KR20230087595A - 정합 필터링을 사용하여 코히어런트 LiDAR 시스템들에서 미러 도플러 확산을 보상하기 위한 기술들 - Google Patents

정합 필터링을 사용하여 코히어런트 LiDAR 시스템들에서 미러 도플러 확산을 보상하기 위한 기술들 Download PDF

Info

Publication number
KR20230087595A
KR20230087595A KR1020237016586A KR20237016586A KR20230087595A KR 20230087595 A KR20230087595 A KR 20230087595A KR 1020237016586 A KR1020237016586 A KR 1020237016586A KR 20237016586 A KR20237016586 A KR 20237016586A KR 20230087595 A KR20230087595 A KR 20230087595A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
received signal
lidar
waveform
ranging
coefficients
Prior art date
Application number
KR1020237016586A
Other languages
English (en)
Inventor
조세 크라우스 페린
미나 레즈크
쿠마르 바르가브 비스와나타
라젠드라 투샤르 무르티
Original Assignee
아에바 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 아에바 인코포레이티드 filed Critical 아에바 인코포레이티드
Publication of KR20230087595A publication Critical patent/KR20230087595A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • G01S17/32—Systems determining position data of a target for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
    • G01S17/34—Systems determining position data of a target for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated using transmission of continuous, frequency-modulated waves while heterodyning the received signal, or a signal derived therefrom, with a locally-generated signal related to the contemporaneously transmitted signal
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • G01S17/32—Systems determining position data of a target for measuring distance only using transmission of continuous waves, whether amplitude-, frequency-, or phase-modulated, or unmodulated
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/42—Simultaneous measurement of distance and other co-ordinates
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S17/58—Velocity or trajectory determination systems; Sense-of-movement determination systems
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4808—Evaluating distance, position or velocity data
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/481—Constructional features, e.g. arrangements of optical elements
    • G01S7/4817—Constructional features, e.g. arrangements of optical elements relating to scanning
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/491—Details of non-pulse systems
    • G01S7/4911—Transmitters
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/491—Details of non-pulse systems
    • G01S7/493—Extracting wanted echo signals

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

수신 신호는 LiDAR 시스템에서 샘플링되고, 수신 신호는 주파수 도메인으로 컨버팅되며, 여기서 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함한다. 정합 필터가 선택되며, 여기서 정합 필터는 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함한다. 계수들의 세트는 메트릭들의 세트에 따라 업데이트된다. 수신 신호는 정합 필터에 의해 필터링되어 필터링된 수신 신호를 생성한다. 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도 정보가 추출된다.

Description

정합 필터링을 사용하여 코히어런트 LiDAR 시스템들에서 미러 도플러 확산을 보상하기 위한 기술들
[0001] 본 출원은, 35 U.S.C. § 119(e) 하에서, 2020년 10월 19일자로 출원된 미국 가특허출원 제63/093,599호에 대한 우선권을 주장하는, 2021년 6월 22일자로 출원된 미국 특허출원 제17/354,324호의 이익을 주장하며, 그 전체 내용들은 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
[0002] 본 개시내용은 일반적으로, 광 검출 및 레인징(LiDAR: light detection and ranging) 시스템들, 예를 들어 코히어런트(coherent) LiDAR 시스템들에서 미러 도플러 확산(mirror Doppler spreading)을 보상하기 위한 기술들에 관한 것이다.
[0003] FMCW(Frequency-Modulated Continuous-Wave) LiDAR 시스템들은 레이저 위상 잡음, 회로 위상 잡음, 구동 전자장치가 레이저 상에 주입하는 플리커 잡음, 온도/날씨에 걸친 드리프트, 및 처프 레이트 오프셋(chirp rate offset)들과 같은 여러 가능한 위상 손상들을 포함한다. 스캐닝 FMCW LiDAR 시스템은, 광 빔들을 스티어링하고 타깃 또는 타깃 환경을 스캐닝하기 위해 이동 스캐닝 미러를 사용할 수 있다. 넓은 시야 및 높은 프레임 레이트들을 달성하기 위해, 스캐닝 미러는 높은 각속력(angular speed)을 가질 수 있다. 높은 미러 각속력은 여러 손상들을 야기할 수 있다. 예를 들어, 미러-유도 도플러 시프트는 수신 신호 대역폭을 확장할 수 있다. 수신 신호 세기가 낮아질 수 있고, 결과적으로 검출 확률이 감소될 수 있다. 따라서, 범위, 속도(velocity) 및 반사율 측정들에서의 에러가 증가될 수 있다.
