또는 하나의 평면(예를 들어, 종이의 평면)으로 지향되는 것으로 도시하지만, LiDAR 시스템(500)은 또한 송신된 광 펄스들을 다른 차원(들) 또는 평면(들)을 따라 지향시킬 수 있다. 예를 들어, LiDAR 시스템(500)은 또한 도 5b에 도시된 차원 또는 평면에 수직인 차원 또는 평면에서 송신된 광 펄스들을 지향시킴으로써, 광 펄스들의 2차원 송신을 형성할 수 있다. 광 펄스들의 이러한 2차원 송신은 포인트별, 라인별, 한번에 모두, 또는 일부 다른 방식일 수 있다. 광 펄스들의 1차원 송신(예를 들어, 단일 수평 라인)으로부터의 포인트 클라우드 또는 이미지는 2차원 데이터(예를 들어, (1) 수평 송신 방향으로부터의 데이터 및 (2) 물체들까지의 범위 또는 거리)를 생성할 수 있다. 유사하게, 광 펄스들의 2차원 송신으로부터의 포인트 클라우드 또는 이미지는 3차원 데이터(예를 들어, (1) 수평 송신 방향으로부터의 데이터, (2) 수직 송신 방향으로부터의 데이터, 및 (3) 물체들까지의 범위 또는 거리)를 생성할 수 있다. 일반적으로, 광 펄스들의 n차원 송신을 수행하는 LiDAR 시스템은 (n+1)차원 데이터를 생성한다. 이는 LiDAR 시스템이 물체의 깊이 또는 물체까지의 범위/거리를 측정할 수 있기 때문이며, 이는 데이터의 여분의 차원을 제공한다. 따라서, LiDAR 시스템에 의한 2D 스캐닝은 LiDAR 시스템의 외부 환경을 매핑하기 위한 3D 포인트 클라우드를 생성할 수 있다.
포인트 클라우드의 밀도는 LiDAR 시스템에 의해 수행되는 영역당 측정들(데이터 포인트들)의 수를 지칭한다. 포인트 클라우드 밀도는 LiDAR 스캐닝 해상도와 관련된다. 전형적으로, 적어도 관심 영역(ROI)에 대해 더 큰 포인트 클라우드 밀도, 및 그에 따른 더 높은 해상도가 요구된다. LiDAR 시스템에 의해 생성된 포인트 클라우드 또는 이미지 내의 포인트들의 밀도는 펄스들의 수를 시야로 나눈 것과 동일하다. 일부 실시예들에서, 시야는 고정될 수 있다. 따라서, 송신 수신 광학계(또는 트랜시버 광학계)의 하나의 세트에 의해 생성된 포인트들의 밀도를 증가시키기 위해, LiDAR 시스템은 펄스를 더 자주 생성할 필요가 있을 수 있다. 즉, 더 높은 펄스 반복 레이트(PRR)를 갖는 광 소스가 필요하다. 한편, 펄스들을 더 빈번하게 생성 및 송신함으로써, LiDAR 시스템이 검출할 수 있는 가장 먼 거리가 제한될 수 있다. 예를 들어, 시스템이 다음 펄스를 송신한 후에 먼 물체로부터의 복귀 신호가 수신된다면, 복귀 신호들은 대응하는 신호들이 송신되는 순서와는 상이한 순서로 검출될 수 있으며, 그에 의해 시스템이 복귀 신호를 송신된 신호들과 정확하게 상관시킬 수 없는 경우에 모호성을 야기한다.
예시를 위해, 500kHz와 1MHz 사이의 반복 레이트로 레이저 펄스들을 송신할 수 있는 예시적인 LiDAR 시스템을 고려한다. 종래의 LiDAR 설계에서 펄스가 LiDAR 시스템으로 복귀하고 연속적인 펄스들로부터의 복귀 펄스들의 혼합을 회피하는 데 걸리는 시간에 기초하여, LiDAR 시스템이 검출할 수 있는 가장 먼 거리는 500kHz 및 1MHz에 대해 각각 300미터 및 150미터일 수 있다. 500kHz 반복 레이트를 갖는 LiDAR 시스템의 포인트들의 밀도는 1MHz의 밀도의 절반이다. 따라서, 이 예는, 시스템이 비순차적으로 도달하는 복귀 신호들을 정확하게 상관시킬 수 없는 경우, 반복 레이트를 500kHz로부터 1MHz로 증가시키는 것(그리고 따라서 시스템의 포인트들의 밀도를 개선시키는 것)이 시스템의 검출 범위를 감소시킬 수 있다는 것을 입증한다. 더 높은 PRR과 제한된 검출 범위 사이의 트레이드오프를 완화하기 위해 다양한 기술들이 이용된다. 예를 들어, 상이한 범위들에서 물체들을 검출하기 위해 다수의 파장들이 이용될 수 있다. 광학 및/또는 신호 처리 기술들은 또한 송신된 광 신호와 복귀 광 신호 사이를 상관시키기 위해 이용된다.
본 명세서에서 설명되는 다양한 시스템들, 장치들 및 방법들은 디지털 회로를 이용하여 또는 잘 알려진 컴퓨터 프로세서들, 메모리 유닛들, 저장 디바이스들, 컴퓨터 소프트웨어 및 다른 컴포넌트들을 이용하는 하나 이상의 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 전형적으로, 컴퓨터는 명령어들을 실행하기 위한 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리를 포함한다. 컴퓨터는 또한 하나 이상의 자기 디스크, 내부 하드 디스크 및 이동식 디스크, 광자기 디스크, 광학 디스크 등과 같은 하나 이상의 대용량 저장 디바이스를 포함하거나 그에 결합될 수 있다.
본 명세서에 설명된 다양한 시스템들, 장치들 및 방법들이 클라이언트-서버 관계에서 동작하는 컴퓨터들을 이용하여 구현될 수 있다. 전형적으로, 그러한 시스템에서, 클라이언트 컴퓨터들은 서버 컴퓨터들로부터 원격으로 위치되고 네트워크를 통해 상호작용한다. 클라이언트-서버 관계는 각각의 클라이언트 및 서버 컴퓨터들 상에서 실행되는 컴퓨터 프로그램들에 의해 정의되고 제어될 수 있다. 클라이언트 컴퓨터들의 예들은 데스크톱 컴퓨터들, 워크스테이션들, 휴대용 컴퓨터들, 셀룰러 스마트폰들, 태블릿들, 또는 다른 타입들의 컴퓨팅 디바이스들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 다양한 시스템들, 장치들 및 방법들은 프로그래밍가능 프로세서에 의한 실행을 위해 정보 캐리어 내에, 예를 들어, 비일시적 머신 판독가능 저장 디바이스 내에 유형으로 구현되는 컴퓨터 프로그램 제품을 이용하여 구현될 수 있으며, 도 13의 단계들 중 하나 이상을 포함하는 본 명세서에서 설명되는 방법 프로세스들 및 단계들은 그러한 프로세서에 의해 실행될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 이용하여 구현될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 특정 활동을 수행하거나 특정 결과를 초래하기 위해 컴퓨터에서 직접적으로 또는 간접적으로 이용될 수 있는 컴퓨터 프로그램 명령어들의 세트이다. 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 해석된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있고, 그것은 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 컴포넌트, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서 이용하기에 적합한 다른 유닛으로서의 형태를 포함하는 임의의 형태로 배치될 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 시스템들, 장치들 및 방법들을 구현하는 데 이용될 수 있는 예시적인 장치의 하이 레벨 블록도가 도 6에 도시되어 있다. 장치(600)는 영구 저장 디바이스(620) 및 메인 메모리 디바이스(630)에 동작가능하게 결합된 프로세서(610)를 포함한다. 프로세서(610)는 그러한 동작들을 정의하는 컴퓨터 프로그램 명령어들을 실행함으로써 장치(600)의 전체 동작을 제어한다. 컴퓨터 프로그램 명령어들은 영구 저장 디바이스(620) 또는 다른 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있고, 컴퓨터 프로그램 명령어들의 실행이 요구될 때 메인 메모리 디바이스(630)에 로딩될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(610)는, 제어 회로(350)(도 3에 도시됨), 차량 지각 및 계획 시스템(220)(도 2에 도시됨), 및 차량 제어 시스템(280)(도 2에 도시됨)과 같은, 본 명세서에 설명되는 하나 이상의 컴포넌트 및 시스템을 구현하는 데 이용될 수 있다. 따라서, 도 13의 방법 단계들 중 하나 이상은 메인 메모리 디바이스(630) 및/또는 영구 저장 디바이스(620)에 저장되고 컴퓨터 프로그램 명령어들을 실행하는 프로세서(610)에 의해 제어되는 컴퓨터 프로그램 명령어들에 의해 정의될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그램 명령어들은 도 13의 방법 단계들에 의해 정의된 알고리즘을 수행하기 위해 본 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 프로그래밍된 컴퓨터 실행가능 코드로서 구현될 수 있다. 따라서, 컴퓨터 프로그램 명령어들을 실행함으로써, 프로세서(610)는 도 3 내지 도 5 및 도 13의 방법들의 하나 이상의 단계에 의해 정의된 알고리즘을 실행한다. 장치(600)는 또한 네트워크를 통해 다른 디바이스들과 통신하기 위한 하나 이상의 네트워크 인터페이스(680)를 포함한다. 장치(600)는 또한 장치(600)와의 사용자 상호작용을 가능하게 하는 하나 이상의 입력/출력 디바이스(690)(예를 들어, 디스플레이, 키보드, 마우스, 스피커들, 버튼들 등)를 포함할 수 있다.
프로세서(610)는 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다를 포함할 수 있고, 장치(600)의 단일 프로세서 또는 다수의 프로세서들 중 하나일 수 있다. 프로세서(610)는 하나 이상의 중앙 처리 유닛(CPU) 및 하나 이상의 그래픽 처리 유닛(GPU)을 포함할 수 있으며, 이들은, 예를 들어, 본 명세서에서 설명되는 다양한 이미지 처리 애플리케이션들에 대한 처리를 가속화하기 위해, 예를 들어, 하나 이상의 CPU와 별개로 및/또는 그와 함께 다중 작업할 수 있다. 프로세서(610), 영구 저장 디바이스(620), 및/또는 메인 메모리 디바이스(630)는, 하나 이상의 주문형 집적 회로(ASIC) 및/또는 하나 이상의 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)를 포함하거나, 이에 의해 보충되거나, 이에 통합될 수 있다.
