KR20230074818A

KR20230074818A - 코히어런트 lidar 시스템들에서의 고스팅 완화를 위한 기법들

Info

Publication number: KR20230074818A
Application number: KR1020237015156A
Authority: KR
Inventors: 에샤 존; 조세 크라우스 페린; 쿠마르 바르가브 비스와나타; 라젠드라 투샤르 무르티; 미나 레즈크
Original assignee: 아에바 인코포레이티드
Priority date: 2020-10-08
Filing date: 2021-10-07
Publication date: 2023-05-31
Also published as: EP4226182A1; US20220113412A1; JP2023545775A; US11360214B2; WO2022076715A1; US20220299640A1; US11899111B2; CN116324484A

Abstract

LIDAR(light detection and ranging) 시스템은 적어도 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 광 빔들을 LIDAR 시스템의 시야 내의 타깃들을 향해 송신하고 타깃들로부터 반사되는, 업-처프 및 다운-처프의 리턴된 신호들을 수신한다. LIDAR 시스템은 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수의 리턴된 신호들의 주파수 도메인에서 기저대역 신호를 생성한다. 기저대역 신호는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 제1 세트의 피크들 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 제2 세트의 피크들을 포함한다. LIDAR 시스템은 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들을 사용하여 타깃 위치를 결정한다.

Description

코히어런트 LIDAR 시스템들에서의 고스팅 완화를 위한 기법들

[0001] 본 출원은 2020년 10월 8일자에 출원된 미국 가특허 출원 번호 제63/089,178호의 우선권 및 이익을 주장하는, 2021년 10월 6일자에 출원된 미국 특허 출원 번호 제17/495,692호의 이익을 35 U.S.C. §119(e) 하에서 주장하며, 그 출원들의 전체 내용들은 인용에 의해 그 전체가 본 명세서에 포함된다.

[0002] 본 개시내용은 일반적으로 LIDAR(light detection and ranging) 시스템들에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 코히어런트(coherent) LIDAR 시스템들에서의 고스팅(ghosting) 완화에 관한 것이다.

[0003] FMCW(frequency-modulated continuous-wave) LIDAR 시스템들과 같은 LIDAR 시스템들은 타깃(target)들의 주파수 처프형(frequency-chirped) 조명을 위한 튜닝 가능한 적외선 레이저들, 및 송신된 신호의 로컬(local) 사본과 조합되는 타깃들로부터의 후방 산란된 또는 반사된 광의 검출을 위한 코히어런트 수신기들을 사용한다. 타깃까지의 그리고 반대로의 왕복 시간만큼 지연된 리턴(return) 신호(예를 들어, 리턴된 신호)와 로컬 사본을 믹싱하는 것은 시스템의 시야(field of view)에서 각각의 타깃까지의 거리에 비례하는 주파수들을 갖는 수신기에서 신호들을 생성한다. 주파수의 상향 스위프(sweep) 및 주파수의 하향 스위프는 검출된 타깃의 범위 및 속도를 검출하는 데 사용될 수 있다. 그러나 LIDAR 시스템 및 타깃(또는 다수의 타깃들) 중 하나 이상이 이동하고 있을 때, 각각의 타깃에 대응하는 피크(peak)들을 연관시키는 문제가 발생한다.

[0004] 본 개시내용은 타깃 검출을 위한 검출 임계치를 자동으로 조정하기 위한 시스템들 및 방법들의 예들을 설명한다.

[0005] 일 양상에 따르면, 본 개시내용은 방법에 관한 것이다. 이 방법은 LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 시야 내의 타깃을 향해, 적어도 하나의 업-처프(up-chirp) 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프(down-chirp) 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하는 단계; 타깃으로부터 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 하나 이상의 리턴된 신호들을 수신하는 단계 ― 하나 이상의 리턴된 신호들은 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션(motion)에 의해 야기된 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트(shift)된 조정된 업-처프 주파수, 및 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 다운-처프 주파수를 포함하며, 조정된 업-처프 주파수 및 조정된 다운-처프 주파수는 타깃의 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 제1 세트의 피크들 및 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 제2 세트의 피크들을 생성함 ―; 및 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들을 사용하여 타깃 위치를 결정하는 단계를 포함한다.

[0006] 실시예에서, 타깃 위치를 결정하는 단계는 제1 세트의 피크들과 연관된 제1 피크를 둘러싸는 제1 세트의 주파수 빈(bin)들을 계산하는 단계; 제1 세트의 피크들과 연관된 제2 피크를 둘러싸는 제2 세트의 주파수 빈들이 제1 세트의 주파수 빈들과 연관된 양의(positive) 주파수 값들에 대응하는 음의(negative) 주파수 값들을 포함하는 것에 기초하여 제2 세트의 주파수 빈들을 계산하는 단계 ― 제2 피크는 제1 피크에 켤레(conjugate) 대칭임 ―; 제2 세트의 피크들과 연관된 제3 피크를 둘러싸는 제3 세트의 주파수 빈들을 계산하는 단계; 및 제2 세트의 피크들과 연관된 제4 피크를 둘러싸는 제4 세트의 주파수 빈들이 제3 세트의 주파수 빈들과 연관된 양의 주파수 값들에 대응하는 음의 주파수 값들을 포함하는 것에 기초하여 제4 세트의 주파수 빈들을 계산하는 단계를 더 포함하며, 제4 피크는 제3 피크에 켤레 대칭이다.

[0007] 실시예에서, 이 방법은, 제1 피크 또는 제3 피크가 LIDAR 시스템에 대해 설정된 최소 검출 가능 주파수에 대한 최대 도플러(Doppler) 시프트 내에 있다면: 제1 피크 및 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 최고 주파수에 기초하여 타깃 위치에 대응하는 실제 피크 값을 선택하는 단계; 제1 피크가 실제 피크 값이라면: 제1 피크 및 제3 피크에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제1 피크 형상 추정치를 결정하는 단계; 제1 피크 및 제4 피크에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 위상 비선형성들 및 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제2 피크 형상 추정치를 결정하는 단계; 제1 피크 형상 추정치 및 제2 피크 형상 추정치를 제3 피크 및 제4 피크와 비교하는 단계; 제1 피크 형상 추정치 및 제3 피크가 제2 피크 형상 추정치 및 제4 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면: 제3 피크를 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및 제2 피크 형상 추정치 및 제4 피크가 제1 피크 형상 추정치 및 제3 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면: 제4 피크를 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함한다.

[0008] 실시예에서, 이 방법은, 제3 피크가 실제 피크 값이라면: 제1 피크 및 제3 피크에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제3 피크 형상 추정치를 결정하는 단계; 제2 피크 및 제3 피크에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 위상 비선형성들 및 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제4 피크 형상 추정치를 결정하는 단계; 제3 피크 형상 추정치 및 제4 피크 형상 추정치를 제1 피크 및 제2 피크와 비교하는 단계; 제3 피크 형상 추정치 및 제1 피크가 제4 피크 형상 추정치 및 제2 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 제1 피크를 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및 제4 피크 형상 추정치 및 제2 피크가 제3 피크 형상 추정치 및 제1 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 제2 피크를 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함한다.

[0009] 실시예에서, 제1 피크 형상 추정치 및 제2 피크 형상 추정치를 비교하는 단계는 제1 피크 형상 추정치를 제3 피크와 비교하고 제2 피크 형상 추정치를 제4 피크와 비교하는 단계를 더 포함한다.

[0010] 실시예에서, 제1 피크 형상 추정치가 제3 피크에 매칭(match)하는지 여부를 결정하는 단계는 상관성을 생성하기 위해 제1 피크 형상 추정치와 제3 피크를 상관시키고 상관성이 미리 결정된 임계치를 초과하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함한다.

[0011] 실시예에서, 이 방법은, 제1 피크 또는 제3 피크가 나이퀴스트(Nyquist) 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있다면: 제1 피크 및 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 최저 주파수에 기초하여 타깃 위치에 대응하는 실제 피크 값을 선택하는 단계; 제1 피크가 실제 피크 값이라면: 제1 피크 및 제3 피크에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제1 피크 형상 추정치를 결정하는 단계; 제1 피크 및 제4 피크에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 위상 비선형성들 및 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제2 피크 형상 추정치를 결정하는 단계; 제1 피크 형상 추정치 및 제2 피크 형상 추정치를 제3 피크 및 제4 피크와 각각 비교하는 단계; 제1 피크 형상 추정치 및 제3 피크가 제2 피크 형상 추정치 및 제4 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면: 제3 피크를 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및 제2 피크 형상 추정치 및 제4 피크가 제1 피크 형상 추정치 및 제3 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면: 제4 피크를 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함하며, 실제 피크는 나이퀴스트 주파수와 제4 피크에 대응하는 주파수의 조합으로 설정된다.

[0012] 실시예에서, 이 방법은, LIDAR 시스템에 대해 최대 음의 도플러 시프트 임계치가 설정된다면: LIDAR 시스템의 최소 거리 임계치를 최대 음의 도플러 시프트 임계치에 매핑(map)하는 단계를 더 포함하며, 제1 세트 및 제2 세트의 피크들 중 양의 주파수 값의 피크들은 타깃 위치를 예측하기 위한 하나 이상의 실제 피크들로서 설정된다.

[0013] 실시예에서, 최소 거리를 매핑하는 단계는 최소 거리 임계치를 최대 음의 도플러 시프트 주파수에 매핑하기 위해 LIDAR 시스템의 수신 경로에 광 지연을 부가하는 단계를 더 포함한다.

[0014] 실시예에서, 이 방법은, LIDAR 시스템과 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정된다면: 제1 세트의 피크들에 기초하여 타깃 위치에 대응하는 실제 피크를 선택하는 단계를 더 포함한다.

[0015] 실시예에서, 이 방법은, LIDAR 시스템에 대해 최대 양의 도플러 시프트 임계치가 설정된다면: 제1 세트 및 제2 세트의 피크들 모두 중 양의 주파수 값의 피크들이 타깃 위치를 예측하기 위한 하나 이상의 실제 피크들로서 설정되도록 하나 이상의 광 빔들의 처프 레이트(chirp rate)를 조정하여 하나 이상의 피크들의 에일리어싱(aliasing)을 방지하기 위해 LIDAR 시스템의 최대 거리 임계치를 최대 양의 도플러 시프트 임계치에 매핑하는 단계를 더 포함한다.

[0016] 실시예에서, 최대 거리 임계치를 매핑하는 단계는 나이퀴스트 주파수 및 최대 거리 임계치에 기초하여 하나 이상의 광 빔들의 처프 레이트를 조정하는 단계를 더 포함한다.

[0017] 실시예에서, 이 방법은, 제1 피크 또는 제3 피크가 LIDAR 시스템에 대해 설정된 최소 검출 가능 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있다면: LIDAR 시스템과 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정되어 미리 결정된 도플러 시프트를 생성하는 경우: 제1 피크 및 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 가장 높은 주파수에 기초하여 타깃 위치에 대응하는 제1 실제 피크 위치를 선택하는 단계; 제1 피크가 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면, 미리 결정된 도플러 시프트 및 제1 피크에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 제3 피크와 제4 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정하는 단계; 제3 피크가 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면, 미리 결정된 도플러 시프트 및 제3 피크에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 제2 피크와 제1 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정하는 단계를 더 포함한다.

[0018] 실시예에서, 미리 결정된 도플러 시프트는 자기 속도(ego-velocity), 이전 프레임 정보 및 이웃 포인트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 선택된다.

[0019] 실시예에서, 이 방법은, 제1 피크 또는 제3 피크가 나이퀴스트 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있다면: LIDAR 시스템과 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정되어 미리 결정된 도플러 시프트를 생성하는 경우: 제1 피크 및 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 가장 낮은 주파수에 기초하여 타깃 위치에 대응하는 제1 실제 피크 위치를 선택하는 단계; 제1 피크가 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면: 미리 결정된 도플러 시프트, 제1 피크 및 나이퀴스트 주파수에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 제3 피크와 제4 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정하는 단계; 제3 피크가 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면: 미리 결정된 도플러 시프트 및 제3 피크, 그리고 나이퀴스트 주파수에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 제2 피크와 제1 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정하는 단계를 더 포함한다.

[0020] 실시예에서, 이 방법은 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 하나 이상의 리턴된 신호들과 믹싱함으로써 주파수 도메인에서의 기저대역 신호를 생성하는 단계를 더 포함하며, 적어도 하나의 다운-처프 주파수는 상대적 모션에 비례하여 시간이 지연된다.

[0021] 실시예에서, 기저대역 신호는 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들을 포함한다.

[0022] 일 양상에 따르면, 본 개시내용은 LIDAR(light detection and ranging) 시스템에 관한 것이다. LIDAR 시스템은, LIDAR 시스템 시스템의 시야 내의 타깃을 향해, 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하고 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 하나 이상의 리턴된 신호들을 수신하기 위한 광 스캐너(optical scanner) ― 하나 이상의 리턴된 신호들은 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 업-처프 주파수, 및 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 다운-처프 주파수를 포함하며, 조정된 업-처프 주파수 및 조정된 다운-처프 주파수는 타깃의 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 제1 세트의 피크들 및 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 제2 세트의 피크들을 생성함 ―; 광 스캐너에 결합되어, 리턴된 신호로부터 시간 도메인에서의 기저대역 신호를 생성하기 위한 광학 프로세싱 시스템 ― 기저대역 신호는 LIDAR 타깃 범위들에 대응하는 주파수들을 포함함 ―; 및 광학 프로세싱 시스템에 결합된 신호 프로세싱 시스템을 포함하며, 신호 프로세싱 시스템은 프로세싱 디바이스; 및 명령들을 저장하기 위한 메모리를 포함하고, 명령들은 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, LIDAR 시스템으로 하여금, 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들을 사용하여 타깃 위치를 결정하게 한다.

[0023] 일 양상에 따르면, 본 개시내용은 명령들을 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 관한 것이고, 명령들은 LIDAR(light detection and ranging) 시스템 내의 프로세서에 의해 실행될 때, LIDAR 시스템으로 하여금, LIDAR 시스템의 시야 내의 타깃을 향해, 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하게 하고; 타깃으로부터 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 하나 이상의 리턴된 신호들을 수신하게 하고 ― 하나 이상의 리턴된 신호들은 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 업-처프 주파수, 및 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 다운-처프 주파수를 포함하며, 조정된 업-처프 주파수 및 조정된 다운-처프 주파수는 타깃의 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 제1 세트의 피크들 및 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 제2 세트의 피크들을 생성함 ―; 그리고 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들을 사용하여 타깃 위치를 결정하게 한다.

[0024] 다양한 예들의 보다 완전한 이해를 위해, 유사한 식별자들이 유사한 엘리먼트들에 대응하는 첨부 도면과 관련하여 제시되는 다음의 상세한 설명이 이제 참조된다.
[0025] 도 1은 본 개시내용에 따른 예시적인 LIDAR 시스템을 예시하는 블록도이다.
[0026] 도 2는 본 개시내용에 따른 LIDAR 파형들의 일 예를 예시하는 시간-주파수 도면이다.
[0027] 도 3a는 본 개시내용에 따른 예시적인 LIDAR 시스템을 예시하는 블록도이다.
[0028] 도 3b는 본 개시내용에 따른 전자 광학 시스템을 예시하는 블록도이다.
[0029] 도 4는 본 개시내용에 따른 예시적인 신호 프로세싱 시스템을 예시하는 블록도이다.
[0030] 도 5는 본 개시내용에 따른 타깃에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면이다.
[0031] 도 6은 본 개시내용에 따른 타깃에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면이다.
[0032] 도 7은 본 개시내용에 따른 LIDAR 파형들의 일 예를 예시하는 시간-주파수 도면이다.
[0033] 도 8은 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면이다.
[0034] 도 9는 본 개시내용에 따라 피크들을 선택하기 위한 예시적인 신호 프로세싱 시스템의 블록도이다.
[0035] 도 10은 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면이다.
[0036] 도 11은 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면이다.
[0037] 도 12는 본 개시내용에 따라 피크들을 선택하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다.
[0038] 도 13은 본 개시내용에 따라 피크들을 선택하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다.