[0004] 본 개시내용은 LiDAR 시스템들에서 수신 신호를 프로세싱하는 방법들의 다양한 예들을 제한 없이 설명한다.
[0005] 일부 예들에서, 예를 들어 미러 도플러 확산을 보상하기 위해, 정합 필터에 의해 수신 신호를 프로세싱하는 방법이 본원에 개시된다. 수신 신호는 예상 수신 신호 형상 또는 파형에 기반하여 정합 필터에 의해 필터링될 수 있다. 예를 들어, 주파수 도메인(또는 "입력 스펙트럼")에서의 수신 신호는 예상 수신 신호 전력 스펙트럼 밀도(PSD: power spectrum density)를 정합시키는 것을 목표로 하는 정합 필터에 의해 필터링될 수 있다. 필터 계수들은 일정하거나(예를 들어, 이론적 시뮬레이션 또는 모델링으로부터 도출됨), 미러 각속력, 미러 포지션, 스캐너 기하학적 구조, 타깃, 장면 등과 같은 핵심 팩터들에 따라 업데이트될 수 있다. SNR이 최대화되는 지점에서 검출이 발생하기 때문에, 방법은 더 정확한 주파수 및 에너지 측정들을 야기할 수 있다.
[0006] 일부 예들에서, LiDAR 시스템에서의 방법이 본원에 개시된다. 수신 신호는 LiDAR 시스템에서 샘플링되고, 수신 신호는 주파수 도메인으로 컨버팅되며, 여기서 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함한다. 정합 필터가 선택되며, 여기서 정합 필터는 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함한다. 계수들의 세트는 메트릭들의 세트에 따라 업데이트된다. 수신 신호는 정합 필터에 의해 필터링되어 필터링된 수신 신호를 생성한다. 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도 정보가 추출된다.
[0007] 일부 예들에서, LiDAR 시스템이 본원에 개시된다. LiDAR 시스템은 메모리, 및 메모리와 동작가능하게 커플링된 프로세싱 디바이스 또는 프로세서를 포함한다. 프로세싱 디바이스 또는 프로세서는 수신 신호를 LiDAR 시스템에서 샘플링하고 수신 신호를 주파수 도메인으로 컨버팅하는 것이며, 여기서, 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함한다. 프로세싱 디바이스 또는 프로세서는 추가로, 정합 필터를 선택하는 것이고, 여기서 정합 필터는 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함한다. 프로세싱 디바이스 또는 프로세서는 추가로, 메트릭들의 세트에 따라 계수들의 세트를 업데이트하는 것이고, 정합 필터에 의해 수신 신호를 필터링하여 필터링된 수신 신호를 생성하기 위한 것이다. 프로세싱 디바이스 또는 프로세서는 추가로, 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도 정보를 추출하기 위한 것이다.
[0008] 일부 예들에서, 비-일시적인 머신-판독가능 매체가 본원에 개시된다. 비-일시적인 머신-판독가능 매체는, LiDAR 시스템의 프로세싱 디바이스 또는 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세싱 디바이스 또는 프로세서로 하여금, LiDAR 시스템에서 수신 신호를 샘플링하고 수신 신호를 주파수 도메인으로 컨버팅하게 하는 명령들을 내부에 저장하고 있으며, 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함한다. 프로세싱 디바이스 또는 프로세서는 추가로, 정합 필터를 선택하는 것이고, 여기서 정합 필터는 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함한다. 프로세싱 디바이스 또는 프로세서는 추가로, 메트릭들의 세트에 따라 계수들의 세트를 업데이트하는 것이고, 정합 필터에 의해 수신 신호를 필터링하여 필터링된 수신 신호를 생성하기 위한 것이다. 프로세싱 디바이스 또는 프로세서는 추가로, 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도 정보를 추출하기 위한 것이다.