영구 저장 디바이스(620) 및 메인 메모리 디바이스(630) 각각은 유형의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한다. 영구 저장 디바이스(620), 및 메인 메모리 디바이스(630)는 각각 DRAM(dynamic random access memory), SRAM(static random access memory), 더블 데이터 레이트 동기식 동적 랜덤 액세스 메모리(double data rate synchronous dynamic random access memory)(DDR RAM), 또는 다른 랜덤 액세스 고체 상태 메모리 디바이스들과 같은 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있고, 내부 하드 디스크들 및 이동식 디스크들과 같은 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스, 광자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), CD-ROM(compact disc read-only memory), DVD-ROM(digital versatile disc read-only memory) 디스크들과 같은 반도체 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 고체 상태 저장 디바이스들과 같은 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
입력/출력 디바이스들(690)은 프린터, 스캐너, 디스플레이 스크린 등과 같은 주변 장치들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력/출력 디바이스들(690)은 정보를 사용자에게 디스플레이하기 위한 음극선관(CRT), 플라즈마 또는 액정 디스플레이(LCD) 모니터와 같은 디스플레이 디바이스, 키보드, 및 사용자가 장치(600)에 입력을 제공할 수 있는 마우스 또는 트랙볼과 같은 포인팅 디바이스를 포함할 수 있다.
본 명세서에서 논의된 시스템들 및 장치들의 기능들 중 임의의 것 또는 전부는 프로세서(610)에 의해 수행될 수 있고/있거나 LiDAR 시스템(300)과 같은 장치 또는 시스템에 통합될 수 있다. 또한, LiDAR 시스템(300) 및/또는 장치(600)는 프로세서(610) 또는 본 명세서에서 논의된 다른 시스템들 또는 장치들에 의해 수행되는 하나 이상의 신경망 또는 다른 딥 러닝 기술들을 이용할 수 있다.
본 기술 분야의 기술자는 실제 컴퓨터 또는 컴퓨터 시스템의 구현이 다른 구조들을 가질 수 있고, 다른 컴포넌트들도 포함할 수 있으며, 도 6은 예시의 목적으로 그러한 컴퓨터의 컴포넌트들 중 일부의 하이 레벨 표현이라는 것을 인식할 것이다.
도 7a는 일부 실시예들에 따른, 다면 광 조향 디바이스(702) 및 갈바노미터 미러(706)를 갖는 단순화된 LiDAR 시스템(700)을 도시한다. 도 7a에 도시된 바와 같이, 디바이스(702) 및 미러(706)에 더하여, 시스템(700)은 또한 송신기(712) 및 수집 렌즈(710)를 포함할 수 있다. 송신기(712)는 하나 이상의 송신 레이저 빔(715)을 제공할 수 있는 레이저 소스를 포함한다. 송신 레이저 빔들(715)은 미러(706)로 지향된다. 미러(706)는 2개의 미리 정의된 각도 위치들 사이에서 축(708)을 중심으로 진동하도록 제어된다. 미러(706)의 진동은 FOV의 하나의 차원(예를 들어, 수직 차원)을 따라 광을 스캐닝하는 것을 용이하게 한다. 미러(706)는 송신 레이저 빔들(715)을 반사하여, 다면 광 조향 디바이스(702)를 향해 지향되는 송신 광 빔들(717)을 형성한다.
일부 실시예들에서, 다면 광 조향 디바이스(702)는 최상부 표면(722), 최하부 표면(도시되지 않음), 및 광을 반사하는 다수의 면들(724)을 포함한다. 측 표면(724)은 디바이스(702)의 최상부 표면과 최하부 표면 사이에 배치되고, 때때로 면이라고도 지칭된다. 다면 광 조향 디바이스(702)의 일 실시예가 도 7a에 도시되며, 여기서 디바이스는 다각형 형상 최상부 및 최하부 표면들(예를 들어, 오각형 형상, 육각형 형상, 팔각형 형상 등) 및 다수의 직사각형 형상 면들(724)을 갖는다. 일부 실시예들에서, 면들(724)은 반사 표면들(예를 들어, 미러들)이고, 따라서 다면 광 조향 디바이스는 다각형 미러일 수 있다. 도 7a에 도시된 바와 같이, 면들(724)은 FOV(714) 내의 물체들을 조명하는 송신 광 빔들(719)을 형성하기 위해 송신 광 빔들(717)을 반사시킨다. 광 조향 디바이스(702)는 축(704)을 중심으로 회전하도록 구성된다. 따라서, 광 조향 디바이스(702)의 각각의 면은 광을 반사시키기 위해 방향을 바꾼다. 본 개시내용에서, 진동은 주기적 또는 비주기적 방식으로 미리 결정된 각도 범위(예를 들어, 40도, 80도 등) 내에서 2개의 반대 방향들(예를 들어, 시계방향 및 반시계방향)로 앞뒤로 연속적으로 이동하는 것을 의미한다. 회전은 적어도 360도 동안 한 방향으로만 연속적으로 이동하는 것을 의미한다.
일부 실시예들에서, 임의의 특정 시간에, 다수의 송신 광 빔들(717)은 다수의 송신 광 빔들(719)을 형성하기 위해 광 조향 디바이스(702)의 동일한 면에 의해 반사된다. 일부 실시예들에서, 다수의 송신 광 빔들(717)은 조향 디바이스(702)의 상이한 면들에 의해 반사된다. 송신 광 빔들을 반사시키기 위해 단일 또는 다수의 면이 이용되는지에 관계없이, 면들의 균일성은 광 조향 디바이스(702)의 광 재지향 능력들의 다양한 양태들에 영향을 미칠 수 있다. 예를 들어, 광 조향 디바이스(702)의 면들 사이의 불균일성 차이들은 송신 광 빔들(719)의 반사 각도들에 영향을 미칠 수 있고, 이는 결국 결과적인 LiDAR 스캐닝 패턴 내의 스캔라인들의 형상에 영향을 미칠 수 있다. 불균일성 차이들 및 스캔라인들에 대한 그들의 영향은 아래에 더 상세히 설명된다.
송신 광 빔들(719)이 FOV(714) 내의 하나 이상의 물체를 조명하기 위해 이동할 때, 송신 광 빔들(719)의 적어도 일부는 반사 또는 산란되어 복귀 광(729)을 형성한다. 복귀 광(729)은 미러(706)를 향해 지향되는 복귀 광(727)을 형성하기 위해 광 조향 디바이스(702)에 의해 재지향(예를 들어, 반사)된다. 복귀 광(727)은 미러(706)에 의해 재지향되어(예를 들어, 반사되어) 복귀 광(725)을 형성하고, 이는 수집 렌즈(710)에 의해 수집된다. 수집 렌즈(710)는 수집된 복귀 광을 LiDAR 시스템(700)의 다른 컴포넌트들(예를 들어, 광 검출기)로 지향시킨다. 따라서, 일부 실시예들에서, 광 조향 디바이스(702) 및 미러(706)는 FOV에서 물체들을 조명하고 복귀 광을 수신하여 LiDAR 시스템(700)의 수신기로 재지향시키기 위해 광 빔들을 송신하는 것 둘 다를 위해 이용된다.
일부 실시예들에서, 복귀 광(729)은 다수의 송신 광 빔들(719)로부터 형성되고, 임의의 특정 시간에 광 조향 디바이스(702)의 동일한 면에 의해 반사된다. 일부 실시예들에서, 복귀 광(729)은 광 조향 디바이스(702)의 상이한 면들에 의해 반사된다. 단일 또는 다수의 면이 이용되는지에 관계없이, 광 조향 디바이스(702)의 면들의 균일성은 복귀 광을 수신하고 재지향시키는 디바이스의 능력들에 영향을 미친다. 예를 들어, 광 조향 디바이스(702)의 면들 사이의 불균일성 차이들은 재지향된 복귀 광의 각도들에 영향을 미칠 수 있고, 이는 결국 결과적인 LiDAR 스캐닝 패턴에서의 스캔라인들의 형상에 영향을 미칠 수 있다.
도 7a에 도시된 LiDAR 시스템(700) 및 조향 디바이스(702)는 2018년 11월 14일자로 출원된, 발명의 명칭이 "LIDAR SYSTEMS THAT USE A MULTI-FACET MIRROR"인 미국 정규 특허 출원 제16/682,774호에 더 상세히 기술되어 있으며, 그 전체 내용은 모든 목적들을 위해 참조로 포함된다.
일부 실시예들에서, 도 7a에 도시된 광 조향 디바이스(702)의 면들(724)은 90도 타일 각도들을 갖는다. 경사각(tilt angle)은 면의 법선 방향과 다면 광 조향 디바이스의 회전 축 사이의 각도이다. 따라서, 디바이스(702)의 면에 대해, 경사각은 면에 수직인 방향과 축(704) 사이에 있다. 따라서, 면(724)의 경사각은 도 7a에 도시된 실시예에서 90도이다. 일부 실시예들에서, 경사각은 90도가 아닐 수 있다. 도 7b는 그러한 다광 조향 디바이스(752)를 도시한다. 광 조향 디바이스(752)는 다수의 면들(756)(도 7b에서는 2개가 도시됨)을 갖는 다각형 미러일 수 있다. 조향 디바이스(752)는 축(754)을 중심으로 회전할 수 있다. 조향 디바이스(752)의 각각의 면(756)은 90도가 아닌 경사각을 가지며, 그에 의해 쐐기형 면들을 형성한다. 따라서, 광 조향 디바이스의 단면은 사다리꼴 형상을 가질 수 있다. 도 7c는 다면 광 조향 디바이스(762)의 단면도를 도시한다. 디바이스(752)와 유사하게, 광 조향 디바이스(762)의 면들은 비-90도 경사각들을 갖는다. 도 7c에 도시된 바와 같이, 하나의 그러한 경사각(765)은 회전 축(764)과 면(767)의 법선 방향(766) 사이의 각도인 것으로 도시되어 있다. 다면 광 조향 디바이스(764)는 그 회전 축(764)에 대해 회전할 수 있다. 비-90도 경사각들을 갖는 광 조향 디바이스들은 2019년 1월 8일자로 출원된, 발명의 명칭이 "LIDAR DETECTION SYSTEMS AND METHODS THAT USE MULTI-PLANE MIRRORS"인 미국 정규 특허 출원 제16/242,567호에 더 상세히 기술되어 있으며, 그 전체 내용은 모든 목적들을 위해 참조로 포함된다.