[0039] 본 개시내용은 도플러 시프트들로 인해 발생할 수 있는 고스팅을 자동으로 완화하기 위한 LIDAR 시스템들 및 방법들의 다양한 예들을 설명한다. 일부 실시예들에 따르면, 설명되는 LIDAR 시스템은 운송, 제조, 계측, 의료, 가상 현실, 증강 현실 및 보안 시스템들과 같은(그러나 이에 제한되지 않음) 임의의 감지 시장에서 구현될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 설명되는 LIDAR 시스템은 자동 운전자 보조 시스템들 또는 자율 주행 차량들에 대한 공간 인식을 지원하는 FMCW(frequency modulated continuous-wave) 디바이스의 프론트-엔드(front-end)의 일부로서 구현된다.

[0040] 본 명세서의 실시예들에 의해 설명되는 LIDAR 시스템들은 코히어런트 헤테로다인(heterodyne) 신호를 생성하기 위해 타깃으로부터 리턴된 신호를 검출하기 위한 코히어런트 스캔 기술을 포함하며, 이 코히어런트 헤테로다인 신호로부터 타깃의 범위 및 속도 정보가 추출될 수 있다. 신호 또는 다수의 신호들은 단일 광원으로부터의 또는 개별 광원으로부터의 주파수의 상향 스위프(업-처프) 및 주파수의 하향 스위프(다운-처프)(즉, 하나의 광원은 상향 스위프를 갖고 하나의 광원은 하향 스위프를 가짐)를 포함할 수 있다. 이에 따라, 업-처프에 대해 하나 그리고 다운-처프에 대해 하나씩 2개의 상이한 주파수 피크들이 타깃과 연관될 수 있고, 타깃 범위 및 속도를 결정하는 데 사용될 수 있다. 그러나 LIDAR 시스템이 신호들을 프로세싱할 때 피크 이미지들이 또한 발생할 수 있다. 이러한 피크 이미지들이 타깃을 검출하는 데 사용된다면, 이는 타깃이 없는 위치에서 LIDAR 시스템이 타깃을 검출하게 할 수 있다. 이는 고스팅으로 지칭될 수 있다. 본 명세서에서 설명되는 기법들을 사용하여, 본 발명의 실시예들은 다른 것들 중에서도, 위상 변조들을 스위프들/처프들에 도입함으로써, 위에서 설명된 문제들을 해결할 수 있다. 이는 LIDAR 시스템이 피크들 및/또는 피크 이미지들을 예상 피크 형상과 매칭시켜 피크들(예를 들어, 실제 피크들)과 피크 이미지들 간에 구별할 수 있게 한다. 피크 이미지는 또한 이미지 피크로도 지칭될 수 있다.

[0041] 도 1은 본 개시내용의 예시적인 구현들에 따른 LIDAR 시스템(100)을 예시한다. LIDAR 시스템(100)은 다수의 컴포넌트들 각각 중 하나 이상을 포함하지만, 도 1에 도시된 것보다 더 적은 또는 추가 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, LIDAR 시스템(100)은 포토닉스 칩(photonics chip) 상에 구현된 광 회로들(101)을 포함한다. 광 회로들(101)은 능동 광 컴포넌트들과 수동 광 컴포넌트들의 조합을 포함할 수 있다. 능동 광 컴포넌트들은 광 신호들 등을 생성, 증폭 및/또는 검출할 수 있다. 일부 예들에서, 능동 광 컴포넌트들은 상이한 파장들의 광 빔들을 포함하고, 하나 이상의 광 증폭기들, 하나 이상의 광 검출기들 등을 포함한다.

[0042] 자유 공간 광학계(optics)(115)는, 광 신호들을 운반하며 능동 광 컴포넌트들의 적절한 입력/출력 포트들로 광 신호들을 라우팅하고 조작하기 위한 하나 이상의 광 도파관들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학계(115)는 또한 탭(tap)들, WDM(wavelength division multiplexers), 분할기들 / 결합기들, 편광 빔 분할기들(PBS), 시준기들, 커플러(coupler)들 등과 같은 하나 이상의 광 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 자유 공간 광학계(115)는, 편광 상태를 변환하고 수신된 편광 광을 예를 들어, PBS를 사용하여 광 검출기로 지향시키기 위한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학계(115)는 축(예를 들어, 빠른 축)을 따라 상이한 각도들에서 상이한 주파수들을 갖는 광 빔들을 편향시키기 위한 회절 엘리먼트를 더 포함할 수 있다.

[0043] 일부 예들에서, LIDAR 시스템(100)은 스캐닝 패턴에 따라 환경을 스캐닝하도록 광 신호들을 조향하기 위해 회절 엘리먼트의 빠른 축에 직교하는 또는 실질적으로 직교하는 축(예를 들어, 느린 축)을 따라 회전 가능한 하나 이상의 스캐닝 미러(mirror)들을 포함하는 광 스캐너(102)를 포함한다. 예를 들어, 스캐닝 미러들은 하나 이상의 검류계(galvanometer)들에 의해 회전 가능할 수 있다. 광 스캐너(102)는 또한 광 회로들(101)의 수동 광 회로 컴포넌트로 리턴되는 리턴 광 빔으로 환경 내의 임의의 객체들 상에 입사하는 광을 수집한다. 예를 들어, 리턴 광 빔은 편광 빔 분할기에 의해 광 검출기로 지향될 수 있다. 미러들 및 검류계들에 추가하여, 광 스캐너(102)는 1/4 파장판(quarter-wave plate), 렌즈(lens), 반사 방지 코팅 윈도우(anti-reflective coated window) 등과 같은 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

[0044] 광 회로들(101) 및 광 스캐너(102)를 제어 및 지원하기 위해, LIDAR 시스템(100)은 LIDAR 제어 시스템들(110)을 포함한다. LIDAR 제어 시스템들(110)은 LIDAR 시스템(100)용 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 프로세싱 디바이스는 마이크로프로세서, 중앙 프로세싱 유닛 등과 같은 하나 이상의 범용 프로세싱 디바이스들일 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세싱 디바이스는 CISC(complex instruction set computing) 마이크로프로세서, RISC(reduced instruction set computer) 마이크로프로세서, VLIW(very long instruction word) 마이크로프로세서, 또는 다른 명령 세트들을 구현하는 프로세서, 또는 명령 세트들의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 프로세싱 디바이스는 또한 ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array), DSP(digital signal processor), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 프로세싱 디바이스들일 수 있다. 일부 예들에서, LIDAR 제어 시스템들(110)은 데이터를 저장하기 위한 메모리, 및 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 명령들을 포함할 수 있다. 메모리는 예를 들어, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), 플래시(flash) 메모리, 자기 디스크(disk) 메모리, 이를테면 HDD(hard disk drive), 광 디스크 메모리, 이를테면 CD-ROM(compact-disk read-only memory) 및 CD-RW(compact disk read-write memory), 또는 임의의 다른 타입의 비-일시적 메모리일 수 있다.

[0045] 일부 예들에서, LIDAR 제어 시스템들(110)은 DSP와 같은 신호 프로세싱 유닛(112)을 포함할 수 있다. LIDAR 제어 시스템들(110)은 광학 드라이버(optical driver)들(103)을 제어하기 위한 디지털 제어 신호들을 출력하도록 구성된다. 일부 예들에서, 디지털 제어 신호들은 신호 변환 유닛(106)을 통해 아날로그 신호들로 변환될 수 있다. 예를 들어, 신호 변환 유닛(106)은 디지털-아날로그 변환기를 포함할 수 있다. 이어서, 광학 드라이버들(103)은 레이저들 및 증폭기들과 같은 광원들을 구동하기 위해 광 회로들(101)의 능동 광 컴포넌트들에 구동 신호들을 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 다수의 광원들을 구동하기 위해 여러 광학 드라이버들(103) 및 신호 변환 유닛들(106)이 제공될 수 있다.

[0046] LIDAR 제어 시스템들(110)은 또한 광 스캐너(102)에 대한 디지털 제어 신호들을 출력하도록 구성된다. 모션 제어 시스템(105)이 LIDAR 제어 시스템들(110)로부터 수신된 제어 신호들에 기초하여 광 스캐너(102)의 검류계들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 디지털-아날로그 변환기는 LIDAR 제어 시스템들(110)로부터의 좌표 라우팅 정보를 광 스캐너(102)의 검류계들에 의해 해석 가능한 신호들로 변환할 수 있다. 일부 예들에서, 모션 제어 시스템(105)은 또한 광 스캐너(102)의 컴포넌트들의 포지션 또는 동작에 관한 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110)에 리턴할 수 있다. 예를 들어, 아날로그-디지털 변환기는 결국 검류계들의 포지션에 관한 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호로 변환할 수 있다.

[0047] LIDAR 제어 시스템들(110)은 착신 디지털 신호들을 분석하도록 추가로 구성된다. 이와 관련하여, LIDAR 시스템(100)은 광 회로들(101)에 의해 수신된 하나 이상의 빔들을 측정하기 위한 광 수신기들(104)을 포함한다. 예를 들어, 기준 빔 수신기는 능동 광 컴포넌트로부터의 기준 빔의 진폭을 측정할 수 있고, 아날로그-디지털 변환기는 기준 수신기로부터의 신호들을 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호들로 변환한다. 타깃 수신기들은 비트(beat) 주파수 변조된 광 신호의 형태로 타깃의 범위 및 속도에 관한 정보를 운반하는 광 신호를 측정한다. 반사된 빔은 국부 발진기로부터의 제2 신호와 믹싱될 수 있다. 광 수신기들(104)은 타깃 수신기로부터의 신호들을 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호들로 변환하기 위한 고속 아날로그-디지털 변환기를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 광 수신기들(104)로부터의 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의한 수신 전에 신호 컨디셔닝 유닛(107)에 의해 신호 컨디셔닝을 받을 수 있다. 예를 들어, 광 수신기들(104)로부터의 신호들은 수신된 신호들의 증폭을 위해 연산 증폭기에 제공될 수 있고 증폭된 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)에 제공될 수 있다.

[0048] 일부 애플리케이션들에서, LIDAR 시스템(100)은 추가로, 환경의 이미지들을 캡처하도록 구성된 하나 이상의 이미징 디바이스들(108), 시스템의 지리적 위치 또는 다른 센서 입력들을 제공하도록 구성된 글로벌 포지셔닝 시스템(global positioning system)(109)을 포함할 수 있다. LIDAR 시스템(100)은 또한 이미지 프로세싱 시스템(114)을 포함할 수 있다. 이미지 프로세싱 시스템(114)은 이미지들 및 지리적 위치를 수신하고 이미지들 및 위치 또는 이와 관련된 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110) 또는 LIDAR 시스템(100)에 연결된 다른 시스템들에 전송하도록 구성될 수 있다.

[0049] 일부 예들에 따른 동작에서, LIDAR 시스템(100)은 2차원에 걸쳐 범위 및 속도를 동시에 측정하기 위해 비축퇴(nondegenerate) 광원들을 사용하도록 구성된다. 이러한 능력은 주변 환경의 범위, 속도, 방위각 및 고도의 실시간으로 장거리 측정들을 가능하게 한다.

[0050] 일부 예들에서, 스캐닝 프로세스는 광학 드라이버들(103) 및 LIDAR 제어 시스템들(110)로 시작한다. LIDAR 제어 시스템들(110)은 하나 이상의 광 빔들을 독립적으로 변조하도록 광학 드라이버들(103)에 명령하고, 이러한 변조된 신호들은 수동 광 회로를 통해 시준기로 전파된다. 시준기는 모션 제어 시스템(105)에 의해 정의된 사전 프로그래밍된 패턴을 통해 환경을 스캐닝하는 광 스캐닝 시스템에서 광을 지향시킨다. 광 회로들(101)은 또한 광이 광 회로들(101)을 떠날 때 광의 편광을 변환하기 위한 PWP(polarization wave plate)를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 편광 파장판(polarization wave plate)은 1/4 파장판 또는 1/2 파장판일 수 있다. 편광된 광의 일부는 또한 광 회로들(101)로 다시 반사될 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템(100)에 사용되는 렌징(lensing) 또는 시준 시스템들은 광의 일부를 광 회로들(101)로 다시 반사시키기 위한 자연 반사 특성들 또는 반사 코팅(coating)을 가질 수 있다.

[0051] 환경으로부터 다시 반사되는 광 신호들은 광 회로들(101)을 통해 수신기들로 전달된다. 광의 편광이 변환되었기 때문에, 광은 광 회로들(101)로 다시 반사된 편광된 광의 일부와 함께 편광 빔 분할기에 의해 반사될 수 있다. 이에 따라, 반사되는 광은 광원과 동일한 섬유 또는 도파관으로 리턴하는 것이 아니라 개별 광 수신기들로 반사된다. 이러한 신호들은 서로 간섭하며, 조합된 신호를 생성한다. 타깃으로부터 리턴하는 각각의 빔 신호는 시간-시프트된 파형을 생성한다. 두 파형들 간의 시간적 위상 차는 광 수신기들(광 검출기들) 상에서 측정된 비트 주파수를 생성한다. 조합된 신호는 그 다음, 광 수신기들(104)로 반사될 수 있다.

[0052] 광 수신기들(104)로부터의 아날로그 신호들은 ADC들을 사용하여 디지털 신호들로 변환된다. 그 후, 디지털 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)로 전송된다. 그 후, 신호 프로세싱 유닛(112)은 디지털 신호들을 수신하고 이들을 해석할 수 있다. 일부 실시예들에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 모션 제어 시스템(105) 및 (도시되지 않은) 검류계들로부터의 포지션 데이터뿐만 아니라 이미지 프로세싱 시스템(114)으로부터의 이미지 데이터도 수신한다. 이어서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 광 스캐너(102)가 추가 포인트들을 스캐닝할 때 환경에서 포인트들의 범위 및 속도에 대한 정보를 갖는 3D 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 주변 영역에서 객체들의 속도 및 거리를 결정하기 위해 3D 포인트 클라우드 데이터를 이미지 데이터와 중첩시킬 수 있다. 시스템은 또한 정확한 전역적 위치를 제공하기 위해 위성 기반 내비게이션(navigation) 위치 데이터를 프로세싱한다.