[0009] 본 개시내용의 이러한 그리고 다른 양상들은 아래에서 간략히 설명되는 첨부 도면들과 함께 다음의 상세한 설명의 읽기로부터 자명할 것이다. 본 개시내용은, 본 개시내용에 제시된 2 개, 3 개, 4 개 이상의 특징들 또는 엘리먼트들의 임의의 조합을, 그러한 특징들 또는 엘리먼트들이 본원에 설명된 특정 예시적인 구현에서 명시적으로 조합되든 또는 달리 언급되든 관계없이 포함한다. 본 개시내용은, 본 개시내용의 맥락이 명확하게 달리 말하지 않는 한, 본 개시내용의 양상들 및 예들 중 임의의 것에서 본 개시내용의 임의의 분리가능한 특징들 또는 엘리먼트들이 조합가능한 것으로서 간주되어야 하도록, 전체론적으로 읽히는 것으로 의도된다.
[0010] 그러므로, 이러한 요약은, 본 개시내용의 범위 또는 사상을 어떤 방식으로도 제한하거나 좁히지 않으면서 본 개시내용의 일부 양상들의 기본적인 이해를 제공하기 위해 단지 일부 예들을 요약할 목적들로 제공된다는 것이 인식될 것이다. 다른 예들, 양상들 및 장점들은 첨부 도면들과 함께 취해지는 다음의 상세한 설명으로부터 자명해질 것이며, 첨부 도면들은 설명된 예들의 원리들을 예시한다.
[0011] 다양한 예들의 더 완전한 이해를 위해, 유사한 식별자들이 유사한 엘리먼트들에 대응하는 첨부 도면들과 관련하여 취해진 다음의 상세한 설명이 이제 참조된다.
[0012] 도 1a는 본 개시내용의 실시예들에 따른 예시적인 LiDAR 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0013] 도 1b는 본 개시내용의 실시예들에 따른, LiDAR 시스템의 정합 필터링 모듈의 예를 예시하는 블록 다이어그램이다.
[0014] 도 2는 본 개시내용의 실시예들에 따른, FMCW LIDAR 파형들의 예를 예시하는 시간-주파수 다이어그램이다.
[0015] 도 3a는 본 개시내용의 실시예들에 따른, 스캐닝 미러가 저속을 가질 때 LiDAR 시스템에서의 수신 신호 PSD(power spectrum density)의 예를 예시하는 다이어그램이다.
[0016] 도 3b는 본 개시내용의 실시예들에 따른, 스캐닝 미러가 고속을 가질 때 LiDAR 시스템에서의 수신 신호 PSD(power spectrum density)의 예를 예시하는 다이어그램이다.
[0017] 도 4는 본 개시내용의 실시예들에 따른, LiDAR 시스템의 정합 필터의 예를 예시하는 다이어그램이다.
[0018] 도 5는 본 개시내용의 실시예들에 따른, 정합 필터 파형들의 예들을 예시하는 다이어그램이다.
[0019] 도 6은 본 개시내용의 실시예들에 따른, LiDAR 시스템에서 수신 신호를 프로세싱하는 프로세스의 예를 예시하는 흐름 다이어그램이다.
[0020] 본 개시내용들의 다양한 실시예들 및 양상들은 아래에서 논의되는 세부사항들을 참조하여 설명될 것이며, 첨부 도면들은 다양한 실시예들을 예시할 것이다. 다음의 설명 및 도면들은 본 개시내용을 예시하며, 본 개시내용을 제한하는 것으로 해석되지 않아야 한다. 본 개시내용의 다양한 실시예들의 완전한 이해를 제공하기 위해 많은 특정 세부사항들이 설명된다. 그러나, 특정 인스턴스들에서, 잘 알려진 또는 종래의 세부사항들은 본 개시내용들의 실시예들의 간결한 논의를 제공하기 위해 설명되지 않는다.
[0021] 본원에 설명된 LiDAR 시스템들은 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, 설명된 LiDAR 시스템은 자동화된 운전자 보조 시스템들 또는 자율주행차(self-driving vehicle)들에 대한 공간 인식을 보조하는 FMCW(frequency modulated continuous-wave) 디바이스의 프론트-엔드(front-end)의 일부로서 구현될 수 있다.