도 7b는 광 조향 디바이스(764)의 각도 위치들을 검출하도록 구성된 위치 인코더(758)를 더 도시한다. 위치 인코더(758)는, 예를 들어, 회전 인코더(도 7b에 도시됨) 및/또는 홀 효과 센서(Hall effect sensor)일 수 있다. 아래에 더 상세히 설명되는 바와 같이, 위치 인코더는 동작 중에 위치 부정확성들을 보상하기 위해 갈바노미터 미러의 이동 프로파일을 더 수정하기 위한 광 조향 디바이스의 실시간 위치 피드백 데이터를 제공할 수 있다. 유사한 위치 인코더는 유사한 목적을 위해 갈바노미터 미러의 실시간 위치 피드백 데이터를 제공할 수 있다.
도 8은 일부 실시예들에 따른, 갈바노미터 미러의 예시적인 이동 프로파일(810) 및 대응하는 LiDAR 스캐닝 패턴(820)을 도시한다. 갈바노미터 미러는, 예를 들어, 도 7a에 도시된 미러(706)일 수 있다. 전술한 바와 같이, 갈바노미터 미러(예를 들어, 미러(706))는 FOV의 하나의 차원(예로서, 수직 차원)에서 광을 스캐닝하는 것을 용이하게 하기 위해 2개의 각도 위치(예를 들어, -20도 내지 +20도) 사이에서 진동하도록 구성될 수 있다. 이동 프로파일(810)은 갈바노미터 미러의 이동의 예시적인 궤적(815)을 포함한다. 궤적(815)은 갈바노미터 미러의 각도 위치 및 시간 관계를 예시한다. 갈바노미터 미러의 각도 위치는 임의의 특정 시간 위치에서 미리 결정될 수 있다. 갈바노미터 미러는 각각의 특정 시간 위치들에서 특정 각도 위치들로 이동하도록 제어될 수 있다. 예를 들어, 시간 위치 t0에서, 미러는 제1 각도 위치(812)에 있다. 미러의 각도 위치들은 미러가 제2 각도 위치(814)로 이동할 때까지 시간에 대해 변화한다. 일부 실시예들에서, 각도 위치는 시간에 대해 선형 방식으로 변화한다. 제1 및 제2 각도 위치들은 진동의 종료 위치들일 수 있다. 따라서, 갈바노미터 미러가 제1 또는 제2 각도 위치들 중 하나로 이동할 때, 미러는 반대 방향으로 이동하도록 변경된다. 이와 같이, 시간 위치 t1에서, 미러는 제2 각도 위치(814)로 이동하고, 그 다음에 그 진동 방향을 변경한다. 시간 t2에서, 갈바노미터 미러는 제1 각도 위치(812)로 다시 이동한 다음, 진동 방향을 다시 변경한다. 그 다음, 미러의 이동은 도 8의 이동 프로파일(810)에 도시된 바와 같이 반복된다. 일 실시예에서, 이동 프로파일(810)은 도 8에 도시된 바와 같은 톱니 형상 궤적을 포함한다. 갈바노미터 미러는 주기적으로 또는 임의의 원하는 방식으로 이동 프로파일에 따라 진동하도록 구성될 수 있다. 이동 프로파일(810)은 대칭적인 삼각파와 같은 다른 형상을 가질 수 있음이 이해된다.
전술한 바와 같이, 갈바노미터 미러의 진동은 FOV의 하나의 차원(예를 들어, 수직 차원)에서 송신 광 빔들의 스캐닝을 용이하게 한다. 다면 광 조향 디바이스(예를 들어, 다각형 미러)는 FOV의 다른 차원(예를 들어, 수평 차원)에서 송신 광 빔들의 스캐닝을 용이하게 하기 위해 회전한다. 결과적인 LiDAR 스캐닝 패턴은, 예를 들어, 도 8에 도시된 패턴(820)일 수 있다. 패턴(820)은 위에서 아래로 분포된 다수의 스캔라인들(822)을 갖는다. 스캔라인들(822)은 다면 광 조향 디바이스 및 갈바노미터 미러의 동시 이동에 의해 형성된다. 갈바노미터 미러가 그의 2개의 종료 각도 위치들 중 하나(예를 들어, 제2 각도 위치(814))로 진동할 때, 그것은 다른 종료 각도 위치(예로서, 제1 각도 위치(812))로 뒤로 역추적((retrace))하거나 되돌아간다(fly back). 역추적은 패턴(820)에서 역추적 라인(824)에 의해 표시된다. 따라서, 갈바노미터 미러가 (예를 들어, 시간 t0으로부터 t1까지의) 하나의 단일 트립에서 제1 각도 위치(812)로부터 제2 각도 위치(814)로 이동하는 시간 동안, 다면 광 조향 디바이스(예를 들어, 다각형 미러)는 (예를 들어, 하나 이상의 송신 빔을 이용함으로써) 복수의 스캔라인들을 생성하기 위해 다수의 라운드들을 회전시킨다. 광 조향 디바이스의 각각의 면은 스캔라인들의 일부의 생성을 용이하게 한다. 더욱이, 다면 광 조향 디바이스 및 갈바노미터 미러가 동시에 이동하기 때문에(예를 들어, 갈바노미터 미러가 진동하는 동안 광 조향 디바이스가 회전하고 있음), 패턴(820)에서의 스캔라인들은 일반적으로 0이 아닌 기울기를 갖는다(예를 들어, 스캔라인들은 좌측으로부터 우측으로 하향으로 기울어진다). 즉, 패턴(820)에서의 스캔라인의 좌측 끝 및 우측 끝은 수직 차원에서 동일하지 않을 수 있다. 스캔라인의 기울기는 광 조향 디바이스가 좌측으로부터 우측으로 스캔라인들을 생성하기 위해 회전하는 동안 수직 차원에서 광을 스캔하기 위한 갈바노미터 미러의 이동을 반영한다.
조향 디바이스의 모든 면들이 어떠한 불균일성한 차이들도 없이 동일한 경우, 그리고 조립 프로세스가 완벽하게 수행되는 경우(예를 들어, 모터 차축(motor axle)이 반경 방향으로 어떠한 이동도 갖지 않는 경우), LiDAR 스캐닝 패턴(820)에서의 스캔라인들은 도 8에 도시된 바와 같이 직선들이어야 한다. 즉, 스캔라인들은 그들의 직선 형상으로부터의 변형 또는 편차를 갖지 않아야 한다.
그러나, 대량 생산에서, 동일한 조향 디바이스의 모든 면들이 서로 동일하게 생산되지는 않으며, 조립 프로세스가 항상 완벽하지는 않다. 그 결과, 특정 광 조향 디바이스에 대해 다수의 면들에 걸친 불균일성이 발생할 수 있다. 도 9는 광을 반사 또는 재지향시키기 위한 면들(902A-D)을 포함하는 다면 조향 디바이스(902)를 도시한다. 면들(902A-D) 중 하나 이상은 서로에 대해 상이하고/하거나 불균일한 방식으로 제조될 수 있다. 예를 들어, 면들(902A-D) 중 하나 이상은 면 각도 균일성 차이들을 가질 수 있다. 면 각도는 때때로 면의 경사각이라고도 지칭된다. 따라서, 면 각도는 면의 법선 방향(예를 들어, 면 표면에 수직인 방향)과 조향 디바이스의 회전 축(예를 들어, 축(904)) 사이의 각도이다. 상이한 면들은 이상적으로 동일한 원하는 면 각도들을 가져야 한다(예를 들어, 모든 각도들이 45도이거나 모든 각도들이 90도이다). 그러나, 대량 생산 프로세스로 인해, 면 각도들은 면마다 다를 수 있다. 따라서, 면 각도 균일성 차이들이 있을 수 있다(예를 들어, 면(902A)의 면 각도는 89.5도일 수 있고, 면(902B)의 면 각도는 90도일 수 있고, 면(902C)의 면 각도는 91도일 수 있는 등으로 된다).
일부 실시예에서, 면들(902A-D) 중 하나 이상은 면 치수 균일성 차이들을 가질 수 있다. 예를 들어, 이상적으로, 조향 디바이스의 모든 면들은 동일한 치수(폭, 길이, 면 내각들 등)를 가져야 한다. 그러나, 제조 오차들 및 부정확성들로 인해, 다수의 면들은 상이한 치수들(예를 들어, 면(902D)의 폭 및/또는 길이보다 더 긴 면(902A)의 폭 및/또는 길이, 면들(902B 및 902C) 사이의 내각 차이들 등)을 가질 수 있다.
일부 실시예들에서, 면들(902A-D) 중 하나 이상은 표면 형태 오차 차이들을 가질 수 있다. 때때로 표면 오차 또는 표면 형상 오차라고도 하는 표면 형상 오차는 광학 표면의, 이상적인 또는 완벽한 형태로부터의 편차이다. 반사 표면(예를 들어, 조향 디바이스의 면의 표면)에 대해, 표면 형태 오차는 원뿔 오차, 곡률 반경 오차, 구역 오차들, 터닝된 에지, 비대칭 국부 표면 편차들 등 중 하나 이상을 포함한다. 이들은 보통 제조 또는 머시닝 공차들에 의해 야기된다. 따라서, 상이한 면들(902A-D)은 상이한 표면 형태들을 가질 수 있다. 예를 들어, 면(902B)은 면(902C)보다 약간 더 많은 곡률(예를 들어, 더 볼록하거나 오목함)을 가질 수 있다. 따라서, 면(902B)에 의해 반사 또는 재지향되는 광의 방향은 면(902C)의 방향과 약간 상이할 수 있다.