[0053] 도 2는 일부 실시예들에 따라 타깃 환경을 스캐닝하기 위해 시스템(100)과 같은 LIDAR 시스템에 의해 사용될 수 있는 FMCW 스캐닝 신호(201)의 시간-주파수 다이어그램(200)이다. 일 예에서, f_FM(t)로 라벨링(label)된 스캐닝 파형(201)은 처프 대역폭(Δf_C) 및 처프 기간(T_C)을 갖는 톱니 파형(톱니 "처프")이다. 톱니의 기울기는 k = (Δf_C/T_C)로 주어진다. 도 2는 또한 일부 실시예들에 따른 타깃 리턴 신호(202)(예를 들어, 리턴된 신호)를 묘사한다. f_FM(t-Δt)로 라벨링된 타깃 리턴 신호(202)는 스캐닝 신호(201)의 시간 지연된 버전이며, 여기서 Δt는 스캐닝 신호(201)에 의해 조명된 타깃으로 그리고 타깃으로부터의 왕복 시간이다. 왕복 시간은 Δt = 2R/v로서 주어지며, 여기서 R은 타깃 범위이고 v는 광속(c)인 광 빔의 속도이다. 따라서 타깃 범위(R)는 R = c(Δt/2)로 계산될 수 있다. 리턴 신호(202)가 스캐닝 신호와 광학적으로 믹싱될 때, 범위 의존 차이 주파수("비트 주파수") Δf_R(t)가 생성된다. 비트 주파수 Δf_R(t)는 톱니 k의 기울기만큼 시간 지연 Δt와 선형적으로 관련된다. 즉, Δf_R(t)= kΔt이다. 타깃 범위(R)는 Δt에 비례하므로, 타깃 범위(R)는 R = (c/2)(Δf_R(t)/k)로서 계산될 수 있다. 즉, 범위(R)는 비트 주파수 Δf_R(t)에 선형적으로 관련된다. 비트 주파수 Δf_R(t)는 예를 들어, 시스템(100)의 광 수신기들(104)에서 아날로그 신호로서 생성될 수 있다. 이어서, 비트 주파수는 예를 들어, LIDAR 시스템(100)의 신호 컨디셔닝 유닛(107)과 같은 신호 컨디셔닝 유닛의 ADC(analog-to-digital converter)에 의해 디지털화될 수 있다. 그 후, 디지털화된 비트 주파수 신호는 예를 들어, 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112)과 같은 신호 프로세싱 유닛에서 디지털 방식으로 프로세싱될 수 있다. 타깃 리턴 신호(202)는 일반적으로, 타깃이 LIDAR 시스템(100)에 대한 속도를 갖는다면 주파수 오프셋(도플러 시프트)도 포함할 것이라는 점이 주목되어야 한다. 도플러 시프트는 별도로 결정될 수 있으며, 리턴 신호의 주파수를 보정하는 데 사용될 수 있어, 도플러 시프트는 설명의 단순성과 편의를 위해 도 2에 도시되지 않는다. ADC의 샘플링 주파수는 에일리어싱 없이 시스템에 의해 프로세싱될 수 있는 최고 비트 주파수를 결정할 것이라는 점이 또한 주목되어야 한다. 일반적으로, 프로세싱될 수 있는 최고 주파수는 샘플링 주파수의 절반(즉, "나이퀴스트 한계")이다. 일 예에서, 그리고 제한 없이, ADC의 샘플링 주파수가 1 기가헤르츠(gigahertz)라면, 에일리어싱 없이 프로세싱될 수 있는 최고 비트 주파수(Δf_Rmax)는 500 메가헤르츠(megahertz)이다. 이러한 한계는 결국, 처프 기울기(k)를 변경함으로써 조정될 수 있는 R_max = (c/2)(Δf_Rmax/k)로서 시스템의 최대 범위를 결정한다. 일 예에서, ADC로부터의 데이터 샘플들은 연속적일 수 있지만, 아래에 설명되는 후속 디지털 프로세싱은 LIDAR 시스템(100)의 어떤 주기성과 연관될 수 있는 "시간 세그먼트들"로 파티셔닝(partition)될 수 있다. 일 예에서, 그리고 제한 없이, 시간 세그먼트는 미리 결정된 수의 처프 기간들(T) 또는 광학 스캐너에 의한 방위각의 전체 회전의 수에 대응할 수 있다.

[0054] 도 3a는 본 개시내용에 따른 예시적인 FMCW LIDAR 시스템(300)을 예시하는 블록도이다. 예시적인 시스템(300)은, FMCW(frequency-modulated continuous wave) IR(infrared) 광 빔(304)을 송신하고 광 스캐너(301)의 FOV(field of view) 내의 타깃(312)과 같은 타깃들로부터의 광 빔(304)의 반사들로부터 리턴 신호(313)를 수신하기 위한 광 스캐너(301)를 포함한다. 시스템(300)은 또한, 리턴 신호(313)로부터 시간 도메인에서 기저대역 신호(314)를 생성하기 위한 광학 프로세싱 시스템(302)을 포함하며, 여기서 기저대역 신호(314)는 LIDAR 타깃 범위들에 대응하는 주파수들을 포함한다. 광학 프로세싱 시스템(302)은 LIDAR 시스템(100) 내의 자유 공간 광학계(115), 광 회로들(101), 광학 드라이버들(103) 및 광 수신기들(104)의 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 시스템(300)은 또한, 주파수 도메인에서 기저대역 신호(314)의 에너지를 측정하고, 에너지를 LIDAR 시스템 잡음의 추정치와 비교하고, 주파수 도메인의 신호 피크가 검출된 타깃을 나타낼 가능성을 결정하기 위한 신호 프로세싱 시스템(303)을 포함한다. 신호 프로세싱 시스템(303)은 LIDAR 시스템(100) 내의 신호 변환 유닛(106), 신호 컨디셔닝 유닛(107), LIDAR 제어 시스템들(110) 및 신호 프로세싱 유닛(112)의 엘리먼트들을 포함할 수 있다.

[0055] 도 3b는 예시적인 전자 광학 시스템(350)을 예시하는 블록도이다. 전자 광학 시스템(350)은 도 1과 관련하여 예시되고 설명된 광 스캐너(102)와 유사한 광 스캐너(301)를 포함한다. 전자 광학 시스템(350)은 또한, 위에서 언급된 바와 같이, LIDAR 시스템(100) 내의 자유 공간 광학계(115), 광 회로들(101), 광학 드라이버들(103) 및 광 수신기들(104)의 엘리먼트들을 포함할 수 있는 광학 프로세싱 시스템(302)을 포함한다.

[0056] 전자 광학 프로세싱 시스템(302)은 FMCW(frequency-modulated continuous-wave) 광 빔(304)을 생성하기 위한 광원(305)을 포함한다. 광 빔(304)은 광 빔(304)을 PBS(polarization beam splitter)(307)에 그리고 광 빔(304)의 샘플(308)을 PD(photodetector)(309)에 결합하도록 구성되는 광 커플러(306)로 지향될 수 있다. PBS(307)는 광 빔(304)의 편광 때문에, 광 스캐너(301)를 향해 광 빔(304)을 지향시키도록 구성된다. 광 스캐너(301)는 광학 시스템(350)의 인클로저(enclosure)(320) 내의 LIDAR 윈도우(311)의 FOV(field of view)(310)를 커버하는 방위각 및 고도각들의 범위를 통해 광 빔(304)으로 타깃 환경을 스캐닝하도록 구성된다. 도 3b에서는, 예시의 편의상, 방위각 스캔만이 예시된다.

[0057] 도 3b에 도시된 바와 같이, 하나의 방위각(또는 각도들의 범위)에서, 광 빔(304)은 LIDAR 윈도우(311)를 통과하여 타깃(312)을 조명한다. 타깃(312)으로부터의 리턴 신호(313)는 LIDAR 윈도우(311)를 통과하고, 광 스캐너(301)에 의해 다시 PBS(307)로 지향된다.

[0058] 타깃(312)으로부터의 반사로 인해 광 빔(304)과 상이한 편광을 가질 리턴 신호(313)는 PBS(307)에 의해 PD(photodetector)(309)로 지향된다. PD(309)에서, 리턴 신호(313)는 광 빔(304)의 로컬 샘플(308)과 광학적으로 믹싱되어 시간 도메인에서 범위 의존 기저대역 신호(314)를 생성한다. 범위 의존 기저대역 신호(314)는 시간에 대한 광 빔(304)의 로컬 샘플(308)과 리턴 신호(313) 간의 주파수 차이(즉, Δf_R(t))이다. 범위 의존 기저대역 신호(314)는 주파수 도메인에 있을 수 있고, 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 리턴 신호(313)와 믹싱함으로써 생성될 수 있다. 적어도 하나의 다운-처프 주파수는 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 비례하여 시간이 지연될 수 있다.

[0059] 도 4는 일부 실시예들에 따라 기저대역 신호(314)를 프로세싱하는 신호 프로세싱 시스템(303)의 예를 예시하는 상세한 블록도이다. 앞서 언급한 바와 같이, 신호 프로세싱 유닛(303)은 LIDAR 시스템(100) 내의 신호 변환 유닛(106), 신호 컨디셔닝 유닛(107), LIDAR 제어 시스템들(110) 및 신호 프로세싱 유닛(112)의 엘리먼트들을 포함할 수 있다.

[0060] 신호 프로세싱 시스템(303)은 ADC(analog-to-digital converter)(401), 시간 도메인 신호 프로세서(402), 블록 샘플러(403), 이산 푸리에 변환 프로세서(404), 주파수 도메인 신호 프로세서(405) 및 피크 탐색 프로세서(406)를 포함한다. 신호 프로세싱 시스템(303)의 컴포넌트 블록들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어의 어떤 조합으로 구현될 수 있다.

[0061] 도 4에서는, 시간 도메인에서 연속적인 아날로그 신호인 기저대역 신호(314)는 일련의 시간 도메인 샘플들(315)을 생성하도록 ADC(401)에 의해 샘플링된다. 시간 도메인 샘플들(315)은 시간 도메인 프로세서(402)에 의해 프로세싱되며, 이는 추가 프로세싱을 위해 시간 도메인 샘플들(315)을 컨디셔닝한다. 예를 들어, 시간 도메인 프로세서(402)는 원치 않는 신호 아티팩트(artifact)들을 제거하거나 신호를 후속 프로세싱에 대해 더 다루기 쉽게 렌더링하기 위해 가중치 또는 필터링을 적용할 수 있다. 시간 도메인 프로세서(402)의 출력(316)은 블록 샘플러(403)에 제공된다. 블록 샘플러(403)는 시간 도메인 샘플들(316)을 N개의 샘플들(317)(여기서 N은 1보다 큰 정수임)의 그룹들로 그룹화하며, 이러한 샘플들은 DFT 프로세서(404)에 제공된다. DFT 프로세서(404)는 N개의 시간 도메인 샘플들(317)의 그룹들을 주파수 도메인에서 N개의 주파수 빈들 또는 부대역들(318)로 변환하여, 기저대역 신호(314)의 대역폭을 커버한다. N개의 부대역들(319)은 주파수 도메인 프로세서(405)에 제공되며, 주파수 도메인 프로세서(405)는 추가 프로세싱을 위해 부대역들을 컨디셔닝한다. 예를 들어, 주파수 도메인 프로세서(405)는 잡음 감소를 위해 부대역들(319)을 리샘플링(resample) 및/또는 평균할 수 있다. 주파수 도메인 프로세서(405)는 또한 신호 통계 및 시스템 잡음 통계를 계산할 수 있다. 이어서, 프로세싱된 부대역들(319)은 LIDAR 시스템(300)의 FOV에서 검출된 타깃들을 표현하는 신호 피크들을 탐색하는 피크 탐색 프로세서(406)에 제공된다.

[0062] 도 5는 일부 실시예들에 따른 다수의 타깃들에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면(500)의 예이다. LIDAR 시스템(예를 들어, FMCW LIDAR 시스템)은 환경을 스캐닝하고 그 환경 내에서 타깃들의 범위 및 속도를 결정하기 위해 (본 명세서에서는 상향 스위프 및 하향 스위프로 또한 지칭되는) 업-처프 및 다운-처프 주파수 변조를 생성할 수 있다. 일 예에서, 단일 광원이 업-처프와 다운-처프 모두를 생성할 수 있다. 다른 예에서, 시스템은 업-처프를 포함하는 신호를 생성하기 위한 광원 및 다운-처프를 포함하는 신호를 생성하기 위한 다른 광원을 포함할 수 있다. 업-처프 및 다운-처프로부터 리턴된 신호 및 대응하는 생성된 비트 주파수들(즉, 피크 주파수들)을 사용하여, 신호 프로세싱 시스템은 타깃의 범위 및 타깃의 속도 중 하나 이상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에 따르면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 개개의 피크들에 대응하는 다수의 주파수들을 사용하여 LIDAR 시스템(500)으로부터의 거리를 계산함으로써 타깃의 범위를 결정하도록 구성될 수 있다. 앞서 논의된 바와 같이, 신호 프로세싱 유닛(112)은 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 하나 이상의 리턴된 신호들과 믹싱함으로써 주파수 도메인에서의 기저대역 신호를 생성할 수 있다. 적어도 하나의 다운-처프 주파수는 타깃 및 LIDAR 시스템(500) 중 적어도 하나의 상대적 모션에 비례하여 시간이 지연될 수 있다. 기저대역 신호는 피크들(505A, 505B, 510A, 510B)을 포함할 수 있고, (도 5에 예시되지 않은) 추가 피크들을 포함할 수 있다.

[0063] 일부 실시예들에 따르면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크들에 대응하는 다수의 주파수들 간의 차이들을 사용하여 타깃의 속도를 결정하도록 구성될 수 있다. 그러나 도 5에 도시된 바와 같이, (때때로 "미러 이미지들", "이미지 고스트들" 등으로 지칭되는) 이미지 피크들이 기저대역 신호에 또한 존재하는 상황들이 발생할 수 있다. 이는 LIDAR 시스템으로 하여금 바람직한 "실제" 타깃들 또는 피크들(또는 "실제 이미지들" 또는 "실제 피크들")보다는 거짓(또는 "가짜") 타깃들을 검출하게 할 수 있다.

[0064] 도 5에 예시된 바와 같이, 신호 크기-주파수 도면(500)은 피크(505A), 피크(505B), 피크(510A) 및 피크(510B)를 포함한다. 0(예를 들어, 0 헤르츠, 0 테라헤르츠 등)의 주파수가 또한 신호 크기-주파수 도면(500)에 표시된다. 아래에서 보다 상세히 논의되는 바와 같이, LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 유닛(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))에 의해 프로세싱 및/또는 분석되는 기저대역 신호에 피크들(505A, 505B, 510A, 510B)이 존재할 수 있다. 피크(505B)는 피크(505A)의 미러 이미지일 수 있다. 예를 들어, 피크(505B)는 주파수 0에 걸쳐 미러링되고, 피크(505A)의 동일한 특성들(예를 들어, 동일한 곡률 또는 형상)을 공유한다. 피크(505B)는 피크 이미지 또는 이미지 피크로 지칭될 수 있다. 피크(505A)는 피크(505A)에 대해 켤레 대칭일 수 있고, 그 반대도 가능하다. 피크(510B)는 피크(510A)의 미러 이미지일 수 있다. 예를 들어, 피크(510B)는 주파수 0에 걸쳐 미러링되고, 피크(510A)의 동일한 특성들(예를 들어, 동일한 곡률 또는 형상)을 공유한다. 피크(510B)는 또한 피크 이미지 또는 이미지 피크로 지칭될 수 있다. 피크(510A)는 피크(510A)에 대해 켤레 대칭일 수 있고, 그 반대도 가능하다. 일부 시나리오들에서, 피크(505A)는 (신호 크기-주파수 도면(500)에서 실선 수직선으로 표시된 바와 같이) 타깃의 위치로부터 주파수가 위쪽으로 시프트(예를 들어, 이동)된다. 피크(505A)는 상향 시프트된 피크로, 도플러 시프트된 피크로, 또는 F_up으로 지칭될 수 있다. 피크(510A)는 (신호 크기-주파수 도면(500)에서 실선 수직선으로 표시된 바와 같이) 타깃의 위치로부터 주파수가 아래쪽으로 시프트된다. 피크(510A)는 하향 시프트된 피크로, 도플러 시프트된 피크로, 또는 F_dn으로 지칭될 수 있다. 피크들의 시프트는 LIDAR 시스템(예를 들어, FMCW 또는 유사한 LIDAR 시스템)으로부터의 타깃 및/또는 센서들 중 하나 이상의 움직임으로 인한 것일 수 있다. 예를 들어, 타깃이 이동하고 있을 수 있거나, LIDAR 센서들(예를 들어, 도 1에 예시된 광 스캐너(102) 및/또는 광 회로들(101) 등)을 포함하는 디바이스(예를 들어, 차량, 스마트폰 등)가 이동하고 있을 수 있거나, 또는 타깃과 디바이스 모두가 특정 포인트에 대해 이동하고 있을 수 있다.