[0022] 도 1a는 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 부가적인 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, LiDAR 시스템(100)과 관련하여 본원에 설명된 컴포넌트들 중 하나 이상은 포토닉스 칩 상에 구현될 수 있다. 광학 회로들(101)은 능동 광학 컴포넌트들과 수동 광학 컴포넌트들의 조합을 포함할 수 있다. 능동 광학 컴포넌트들은 광학 신호들 등을 생성, 증폭 및/또는 검출할 수 있다. 일부 예들에서, 능동 광학 컴포넌트는 상이한 파장들의 광학 빔들을 포함하고, 하나 이상의 광학 증폭기들, 하나 이상의 광학 검출기들 등을 포함한다.
[0023] 자유 공간 광학기(optics)(115)는, 광학 신호들을 반송하고, 능동 광학 회로의 적절한 입력/출력 포트들로 광학 신호들을 라우팅 및 조작하기 위한 하나 이상의 광학 도파관들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학기(115)는 또한, 탭들, WDM(wavelength division multiplexer)들, 스플리터들/결합기들, PBS(polarization beam splitter)들, 시준기들, 커플러들 등과 같은 하나 이상의 광학 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 자유 공간 광학기(115)는, 예를 들어 PBS를 사용하여 편광 상태를 변환하고 수신 편광 광을 광학 검출기들로 지향시키기 위한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학기(115)는 상이한 각도들에서 상이한 주파수들을 갖는 광학 빔들을 편향시키기 위한 회절 엘리먼트를 더 포함할 수 있다.
[0024] 일부 예들에서, LiDAR 시스템(100)은, 스캐닝 패턴을 따라 타깃 환경을 스캐닝하도록 광학 신호들을 스티어링하기 위해 회절 엘리먼트의 고속-이동-축에 직교하거나 실질적으로 직교하는 축(예를 들어, 저속-이동-축)을 따라 회전가능한 하나 이상의 스캐닝 미러들을 포함하는 광학 스캐너(102)를 포함한다. 예를 들어, 스캐닝 미러들은 하나 이상의 검류계들에 의해 회전가능할 수 있다. 타깃 환경에서의 오브젝트들은 입사 광을 리턴 광학 빔 또는 타깃 리턴 신호로 산란시킬 수 있다. 광학 스캐너(102)는 또한, 광학 회로들(101)의 수동 광학 회로 컴포넌트로 리턴될 수 있는 리턴 광학 빔 또는 타깃 리턴 신호를 수집한다. 예를 들어, 리턴 광학 빔은 편광 빔 스플리터에 의해 광학 검출기로 지향될 수 있다. 미러들 및 검류계들 이외에도, 광학 스캐너(102)는 1/4 파장판, 렌즈, 반사 방지 코팅 윈도우 등과 같은 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
[0025] 광학 회로들(101) 및 광학 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)을 위한 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 프로세싱 디바이스는 하나 이상의 범용 프로세싱 디바이스들, 이를테면 마이크로프로세서, 중앙 프로세싱 유닛 등일 수 있다. 더욱 상세하게는, 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 하나 이상의 특수-목적 프로세싱 디바이스들, 이를테면 ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array), DSP(digital signal processor), 네트워크 프로세서 등일 수 있다.
[0026] 일부 예들에서, LiDAR 제어 시스템들(110)은 DSP(digital signal processor)와 같은 신호 프로세싱 유닛(112)을 포함할 수 있다. LiDAR 제어 시스템들(110)은 광학 구동기들(103)을 제어하기 위한 디지털 제어 신호들을 출력하도록 구성된다. 일부 예들에서, 디지털 제어 신호들은 신호 컨버전 유닛(106)을 통해 아날로그 신호들로 컨버팅될 수 있다. 예를 들어, 신호 컨버전 유닛(106)은 디지털-아날로그 컨버터를 포함할 수 있다. 이어서, 광학 구동기들(103)은 광학 소스들, 이를테면 레이저들 및 증폭기들을 구동시키기 위해 광학 회로들(101)의 능동 광학 컴포넌트들에 구동 신호들을 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 다수의 광학 소스들을 구동하기 위해 여러 광학 구동기들(103) 및 신호 컨버전 유닛들(106)이 제공될 수 있다.