일부 실시예들에서, 면들(902A-D) 중 하나 이상은 표면 거칠기 차이들을 가질 수 있다. 예를 들어, 하나의 면(902A)은 다른 면(902D)보다 더 거친 표면을 가질 수 있다. 면의 표면의 거칠기 또는 불규칙성은 반사되는 광의 양 및/또는 반사 방향들의 변동을 야기할 수 있다. 일반적으로, 더 폴리싱된 표면은 원하는 반사 방향들에 따라 광을 더 양호하게 더 정확하게 반사할 수 있는 반면, 거친 표면은 광을 상이한 원하지 않는 방향들로 산란시킬 수 있다. 면 각도 균일성 차이들, 면 치수 균일성 차이들, 표면 형태 오차 차이들, 및 표면 거칠기 차이들은 다면 광 조향 디바이스의 면들 사이에서 발생할 수 있는 많은 균일성들의 예들이라는 점이 이해된다. 광 조향 디바이스는 또한 면들 사이에 다른 차이들을 가질 수 있다.
일부 실시예들에서, LiDAR 스캐닝 시스템에 대한 다면 광 조향 디바이스의 조립과 연관된 오차들이 또한 발생할 수 있다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 디바이스를 회전시키기 위해 다면 광 조향 디바이스를 모터에 조립할 때, 하나 이상의 조립 오차가 발생하여, 디바이스마다의 변동들을 야기할 수 있다. 한 가지 타입의 조립 오차는 모터 회전자 축과 고정자 축 사이의 상대적 위치 오차이다. 다면 광 조향 디바이스를 회전시키기 위한 모터는 회전자 및 고정자를 포함한다. 다면 광 조향 디바이스는 회전자에 장착되고, 회전자와 함께 회전한다. 모터의 고정자는 회전 또는 그렇지 않을 경우 이동하지 않는다. 전형적으로 모터의 고정자는 자석들로 장착되는 회전자를 회전시키기 위하여 자기장을 생성하기 위한 전기적 권선들을 포함한다. 이상적으로, 고정자 및 회전자는 동심이어야 한다. 고정자의 중심 축 및 회전자의 회전 축은 이에 따라, 동축으로 정렬(예를 들어, 완전히 중첩)되어야 한다. 조립 오차가 있고 고정자 및 회전자가 원하는 동심을 갖도록 조립되지 않으면, 광 조향 디바이스의 회전 이동은 중심에서 벗어날 수 있다. 결국, 이것은 LiDAR 스캐닝 패턴의 스캔라인들이 그들의 원하는 형상들 및/또는 위치로부터 벗어나게 할 수 있다.
조립 오차의 다른 예로서, 광 조향 디바이스를 회전시키기 위한 모터를 모터 장착 고정구(motor mounting fixture)에 조립할 때, 상대적 위치 오차가 발생할 수 있다. 따라서, 모터는 모터 장착 고정구의 원하는 위치에 배치되지 않을 수 있다. 광 조향 디바이스가 모터에 장착되기 때문에, 이러한 타입의 위치 오차는 광 조향 디바이스로 하여금 갈바노미터 미러에 대해 그것의 상대적 위치를 시프트하게 할 수 있다. 예를 들어, 모터 장착 오차로 인해, 광 조향 디바이스(예를 들어, 도 7a의 디바이스(702))와 갈바노미터 미러(예를 들어, 미러(706)) 사이의 상대적 각도 관계, 높이 관계, 수평 관계, 수직 관계, 상대적 배향들 등은 그들 각각의 원하는 관계들로부터 벗어날 수 있다. 그들의 원하는 구성들로부터의 상대적 관계들의 이러한 타입의 편차는 또한 LIDAR 스캐닝 패턴의 스캔라인들이 그들의 원하는 형상 및/또는 위치들로부터 벗어나게 할 수 있다.
조립 오차의 다른 예로서, 광 조향 디바이스 및 갈바노미터 미러를 조립할 때, 광 조향 디바이스 및 갈바노미터 미러 자체 둘 다가 정확하게 조립되더라도, 관계 위치 오차가 발생할 수 있다. 유사하게, 광 조향 디바이스(예를 들어, 도 7a의 디바이스(702))와 갈바노미터 미러(예를 들어, 미러(706)) 사이의 상대적 각도 관계, 높이 관계, 수평 관계, 수직 관계, 상대적 배향 등은 그들 각각의 원하는 관계들로부터 벗어날 수 있다. 그들의 원하는 구성들로부터의 상대적 관계들의 이러한 타입의 편차는 또한 LIDAR 스캐닝 패턴의 스캔라인들이 그들의 원하는 형상 및/또는 위치들로부터 벗어나게 할 수 있다.
조립 오차의 다른 예로서, 다면 광 조향 디바이스는 그것의 실제 회전 축과 그것의 예상된 회전 축 사이에 각도 오차를 가질 수 있다. 예를 들어, 조립 오차로 인해, 실제 회전 축 및 예상된 회전 축은 동축으로 정렬(예를 들어, 완전히 중첩)되지 않을 수 있다. 이들은 서로에 대해 시프트될 수 있다. 이들은 또한 서로에 대해 각도를 형성할 수 있다. 그 결과, 동작 중에, 광 조향 디바이스의 면들은 예상된 방향들로부터 벗어난 방향들로 광을 반사시킨다. 따라서, 실제 회전 축의, 그것의 예상된 회전 축으로부터의 이러한 타입의 편차는 또한 LIDAR 스캐닝 패턴의 스캔라인들이 그들의 원하는 형상 및/또는 위치들로부터 벗어나게 할 수 있다.
대량 생산에서, 하나의 광 조향 디바이스의 조립은 다른 광 조향 디바이스로부터 상이한 결과들을 생산할 수 있다. 예를 들어, 동작 중에, 디바이스들의 조립 변동으로 인해, 원하지 않는 반경 방향을 따르는 제1 광 조향 디바이스의 이동은 제2 광 조향 디바이스의 이동보다 클 수 있다. 광 조향 디바이스의 축을 중심으로 회전하는 것과 대조적으로, 반경 방향을 따른 이동은 반사된 광이 그것의 예상된 경로로부터 벗어나게 할 수 있다. 이와 같이, 광 조향 디바이스의 반경 방향을 따른 이동들은 또한 LiDAR 스캐닝 패턴의 스캔라인들이 그들의 원하는 형상 및/또는 위치들로부터 벗어나게 할 수 있다.
위에서 설명된 면들 간의 제조-원인 불균일성 차이들 및 조립 오차들은 LiDAR 스캐닝 패턴에서의 그것의 예상된 형상으로부터의 스캔라인 변형 또는 편차를 야기할 수 있다. 도 9는 일부 실시예들에 따른, 패턴의 일부의 줌-인 뷰를 갖는 예시적인 LiDAR 스캐닝 패턴(910)을 도시한다. 전술한 바와 같이, 광 조향 디바이스의 면들이 불균일성 차이들을 갖기 때문에 및/또는 광 조향 디바이스의 조립 프로세스가 오차들 또는 부정확성들을 갖기 때문에, LiDAR 스캐닝 패턴의 스캔라인들은 그들의 이상적인 또는 예상된 형상(예를 들어, 직선 형상)으로부터의 변형 또는 편차를 가질 수 있다. 줌-인 뷰(920)는, 예를 들어, 스캔라인의 부분(922)이 비선형 또는 비연속적인 스캔라인 형상을 갖고, 여기에서 스캔라인 내에 상이한 기울기들을 갖는 다수의 세그먼트들이 존재한다는 것을 보여준다. 즉, 제조-원인 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들로 인해, 스캔라인은 스캔라인의 하나 이상의 부분에서 직선으로부터 벗어날 수 있다. 따라서, 스캔라인은 특정 불균일성 차이들 및 조립 오차들에 따라 비선형 형상, 구분적 선형 형상, 상이한 기울기들을 갖는 세그먼트들, 불연속 또는 임의의 다른 형상을 가질 수 있다. 직선 형상으로부터의 그러한 편차는 (예를 들어, 스캔라인들로부터 발생한 포인트 클라우드를 처리할 때) 후속 처리 부정확성 또는 오차 및 결국은 인지 어려움을 야기할 수 있다.
본 개시내용은 갈바노미터 미러의 이동 프로파일을 지능적으로 구성함으로써 다면 광 조향 디바이스의 제조-원인 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 보상하기 위한 방법들 및 시스템들을 제공한다. 전술한 바와 같이, 다면 조향 디바이스 및 갈바노미터 미러는 동시에 이동하기 때문에(예를 들어, 조향 디바이스는 갈바노미터 미러가 진동하는 동안 회전하고 있음), LiDAR 스캐닝 패턴에서의 스캔라인들은 일반적으로 0이 아닌 기울기들을 갖는다. 즉, 스캔라인의 좌측 단부 및 우측 단부는 수직 차원에서 동일하지 않을 수 있다. 스캔라인의 기울기는 수직 차원에서 광을 스캔하기 위해 갈바노미터 미러의 진동을 반영하는 한편, 광 조향 디바이스는 좌측에서 우측으로 스캔라인을 생성하기 위해 회전한다. 따라서, 스캔라인이 0이 아닌 기울기를 갖기 때문에, 갈바노미터 미러의 이동 프로파일은 다면 광 조향 디바이스의 제조-원인 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들에 의해 야기되는 그의 이상적인 직선 형상으로부터의 스캔라인의 편차를 감소시키거나 제거하는 방식으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 면 불균일성 차이들이 스캔라인의 특정 부분의 기울기가 그것이 가져야 하는 기울기보다 커지게 하는 경우(따라서, 특정 부분이 이전 부분으로부터 직선으로서 계속되는 것으로부터 벗어나게 하는 경우), 갈바노미터 미러의 이동 프로파일은 갈바노미터 미러가 더 느리게 또는 더 빠르게 진동하거나, 또는 심지어 순간적으로 정지하도록 구성될 수 있다. 따라서, 이러한 방식으로 갈바노미터 미러 이동을 제어하는 것은 다면 광 조향 디바이스의 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들에 의해 야기되는 원하지 않는 기울기 편차를 보상하기 위해 특정 부분에서 스캔라인의 수직 성분을 수정할 수 있다.