[0065] 피크(505A)가 더 높은 주파수로 위로 시프트(예를 들어, 상향 시프트)되었기 때문에, 피크(505B)(예를 들어, 피크 이미지)는 대응하는 음의 주파수에 위치된다. 예를 들어, 피크(505A)가 주파수 J로 시프트된다면, 피크(505B)는 주파수 -J에 위치될 것이다. 추가로, 피크(510A)가 더 낮은 주파수로 아래로 시프트(예를 들어, 하향 시프트)되었기 때문에, 피크(510B)(예를 들어, 피크 이미지)는 대응하는 양의 주파수에 위치된다. 피크(505B)는 -F_up으로 지칭될 수 있고, 피크(510B)는 -F_dn으로 지칭될 수 있다. 일부 실시예들에서, 피크(505A)(및 대응하는 피크(505B))는 업-처프 신호들(예를 들어, 특정 타깃으로부터의 업-처프 신호들)에 대응할 수 있고, 피크(510A)(및 대응하는 피크(510B))는 다운-처프 신호들에 대응할 수 있다. 다른 실시예들에서, 피크(505A)(및 대응하는 피크(505B))는 다운-처프 신호들에 대응할 수 있고, 피크(510A)(및 대응하는 피크(510B))는 업-처프 신호들(예를 들어, 특정 타깃으로부터의 다운-처프 신호들)에 대응할 수 있다.

[0066] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(505A) 및 피크(505B) 주위의 주파수 빈들의 세트들을 결정할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템은 피크(505A) 주위의 주파수들의 제1 그룹/빈(예를 들어, 피크(505A)보다 더 높은 그리고 더 낮은 주파수들을 포함하는 주파수들의 그룹) 및 피크(505B) 주위의 주파수들의 제2 그룹/빈(예를 들어, 피크(505B)보다 더 높은 그리고 더 낮은 주파수들을 포함하는 주파수들의 그룹)을 선택할 수 있다. 주파수들의 제2 그룹/빈은 주파수들의 제1 빈/그룹 내의 양의 주파수 값들에 대응하는 음의 주파수 값들을 포함할 수 있다. LIDAR 시스템은 또한 피크(510A) 및 피크(510B) 주위의 주파수 빈들의 세트들을 결정할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템은 피크(510A) 주위의 주파수들의 제3 그룹/빈(예를 들어, 피크(510A)보다 더 높은 그리고 더 낮은 주파수들을 포함하는 주파수들의 그룹) 및 피크(510B) 주위의 주파수들의 제4 그룹/빈(예를 들어, 피크(510B)보다 더 높은 그리고 더 낮은 주파수들을 포함하는 주파수들의 그룹)을 선택할 수 있다. 주파수들의 제4 그룹/빈은 주파수들의 제3 빈/그룹 내의 양의 주파수 값들에 대응하는 음의 주파수 값들을 포함할 수 있다.

[0067] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(505A)를 선택할 수 있다. 예를 들어, 타깃이 (예를 들어, LIDAR의 제1 임계 범위 내에 있는) 더 가까운 범위에 있을 때, 가장 높은 주파수를 갖는 피크(예를 들어, 피크(505A))는 피크 이미지가 아니라 타깃에 대응하는 실제 피크인 것으로 결정될 수 있고, 그러므로 LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))에 의해 선택될 수 있다. 이러한 방식으로, 신호 프로세싱 유닛(112)은 발생하고 있는 고스팅의 타입(예를 들어, 근거리(close-range) 고스팅 또는 원거리(far-range) 고스팅)에 기초하여 피크(505A)를 선택하도록 구성된다. 따라서 LIDAR(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 타깃까지의 범위 또는 거리를 결정할 때 피크(505A)가 사용되어야 한다고 결정할 수 있다. 추가로, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(505A)가 실제 피크라고(그리고 피크 이미지가 아니라고) 결정했기 때문에, LIDAR 시스템은 또한 (피크(505A)의 음의 주파수를 갖는) 피크(505B)가 피크 이미지라고 결정할 수 있다.

[0068] 위에서 논의된 바와 같이, 피크 이미지들(예를 들어, 피크들(505B, 510B))이 또한 존재하는 상황들이 발생할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 및 계산 자원들로 인해, 비트 신호는 실제 샘플링을 겪을 수 있고, 주파수 피크들은 양인 것으로 추정될 수 있다. 그러나 타깃이 (예를 들어, LIDAR 시스템의 제1 임계 범위 내의) 더 가까운 범위에 있다면, 음의 도플러 시프트가 비트 주파수 피크를 음이 되게 할 수 있다. 예를 들어, 하향 시프트로 인해, 피크(510A)는 음의 주파수를 갖는다. 본 개시내용의 실시예들과는 대조적으로, 이는 종래의 시스템들이 타깃의 위치를 결정할 때 피크(510A) 대신 피크(510B)를 선택하게 할 수 있다. 예를 들어, 피크(505A) 및 피크(510A)가 사용될 때, 타깃 위치는 다음과 같이 결정될 수 있다: (F_up - F_dn)/2. 따라서 타깃(예를 들어, 실제 타깃 위치)은 피크(505A) 및 피크(510A)의 중간을 향하는 것으로 결정된다. 그러나 피크(505A) 및 피크(510B)가 사용된다면, 타깃 위치(예를 들어, 고스트 또는 고스트 타깃의 위치)는 다음과 같이 결정될 수 있다: (F_up + F_dn)/2. 따라서 (예를 들어, 일점 쇄선 수직선을 사용하여 표현된) 고스트 타깃은 피크(505A)와 피크(510B)의 중간 쪽으로 검출된다.

[0069] 도 5에 예시된 바와 같이, 피크들(505A, 510A)은 피크 형상 또는 스펙트럼(spectral) 형상으로 지칭될 수 있는 형상을 갖는다. 피크들(505A, 510A)의 스펙트럼 형상은 아래에서 보다 상세히 논의되는 바와 같이, 업-처프 및 다운-처프의 위상 변조에 의해 야기, 생성, 발생 등이 이루어질 수 있다. 업-처프 및 다운-처프의 변조는 광 스캐너(예를 들어, 도 1에 예시된 광 스캐너(102))에 의해 수행될 수 있다. 피크들(505B, 510B)이 각각 피크들(505A, 505B)의 미러 이미지들이기 때문에, 피크들(505B, 510B)의 형상들은 또한 피크들(505A, 510A)의 형상들의 미러 이미지들이다. 일부 실시예들에 따르면, 업-처프 및 다운-처프에 위상 변조를 부가하기보다는, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 업-처프 및 다운-처프 및 다운-처프에서의 고유 위상 손상들을 추정하여 피크들(505A, 505B, 510A, 510B)의 형상들을 결정할 수 있다.

[0070] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 광 스캐너(102))은 업-처프 및 다운-처프에 위상 변조들을 도입할 수 있다. 이러한 위상 변조들은 또한 비선형 위상 변조들, 비선형성들, 위상 비선형성들 등으로도 지칭될 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 또한 피크(505A)를 F_true로서(예를 들어, 제1 피크로서) 선택할 수 있다. LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 또한 피크(510A)에 기초한 제1 범위 추정치 및 피크(510B)에 기초한 제2 범위 추정치를 결정할 수 있다. 피크(510A)에 대한 제1 범위 추정치를 결정(예를 들어, 컴퓨팅, 계산, 획득 등)할 때, 식 (F_up - F_dn)/2가 사용될 수 있다. 피크(510B)에 대한 제2 범위 추정치를 결정할 때는, 식 (F_up+ F_dn)/2가 사용될 수 있다.

[0071] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(510A)에 대한 제1 스펙트럼 추정치(520) 및 피크(510B)에 대한 제2 스펙트럼 추정치(525)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 스펙트럼 추정치(520)는 제1 범위 추정치 및 위상 변조들(예를 들어, 피크(510A)와 연관되는 처프에 도입되거나 고유한 위상 비선형성들)에 기초하여 결정될 수 있다. 다른 예에서, 제2 스펙트럼 추정치(525)는 스펙트럼 범위 추정치 및 위상 변조들(예를 들어, 피크(510B)와 연관되는 처프에 도입되거나 고유한 위상 비선형성들)에 기초하여 결정될 수 있다. 스펙트럼 추정치들은 또한 형상들, 피크 형상들 등으로도 지칭될 수 있다.

[0072] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 제1 스펙트럼 추정치(520)가 피크(510A)의 형상과 매칭하는지 여부 그리고 제2 스펙트럼 추정치(525)가 피크(510B)의 형상과 매칭하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템은, 스펙트럼 추정치(520)(예를 들어, 피크 형상)가 피크(510A)의 형상에 가장 근접하게 매칭한다고 그리고 스펙트럼 추정치(525)가 피크(510B)의 형상과 근접하게 매칭하지 않는다고 결정할 수 있다. 따라서 LIDAR 시스템은 피크(510A)를 선택할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 피크(505A)는 LIDAR 시스템에 의해 미리 선택되었다. 피크(505A)(예를 들어, 제1 피크) 및 피크(510A)(예를 들어, 제2 피크)를 사용함으로써, LIDAR 시스템은 타깃의 실제 또는 정확한 위치를 컴퓨팅하는 것이 가능할 수 있다. 이는 LIDAR 시스템이 가까운 또는 더 가까운 범위의 고스팅을 완화할 수 있게 할 수 있다.

[0073] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은, 피크(505A) 또는 피크(505B) 중 하나가 LIDAR 시스템에 대해 설정된 최소 검출가능 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있을 때, 피크(505A) 또는 피크(505B) 중 하나를 실제 피크로 선택할 수 있다.

[0074] 피크(505A)가 실제 피크라면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크들(505A, 510A)에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅(예를 들어, 결정, 계산, 획득 등)할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제1 피크 형상 추정치를 결정할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛은 또한 피크(505A) 및 피크(510B)에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 위상 비선형성들 및 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제2 피크 형상 추정치를 결정할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 제1 피크 형상 추정치 및 제2 피크 형상 추정치를 피크(510A) 및 피크(510B)와 비교할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은, 제1 피크 형상 추정치 및 피크(510A)가 피크(505B) 및 피크(510B)보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 피크(510A)가 타깃 위치에 대응한다고 결정할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은, 제2 피크 형상 추정치 및 피크(510B)가 제1 피크 형상 추정치 및 피크(510A)보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 피크(510B)가 타깃 위치에 대응한다고 결정할 수 있다.

[0075] 일 실시예에서, 피크(510A)가 실제 피크라면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크(505A, 510A)에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제3 피크 형상 추정치를 결정할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한, 피크(505B) 및 피크(510A)에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 위상 비선형성들 및 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제4 피크 형상 추정치를 결정할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 제3 피크 형상 추정치 및 제4 피크 형상 추정치를 피크(505A) 및 피크(505B)와 비교할 수 있다. 제3 피크 형상 추정치 및 피크(505A)가 제4 피크 형상 추정치 및 피크(505B)보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크(505A)가 타깃 위치에 대응한다고 결정할 수 있다. 제4 피크 형상 추정치 및 피크(505B)가 제3 피크 형상 추정치 및 피크(505A)보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크(505B)가 타깃 위치에 대응한다고 결정할 수 있다.

[0076] 일 실시예에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 제1 피크 형상 추정치를 피크(510A)와 비교하고 제2 피크 형상 추정치를 피크(510B)와 비교함으로써 제1 피크 형상 추정치를 비교할 수 있다.

[0077] 일 실시예에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은, 제1 피크 형상 추정치와 피크(510A)를 상관시켜 상관성을 생성하고 상관성이 미리 결정된 임계치를 초과하는지 여부를 결정함으로써, 제1 피크 형상 추정치가 피크(510A)와 매칭하는지 여부를 결정할 수 있다.

[0078] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은, 피크(505A) 또는 피크(510A) 중 하나가 나이퀴스트 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있을 때, 피크(505A) 또는 피크(510A) 중 하나를 실제 피크로 선택할 수 있다. 피크(505A)가 실제 피크라면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크(505A) 및 피크(510A)에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅(예를 들어, 계산, 결정, 생성 등)할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제1 피크 형상 추정치를 결정할 수 있다. 프로세싱 유닛(112)은 또한, 피크(505A) 및 피크(510B)에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 위상 비선형성들 및 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제2 피크 형상 추정치를 결정할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 제1 피크 형상 추정치 및 제2 피크 형상 추정치를 피크들(510A, 510B)과 각각 비교할 수 있다. 제1 피크 형상 추정치 및 피크(510A)는 제2 피크 형상 추정치 및 피크(510B)보다 더 높은 상관성을 생성한다. 제1 피크 형상 추정치 및 피크(510A)가 제2 피크 형상 추정치 및 피크(510B)보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 프로세싱 유닛(112)은 피크(510A)가 타깃 위치에 대응한다고 결정할 수 있다. 제2 피크 형상 추정치 및 피크(510B)가 제1 피크 형상 추정치 및 피크(510A)보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크(510B)가 타깃 위치에 대응한다고 결정할 수 있다. 실제 피크는 나이퀴스트 주파수와 피크(510B)에 대응하는 주파수의 조합으로 설정될 수 있다.

[0079] 일 실시예에서, 피크들(505A, 510A) 중 하나 이상이 LIDAR 시스템에 대해 설정된 최소 검출 가능 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있고, LIDAR 시스템과 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정된다면(이는 미리 결정된 도플러 시프트를 생성할 수 있음), LIDAR 시스템(예를 들어, 신호 프로세싱 유닛(112))은 양의 값을 갖는 가장 높은 주파수에 기초하여, 피크들(505A, 510A)로부터 타깃 위치에 대응하는 제1 실제 피크 위치를 선택할 수 있다. 피크(505A)가 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 미리 결정된 도플러 시프트 및 피크(505A)에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정할 수 있다. 이어서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 피크들(510A, 510B) 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정할 수 있다. 피크(510A)가 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 미리 결정된 도플러 시프트 및 피크(510A)에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정할 수 있다. 이어서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 제2 피크와 제1 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 미리 결정된 도플러 시프트는 자기 속도, 이전 프레임 정보 및 이웃 포인트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 선택된다.