[0027] LiDAR 제어 시스템들(110)은 또한 광학 스캐너(102)에 대한 디지털 제어 신호들을 출력하도록 구성된다. 모션 제어 시스템(105)은 LIDAR 제어 시스템들(110)로부터 수신된 제어 신호들에 기반하여 광학 스캐너(102)의 검류계들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 디지털-아날로그 컨버터는 LiDAR 제어 시스템들(110)로부터의 좌표 라우팅 정보를 광학 스캐너(102)의 검류계들에 의해 해석가능한 신호들로 컨버팅할 수 있다. 일부 예들에서, 모션 제어 시스템(105)은 또한 광학 스캐너(102)의 컴포넌트들의 포지션 또는 동작에 관한 정보를 LiDAR 제어 시스템들(110)에 리턴할 수 있다. 예를 들어, 아날로그-디지털 컨버터는 결국 검류계들의 포지션에 관한 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석가능한 신호로 컨버팅할 수 있다.
[0028] LiDAR 제어 시스템들(110)은 추가로, 착신 디지털 신호들을 분석하도록 구성된다. 이와 관련하여, LiDAR 시스템(100)은 광학 회로들(101)에 의해 수신된 하나 이상의 빔들을 측정하기 위한 광학 수신기들(104)을 포함한다. 예를 들어, 기준 빔 수신기는 능동 광학 컴포넌트로부터의 기준 빔의 진폭을 측정할 수 있고, 아날로그-디지털 컨버터는 기준 수신기로부터의 신호들을 LiDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석가능한 신호들로 컨버팅한다. 타깃 수신기들은 비트 주파수 변조된 광학 신호의 형태로 타깃의 범위 및 속도에 관한 정보를 반송하는 광학 신호를 측정한다. 반사된 빔은 로컬 오실레이터로부터의 제2 신호와 혼합될 수 있다. 광학 수신기들(104)은 타깃 수신기로부터의 신호들을 LiDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석가능한 신호들로 컨버팅하기 위한 고속 아날로그-디지털 컨버터를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 광학 수신기들(104)로부터의 신호들은, LiDAR 제어 시스템들(110)에 의한 수신 전에 신호 컨디셔닝 유닛(107)에 의한 신호 컨디셔닝을 겪을 수 있다. 예를 들어, 광학 수신기들(104)로부터의 신호들은 수신 신호들의 증폭을 위해 연산 증폭기에 제공될 수 있고, 증폭된 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)에 제공될 수 있다.
[0029] 일부 애플리케이션들에서, LiDAR 시스템(100)은 환경의 이미지들을 캡처하도록 구성된 하나 이상의 이미징 디바이스들(108), 시스템의 지리적 위치를 제공하도록 구성된 글로벌 포지셔닝 시스템(109), 또는 다른 센서 입력들을 추가적으로 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 그에 관련된 정보를 LiDAR 제어 시스템들(110) 또는 LIDAR 시스템(100)에 연결된 다른 시스템들에 전송하도록 구성될 수 있다.
[0030] 일부 예들에 따른 동작에서, LiDAR 시스템(100)은 2 차원에 걸쳐 범위 및 속도를 동시에 측정하기 위해 비축퇴(nondegenerate) 광학 소스들을 사용하도록 구성된다. 이 능력은 주변 환경의 범위, 속도, 방위각 및 고도의 실시간 장거리 측정들을 가능하게 한다.
[0031] 일부 예들에서, 스캐닝 프로세스는 광학 구동기들(103) 및 LiDAR 제어 시스템들(110)로 시작된다. LiDAR 제어 시스템들(110)은 하나 이상의 광학 빔들을 독립적으로 변조하도록 광학 구동기들(103)에 명령하고, 이러한 변조된 신호들은 수동 광학 회로를 통해 시준기로 전파된다. 시준기는, 모션 제어 시스템(105)에 의해 정의된 미리 프로그래밍된 패턴을 통해 환경을 스캐닝하는 광학 스캐닝 시스템에 광을 지향시킨다. 광학 회로들(101)은 또한 광이 광학 회로들(101)을 떠날 때 광의 편광을 변환하기 위한 PWP(polarization wave plate)를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 편광 파장판은 1/4 파장판 또는 반파장판일 수 있다. 편광된 광의 일부는 또한 광학 회로들(101)로 다시 반사될 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템(100)에서 사용되는 렌즈 또는 시준 시스템들은 광의 일부를 다시 광학 회로들(101)로 반사하기 위해 자연 반사 특성들 또는 반사 코팅을 가질 수 있다.