도 10은 광 조향 디바이스 교정 데이터에 기초하여 미러 위치를 수정하기 위해 갈바노미터 미러 이동 프로파일을 이용하는 것을 도시하기 위한 블록도(1000)이다. 일 실시예에서, 다면 광 조향 디바이스가 (예를 들어, 몰딩-기반 방법을 이용하여) 제조되고/되거나 모터와 조립된 후, 디바이스는 면들 사이의 균일성 차이들을 결정하고 조립에 의해 도입된 오차들 또는 부정확성들을 결정하도록 교정된다. 설명된 바와 같이, 그러한 균일성 차이들은 면 각도 균일성 차이들, 면 치수 균일성 차이들, 표면 형태 오차 차이들, 표면 거칠기 차이들 등을 포함한다. 조립 오차들은, 예를 들어, 모터 회전자 축과 고정자 축 사이의 상대적 위치 오차; 모터와 모터 장착 고정구 사이의 상대적 위치 오차; 갈바노미터 미러에 대한 다면 광 조향 디바이스의 상대적 위치 오차; 및 다면 광 조향 디바이스의 실제 회전 축과 다면 광 조향 디바이스의 예상된 회전 축 사이의 각도 오차를 포함할 수 있다.
다면 광 조향 디바이스는 면 균일성 차이들 및/또는 조립 오차들을 정량화하기 위해 교정될 수 있다. 예를 들어, 이러한 균일성 차이들 및/또는 조립 오차들은 적절한 장비(예를 들어, 광학 컴포넌트들 표면 거칠기, 표면 곡률, 치수들, 각도들 등을 측정하기 위한 기구들)를 이용하여 측정될 수 있다. 측정들의 결과들이 저장된다. 일부 실시예들에서, 측정들은 광 조향 디바이스의 다양한 양태들의 예상된 값들 또는 구성들과 비교된다. 비교의 결과들(예를 들어, 차이들)은 이동 프로파일을 생성하기 위한 교정 데이터로서 저장된다.
도 10을 참조하면, 갈바노미터 이동 프로파일(1002)이 프로세서(1006)에 제공된다. 이동 프로파일(1002)은 제1 각도 위치와 제2 각도 위치 사이의 갈바노미터 미러의 이동과 연관된 각도 위치-시간 관계를 포함한다. 제1 및 제2 각도 위치들은 갈바노미터 미러가 회전하거나 진동하는 축(예를 들어, 도 7a에 도시된 미러(706)의 축(708))에 대한 것이다. 이동 프로파일(1002)은, 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같은 이동 프로파일(810)일 수 있다. 일 실시예에서, 이동 프로파일(1002)은 광 조향 디바이스의 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 고려하기 위해 수정 없이 2개의 각도 위치들 사이에서 진동하도록 구성된 갈바노미터 미러에 대한 위치-시간 관계를 나타낸다. 일례로서, 제1 각도 위치 및 제2 각도 위치는 각각 약 -20도 및 약 +20도일 수 있다. 따라서, 갈바노미터 미러는 FOV의 하나의 차원(예를 들어, 수직 차원)에서 약 40도 범위를 커버하도록 진동한다.
도 10에 도시된 바와 같이, 광 조향 디바이스 교정 데이터(1004)가 또한 프로세서(1006)에 제공된다. 데이터(1004)는 다각형과 같은 다면 광 조향 디바이스의 측정 및/또는 비교 데이터를 포함한다. 전술한 바와 같이, 교정 데이터는 특정한 광 조향 디바이스의 균일성 차이들 및 조립 오차들의 측정들을 포함한다. 교정 데이터는 전형적으로 광 조향 디바이스마다 변한다. 이 예에서, 교정 데이터(1004)는 광 조향 디바이스(1042)와 연관된다. 프로세서(1006)는 하드웨어 및/또는 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다. 이것은 개별 컴포넌트, 갈바노미터 제어기(1014)의 일부, 다른 프로세서(1010)의 동일 또는 일부 및/또는 LiDAR 시스템에서의 임의의 다른 컴포넌트들의 일부일 수 있다. 그것은 또한 (예를 들어, 클라우드 컴퓨팅 환경에서) LiDAR 시스템의 외부에 배치된 프로세서일 수 있다. 프로세서(1006)는 갈바노미터 미러(1022)의 이동 프로파일(1002) 및 갈바노미터 미러(1022)와 함께 이용되는 광 조향 디바이스(1042)(예를 들어, 다각형 미러)의 교정 데이터(1004)를 수신한다. 그것은 이동 프로파일(1002) 및 교정 데이터(1004)에 기초하여 하나 이상의 신호 처리 동작을 수행한다. 교정 데이터(1004) 및 이동 프로파일(1002)에 기초하여, 프로세서(1006)는 갈바노미터 이동 프로파일(1007)을 생성한다. 일 실시예에서, 이동 프로파일(1007)은 교정 데이터(1004)를 고려하기 때문에, 이동 프로파일(1002)의 위치-시간 관계와는 다른 위치-시간 관계를 포함한다. 일 실시예에서, 이동 프로파일(1007)은 갈바노미터 미러 위치 커맨드들의 형태이다.
이동 프로파일(1007)은 하나 이상의 신호 처리 동작을 이용하여 생성될 수 있다. 이러한 신호 처리 동작들 중 일부는 데이터 샘플링, 필터링, 아날로그-디지털 변환, 중첩, 데이터 보상, 위치 제어, 데이터 변환, 디지털-아날로그 변환, 감산, 가산, 승산, 제산, 및/또는 임의의 다른 원하는 동작들을 포함한다. 이동 프로파일(1007)은 교정 데이터(1004)를 이용하여 원래의 이동 프로파일(1002)로부터 수정된 이동 프로파일을 나타낸다. 예를 들어, 교정 데이터(1004)에 기초하여, 상이한 면들 사이의 면 각도 균일성 차이들을 보상하기 위해, 이동 프로파일(1002) 내의 하나 이상의 특정 시간 위치와 연관된 하나 이상의 특정 각도 위치가 수정(증가 또는 감소)될 수 있다. 조립 오차들을 고려하기 위해 원래의 이동 프로파일(1002)에 대해 유사한 수정들이 이루어질 수 있다. 이와 같이, 제조 및/또는 조립 오차들에 의해 야기되는 균일성 차이들은 갈바노미터 미러(1022) 및 광 조향 디바이스(1042)가 개선된 또는 원하는 스캔라인들(예를 들어, 직선 스캔라인들)을 생성하게 제어되도록 적어도 어느 정도 보상될 수 있다.
도 11은 갈바노미터 미러 위치들을 수정하는 데 이용될 수 있는 예시적인 이동 프로파일(1007)을 도시한다. 도 11은 또한 일부 실시예들에 따른 이동 프로파일(1007)의 일부의 줌-인 뷰를 도시한다. 이동 프로파일(1007)은 도 10에 도시된 광 조향 디바이스(1042)의 교정 데이터(1004)를 고려하여 생성된 예시적인 프로파일이다. 광 조향 디바이스(1042)는, 예를 들어, 디바이스(702, 752, 762, 및 902)일 수 있다. 도 8과 관련하여 전술한 바와 같이, 이동 프로파일(810)은 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 고려하지 않는 갈바노미터 미러의 예시적인 프로파일이다. 이동 프로파일(810)과 비교하여, 이동 프로파일(1007)은 또한 전체 톱니 형상을 갖는다. 프로파일(810)과는 달리, 이동 프로파일(1007)의 궤적(1115)은 더 이상 직선을 갖지 않는다. 대신에, 궤적(1115)의 부분(1117)의 줌-인 뷰(1120)에 도시된 바와 같이, 궤적은 비선형 형상, 구분적 선형 형상, 불연속, 또는 임의의 다른 원하는 형상의 세그먼트들을 가질 수 있다. 궤적(1115)에서의 세그먼트들의 형상, 기울기, 길이 등은 궤적(1115)을 이용하여 제어되는 갈바노미터가 광 조향 디바이스(1042)와 연관된 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 적어도 어느 정도 보상할 수 있도록 구성된다. 전술한 바와 같이, 이것은 하나 이상의 특정 시간 위치에서 갈바노미터 미러의 각도 위치를 증가 또는 감소시키도록 궤적(1115)을 구성함으로써 수행된다. 일부 실시예들에서, 광 조향 디바이스가 5개의 면을 갖는 경우, 부분(1117)의 5개의 세그먼트들 각각은 각각의 면의 불균일성 차이들 및/또는 조립 오차들을 보상하기 위한 하나의 각각의 면에 대응할 수 있다. 따라서, 5-면 광 조향 디바이스에 대해, 부분(1117)은 각각의 기울기를 각각 갖는(또는 일부는 동일한 기울기를 가질 수 있는) 5개의 대응하는 세그먼트들을 갖는다. 부분(1117)은 반복될 수 있다. 따라서, 궤적(1115)은 많은 그러한 반복된 부분들을 포함하는 주기적으로 반복하는 패턴을 가질 수 있다. 예를 들어, 궤적(1115)에 따라 진동하도록 갈바노미터 미러를 제어함으로써, LiDAR 시스템의 스캔라인들은 원하는 또는 예상된 형상들(예를 들어, 직선들)을 갖도록 개선될 수 있다.
특정 상황들에서, 교정 데이터(1004)가 어떠한 균일성 차이들 또는 조립 오차들도 표시하지 않기 때문에 또는 차이들 및/또는 오차들이 특정 허용가능한 임계값들 미만이기 때문에, 이동 프로파일(1002)은 수정될 필요가 없을 수 있다는 점이 이해된다. 그러한 경우에, 이동 프로파일(1007)은 이동 프로파일(1002)과 동일할 수 있다.