[0080] 일 실시예에서, 피크(505A) 및 피크(510A) 중 하나 이상이 나이퀴스트 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있고, LIDAR 시스템과 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정된다면(이는 미리 결정된 도플러 시프트를 생성할 수 있음), LIDAR 시스템(예를 들어, 신호 프로세싱 유닛(112))은 양의 주파수 값을 갖는 가장 낮은 주파수에 기초하여, 피크(505A) 및 피크(510A)로부터 타깃 위치에 대응하는 제1 실제 피크 위치를 선택할 수 있다. 피크(505A)가 제1 실제 피크 위치라면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 미리 결정된 도플러 시프트, 피크(505A) 및 나이퀴스트 주파수에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정할 수 있다. 이어서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 피크(510A와 피크(510B) 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정할 수 있다. 피크(510A)가 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 미리 결정된 도플러 시프트 및 피크(510A) 그리고 나이퀴스트 주파수에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정할 수 있다. 이어서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 피크(505A)와 피크(505B) 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정할 수 있다. 앞서 논의된 바와 같이, 미리 결정된 도플러 시프트는 자기 속도, 이전 프레임 정보 및 이웃 포인트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 선택된다.

[0081] 도 6은 일부 실시예들에 따른 다수의 타깃들에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면(600)의 예이다. 앞서 논의된 바와 같이, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100))은 환경을 스캔하고 그 환경 내의 타깃들의 범위 및 속도를 결정하기 위해 업-처프 및 다운-처프 주파수 변조를 생성할 수 있다. 하나 이상의 광원들은 업-처프 및 다운-처프를 생성할 수 있다. 위에서 설명된 바와 같이, 업-처프 및 다운-처프로부터 리턴된 신호 및 대응하는 생성된 비트 주파수들(즉, 피크 주파수들)을 사용하여, 신호 프로세싱 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 타깃의 범위 및/또는 속도 중 하나 이상을 결정할 수 있다. 앞서 논의된 바와 같이, 신호 프로세싱 유닛(112)은 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 하나 이상의 리턴된 신호들과 믹싱함으로써 주파수 도메인에서의 기저대역 신호를 생성할 수 있다. 적어도 하나의 다운-처프 주파수는 타깃 및 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 비례하여 시간이 지연될 수 있다. 기저대역 신호는 피크들(605A, 605B, 610A, 610B, 630)을 포함할 수 있고, (도 6에 예시되지 않은) 추가 피크들을 포함할 수 있다.

[0082] 그러나 도 6에 도시된 바와 같이, 피크 이미지들(예를 들어, 이미지 피크들)이 또한 기저대역 신호에 존재하는 상황들이 발생할 수 있다. 추가로, 피크는 LIDAR 시스템의 나이퀴스트 주파수 또는 나이퀴스트 한계를 지나 시프트(예를 들어, 도플러 시프트, 상향 시프트 등)될 수 있다. 이러한 문제들은 LIDAR 시스템이 실제 타깃보다는 고스트(예를 들어, 가짜 타깃)를 검출하게 할 수 있다.

[0083] 도 6에 예시된 바와 같이, 신호 크기-주파수 도면은 피크(605A), 피크(605B), 피크(610A), 피크(610B) 및 피크(630)를 포함한다. 0(예를 들어, 0 헤르츠, 0 테라헤르츠 등)의 주파수가 또한 신호 크기-주파수 도면(600)에 표시된다. 피크(605A)는 실제 피크일 수 있다. 그러나 피크(605A)는 나이퀴스트 주파수를 지나 상향 시프트(예를 들어, 도플러 시프트)되었기 때문에, 피크(605A)는 나이퀴스트 주파수에 걸쳐 다시 반사되어 피크(630)를 야기할 수 있다(예를 들어, 피크(630)는 나이퀴스트 주파수에 걸친 피크(605A)의 피크 이미지일 수 있다). 피크(630)는 나이퀴스트 이미지로 지칭될 수 있다. 피크(605A) F_true(예를 들어, 실제 피크)로 지칭될 수 있다.

[0084] 피크(605B)는 피크(630)의 미러 이미지일 수 있다. 예를 들어, 피크(605B)는 주파수 0에 걸쳐 미러링(mirror)된다. 피크(605B)는 피크 이미지(예를 들어, 이미지 피크)로 지칭될 수 있다. 피크(610B)는 피크(610A)의 미러 이미지일 수 있다. 예를 들어, 피크(610B)는 주파수 0에 걸쳐 미러링된다. 피크(610B)는 또한 피크 이미지(예를 들어, 이미지 피크)로 지칭될 수 있다. 피크(605A)는 (신호 크기-주파수 도면(600)에서 실선 수직선으로 표시된 바와 같이) 타깃의 위치로부터 주파수가 위쪽으로 시프트(예를 들어, 이동)된다. 피크(605A)는 상향 시프트된 피크로, 도플러 시프트된 피크로 지칭될 수 있다. 그러나 피크(605A)가 나이퀴스트 주파수를 지나 상향 시프트되었기 때문에, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크 이미지(630)를 F_up으로서 검출할 수 있다. 피크(610A)는 (신호 크기-주파수 도면(600)에서 실선 수직선으로 표시된 바와 같이) 타깃의 위치로부터 주파수가 아래쪽으로 시프트된다. 피크(610A)는 하향 시프트된 피크로, 도플러 시프트된 피크로, 또는 F_dn으로 지칭될 수 있다. 피크들의 시프트는 타깃 및 LIDAR 시스템 중 하나 이상의 움직임으로 인한 것일 수 있다. 예를 들어, 타깃이 이동하고 있을 수 있거나, LIDAR 시스템을 포함하는 디바이스(예를 들어, 차량, 스마트폰 등)가 이동하고 있을 수 있거나, 또는 타깃과 디바이스 모두가 이동하고 있을 수 있다.

[0085] 피크(605B)(예를 들어, 피크 이미지)는 피크(630)에 대응하는 음의 주파수에 위치된다. 예를 들어, 피크(630)가 주파수 J에 있다면, 피크(605B)는 주파수 -J에 위치될 것이다. 추가로, 피크(610A)가 더 낮은 주파수로 아래로 시프트(예를 들어, 하향 시프트)되었기 때문에, 피크(610B)(예를 들어, 피크 이미지)는 대응하는 양의 주파수에 위치된다. 피크(605B)는 -F_up으로 지칭될 수 있고, 피크(610B)는 F_dn으로 지칭될 수 있다. 일부 실시예들에서, 피크(605A)(및 대응하는 피크들(605B, 630))는 LIDAR 시스템의 업-처프에 대응할 수 있고, 피크(610A)(및 대응하는 피크(610B))는 LIDAR 시스템의 다운-처프에 대응할 수 있다. 다른 실시예들에서, 피크(605A)(및 대응하는 피크들(605B, 630))는 LIDAR 시스템의 다운-처프에 대응할 수 있고, 피크(610A)(및 대응하는 피크(610B))는 LIDAR 시스템의 업-처프에 대응할 수 있다.

[0086] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(630)를 결정(예를 들어, 계산, 결정, 생성 등)할 수 있다. 타깃이 (예를 들어, LIDAR의 제2 임계 범위를 넘어) 더 원거리에 있을 때, 가장 높은 주파수를 갖는 피크(예를 들어, 피크(630))는 실제 피크가 아니라, 나이퀴스트 주파수를 통해 반사된 실제 피크(피크(605A))의 이미지일 수 있다. 이는, 피크(605A)가 나이퀴스트 주파수를 지나서부터 도플러 시프트 또는 상향 시프트되기 때문일 수 있다. 따라서 LIDAR 시스템은 630에 기초하여 피크(605A)를 결정(예를 들어, 계산, 획득, 생성 등)할 수 있다. LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 아래 식: (2*F_Nyquist - F_up)을 사용하여 피크(630)(예를 들어, F_up) 및 나이퀴스트 주파수(예를 들어, F_Nyquist)에 기초하여 피크(605A)를 결정할 수 있다.

[0087] 위에서 논의된 바와 같이, 피크 이미지들(예를 들어, 피크들(605B, 610B))이 또한 존재하는 상황들이 발생할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 및 계산 자원들로 인해, 비트 신호는 실제 샘플링을 겪을 수 있고, 주파수 피크들은 양인 것으로 추정될 수 있다. 그러나 타깃이 (예를 들어, LIDAR의 제1 임계 범위 내의) 더 가까운 범위에 있다면, 음의 도플러 시프트가 비트 주파수 피크를 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 하향 시프트로 인해, 피크(610A)가 감소하였다. 이는 LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))이 타깃의 위치(예를 들어, 타깃 위치)를 결정할 때 피크(610A) 대신에 피크(610B)를 사용하게 할 수 있다. 예를 들어, 피크(605A) 및 피크(610A)가 사용될 때, 타깃 위치는 다음과 같이 결정될 수 있다: ((2*F_Nyquist - F_up) - F_dn)/2. 따라서 타깃(예를 들어, 실제 타깃 위치)은 피크(605A) 및 피크(610A)의 중간을 향하는 것으로 결정된다. 그러나 피크(630) 및 피크(610B)가 사용된다면, 부정확한 타깃 위치(예를 들어, 고스트 또는 고스트 타깃의 위치)가 다음과 같이 결정될 수 있다: (F_up + F_dn)/2. 따라서 피크(630)와 피크(610B)의 중간 쪽으로 제1 고스트 타깃(예를 들어, 고스트1)이 검출된다. 추가로, 피크(630) 및 피크(610A)가 사용된다면, 부정확한 타깃 위치가 다음과 같이 결정될 수 있다: (F_up - F_dn)/2. 따라서 피크(630) 및 피크(610A)의 중간에서 제2 고스트 타깃(예를 들어, 고스트2)이 검출될 수 있다.

[0088] 도 6에 예시된 바와 같이, 피크들(605A, 610A)은 피크 형상 또는 스펙트럼 형상으로 지칭될 수 있는 형상을 갖는다. 피크들(605A, 610A)의 스펙트럼 형상은 아래에서 보다 상세히 논의되는 바와 같이, 업-처프 및 다운-처프의 위상 변조에 의해 야기, 생성, 발생 등이 이루어질 수 있다. 피크들(605B, 610B)이 각각 피크들(605A, 610A)의 미러 이미지들이기 때문에, 피크들(605B, 610B)의 형상들은 또한 피크들(605A, 605B)의 형상들의 미러 이미지들이다. 일부 실시예들에 따르면, 업-처프 및 다운-처프에 위상 변조를 부가하기보다는, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 업-처프 및 다운-처프 및 다운-처프에서의 고유 위상 손상들을 추정하여 피크들(605A, 605B, 610A, 610B)의 형상들을 결정할 수 있다.

[0089] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템은 업-처프 및 다운-처프에 위상 변조들을 도입할 수 있다. 업-처프 및 다운-처프의 변조는 LIDAR 시스템의 광 스캐너(예를 들어, 도 1에 예시된 광 스캐너(102))에 의해 수행될 수 있다. 이러한 위상 변조들은 또한 비선형 위상 변조들, 비선형성들, 위상 비선형성들 등으로도 지칭될 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 또한 피크(605A)를 (예를 들어, 제1 피크 또는 F_true로서) 결정(예를 들어, 계산, 생성 등)할 수 있다. LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 또한 피크(610A)를 사용하여 제1 범위 추정치를 그리고 피크(610B)를 사용하여 제2 범위 추정치를 결정할 수 있다. 피크(610A)에 대한 제1 범위 추정치를 결정(예를 들어, 컴퓨팅, 계산, 획득 등)할 때, 식 ((2*F_Nyquist - F_up) - F_dn)/2가 사용될 수 있다. 피크(610B)에 대한 제2 범위 추정치를 결정할 때는, 식 ((2*F_Nyquist - F_up) + F_dn)/2가 사용될 수 있다.

[0090] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(610A)에 대한 제1 스펙트럼 추정치(620) 및 피크(610B)에 대한 제2 스펙트럼 추정치(625)를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제1 스펙트럼 추정치(620)는 제1 범위 추정치 및 위상 변조들(예를 들어, 피크(610A)와 연관되는 처프에 도입되거나 고유한 위상 비선형성들)에 기초하여 결정될 수 있다. 다른 예에서, 제2 스펙트럼 추정치(625)는 스펙트럼 범위 추정치 및 위상 변조들(예를 들어, 피크(610B)와 연관되는 처프에 도입되거나 고유한 위상 비선형성들)에 기초하여 결정될 수 있다. 스펙트럼 추정치들은 또한 형상들, 피크 형상들 등으로도 지칭될 수 있다.

[0091] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 3a에 예시된 신호 프로세싱 시스템(303))은 제1 스펙트럼 추정치(620)가 피크(610A)의 형상과 매칭하는지 여부 그리고 제2 스펙트럼 추정치(625)가 피크(610B)의 형상과 매칭하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, LIDAR은 스펙트럼 추정치(620)(예를 들어, 피크 형상)가 피크(610A)의 형상에 매칭한다고 그리고 스펙트럼 추정치(625)가 피크(610B)의 형상과 매칭하지 않는다고 결정할 수 있다. 따라서 LIDAR은 피크(610A)를 선택할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 피크(605A)는 LIDAR에 의해 미리 결정(예를 들어, 계산, 생성 등)되었다. 피크(605A) 및 피크(610A)를 사용함으로써, LIDAR은 타깃의 실제 또는 정확한 위치를 컴퓨팅하는 것이 가능할 수 있다. 이는 LIDAR이 원거리 고스팅을 완화할 수 있게 할 수 있다.

[0092] 도 7은 일부 실시예들에 따라 타깃 환경을 스캐닝하기 위해 시스템(100)과 같은 LIDAR 시스템에 의해 사용될 수 있는 FMCW 스캐닝 신호(701) 및 FMCW 스캐닝 신호(702)의 시간-주파수 다이어그램(700)이다. FMCW 스캐닝 신호(701)는 업-처프, 상향 스위프 등으로 지칭될 수 있는데, 이는 FMCW 스캐닝 신호(701)의 주파수가 시간의 경과에 따라 증가하기 때문이다. FMCW 스캐닝 신호(702)는 다운-처프, 하향 스위프 등으로 지칭될 수 있는데, 이는 FMCW 스캐닝 신호(701)의 주파수가 시간의 경과에 따라 감소하기 때문이다.

[0093] 위에서 논의된 바와 같이, 위상 변조들(예를 들어, 비선형 위상 변조들, 비선형성들, 위상 비선형성들)이 FMCW 스캐닝 신호들에 추가, 도입 등이 이루어질 수 있다. 예를 들어, FMCW 스캐닝 신호(711)는 위상 변조들을 포함할 수 있고, FMCW 스캐닝 신호(712)는 또한 위상 변조들을 포함할 수 있다. 위상 변조들(예를 들어, 변조 파형)은 FMCW LIDAR(예를 들어, LIDAR 시스템)이 피크(예를 들어, 실제 피크)와 피크 이미지 간의 차이를 검출할 수 있게 하면서 피크를 포인트까지 왜곡(예를 들어, 스미어(smear))하지 않는데, 여기서는 검출하기가 어려워진다. 위에서 논의된 바와 같이, 스펙트럼 형상(예를 들어, 형상, 피크 형상)에서, 피크는 또한 타깃까지의 범위에 의존할 수 있다. 수신된 신호는 동일한 위상 변조를 가질 수 있고, 따라서 스펙트럼 형상은 송신된 신호와 수신된 신호 간의 지연에 의존할 수 있다. 도플러 시프트가 피크의 스펙트럼 형상에 영향을 미치지 않을 수 있기 때문에, 피크는 대응하는 타깃들이 상이한 범위들에 있다면, 동일한 주파수를 갖지만 상이한 스펙트럼 형상들을 가질 수 있다. 이는 FMCW LIDAR이 (다수의 피크들로부터) 어느 피크가 사실상의 피크(예를 들어, 실제 피크)인지 또는 피크 이미지인지를 결정할 수 있게 한다.