[0032] 환경으로부터 다시 반사된 광학 신호들은 광학 회로들(101)을 통해 수신기들로 전달된다. 광의 편광이 변환되었기 때문에, 광은 다시 광학 회로들(101)로 반사된 편광된 광의 부분과 함께 편광 빔 스플리터에 의해 반사될 수 있다. 따라서, 광학 소스로서 동일한 섬유 또는 도파관으로 리턴하기보다는, 반사된 광은 별개의 광학 수신기들로 반사된다. 이러한 신호들은 서로 간섭하고 결합 신호를 생성한다. 타깃으로부터 리턴하는 각각의 빔 신호는 시간-시프트된 파형을 생성한다. 2개의 파형들 사이의 시간적 위상 차이는 광학 수신기들(광검출기들) 상에서 측정되는 비트 주파수를 생성한다. 이어서, 결합 신호는 광학 수신기들(104)로 반사될 수 있다.
[0033] 광학 수신기들(104)로부터의 아날로그 신호들은 ADC들을 사용하여 디지털 신호들로 컨버팅된다. 이어서, 디지털 신호들은 LiDAR 제어 시스템들(110)에 전송된다. 이어서, 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 검류계들(미도시)로부터의 포지션 데이터뿐만 아니라 이미지 프로세싱 시스템(114)으로부터의 이미지 데이터를 수신한다. 이어서, 신호 프로세싱 유닛(112)은, 광학 스캐너(102)가 부가적인 지점들을 스캐닝할 때 환경에서의 지점들의 범위 및 속도에 관한 정보를 갖는 3D 지점 클라우드를 생성할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 주변 영역에서의 오브젝트들의 속도 및 거리를 결정하기 위해 3D 지점 클라우드 데이터를 이미지 데이터와 오버레이(overlay)할 수 있다. 시스템은 또한, 정확한 글로벌 위치를 제공하기 위해 위성-기반 내비게이션 위치 데이터를 프로세싱한다.
[0034] 도 1b는 본 개시내용의 실시예들에 따른, LiDAR 시스템의 정합 필터링 모듈(130)의 예를 예시하는 블록 다이어그램이다. 도 1a 및 도 1b를 참조하면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 정합 필터링 모듈(130)을 포함할 수 있다. 정합 필터링 모듈이 신호 프로세싱 유닛(112) 내에 상주하는 것으로 묘사되지만, 본 개시내용의 실시예들은 그와 같이 제한되지 않는다는 것이 주목되어야 한다. 예를 들어, 일 실시예에서, 정합 필터링 모듈(130)은 시스템(100)(예를 들어, LiDAR 제어 시스템(110)) 내의 컴퓨터 메모리(예를 들어, RAM, ROM, 플래시 메모리 등)에 상주할 수 있다. 스캐닝 FMCW LiDAR 시스템(100)은, 광 빔들을 스티어링하고 타깃 또는 타깃 환경을 스캐닝하기 위해 (예를 들어, 광학 스캐너(102)에 포함된) 이동 스캐닝 미러를 사용할 수 있다. 타깃 환경에서의 오브젝트들은 입사 광을 리턴 광학 빔 또는 타깃 리턴 신호로 산란시킬 수 있다. 광학 스캐너(102)는 또한 리턴 광학 빔 또는 타깃 리턴 신호를 수집한다. 타깃 리턴 신호는 로컬 오실레이터로부터의 제2 신호와 혼합될 수 있고, 범위 의존적 비트 주파수가 생성될 수 있다. 2개의 파형들 사이의 시간적 위상 차이는 광학 수신기들(104)(광검출기들) 상에서 측정되는 비트 주파수를 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 비트 주파수는, 예를 들어 LiDAR 시스템(100)에서의 신호 컨디셔닝 유닛(107)과 같은 신호 컨디셔닝 유닛에서 아날로그-디지털 컨버터(ADC)에 의해 디지털화될 수 있다. 일 실시예에서, 디지털화된 비트 주파수 신호는 LiDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112)에 의해 수신될 수 있고, 이어서, 신호 프로세싱 유닛(112)에서 디지털적으로 프로세싱될 수 있다. 정합 필터링 모듈(130)을 포함하는 신호 프로세싱 유닛(112)은 타깃의 범위 및 속도 정보를 추출하기 위해 수신 신호를 프로세싱할 수 있다.