도 10을 다시 참조하면, 일부 실시예들에서, 이동 프로파일(1007)은 프로세서(1010)에 제공된다. 프로세서(1010)는 하드웨어 및/또는 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다. 이것은 개별 컴포넌트, 갈바노미터 제어기(1014)의 일부, 다른 프로세서(1006)의 동일 또는 일부 및/또는 LiDAR 시스템에서의 임의의 다른 컴포넌트들의 일부일 수 있다. 그것은 또한 (예를 들어, 클라우드 컴퓨팅 환경에서) LiDAR 시스템의 외부에 배치된 프로세서일 수 있다. 프로세서(1010)는 이동 프로파일(1007), 갈바노미터 위치 피드백 데이터(1012), 및 광 조향 디바이스 위치 피드백 데이터(1032)를 수신하도록 구성된다. 수신된 데이터에 기초하여, 프로세서(1010)는 하나 이상의 조정 신호(1011)를 생성할 수 있다. 전술한 바와 같이, 이동 프로파일(1007)은 교정 데이터(1004)를 이용하여 원래의 이동 프로파일(1002)로부터 수정된 조절된 이동 프로파일을 나타낸다. 따라서, 이동 프로파일(1007)은 광 조향 디바이스(1042)와 연관된 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 보상하는 방식으로 갈바노미터 미러(1022)의 이동을 제어하기 위해 이용될 수 있다.
동작 동안, 갈바노미터 미러(1022)의 각도 위치들은 (예를 들어, 미러(1022)에 대한 이동 프로파일(1007)에 따라) 항상 정확하게 제어되지는 않을 수 있고, 때때로 위치 부정확성들을 가질 수 있다. 위치 부정확성들은 제어기 부정확성들, 조립으로 인한 부정확성들, 광학 컴포넌트 제조 공차에 의해 야기되는 부정확성들, 진동, 충격, 온도 변화들, 및/또는 다른 환경 변화들에 의해 야기되는 부정확성들 등과 같은 많은 인자들로 인해 발생될 수 있다. 예를 들어, LiDAR 시스템 및 그의 컴포넌트들은 종종 LiDAR 시스템이 장착되는 모터 차량의 동작 동안 진동 또는 충격을 겪는다. 진동 및 충격은 미러(1022)를 포함하는 LiDAR 시스템 내의 하나 이상의 광학 컴포넌트의 위치 정확성들에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 일부 실시예들에서, 이동 프로파일(1007)에 포함된 예상된 각도 위치들과 갈바노미터 미러(1022)의 실제 각도 위치들 사이에 차이들이 존재할 것이다. 그러한 차이들을 감소시키거나 제거하기 위해, 위치 피드백 데이터(1012)는 이동 프로파일(1007)을 이용하여 제어 신호들을 생성할 때 고려될 수 있다.
또한, 도 10에 도시된 실시예에서, 광 조향 디바이스(1042)의 위치 부정확성들은 또한 광 조향 디바이스(1042)와 연관된 위치 피드백 데이터(1032)를 프로세서(1010)에 제공함으로써 적어도 어느 정도 고려될 수 있다. 전술한 바와 같이, 광 조향 디바이스(1042) 및 미러(1022)가 동시에 이동하기 때문에, 광 조향 디바이스(1042)의 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들은 갈바노미터 미러의 이동 프로파일을 지능적으로 구성함으로써 적어도 어느 정도 보상될 수 있다. 유사하게, 광 조향 디바이스(1042)의 위치 부정확성들은 또한 이동 프로파일(1007)을 추가로 수정(예를 들어, 튜닝)함으로써 적어도 부분적으로 정정될 수 있다. 일례로서, 도 8을 다시 참조하면, 각각의 스캔라인(822)은 0도가 아닌 기울기를 갖는다. 따라서, 스캔라인(822)의 각각의 데이터 포인트는 임의의 특정 시간에 (예를 들어, 수평 차원을 스캐닝하기 위한) 광 조향 디바이스(1042)의 대응하는 각도 위치 및 (예를 들어, 수직 차원을 스캐닝하기 위한) 갈바노미터 미러(1022)의 대응하는 각도 위치를 갖는다. 특정 시간에, 광 조향 디바이스(1042)의 각도 위치가 그것의 예상된 위치보다 약간 더 크지만 미러(1022)의 각도 위치가 변경되지 않으면, 스캔라인의 결과적인 부분은 변경된 기울기(예를 들어, 더 작은 기울기)를 가질 것이다. 이것은 스캔라인이 원하는 직선 형상으로부터 벗어나게 할 것이다. 광 조향 디바이스(1042)의 실시간 위치 데이터를 이용함으로써, 미러(1022)의 각도 위치는 광 조향 디바이스(1042)의 위치 부정확성들을 적어도 부분적으로 보상하기 위해 실시간으로 수정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 광 조향 디바이스(1042)는, 예를 들어, 수 천의 분당 라운드(rounds per minute)(예를 들어, 9000rpm)의 매우 높은 속도로 회전한다. 따라서, 짧은 시간 기간 내에 그것의 속도 부정확성들을 정정하도록 광 조향 디바이스(1042)를 직접 제어하는 것은 그것의 높은 회전 관성 또는 운동량으로 인해 어렵거나 비실용적일 수 있다. 갈바노미터 미러(1022)는 전형적으로 더 느린 속도로 진동하며, 따라서 제어하기가 더 쉽다. 따라서, 광 조향 디바이스(1042)의 각도 위치 부정확성들은 갈바노미터 미러(1022)를 제어하기 위해 이동 프로파일(1007)을 수정함으로써 적어도 부분적으로 보상될 수 있다. 일부 실시예들에서, 광 조향 디바이스 위치 피드백 데이터(1032)는 광 조향 디바이스(1042)의 속도 부정확성들의 더 직접적인 정정을 위해 광 조향 디바이스 모터 제어기(1034)에 제공된다. 예를 들어, 광 조향 디바이스 위치 피드백 데이터(1032)에 기초하여, 광 조향 디바이스(1042)의 속도가 지속적으로 또는 빈번하게 예상 속도보다 더 크거나 더 작다고 결정되면, 광 조향 디바이스 모터 제어기(1034)는 피드백 데이터(1032)에 기초하여 회전 속도를 감소시키거나 증가시키도록 구성될 수 있다. 광 조향 디바이스 위치 피드백 데이터(1032)는 원하는 임의의 방식으로 (광 조향 디바이스를 직접 제어함으로써) 직접적으로 및/또는 (갈바노미터 미러(1022)를 제어함으로써) 간접적으로 제공될 수 있다는 것이 이해된다.
일부 실시예들에서, 다면 광 조향 디바이스(1042) 및 갈바노미터 미러(1022) 각각은 회전 위치 인코더 및/또는 홀 효과 센서, 또는 임의의 다른 원하는 위치 인코더들을 갖는다. 위치 인코더들은 각각의 위치 피드백 데이터(1012 및 1032)를 프로세서(1010)에 제공한다. 이동 프로파일(1007), 갈바노미터 미러(1022)와 연관된 위치 피드백 데이터(1012), 및 다면 광 조향 디바이스(1042)와 연관된 위치 피드백 데이터(1032)를 이용하여, 프로세서(1010)는 신호 처리 동작들 중 하나 이상을 수행함으로써 조정 신호들(1011)을 생성한다. 이러한 신호 처리 동작들 중 일부는 데이터 샘플링, 필터링, 아날로그-디지털 변환, 중첩, 데이터 보상, 위치 제어, 데이터 변환, 디지털-아날로그 변환, 감산, 가산, 승산, 제산, 및/또는 임의의 다른 원하는 동작들을 포함한다. 조정 신호들(1011)은 위치 피드백 데이터(1012 및/또는 1032)에 기초하여 수정된 이동 프로파일들을 나타낸다. 예를 들어, 위치 피드백 데이터(1012 및/또는 1032)에 기초하여, 이동 프로파일(1007)에서의 특정 시간과 연관된 특정 각도 위치는 동작 동안 갈바노미터 미러(1022)의 각도 위치 부정확성 및/또는 광 조향 디바이스(1042)의 각도 위치 부정확성을 보상하도록 수정(증가 또는 감소)될 수 있다. 이와 같이, 갈바노미터 미러(1022)의 진동 궤적은 동작 동안 실시간으로 제어 및 조정될 수 있다. 특정 상황들에서, 위치 피드백 데이터(1012 및/또는 1032)가 어떠한 부정확성도 나타내지 않거나 부정확성기 임계값 미만이기 때문에 이동 프로파일(1007)은 수정될 필요가 없을 수 있다는 것이 이해된다. 부정확성이 없거나 임계값 미만인 부정확성이 있는 경우, 조정 신호들(1011)은 이동 프로파일(1007)만을 이용하여 생성될 수 있다.
도 10을 계속 참조하면, 하나 이상의 조정 신호(1011)가 갈바노미터 제어기(1014)에 제공된다. 조정 신호들(1011)을 이용하여, 제어기(1014)는 갈바노미터 드라이브(1018)를 제어하기 위한 제어 신호들(1017)을 생성한다. 일부 실시예들에서, 제어 신호들(1017)은 펄스 폭 변조(PWM) 신호들(예를 들어, 밀리암페어 전류 레벨을 갖는 3.3V 신호들)이다. 이러한 펄스 폭 변조 신호들은 갈바노미터 모터(1020)를 구동하기 위한 더 강력한 신호(1019)를 생성할 수 있는 갈바노미터 드라이버(1018)에 제공된다. 일 실시예에서, 갈바노미터 드라이버(1018)는 암페어 레벨 전류를 갖는 12V PWM 신호(1019)를 생성하기 위해 입력 PWM 제어 신호(1017)를 증폭하는 증폭기를 포함한다. 이어서, 이러한 고전력 신호(1019)는 갈바노미터 모터(1020)를 구동하여 갈바노미터 미러(1022)를 진동시키는 데 이용된다. 일부 실시예들에서, 갈바노미터 제어기(1014), 갈바노미터 미러(1022), 모터(1020), 위치 인코더(도시되지 않음) 및 모터 드라이버(1018) 중 둘 이상이 갈바노미터 미러 조립체에 포함된다.