[0094] 도 8은 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면(800)이다. 0(예를 들어, 0 헤르츠, 0 테라헤르츠 등)의 주파수가 신호 크기-주파수 도면(800)에 예시된다. 주파수 D_MAX,DN이 또한 신호 크기-주파수 도면(800)에 예시된다. D_MAX,DN은 LIDAR 시스템이 객체들을 검출할 때 감안하는 것이 가능할 수 있는 최대 또는 임계 음의 도플러 시프트(예를 들어, 객체가 LIDAR 시스템으로부터 멀리 이동하고 있을 때 발생하는 도플러 시프트)일 수 있다. 신호 크기-주파수 도면(800)은 또한 D_MAX,UP을 의미한다. D_MAX,UP은 LIDAR 시스템이 객체들을 검출할 때 감안하는 것이 가능할 수 있는 최대 또는 임계 양의 도플러 시프트(예를 들어, 객체가 LIDAR 시스템 쪽으로 이동하고 있을 때 발생하는 도플러 시프트)일 수 있다. 나이퀴스트 주파수 F_NYQUIST가 또한 신호 크기-주파수 도면(800)에 예시된다. 추가로, 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP이 또한 신호 크기-주파수 도면(800)에 예시된다.

[0095] 0 내지 D_MAX,DN 범위의 주파수들은 더 근거리/근거리 고스팅이 발생할 수 있는 제1 범위의 주파수들일 수 있다. F_NYQUIST-D_MAX,UP 내지 F_NYQUIST 범위의 주파수들은 원거리 고스팅이 발생할 수 있는 제2 범위의 주파수들일 수 있다. D_MAX,DN 내지 F_NYQUIST-D_MAX,UP 범위의 주파수들은 고스팅이 발생하지 않을 수 있는 제3 범위의 주파수들일 수 있다.

[0096] 근거리/더 근거리 고스팅이 발생하고 있는지 또는 원거리 고스팅이 발생하고 있는지를 결정하기 위해, FMCW LIDAR은 검출되는 피크들을 분석할 수 있다. 일부 실시예들에서, 제1 처프/스위프의 양의 피크가 D_MAX,DN 미만이고 제2 처프/스위프의 양의 피크가 2*D_MAX,DN 미만이라면, 근거리 고스팅 완화가 적용될 수 있다. 다른 실시예들에서, 제1 처프/스위프의 양의 피크가 F_NYQUIST- D_MAX,UP을 초과하고, 제2 처프/스위프의 양의 피크가 (F_NYQUIST- (2*D_MAX,UP))을 초과한다면, 원거리 고스팅 완화가 적용될 수 있다. 추가 실시예들에서, 두 양의 피크들 모두가 (D_MAX,DN, F_NYQUIST- D_MAX,UP) 범위 내에 있다면, 어떠한 고스팅 완화도 적용될 필요가 없을 수 있다.

[0097] 일부 실시예들에서는, 더 가까운 범위의 고스트 완화가 사용되어야 하는지 또는 원거리 고스트 완화가 사용되어야 하는지를 결정하기 위해 피크들을 검출하는 대신에, FMCW LIDAR이 에너지 검출을 사용할 수 있다. 예를 들어, 피크 검출은 더 많은 계산 자원들(예를 들어, 프로세싱 자원들, 프로세싱 용량, 프로세싱 전력) 및/또는 메모리를 사용할 수 있다. 피크 검출은 또한 수행하는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있다. 피크들을 검출하기보다는, 주파수들의 범위 내의 에너지의 총량을 검출하는 것(예를 들어, 에너지 검출)이 어떤 타입의 고스트 완화가 보다 신속하게 그리고/또는 효율적으로 사용되어야 하는지를 FMCW LIDAR이 결정할 수 있게 할 수 있다.

[0098] 도 9는 본 개시내용에 따라 피크들을 선택(예를 들어, 결정, 고르기, 계산 등)하기 위한 예시적인 피크 선택기(900)의 블록도이다. 피크 선택기(900)는 LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 시스템의 일부일 수 있다. 예를 들어, 피크 선택기(900)는 도 3a 및 도 4에 예시된 바와 같이, LIDAR 시스템(300)의 신호 프로세싱 시스템(303)의 일부일 수 있다. 다른 예에서, 피크 선택기(900)는 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112)의 일부일 수 있다. 특히, 피크 선택기(900)는 도 4에 예시된 바와 같이, 신호 프로세싱 시스템(303)의 피크 탐색 프로세서(406)에 포함될 수 있다. 피크 선택기는 범위 모듈(module)(905), 범위 추정기 모듈들(910A, 910B), 스펙트럼 추정기 모듈들(915A, 915B), 스펙트럼 매칭 모듈들(920A, 920B) 및 비교 모듈(925)을 포함한다.

[0099] 범위 모듈(905)은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합일 수 있다. 일 실시예에서, 범위 모듈(905)은 위에 도 8에서 논의된 바와 같이, LIDAR 시스템에 의해 검출된 피크들이 주파수들의 상이한 범위들에 있는지 여부에 기초하여 근거리 고스팅이 발생하는지 또는 원거리 고스팅이 발생하는지(예를 들어, 근거리 고스트 완화가 적용되어야 하는지 또는 원거리 고스트 완화가 적용되어야 하는지)를 결정할 수 있다. 범위 모듈(905)은 위에서 논의된 바와 같이, 피크 검출 또는 에너지 검출을 수행할 수 있다.

[0100] 범위 추정기 모듈들(910A, 910B)은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합일 수 있다. 일 실시예에서, 범위 추정기 모듈들(910A, 910B)은 상이한 피크들에 대한 상이한 범위 추정치들을 결정(예를 들어, 계산, 생성 등)할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조한다면, 범위 추정기 모듈(910A)은 피크(510A)에 대한 범위 추정치를 결정할 수 있고, 범위 추정기 모듈(910B)은 피크(510B)에 대한 범위 추정치를 결정할 수 있다.

[0101] 스펙트럼 추정기 모듈들(915A, 915B)은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합일 수 있다. 일 실시예에서, 스펙트럼 추정기 모듈들(915A, 915B)은 상이한 피크들에 대한 상이한 스펙트럼 추정치들(예를 들어, 상이한 피크 형상들)을 결정(예를 들어, 생성, 계산 등)할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 스펙트럼 추정기 모듈(915A)은 피크(510A)와 연관되는 처프/스위프에서의 위상 변조들 및 제1 범위 추정치에 기초하여 피크(510A)에 대한 제1 스펙트럼 추정치(520)를 결정할 수 있다. 스펙트럼 추정기 모듈(915B)은 피크(510B)와 연관되는 처프/스위프에서의 위상 변조들 및 제1 범위 추정치에 기초하여 피크(510B)에 대한 제1 스펙트럼 추정치(525)를 결정할 수 있다.

[0102] 스펙트럼 매칭 모듈들(920A, 920B)은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합일 수 있다. 일 실시예에서, 스펙트럼 매칭 모듈들(920A, 920B)은 (스펙트럼 추정기 모듈들(915A, 915B)에 의해 생성된) 스펙트럼 추정치들이 LIDAR 시스템에 의해 검출된 피크들의 형상들과 매칭하는지 여부를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 스펙트럼 매칭 모듈들(920A, 920B)은 스펙트럼 추정치들 중 하나에 더 양호하게 매칭하는 피크를 고르기 위해 상관 필터(filter)를 사용할 수 있다. 더 높은 상관 결과를 갖는 피크가 실제 피크로서 선정된다. 다른 실시예들에서, 스펙트럼 매칭 모듈들(920A, 920B)은 스펙트럼 추정치들 중 하나에 더 양호하게 매칭하는 피크를 선택하기 위해 위상 보정을 사용할 수 있다. 스펙트럼 추정치들은 위상 변조를 제거함으로써 피크들을 더 크고 더 좁게 만드는 데 사용될 수 있다. 더 높거나 더 좁은 보정된 피크가 선택될 수 있다.

[0103] 일 실시예에서, 스펙트럼 매칭 모듈들(920A, 920B)은 각각 매치 레벨(match level)을 비교 모듈(925)에 출력할 수 있다. 매치 레벨들은 피크의 형상이 스펙트럼 추정치와 얼마나 근접하게 매칭하는지를 표시하는 메트릭(metric), 파라미터(parameter), 수, 또는 다른 어떤 값일 수 있다. 비교 모듈(925)은 가장 높은 매치 레벨을 갖는 피크를 선택할 수 있다.

[0104] 도 10은 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면(1000)이다. 0(예를 들어, 0 헤르츠, 0 메가헤르츠, 0 기가헤르츠, 0 테라헤르츠 등)의 주파수가 신호 크기-주파수 도면(1000)에 예시된다. 주파수 D_MAX,DN이 또한 신호 크기-주파수 도면(1000)에 예시된다. D_MAX,DN은 LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100))이 객체들을 검출할 때 감안하는 것이 가능할 수 있는 최대 또는 임계 음의 도플러 시프트일 수 있다. 신호 크기-주파수 도면(1000)은 또한 D_MAX,UP을 의미한다. D_MAX,UP은 LIDAR 시스템이 객체들을 검출할 때 감안하는 것이 가능할 수 있는 최대 또는 임계 양의 도플러 시프트일 수 있다. 나이퀴스트 주파수 F_NYQUIST가 또한 신호 크기-주파수 도면(1000)에 예시된다. 추가로, 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP이 또한 신호 크기-주파수 도면(1000)에 예시된다.

[0105] 위에서 논의된 바와 같이, 0 내지 D_MAX,DN 범위의 주파수들은 더 근거리/근거리 고스팅이 발생할 수 있는 제1 범위의 주파수들일 수 있다. F_NYQUIST-D_MAX,UP 내지 F_NYQUIST 범위의 주파수들은 원거리 고스팅이 발생할 수 있는 제2 범위의 주파수들일 수 있다. D_MAX 내지 F_NYQUIST-D_MAX 범위의 주파수들은 고스팅이 발생하지 않을 수 있는 제3 범위의 주파수들일 수 있다.

[0106] 일 실시예에서, LIDAR 시스템의 수신 경로에 지연이 포함될 수 있다. 예를 들어, 도 3a를 참조하면, LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 유닛(303)은 신호 프로세싱 시스템(303)에 제공되는 기저대역 신호(314)를 지연시킬 수 있는 광학 프로세싱 시스템 내의 컴포넌트를 활성화할 수 있다. 수신 경로에서의 지연으로, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 0 미터의 범위에 있는 타깃을 주파수 D_MAX,DN에 매핑할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템으로부터(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 광 스캐너(102)로부터) 0 미터에 위치되는 객체에 대한 주파수(예를 들어, F_range,0)가 주파수 D_MAX,DN에 매핑될 수 있다. 이는, 최대 음의 도플러 시프트가 발생하는 경우에도, 모든 타깃들에 대한 주파수 피크들이 항상 양일 것임을 보장하는 것을 도울 수 있다. (심지어 최대 음의 도플러 시프트에서) 주파수 피크들이 항상 양인 것을 보장함으로써, LIDAR 시스템은 근거리 고스팅의 가능성을 감소 및/또는 제거하는 것이 가능할 수 있다.

[0107] 일 실시예에서, 0 미터의 범위에 있는 타깃을 주파수 D_MAX,DN에 매핑하는 것은 LIDAR 시스템의 분해능(예를 들어, 범위 분해능)을 변경할 수 있다. 예를 들어, 주파수들의 총 수가 감소되었기 때문에(예를 들어, 0 내지 D_MAX,DN의 주파수들은 사용되지 않기 때문에), 각각의 주파수에 의해 표현되는 거리의 양이 증가할 수 있다(이는 LIDAR 시스템의 분해능을 감소시킬 수 있음). 다른 실시예에서, LIDAR 시스템은 임계 분해능(예를 들어, 각각의 주파수에 의해 표현될 수 있는 최대 거리)을 가질 수 있다. LIDAR 시스템은, LIDAR 시스템의 결과적인 분해능이 임계 분해능 미만이라면 (0 미터의 범위에 있는 타깃을 주파수 D_MAX,DN에 매핑하기 위해) 수신 경로에서의 지연을 사용하지 않을 수 있다. 추가 실시예에서, LIDAR 시스템은 LIDAR 시스템의 최대 범위에 있는 타깃을 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP에 매핑하는 것과 0 미터의 범위에 있는 타깃을 주파수 D_MAX,DN에 매핑하는 것 모두를 수행할 수 있다.

[0108] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 유닛(303))은, LIDAR 시스템에 대해 최대 음의 도플러 시프트 임계치가 설정(예를 들어, 구성)될 때 LIDAR 시스템의 최소 거리 임계치를 최대 음의 도플러 시프트 임계치에 매핑할 수 있다. 제1 세트 및 제2 세트의 피크들 중 양의 주파수 값의 피크들(예를 들어, 도 5에 예시된 바와 같이, 피크들(505A, 505B)은 제1 세트의 피크들일 수 있고, 피크들(510A, 510B)은 제2 세트의 피크들일 수 있음)이 타깃 위치를 예측하기 위한 하나 이상의 실제 피크들로서 확립, 선택, 식별, 사용되는 등이 이루어질 수 있다. 다른 실시예에서, 신호 프로세싱 유닛(303)은, LIDAR 시스템의 최소 거리 임계치를 최대 음의 도플러 시프트 임계치에 매핑하기 위해 LIDAR 시스템의 수신 경로에 광 지연을 부가함으로써 최소 거리 임계치를 최대 음의 도플러 시프트 임계치에 매핑할 수 있다.

[0109] 도 11은 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 도면(1100)이다. 0(예를 들어, 0 헤르츠, 0 메가헤르츠, 0 기가헤르츠, 0 테라헤르츠 등)의 주파수가 신호 크기-주파수 도면(1100)에 예시된다. 주파수 D_MAX,DN이 또한 신호 크기-주파수 도면(1100)에 예시된다. D_MAX,DN은 LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100))이 객체들을 검출할 때 감안하는 것이 가능할 수 있는 최대 또는 임계 음의 도플러 시프트일 수 있다. 신호 크기-주파수 도면(1100)은 또한 D_MAX,UP을 의미한다. D_MAX,UP은 LIDAR 시스템이 객체들을 검출할 때 감안하는 것이 가능할 수 있는 최대 또는 임계 양의 도플러 시프트일 수 있다. 나이퀴스트 주파수 F_NYQUIST가 또한 신호 크기-주파수 도면(1100)에 예시된다. 추가로, 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP이 또한 신호 크기-주파수 도면(1100)에 예시된다.

[0110] 위에서 논의된 바와 같이, 0 내지 D_MAX,DN 범위의 주파수들은 더 근거리/근거리 고스팅이 발생할 수 있는 제1 범위의 주파수들일 수 있다. F_NYQUIST-D_MAX,UP 내지 F_NYQUIST 범위의 주파수들은 원거리 고스팅이 발생할 수 있는 제2 범위의 주파수들일 수 있다. D_MAX 내지 F_NYQUIST-D_MAX 범위의 주파수들은 고스팅이 발생하지 않을 수 있는 제3 범위의 주파수들일 수 있다.