[0035] 정합 필터링 모듈(130)은 샘플링 모듈(121), 컨버전 모듈(122), 선택 모듈(123), 계수 모듈(124) 및 필터링 모듈(125)을 포함할 수 있다(그러나, 이에 제한되지 않음). 일부 실시예들에서, 정합 필터링 모듈(130)은 광학 수신기들(104) 또는 신호 컨디셔닝 유닛(107)으로부터 신호를 수신할 수 있다. 샘플링 모듈(121)은 LiDAR 시스템에서 수신 신호를 샘플링하도록 구성될 수 있다. 컨버전 모듈(122)은 수신 신호를 주파수 도메인으로 컨버팅하도록 구성될 수 있으며, 여기서 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함한다. 선택 유닛(123)은 정합 필터를 선택하도록 구성될 수 있으며, 여기서 정합 필터는 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함할 수 있다. 제2 주파수 파형은 수신 신호의 예상되는 제1 주파수 파형을 포함할 수 있다. 예를 들어, 수신 신호는 타깃 리턴 신호와 로컬 오실레이터 신호의 혼합으로부터 생성된 비트 주파수일 수 있으며, 따라서 제2 주파수 파형은 시뮬레이션(모델) 또는 수신 신호의 측정 결과에 기반하여 결정될 수 있다. 계수 유닛(124)은 메트릭들의 세트에 따라 계수들의 세트를 업데이트하도록 구성될 수 있다. 필터링 유닛(125)은 정합 필터에 의해 수신 신호를 필터링하여 필터링된 수신 신호를 생성하도록 구성될 수 있다. 신호 프로세싱 유닛은 필터링된 수신 신호로부터 타깃의 범위 및 속도 정보를 추출하도록 구성될 수 있다. 정합 필터링 모듈(130)은 다른 모듈들을 포함할 수 있다. 모듈들(121-125) 중 일부 또는 전부는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 이러한 모듈들은 메모리에 로딩되고, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 수 있다. 모듈들(121-125) 중 일부는 통합형 모듈로서 함께 통합될 수 있다.
[0036] 도 2는 일부 실시예들에 따른, 타깃 환경을 스캐닝하기 위해 시스템(100)과 같은 LiDAR 시스템에 의해 사용될 수 있는 FMCW 스캐닝 신호(101b)의 시간-주파수 다이어그램(200)이다. 일 예에서, fFM(t)로서 라벨링된 스캐닝 파형(201)은 처프 대역폭(ΔfC) 및 처프 기간(TC)을 갖는 톱니 파형(톱니 "처프")이다. 톱니의 기울기는 k = (ΔfC/TC)로서 주어진다. 도 2는 또한 일부 실시예들에 따른 타깃 리턴 신호(202)를 묘사한다. fFM(t-Δt)으로서 라벨링된 타깃 리턴 신호(202)는 스캐닝 신호(201)의 시간 지연 버전이며, 여기서 Δt는 스캐닝 신호(201)에 의해 조명되는 타깃으로의 그리고 그 타깃으로부터의 왕복 시간이다. 왕복 시간은 Δt = 2R/v로서 주어지며, 여기서 R은 타깃 범위이고, v는 광속(speed of light)(c)인, 광학 빔의 속도이다. 그러므로, 타깃 범위(R)는 R = c(Δt/2)로서 계산될 수 있다. 리턴 신호(202)가 스캐닝 신호와 광학적으로 혼합될 때, 범위 의존적 차이 주파수("비트 주파수")(ΔfR(t))가 생성된다. 