전술한 바와 같이, 광 조향 디바이스(1042)의 각도 위치들은 또한 위치 부정확성들을 가질 수 있고, 따라서 위치 피드백 데이터(1032)는 광 조향 디바이스(1042)의 위치 부정확성들을 적어도 부분적으로 보상하기 위해 프로세서(1010) 및 광 조향 디바이스 제어기(1034) 중 하나 또는 둘 다에 제공될 수 있다. 광 조향 디바이스(1042)는 또한 위치 인코더를 이용하여 그것의 각도 위치들을 획득할 수 있다. 위치 인코더는 회전 위치 인코더 및/또는 홀 효과 센서, 또는 임의의 다른 원하는 위치 인코더들일 수 있다. 위치 인코더는 위치 피드백 데이터(1032)를 프로세서(1010) 및/또는 광 조향 디바이스 제어기(1034)에 제공한다. 전술한 바와 같이, 광 조향 디바이스 위치 피드백 데이터(1032)를 이용하여, 이동 프로파일(1007) 및 갈바노미터 위치 피드백 데이터(1012)와 함께, 프로세서(1010)는 조정 신호들(1011)을 생성한다.
일 실시예에서, 위치 피드백 데이터(1032)를 이용하여, 광 조향 디바이스 제어기(1034)는 그것의 위치 부정확성들을 보상하기 위해 광 조향 디바이스(1042)를 직접 제어하기 위한 하나 이상의 제어 신호(1037)를 생성한다. 예를 들어, 위치 피드백 데이터(1032)에 기초하여, 특정 시간에서의 광 조향 디바이스(1042)의 특정 각도 위치는 동작 동안 디바이스(1042)의 각도 위치 부정확성을 보상하기 위해 수정(증가 또는 감소)될 수 있다. 이와 같이, 광 조향 디바이스(1042)의 회전 이동(예를 들어, 속도)의 하나 이상의 양태는 동작 동안 실시간으로 제어 및 조정될 수 있다. 특정 상황들에서, 위치 피드백 데이터(1032)가 부정확성이 없다는 것(또는 부정확성 또는 오차가 임계값 미만이라는 것)을 나타내기 때문에, 광 조향 디바이스(1042)의 회전 이동은 조정될 필요가 없을 수 있다는 것이 이해된다. 부정확성이 없거나 임계값 미만인 부정확성이 있으면, 광 조향 디바이스 제어기(1034)는 광 조향 디바이스(1042)의 이동을 조정하기 위한 어떠한 신호들도 생성하지 않을 수 있다.
여전히 도 10을 참조하면, 일부 실시예들에서, 제어 신호들(1037)은 펄스 폭 변조(PWM) 신호들(예를 들어, 밀리암페어 전류 레벨을 갖는 3.3V 신호들)이다. 이러한 펄스 폭 변조 신호들은 광 조향 디바이스 모터(1040)를 구동하기 위한 더 강력한 신호(1039)를 생성할 수 있는 광 조향 디바이스 드라이버(1038)에 제공된다. 일 실시예에서, 광 조향 디바이스 드라이버(1038)는 암페어 레벨 전류를 갖는 12V PWM 신호(1039)를 생성하기 위해 입력 PWM 제어 신호(1037)를 증폭하는 증폭기를 포함한다. 신호(1039)는 고전력을 갖고, 그 후 광 조향 디바이스(1042)를 회전시키기 위해 모터(1040)를 구동하는 데 이용된다. 일부 실시예들에서, 광 조향 디바이스 제어기(1034), 광 조향 디바이스 드라이버(1038), 광 조향 디바이스 모터(1040), 위치 인코더(도시되지 않음), 및 광 조향 디바이스(1042)(예를 들어, 다각형 미러) 중 2개 이상은 다면 광 조향 디바이스 조립체에 포함된다.
도 10을 참조하면, 일부 실시예들에서, 프로세서(1006), 프로세서(1010), 갈바노미터 제어기(1014) 및 광 조향 디바이스 제어기(1034)는 제어기 디바이스(1030)에 포함될 수 있다. 제어기 디바이스(1030)는 하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 메모리에 저장된 프로세서 실행가능 명령어들을 가질 수 있다. 명령어들은 본 개시내용에 설명된 방법들의 하나 이상의 단계를 수행하기 위해 하나 이상의 프로세서(예를 들어, 1006 및 1010)에 의해 실행될 수 있다. 더욱이, 제어기 디바이스(1030)는 광 조향 디바이스 교정 데이터(1004)를 저장하기 위한 저장 요소들(예를 들어, 메모리, 하드 디스크, 플래시 등)을 또한 포함할 수 있다. 제어기 디바이스(1030)는, 예를 들어, 마이크로 제어기, 하나 이상의 프로세서, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 및/또는 본 명세서에서 설명된 방법들 및 처리를 구현할 수 있는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스들을 이용하여 구현될 수 있다.
광 조향 디바이스(1042) 및/또는 갈바노미터 미러(1022)에 대한 위치 피드백 데이터를 이용함으로써, 갈바노미터 미러(1022)의 이동 프로파일(1007)은 광 조향 디바이스(1042)의 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 보상하는 것에 더하여, 광 조향 디바이스(1042) 및 미러(1022) 중 하나 또는 둘 다의 실시간 위치 부정확성들을 보상하도록 더 수정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 광 조향 디바이스(1042)에 대한 위치 피드백 데이터는 또한 그것의 위치 부정확성들을 보상하기 위해 디바이스(1042)를 직접 제어하는 데 이용된다. 그 결과, 원하는 형상들(예를 들어, 직선 형상들)로부터의 스캔라인 형상들의 편차가 감소되거나 제거될 수 있다. 개선된 LiDAR 스캐닝 패턴은 후속 처리(예를 들어, 지각)를 위해 획득될 수 있다. 따라서, LiDAR 시스템의 전체 성능도 향상된다. 도 10의 블록들은 예시의 목적을 위한 것이며, 이들은 임의의 원하는 방식으로 분리, 결합, 추가, 제거 또는 변경될 수 있다는 것이 이해된다. 예를 들어, 프로세서들(1006 및 1010)은 서로 결합되거나 제어기(예를 들어, 제어기(1014))와 결합될 수 있다. 제어기 및 드라이버는 또한 하나의 조립체 또는 디바이스에 결합될 수 있다.
도 12는 일부 실시예들에 따른, 예시적인 LiDAR 스캐닝 패턴(1210) 및 패턴(1210)의 부분(1220)의 줌-인 뷰를 도시한다. LiDAR 스캐닝 패턴(1210)은 광 조향 디바이스의 면 불균일성 차이들, 조립 오차들, 및 광 조향 디바이스 및/또는 갈바노미터 미러의 실시간 위치 부정확성들 중 하나 이상을 보상하기 위해 본 개시내용에 설명된 시스템들 및 프로세스들을 이용하여 획득된다. 도 12에 도시된 바와 같이, LiDAR 스캐닝 패턴은 스캔라인들이 원하는 또는 예상된 형상(예를 들어, 직선들)을 갖도록 개선되도록 보상된다. 그러한 스캐닝 패턴은, 예를 들어, 스캐닝 패턴을 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 이용하는 지각의 후속 처리의 효율을 개선한다.
도 13은 LiDAR 스캐닝 시스템을 제어하기 위한 방법(1300)을 도시하는 흐름도이다. 일부 실시예들에서, 방법(1300)은 단계들(1302 및 1304)로 시작한다. 단계(1302)는 LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신한다. 제1 이동 프로파일은, 예를 들어, 다면 광 조향 디바이스의 임의의 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 고려하지 않는 이동 프로파일(810)이다. 단계(1304)는 LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신한다. 제1 이동 프로파일 및 교정 데이터를 이용하여, 단계(1306)는 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성한다. 제2 이동 프로파일은 다면 광 조향 디바이스의 면 불균일성 차이들 및 조립 오차들을 보상하는 방식으로 갈바노미터 미러를 제어하기 위해 이용될 수 있는 수정된 프로파일이다.
일부 실시예들에서, 단계(1312)는 갈바노미터 미러와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신한다. 단계(1314)는 다면 광 조향 디바이스와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신한다. 제2 이동 프로파일, 미러의 수신된 위치 피드백 데이터, 및 광 조향 디바이스의 수신된 위치 피드백 데이터를 이용하여, 단계(1316)는 하나 이상의 조정 신호를 생성한다. 조정 신호들에 기초하여, 단계(1308)는 갈바노미터 미러의 드라이버를 제어하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 생성한다. 일부 실시예들에서, 다면 광 조향 디바이스와 연관된 위치 피드백 데이터를 이용하여, 단계(1318)는 광 조향 디바이스의 드라이버를 제어하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 생성한다.
일부 실시예들에서, 방법(1300)은 다면 광 조향 디바이스의 각도 위치를 감지하는 단계(1310) 및 갈바노미터 미러의 각도 위치를 감지하는 단계(1320)를 더 포함할 수 있다. 감지된 위치 피드백 데이터는 단계들(1312 및 1314)에 각각 제공된다. 따라서, 프로세스는 제2 이동 프로파일(또는 이전에 수정된 프로파일)이 광 조향 디바이스 및/또는 갈바노미터 미러의 실시간 제어를 수행하기 위한 조정 신호들을 생성하도록 수정되도록 반복될 수 있다. 그 결과, 광 조향 디바이스 및/또는 갈바노미터 미러의 위치 부정확성들은 실시간으로 정정되거나 보상될 수 있다.
전술한 명세서는 모든 면에서 설명적이고 예시적이지만 제한적이지 않은 것으로 이해되어야 하며, 본 명세서에 개시된 본 발명의 범위는 명세서로부터 결정되는 것이 아니라, 특허법이 허용하는 전체 범위에 따라 해석되는 청구항들로부터 결정되어야 한다. 본 명세서에 도시되고 설명된 실시예들은 본 발명의 원리들을 예시할 뿐이며, 본 발명의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 본 기술 분야의 기술자들에 의해 다양한 변경들이 구현될 수 있다는 것을 이해해야 한다. 본 기술 분야의 기술자들은 본 발명의 범위 및 사상으로부터 벗어나지 않고 다양한 다른 특징 조합들을 구현할 수 있다.