[0111] 일 실시예에서, 처프의 주파수가 증가/감소하는 레이트(예를 들어, 업-처프 또는 다운-처프의 처프 레이트)는 조정, 수정, 변경, 튜닝(tune) 등이 이루어질 수 있다. 예를 들어, 도 1을 참조하면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 업-처프 및 다운-처프의 주파수가 변화하는 레이트를 수정하도록 광 스캐너(102)에 명령할 수 있다. 처프의 주파수가 증가/감소하는 레이트(예를 들어, 처프 레이트)를 변경(예를 들어, 수정, 조정 등)함으로써, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 LIDAR 시스템의 최대 범위에 있는 타깃을 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP에 매핑할 수 있다. 예를 들어, (상이한 실시예들에서는 달라질 수 있는) LIDAR 시스템의 최대 범위에 위치되는 객체에 대한 주파수(예를 들어, F_range,max)는 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP에 매핑될 수 있다. 이는, 모든 타깃들에 대한 주파수 피크들이 양의 도플러 시프트로 인해 F_NYQUIST를 지나 증가하지 않는 것을 보장하는 데 도움이 될 수 있다. 주파수 피크들이 F_NYQUIST를 지나 증가하지 않음을 보장함으로써, LIDAR 시스템은 원거리 고스팅의 가능성을 감소 및/또는 제거하는 것이 가능할 수 있다.

[0112] 일 실시예에서, LIDAR 시스템의 최대 범위에 있는 타깃을 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP에 매핑하는 것은 LIDAR 시스템의 분해능(예를 들어, 범위 분해능)을 변경할 수 있다. 예를 들어, 주파수들의 총 수가 감소되었기 때문에(예를 들어, F_NYQUIST-D_MAX,UP 내지 F_NYQUIST의 주파수들은 사용되지 않기 때문에), 각각의 주파수에 의해 표현되는 거리의 양이 증가할 수 있다(이는 LIDAR 시스템의 분해능을 감소시킬 수 있음). 다른 실시예에서, LIDAR 시스템은 임계 분해능(예를 들어, 각각의 주파수에 의해 표현될 수 있는 최대 거리)을 가질 수 있다. LIDAR 시스템은, LIDAR 시스템의 결과적인 분해능이 임계 분해능 미만이라면 (LIDAR 시스템의 최대 범위에 있는 타깃을 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP에 매핑하기 위해) 처프의 주파수가 변경되는 레이트를 조정할 수 있다. 추가 실시예에서, LIDAR 시스템은 LIDAR 시스템의 최대 범위에 있는 타깃을 주파수 F_NYQUIST-D_MAX,UP에 매핑하는 것과 0 미터의 범위에 있는 타깃을 주파수 D_MAX,DN에 매핑하는 것 모두를 수행할 수 있다.

[0113] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 신호 프로세싱 유닛(112))은, LIDAR 시스템에 대해 최대 양의 도플러 시프트 임계치가 설정(예를 들어, 구성)된다면, 하나 이상의 광 빔들의 처프 레이트를 조정하기 위해 LIDAR 시스템의 최대 거리 임계치를 최대 양의 도플러 시프트 임계치에 매핑할 수 있다. 광 빔들의 처프를 조정하는 것은, 제1 세트 및 제2 세트의 피크들 모두 중 양의 주파수 값의 피크들이 타깃 위치를 예측하기 위한 하나 이상의 실제 피크들로서 설정되도록 하나 이상의 피크들의 에일리어싱을 방지할(또는 방지하는 데 도울) 수 있다. 다른 실시예에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 나이퀴스트 주파수 및 최대 거리 임계치에 기초하여 하나 이상의 광 빔들의 처프 레이트를 조정함으로써 최대 거리 임계치를 매핑할 수 있다.

[0114] 도 12는 본 개시내용에 따라 LIDAR 시스템(100) 또는 LIDAR 시스템(300)과 같은 LIDAR 시스템에서 피크들을 선택하기 위한 방법(1200)을 예시하는 흐름도이다. 방법(1200)은 하드웨어(예를 들어, 회로부, 전용 로, 프로그래밍 가능 로직, 프로세서, 프로세싱 디바이스, CPU(central processing unit), SoC(system-on-chip) 등), 소프트웨어(예를 들어, 프로세싱 디바이스 상에서 운영/실행되는 명령들), 펌웨어(예를 들어, 마이크로코드), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 방법(1200)은 LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 시스템(예를 들어, 도 3a 및 도 4에 예시된 바와 같은 LIDAR 시스템(300)의 신호 프로세싱 시스템(303))에 의해 수행될 수 있다.

[0115] 방법(1200)은, 프로세싱 로직이 하나 이상의 고스팅 범위들이 조정되어야 하는지 여부를 결정하는 동작(1201)에서 시작된다. 예를 들어, 도 10a, 도 10b, 도 11a 및 도 11b를 참조하면, 프로세싱 로직은, 임계 분해능에 기초하여 근거리 고스팅이 감소 또는 제거될 수 있는지 그리고/또는 원거리 고스팅이 감소 또는 제거될 수 있는지를 결정할 수 있다. 하나 이상의 고스팅 범위들이 조정될 수 있다면, 동작(1202)에서 프로세싱 로직은 수신 지연을 부가하고 그리고/또는 업-처프 및/또는 다운-처프의 주파수의 변화 레이트를 조정할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템의 분해능이 임계 분해능 미만이라면, 프로세싱은 수신 지연을 부가하고 그리고/또는 업-처프 및/또는 다운-처프의 주파수의 변화 레이트를 조정할 수 있다. 프로세싱 로직은 동작(1203)에서, LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 시야에서 타깃을 향해 업-처프 주파수 변조 및 다운-처프 주파수 변조를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하고, 하나 이상의 리턴된 신호들을 수신하고, 기저대역 신호를 생성하고, 기저대역 신호에서 피크들을 식별하고, 피크들에 기초하여 타깃까지의 거리를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 로직은 기저대역 신호에서 2개의 가장 높은 피크들을 선택하고 2개의 가장 높은 피크들을 사용하여 타깃까지의 거리를 결정할 수 있다.

[0116] 고스팅 범위들이 조정되지 않아야 한다면, 방법(1200)은 동작(1205)으로 진행하며, 프로세싱 로직이 LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 시야 내의 타깃을 향해 업-처프 주파수 변조 및 다운-처프 주파수 변조를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신한다. 선택적으로, 프로세싱 로직은 하나 이상의 광 빔들에 위상 변조들을 도입할 수 있다. 동작(1210)에서, 프로세싱 로직은 타깃으로부터 반사된 업-처프 및 다운-처프의 하나 이상의 리턴된 신호들을 수신한다.

[0117] 동작(1215)에서, 프로세싱 로직은 업-처프 및 다운-처프의 하나 이상의 리턴된 신호들의 주파수 도메인에서의 기저대역 신호를 생성하며, 기저대역 신호는 업-처프 및 다운-처프에 의해 검출된 바와 같은 타깃과 연관된 한 세트의 피크들을 포함하고, 한 세트의 피크들은 제1 피크, 제2 피크, 제1 피크 이미지 및 제2 피크 이미지를 포함한다. 예를 들어, 한 세트의 피크들은 도 5 및 도 6에 예시된 피크들 및/또는 피크 이미지들을 포함할 수 있다.

[0118] 동작(1220)에서, 프로세싱 로직은 피크 형상에 기초하여 제1 피크 및 제2 피크 중 하나 이상을 선택한다. 예를 들어, 프로세싱 로직은 LIDAR 시스템에 대한 임계(예를 들어, 최대) 도플러 시프트에 기초하여 제1 주파수 범위, 제2 주파수 범위 및 제3 주파수 범위를 결정할 수 있다. 프로세싱 로직은 피크들 각각에 대한 주파수 범위(예를 들어, 제1 주파수 범위, 제2 주파수 범위 및 제3 주파수 범위 중 어느 주파수 범위)를 결정할 수 있다. 피크들이 제1 주파수 범위, 제2 주파수 범위 및 제3 주파수 범위에 위치되는지에 기초하여, 프로세싱 로직은 가장 높은 주파수를 갖는 피크가 제1 피크로서 선택되어야 하는지 여부 또는 제3 피크가 제1 피크로서 결정(예를 들어, 계산, 결정 등)되어 사용되어야 하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 피크가 제1 주파수 범위에 있기 때문에 더 근거리/근거리 고스팅이 발생하고 있다면, 프로세싱 로직은 가장 높은 주파수를 갖는 피크를 선택할 수 있다. 피크가 제2 주파수 범위에 있기 때문에 원거리 고스팅이 발생하고 있다면, 프로세싱 로직은 앞서 논의된 바와 같이 제1 피크(예를 들어, 나이퀴스트 이미지)에 기초하여 새로운 피크를 계산할 수 있다. 프로세싱 로직은 또한 피크 형상에 기초하여 제2 피크를 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 로직은 (위에서 논의된 바와 같이) 하나 이상의 스펙트럼 형상들을 결정할 수 있고, 하나 이상의 스펙트럼 형상들을 한 세트의 피크들 중 피크들의 형상들과 비교하여 한 세트의 피크들 중에서 제2 피크를 선택할 수 있다.

[0119] 동작(1225)에서, 프로세싱 로직은 제1 피크 및 제2 피크에 기초하여 타깃까지의 거리를 결정한다. 예를 들어, 타깃까지의 거리는 제1 피크, 제2 피크의 주파수들의 합을 2로 나눔으로써 결정될 수 있다.

[0120] 도 13은 본 개시내용에 따라 LIDAR 시스템(100) 또는 LIDAR 시스템(300)과 같은 LIDAR 시스템에서 피크들을 선택하기 위한 방법(1300)을 예시하는 흐름도이다. 방법(1300)은 하드웨어(예를 들어, 회로부, 전용 로직, 프로그래밍 가능 로직, 프로세서, 프로세싱 디바이스, CPU(central processing unit), SoC(system-on-chip) 등), 소프트웨어(예를 들어, 프로세싱 디바이스 상에서 운영/실행되는 명령들), 펌웨어(예를 들어, 마이크로코드), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 방법(1300)은 LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 시스템(예를 들어, 도 3a 및 도 4에 예시된 바와 같은 LIDAR 시스템(300)의 신호 프로세싱 시스템(303))에 의해 수행될 수 있다.

[0121] 일 실시예에서, 총 도플러 시프트(예를 들어, LIDAR 시스템 또는 LIDAR 시스템의 센서와 타깃 사이의 상대 속도)가 알려져 있다면, 방법(1300)이 수행될 수 있다. 프로세싱 로직은 다양한 기법들을 사용하여 총 도플러 시프트(D)를 결정 또는 추정할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 로직은 자기 속도를 추정 또는 결정함으로써 총 도플러 시프트를 결정할 수 있다. 자기 속도는 타깃이 정적이거나 움직이지 않고 있을 때 사용될 수 있다. 다른 예에서, 프로세싱 로직은 이전 프레임으로부터의 정보/데이터를 사용할 수 있다. 포인트 클라우드(예를 들어, 3D 포인트 클라우드)의 각각의 포인트에 대해, 프로세싱 로직은 도플러 시프트가 이전 프레임의 동일한 포인트에서와 동일하다고 가정할 수 있다. 추가 예에서, 프로세싱 로직은 이웃 포인트들로부터의 정보/데이터를 사용할 수 있다. 현재 포인트의 이웃에 있었던 이전 N개의 포인트들의 도플러 시프트가 작은 분산을 갖는다면, 현재 포인트의 도플러 시프트는 현재 포인트의 이웃들의 도플러 시프트의 평균 또는 중앙값과 동일할 수 있다.

[0122] 총 도플러 시프트가 알려진다면, 프로세싱 로직은 동작(1305)에서 제1 실제 피크(예를 들어, 보장된 실제 피크)를 고를 수 있다. 근거리 고스팅이 발생하고 있다면, 제1 실제 피크(F_true1)는 F_true1 = F_up(예를 들어, 상향 시프트된 피크)로서 결정될 수 있다. 원거리 고스팅이 발생하고 있다면, 제1 실제 피크(F_true1)는 F_true= F_dn(예를 들어, 하향 시프트된 피크)으로서 결정될 수 있다.

[0123] 동작(1310)에서, 프로세싱 로직은 알려진 도플러 시프트를 사용하여 다른 실제 피크의 위치를 추정할 수 있다. 근거리 고스팅이 발생하고 있다면, 다른 실제 피크(

)의 추정된 위치가

로서 결정될 수 있다. 원거리 고스팅이 발생하고 있다면, 다른 실제 피크(

)의 추정된 위치가

로서 결정될 수 있다.

[0124] 프로세싱 로직은 블록(1315)에서, 추정된 위치(예를 들어, 추정된 피크 위치)의 임계치, 허용 오차 등 내에 있는 피크를 제2 실제 피크로서 선택할 수 있다. 예를 들어, 근거리 고스팅이 발생하고 있다면, 프로세싱 로직은

의 임계치 내에 있는 피크를 선택할 수 있다. 다른 예에서, 원거리 고스팅이 발생하고 있다면, 프로세싱 로직은

의 임계치 내에 있는 피크를 선택할 수 있다.

[0125] 위의 설명은 본 개시내용의 여러 예들의 완전한 이해를 제공하기 위해 특정 시스템들, 컴포넌트들, 방법들 등의 예들과 같은 많은 특정 세부사항들을 제시한다. 그러나 본 개시내용의 적어도 일부 예들은 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있음이 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 다른 경우들에는, 본 개시내용을 불필요하게 불명료하게 하는 것을 피하기 위해, 잘 알려진 컴포넌트들 또는 방법들은 상세히 설명되지 않거나 단순한 블록도 형태로 제시된다. 따라서 제시된 특정 세부사항들은 단지 예시일 뿐이다. 특정 예들은 이러한 예시적인 세부사항들과 다를 수 있으며, 여전히 본 개시내용의 범위 내에 있는 것으로 간주될 수 있다.

[0126] 본 명세서 전반에 걸쳐 "일 예" 또는 "예"에 대한 임의의 언급은 예들과 관련하여 설명된 특정한 특징, 구조 또는 특성이 적어도 하나의 예에 포함됨을 의미한다. 따라서 본 명세서 전반에 걸쳐 다양한 위치들에서 "일 예에서" 또는 "예에서"라는 문구의 출현들이 모두 반드시 동일한 예를 의미하는 것은 아니다.

[0127] 본 명세서의 방법들의 동작들이 특정 순서로 도시되고 기술되었지만, 각각의 방법의 동작들의 순서는 변경될 수 있어, 특정 동작들이 역순으로 수행될 수 있거나 특정 동작이 적어도 부분적으로는 다른 동작들과 동시에 수행될 수 있다. 개별 동작들의 명령들 또는 하위 동작들이 간헐적 또는 교대 방식으로 수행될 수 있다.