Claims (31)

  1. LiDAR(light detection and ranging) 스캐닝 시스템으로서,
    갈바노미터 미러;
    다면 광 조향 디바이스; 및
    하나 이상의 프로세서, 메모리, 및 상기 메모리에 저장된 프로세서 실행가능 명령어들을 포함하는 제어기 디바이스
    를 포함하고,
    상기 프로세서 실행가능 명령어들은,
    상기 LiDAR 스캐닝 시스템의 상기 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하고;
    상기 LiDAR 스캐닝 시스템의 상기 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하고;
    상기 교정 데이터 및 상기 제1 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하고;
    상기 제2 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하기 위한
    명령어들을 포함하는 LiDAR 스캐닝 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 갈바노미터 미러의 상기 제1 이동 프로파일은 제1 각도 위치와 제2 각도 위치 사이의 상기 갈바노미터 미러의 이동과 연관된 위치-시간 관계를 포함하는, 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 각도 위치와 상기 제2 각도 위치 사이의 차이는 약 40도이고, 상기 제1 및 제2 각도 위치들은 상기 갈바노미터 미러가 진동하는 축에 대한 것인, 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다면 광 조향 디바이스의 상기 교정 데이터는 상기 다면 광 조향 디바이스의 적어도 2개의 면들 사이의 차이들의 교정과 연관된 데이터를 포함하고, 상기 차이들은 제조 프로세스에 의해 야기되는, 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 다면 광 조향 디바이스의 적어도 2개의 면들 사이의 차이들은,
    면 각도 균일성 차이들;
    면 치수 균일성 차이들;
    표면 형태 오차 차이들; 및
    표면 거칠기 차이들
    중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다면 광 조향 디바이스의 상기 교정 데이터는 상기 LiDAR 스캐닝 시스템에 대한 상기 다면 광 조향 디바이스의 조립 프로세스와 연관된 조립 오차들을 포함하는, 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 조립 오차들은,
    모터 회전자 축과 모터 고정자 축 사이의 상대적 위치 오차;
    상기 모터와 모터 장착 고정구 사이의 상대적 위치 오차;
    상기 갈바노미터 미러에 대한 상기 다면 광 조향 디바이스의 상대적 위치 오차; 및
    상기 다면 광 조향 디바이스의 실제 회전 축과 상기 다면 광 조향 디바이스의 예상된 회전 축 사이의 오차
    중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 교정 데이터 및 상기 제1 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 상기 제2 이동 프로파일을 생성하는 것은,
    상기 교정 데이터 및 상기 제1 이동 프로파일을 이용하여 하나 이상의 신호 처리 동작을 수행하는 것을 포함하고, 상기 하나 이상의 신호 처리 동작은,
    데이터 샘플링;
    필터링;
    아날로그-디지털 변환;
    데이터 교정 및 보상;
    중첩;
    데이터 변환; 및
    디지털-아날로그 변환
    중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 이동 프로파일은 상기 제1 이동 프로파일의 위치-시간 관계와는 상이한 위치-시간 관계를 포함하는, 시스템.
  10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다면 광 조향 디바이스는 다각형 미러인, 시스템.
  11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 상기 하나 이상의 제어 신호를 제공하는 것은,
    상기 갈바노미터 미러와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신하는 것;
    상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신하는 것; 및
    상기 제2 이동 프로파일, 상기 갈바노미터 미러와 연관된 상기 위치 피드백 데이터, 및 상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 상기 위치 피드백 데이터에 기초하여 하나 이상의 조정 신호를 생성하는 것
    을 포함하는, 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 조정 신호를 생성하는 것은,
    상기 제2 이동 프로파일, 상기 갈바노미터 미러와 연관된 상기 위치 피드백 데이터, 및 상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 상기 위치 피드백 데이터를 이용하여 하나 이상의 신호 처리 동작을 수행하는 것을 포함하고, 상기 신호 처리 동작들은,
    데이터 샘플링;
    필터링;
    아날로그-디지털 변환;
    데이터 교정 및 보상;
    중첩;
    데이터 변환; 및
    디지털-아날로그 변환
    중 적어도 하나를 포함하는, 시스템.
  13. 제11항 또는 제12항에 있어서,
    상기 하나 이상의 조정 신호에 기초하여, 상기 갈바노미터 미러의 드라이버를 제어하기 위한 상기 하나 이상의 제어 신호를 생성하는 것을 더 포함하는, 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 갈바노미터 미러의 상기 드라이버를 제어하기 위한 상기 하나 이상의 제어 신호는 펄스 폭 변조 신호들을 포함하는, 시스템.
  15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    갈바노미터 미러 조립체를 더 포함하고, 상기 갈바노미터 미러 조립체는,
    제1 모터;
    상기 갈바노미터 미러; 및
    상기 하나 이상의 제어 신호에 따라 상기 갈바노미터 미러를 진동시키는 제1 모터 드라이버
    를 포함하는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 갈바노미터 미러 조립체는 상기 갈바노미터 미러와 연관된 위치 피드백 데이터를 제공하도록 구성된 미러 위치 인코더를 더 포함하는, 시스템.
  17. 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 프로세서 실행가능 명령어들은,
    상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신하고;
    상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 상기 위치 피드백 데이터에 기초하여 상기 다면 광 조향 디바이스의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제2 제어 신호를 제공하기 위한
    명령어들을 더 포함하는, 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    다면 광 조향 디바이스 조립체를 더 포함하고, 상기 다면 광 조향 디바이스 조립체는,
    제2 모터;
    복수의 반사 표면들을 갖는 다각형 미러를 포함하는 상기 다면 광 조향 디바이스; 및
    상기 하나 이상의 제2 제어 신호에 따라 상기 다면 광 조향 디바이스를 회전시키는 제2 모터 드라이버
    를 포함하는, 시스템.
  19. LiDAR(light detection and ranging) 스캐닝 시스템을 제어하기 위한 방법으로서,
    상기 방법은 하나 이상의 프로세서 및 메모리에 의해 수행되고, 상기 방법은,
    상기 LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하는 단계;
    상기 LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하는 단계;
    상기 교정 데이터 및 상기 제1 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하는 단계; 및
    상기 제2 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하는 단계
    를 포함하는 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 갈바노미터 미러의 상기 제1 이동 프로파일은 제1 각도 위치와 제2 각도 위치 사이의 상기 갈바노미터 미러의 이동과 연관된 위치-시간 관계를 포함하는, 방법.
  21. 제19항 또는 제20항에 있어서,
    상기 다면 광 조향 디바이스의 상기 교정 데이터는 상기 다면 광 조향 디바이스의 적어도 2개의 면들 사이의 차이들의 교정과 연관된 데이터를 포함하고, 상기 차이들은 제조 프로세스에 의해 야기되는, 방법.
  22. 제19항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다면 광 조향 디바이스의 상기 교정 데이터는 상기 LiDAR 스캐닝 시스템에 대한 상기 다면 광 조향 디바이스의 조립 프로세스와 연관된 조립 오차들을 포함하는, 방법.
  23. 제19항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 교정 데이터 및 상기 제1 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 상기 제2 이동 프로파일을 생성하는 단계는,
    상기 교정 데이터 및 상기 제1 이동 프로파일을 이용하여 하나 이상의 신호 처리 동작을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 하나 이상의 신호 처리 동작은,
    데이터 샘플링;
    필터링;
    아날로그-디지털 변환;
    데이터 교정 및 보상;
    중첩;
    데이터 변환; 및
    디지털-아날로그 변환
    중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  24. 제19항 내지 제23항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 이동 프로파일은 상기 제1 이동 프로파일의 위치-시간 관계와는 상이한 위치-시간 관계를 포함하는, 방법.
  25. 제19항 내지 제24항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제2 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 상기 하나 이상의 제어 신호를 제공하는 단계는,
    상기 갈바노미터 미러와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신하는 단계;
    상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 제2 이동 프로파일, 상기 갈바노미터 미러와 연관된 상기 위치 피드백 데이터, 및 상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 상기 위치 피드백 데이터에 기초하여 하나 이상의 조정 신호를 생성하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 하나 이상의 조정 신호를 생성하는 단계는,
    상기 제2 이동 프로파일, 상기 갈바노미터 미러와 연관된 상기 위치 피드백 데이터, 및 상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 상기 위치 피드백 데이터를 이용하여 하나 이상의 신호 처리 동작을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 신호 처리 동작들은,
    데이터 샘플링;
    필터링;
    아날로그-디지털 변환;
    데이터 교정 및 보상;
    중첩;
    데이터 변환; 및
    디지털-아날로그 변환
    중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
  27. 제25항 또는 제26항에 있어서,
    상기 하나 이상의 조정 신호에 기초하여, 상기 갈바노미터 미러의 드라이버를 제어하기 위한 상기 하나 이상의 제어 신호를 생성하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  28. 제19항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 위치 피드백 데이터를 수신하는 단계; 및
    상기 다면 광 조향 디바이스와 연관된 상기 위치 피드백 데이터에 기초하여 상기 다면 광 조향 디바이스의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제2 제어 신호를 제공하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  29. 프로세서 실행가능 명령어들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 프로세서 실행가능 명령어들은
    전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 전자 디바이스로 하여금 제19항 내지 제28항 중 어느 한 항의 방법을 수행하게 하는 명령어들을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체.
  30. LiDAR(light detection and ranging) 스캐닝 시스템의 제어기 디바이스로서,
    하나 이상의 프로세서;
    메모리; 및
    상기 메모리에 저장된 프로세서 실행가능 명령어들
    을 포함하고,
    상기 프로세서 실행가능 명령어들은,
    상기 LiDAR 스캐닝 시스템의 갈바노미터 미러의 제1 이동 프로파일을 수신하고;
    상기 LiDAR 스캐닝 시스템의 다면 광 조향 디바이스의 교정 데이터를 수신하고;
    상기 교정 데이터 및 상기 제1 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 제2 이동 프로파일을 생성하고;
    상기 제2 이동 프로파일에 기초하여 상기 갈바노미터 미러의 이동을 조정하기 위한 하나 이상의 제어 신호를 제공하기 위한
    명령어들을 포함하는 제어기 디바이스.
  31. 차량으로서, 제1항 내지 제18항 중 어느 한 항의 LiDAR(light detection and ranging) 스캐닝 시스템을 포함하는 차량.
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