[0128] 요약서에서 설명되는 것을 포함하여 본 발명의 예시된 구현들에 대한 위의 설명은 개시된 정확한 형태들로 본 발명을 제한하거나 철저하게 하는 것으로 의도되지 않는다. 본 발명의 특정 구현들 및 본 발명에 대한 예들은 본 명세서에서 예시의 목적으로 설명되지만, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들이 인식하게 되는 바와 같이, 본 발명의 범위 내에서 다양한 등가의 수정들이 가능하다. "예" 또는 "예시적인"이라는 단어들은 본 명세서에서 예, 실례 또는 예시로서의 역할을 한다는 의미로 사용된다. 본 명세서에서 "예" 또는 "예시"로서 설명된 어떠한 양상 또는 설계도 반드시 다른 양상들 또는 설계들에 비해 선호되거나 유리한 것으로 해석되는 것은 아니다. 오히려, "예" 또는 "예시"라는 단어들의 사용은 개념들을 구체적인 방식으로 제시하는 것으로 의도된다. 본 출원에서 사용되는 바와 같이, "또는"이라는 용어는 배타적 "또는"보다는 포괄적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 명시되거나 맥락상 명백하지 않다면, "X가 A 또는 B를 포함한다"는 것은 당연한 포괄적 치환들 중 임의의 치환을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 포함하거나; X가 B를 포함하거나; X가 A와 B를 모두 포함한다면, 위의 사례들 중 임의의 것에 따라 "X는 A 또는 B를 포함한다"가 충족된다. 추가로, 본 출원 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 단수 표현들은 달리 명시되지 않는 한 또는 맥락상 단수 형태로 지시되는 것으로 명백하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 추가로, 본 명세서에서 사용되는 "제1", "제2", "제3", "제4" 등의 용어들은 상이한 엘리먼트들 간에 구별하기 위한 라벨들로 여겨지며, 반드시 이들의 수치 지정에 따른 서수적 의미를 갖는 것은 아닐 수 있다.

Claims

방법으로서,
LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 시야(field of view) 내의 타깃(target)을 향해, 적어도 하나의 업-처프(up-chirp) 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프(down-chirp) 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하는 단계;
상기 타깃으로부터 상기 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 하나 이상의 리턴(return)된 신호들을 수신하는 단계 ― 상기 하나 이상의 리턴된 신호들은 상기 타깃 및 상기 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션(motion)에 의해 야기된 상기 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트(shift)된 조정된 업-처프 주파수, 및 상기 타깃 및 상기 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 다운-처프 주파수를 포함하며, 상기 조정된 업-처프 주파수 및 상기 조정된 다운-처프 주파수는 상기 타깃의 타깃 위치에 대응하는 상기 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 제1 세트의 피크(peak)들 및 상기 타깃 위치에 대응하는 상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 제2 세트의 피크들을 생성함 ―; 및
상기 제1 세트의 피크들 및 상기 제2 세트의 피크들을 사용하여 상기 타깃 위치를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
제1 항에 있어서,
상기 타깃 위치를 결정하는 단계는:
상기 제1 세트의 피크들과 연관된 제1 피크를 둘러싸는 제1 세트의 주파수 빈(bin)들을 계산하는 단계;
상기 제1 세트의 피크들과 연관된 제2 피크를 둘러싸는 제2 세트의 주파수 빈들이 상기 제1 세트의 주파수 빈들과 연관된 양의(positive) 주파수 값들에 대응하는 음의(negative) 주파수 값들을 포함하는 것에 기초하여 상기 제2 세트의 주파수 빈들을 계산하는 단계 ― 상기 제2 피크는 상기 제1 피크에 켤레(conjugate) 대칭임 ―;
상기 제2 세트의 피크들과 연관된 제3 피크를 둘러싸는 제3 세트의 주파수 빈들을 계산하는 단계; 및
상기 제2 세트의 피크들과 연관된 제4 피크를 둘러싸는 제4 세트의 주파수 빈들이 상기 제3 세트의 주파수 빈들과 연관된 양의 주파수 값들에 대응하는 음의 주파수 값들을 포함하는 것에 기초하여 상기 제4 세트의 주파수 빈들을 계산하는 단계를 더 포함하며,
상기 제4 피크는 상기 제3 피크에 켤레 대칭인, 방법.
제2 항에 있어서,
상기 제1 피크 또는 상기 제3 피크가 상기 LIDAR 시스템에 대해 설정된 최소 검출 가능 주파수에 대한 최대 도플러(Doppler) 시프트 내에 있다면:
상기 제1 피크 및 상기 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 최고 주파수에 기초하여 상기 타깃 위치에 대응하는 실제 피크 값을 선택하는 단계;
상기 제1 피크가 상기 실제 피크 값이라면:
상기 제1 피크 및 상기 제3 피크에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 상기 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 상기 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제1 피크 형상 추정치를 결정하는 단계;
상기 제1 피크 및 상기 제4 피크에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 상기 위상 비선형성들 및 상기 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제2 피크 형상 추정치를 결정하는 단계;
상기 제1 피크 형상 추정치 및 상기 제2 피크 형상 추정치를 상기 제3 피크 및 상기 제4 피크와 비교하는 단계;
상기 제1 피크 형상 추정치 및 상기 제3 피크가 상기 제2 피크 형상 추정치 및 상기 제4 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 상기 제3 피크를 상기 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및
상기 제2 피크 형상 추정치 및 상기 제4 피크가 상기 제1 피크 형상 추정치 및 상기 제3 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 상기 제4 피크를 상기 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제3 항에 있어서,
상기 제3 피크가 상기 실제 피크 값이라면:
상기 제1 피크 및 상기 제3 피크에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 상기 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 상기 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제3 피크 형상 추정치를 결정하는 단계;
상기 제2 피크 및 상기 제3 피크에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 상기 위상 비선형성들 및 상기 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제4 피크 형상 추정치를 결정하는 단계;
상기 제3 피크 형상 추정치 및 상기 제4 피크 형상 추정치를 상기 제1 피크 및 상기 제2 피크와 비교하는 단계;
상기 제3 피크 형상 추정치 및 상기 제1 피크가 상기 제4 피크 형상 추정치 및 상기 제2 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 상기 제1 피크를 상기 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및
상기 제4 피크 형상 추정치 및 상기 제2 피크가 상기 제3 피크 형상 추정치 및 상기 제1 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 상기 제2 피크를 상기 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제3 항에 있어서,
상기 제1 피크 형상 추정치 및 상기 제2 피크 형상 추정치를 비교하는 단계는 상기 제1 피크 형상 추정치를 상기 제3 피크와 비교하고 상기 제2 피크 형상 추정치를 상기 제4 피크와 비교하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제3 항에 있어서,
상기 제1 피크 형상 추정치가 상기 제3 피크에 매칭(match)한다면:
상관성을 생성하기 위해 상기 제1 피크 형상 추정치와 상기 제3 피크를 상관시키고 상기 상관성이 미리 결정된 임계치를 초과하는지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제2 항에 있어서,
상기 제1 피크 또는 상기 제3 피크가 나이퀴스트(Nyquist) 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있다면:
상기 제1 피크 및 상기 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 최저 주파수에 기초하여 상기 타깃 위치에 대응하는 실제 피크 값을 선택하는 단계;
상기 제1 피크가 상기 실제 피크 값이라면:
상기 제1 피크 및 상기 제3 피크에 기초하여 제1 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 상기 하나 이상의 광 빔들의 위상 비선형성들 및 상기 제1 타깃 범위 추정치를 사용하여 제1 피크 형상 추정치를 결정하는 단계;
상기 제1 피크 및 상기 제4 피크에 기초하여 제2 타깃 범위 추정치를 컴퓨팅하고 상기 위상 비선형성들 및 상기 제2 타깃 범위 추정치를 사용하여 제2 피크 형상 추정치를 결정하는 단계;
제1 피크 형상 추정치 및 상기 제2 피크 형상 추정치를 상기 제3 피크 및 상기 제4 피크와 각각 비교하는 단계;
상기 제1 피크 형상 추정치 및 상기 제3 피크가 상기 제2 피크 형상 추정치 및 상기 제4 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 상기 제3 피크를 상기 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계; 및
상기 제2 피크 형상 추정치 및 상기 제4 피크가 상기 제1 피크 형상 추정치 및 상기 제3 피크보다 더 높은 상관성을 생성한다면, 상기 제4 피크를 상기 타깃 위치에 대응하는 것으로 결정하는 단계를 더 포함하며,
상기 실제 피크는 상기 나이퀴스트 주파수와 상기 제4 피크에 대응하는 주파수의 조합으로 설정되는, 방법.
제1 항에 있어서,
상기 LIDAR 시스템에 대해 최대 음의 도플러 시프트 임계치가 설정된다면:
상기 LIDAR 시스템의 최소 거리 임계치를 상기 최대 음의 도플러 시프트 임계치에 매핑(map)하는 단계를 더 포함하며,
상기 제1 세트 및 제2 세트의 피크들 중 양의 주파수 값의 피크들은 상기 타깃 위치를 예측하기 위한 하나 이상의 실제 피크들로서 설정되는, 방법.
제8 항에 있어서,
최소 거리를 매핑하는 단계는:
상기 최소 거리 임계치를 최대 음의 도플러 시프트 주파수에 매핑하기 위해 상기 LIDAR 시스템의 수신 경로에 광 지연을 부가하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제8 항에 있어서,
상기 LIDAR 시스템과 상기 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정된다면:
상기 제1 세트의 피크들에 기초하여 상기 타깃 위치에 대응하는 실제 피크를 선택하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제8 항에 있어서,
상기 LIDAR 시스템에 대해 최대 양의 도플러 시프트 임계치가 설정된다면:
상기 제1 세트 및 제2 세트의 피크들 모두 중 양의 주파수 값의 피크들이 상기 타깃 위치를 예측하기 위한 하나 이상의 실제 피크들로서 설정되도록 하나 이상의 광 빔들의 처프 레이트(chirp rate)를 조정하여 하나 이상의 피크들의 에일리어싱(aliasing)을 방지하기 위해 상기 LIDAR 시스템의 최대 거리 임계치를 상기 최대 양의 도플러 시프트 임계치에 매핑하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제10 항에 있어서,
최대 거리 임계치를 매핑하는 단계는:
나이퀴스트 주파수 및 상기 최대 거리 임계치에 기초하여 하나 이상의 광 빔들의 처프 레이트를 조정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제2 항에 있어서,
상기 제1 피크 또는 상기 제3 피크가 상기 LIDAR 시스템에 대해 설정된 최소 검출 가능 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있다면:
상기 LIDAR 시스템과 상기 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정되어, 미리 결정된 도플러 시프트를 생성하는 경우:
상기 제1 피크 및 상기 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 최고 주파수에 기초하여 상기 타깃 위치에 대응하는 제1 실제 피크 위치를 선택하는 단계;
상기 제1 피크가 상기 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면:
상기 미리 결정된 도플러 시프트 및 상기 제1 피크에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및
상기 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 상기 제3 피크와 상기 제4 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정하는 단계;
상기 제3 피크가 상기 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면:
상기 미리 결정된 도플러 시프트 및 상기 제3 피크에 기초하여 상기 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및
상기 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 상기 제2 피크와 상기 제1 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제13 항에 있어서,
상기 미리 결정된 도플러 시프트는 자기 속도(ego-velocity), 이전 프레임 정보 및 이웃 포인트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 선택되는, 방법.
제1 항에 있어서,
상기 제1 피크 또는 상기 제3 피크가 나이퀴스트 주파수에 대한 최대 도플러 시프트 내에 있다면:
상기 LIDAR 시스템과 상기 타깃 사이의 도플러 시프트가 미리 결정되어, 미리 결정된 도플러 시프트를 생성하는 경우:
상기 제1 피크 및 상기 제3 피크로부터, 양의 주파수 값을 포함하는 최저 주파수에 기초하여 상기 타깃 위치에 대응하는 제1 실제 피크 위치를 선택하는 단계;
상기 제1 피크가 상기 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면:
상기 미리 결정된 도플러 시프트, 상기 제1 피크 및 나이퀴스트 주파수에 기초하여 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및
상기 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 상기 제3 피크와 상기 제4 피크 간의 선택을 기초로 타깃 위치를 결정하는 단계;
상기 제3 피크가 상기 제1 실제 피크 위치로서 선택된다면:
상기 미리 결정된 도플러 시프트 및 상기 제3 피크, 그리고 상기 나이퀴스트 주파수에 기초하여 상기 제2 실제 피크 위치를 추정하는 단계; 및
상기 제2 실제 피크 위치와의 근접도에 기초하여 상기 제2 피크와 상기 제1 피크 간의 선택을 기초로 상기 타깃 위치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법.
제15 항에 있어서,
상기 미리 결정된 도플러 시프트는 자기 속도, 이전 프레임 정보 및 이웃 포인트 정보 중 적어도 하나에 기초하여 선택되는, 방법.
제1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 상기 하나 이상의 리턴된 신호들과 믹싱함으로써 주파수 도메인(domain)에서의 기저대역 신호를 생성하는 단계를 더 포함하며,
상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수는 상기 상대적 모션에 비례하여 시간이 지연되는, 방법.
제17 항에 있어서,
상기 기저대역 신호는 상기 제1 세트의 피크들 및 상기 제2 세트의 피크들을 포함하는, 방법.
LIDAR(light detection and ranging) 시스템으로서,
상기 LIDAR 시스템 시스템의 시야 내의 타깃을 향해, 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하고 상기 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 하나 이상의 리턴된 신호들을 수신하기 위한 광 스캐너(optical scanner) ― 상기 하나 이상의 리턴된 신호들은 상기 타깃 및 상기 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 상기 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 업-처프 주파수, 및 상기 타깃 및 상기 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 다운-처프 주파수를 포함하며, 상기 조정된 업-처프 주파수 및 상기 조정된 다운-처프 주파수는 상기 타깃의 타깃 위치에 대응하는 상기 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 제1 세트의 피크들 및 상기 타깃 위치에 대응하는 상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 제2 세트의 피크들을 생성함 ―;
상기 광 스캐너에 결합되어, 상기 리턴된 신호로부터 시간 도메인에서 기저대역 신호를 생성하기 위한 광학 프로세싱 시스템 ― 상기 기저대역 신호는 LIDAR 타깃 범위들에 대응하는 주파수들을 포함함 ―; 및
상기 광학 프로세싱 시스템에 결합된 신호 프로세싱 시스템을 포함하며,
상기 신호 프로세싱 시스템은:
프로세싱 디바이스; 및
명령들을 저장하기 위한 메모리를 포함하고,
상기 명령들은 상기 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 LIDAR 시스템으로 하여금:
상기 제1 세트의 피크들 및 상기 제2 세트의 피크들을 사용하여 상기 타깃 위치를 결정하게 하는, LIDAR 시스템.
명령들을 포함하는 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서,
상기 명령들은 LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 LIDAR 시스템으로 하여금:
상기 LIDAR 시스템의 시야 내의 타깃을 향해, 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하게 하고;
상기 타깃으로부터 상기 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 하나 이상의 리턴된 신호들을 수신하게 하고 ― 상기 하나 이상의 리턴된 신호들은 상기 타깃 및 상기 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 상기 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 업-처프 주파수, 및 상기 타깃 및 상기 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 의해 야기된 상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 조정된 다운-처프 주파수를 포함하며, 상기 조정된 업-처프 주파수 및 상기 조정된 다운-처프 주파수는 상기 타깃의 타깃 위치에 대응하는 상기 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 제1 세트의 피크들 및 상기 타깃 위치에 대응하는 상기 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 제2 세트의 피크들을 생성함 ―; 그리고
상기 제1 세트의 피크들 및 상기 제2 세트의 피크들을 사용하여 상기 타깃 위치를 결정하게 하는, 비-일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.