비트 주파수(ΔfR(t))는 톱니(k)의 기울기만큼 시간 지연(Δt)과 선형적으로 관련된다. 즉, ΔfR(t) = kΔt이다. 타깃 범위(R)가 Δt에 비례하기 때문에, 타깃 범위(R)는 R = (c/2)(ΔfR(t)/k)과 같이 계산될 수 있다. 즉, 범위(R)는 비트 주파수(ΔfR(t))와 선형적으로 관련된다. 비트 주파수(ΔfR(t))는 예를 들어 시스템(100)의 광학 수신기들(104)에서 아날로그 신호로서 생성될 수 있다. 이어서, 비트 주파수는, 예를 들어 LIDAR 시스템(100)에서의 신호 컨디셔닝 유닛(107)과 같은 신호 컨디셔닝 유닛에서 아날로그-디지털 컨버터(ADC)에 의해 디지털화될 수 있다. 이어서, 디지털화된 비트 주파수 신호는, 예를 들어 시스템(100)에서의 신호 프로세싱 유닛(112)과 같은 신호 프로세싱 유닛에서 디지털적으로 프로세싱될 수 있다. 타깃 리턴 신호(202)는 일반적으로, 타깃이 LIDAR 시스템(100)에 대한 속도를 갖는다면, 주파수 오프셋(도플러 시프트)을 또한 포함할 것이라는 점이 주목되어야 한다. 도플러 시프트는 개별적으로 결정될 수 있고, 리턴 신호의 주파수를 정정하기 위해 사용될 수 있으므로, 설명의 단순성 및 용이함을 위해 도플러 시프트는 도 2에 도시되지 않는다. ADC의 샘플링 주파수는 에일리어싱(aliasing) 없이 시스템에 의해 프로세싱될 수 있는 가장 높은 비트 주파수를 결정할 것이라는 점이 또한 주목되어야 한다. 일반적으로, 프로세싱될 수 있는 가장 높은 주파수는 샘플링 주파수의 1/2(즉, "나이퀴스트 한계")이다. 일 예에서, 그리고 제한 없이, ADC의 샘플링 주파수가 1 기가헤르츠이면, 에일리어싱 없이 프로세싱될 수 있는 가장 높은 비트 주파수(ΔfRmax)는 500 메가헤르츠이다. 이 한계는 결국 처프 기울기(k)를 변화시킴으로써 조정될 수 있는 Rmax = (c/2)(ΔfRmax/k)로서 시스템의 최대 범위를 결정한다. 일 예에서, ADC로부터의 데이터 샘플들이 연속적일 수 있지만, 아래에서 설명되는 후속 디지털 프로세싱은 LIDAR 시스템(100)에서의 어떤 주기성과 연관될 수 있는 "시간 세그먼트들"로 파티셔닝될 수 있다. 일 예에서, 그리고 제한 없이, 시간 세그먼트는 광학 스캐너에 의한 방위각에서의 전체 회전들의 수 또는 미리 결정된 수의 처프 기간들(T)에 대응할 수 있다.
[0037] 도 3a는, 스캐닝 미러가 저속을 가질 때 LiDAR 시스템에서 수신 신호 PSD(power spectrum density)(301a)의 예를 예시하는 다이어그램(300a)이다. 도 3b는 스캐닝 미러가 고속을 가질 때 LiDAR 시스템에서의 수신 신호 PSD(power spectrum density)의 예를 예시하는 다이어그램이다. 스캐닝 LiDAR 시스템(예를 들어, FMCW LiDAR)은, 광 빔들을 스티어링하고 타깃 또는 타깃 환경을 스캐닝하기 위해 이동 스캐닝 미러를 사용할 수 있다. 넓은 시야 및 높은 프레임 레이트들을 달성하기 위해, 스캐닝 미러는 높은 각속력을 가질 수 있다. 일부 시나리오들에서, 높은 미러 각속력은 여러 손상들을 야기할 수 있다. 예를 들어, 미러-유도 도플러 시프트는 수신 신호 대역폭을 확장할 수 있다. 따라서, 이러한 시나리오들에서, 수신 신호 세기가 낮아질 수 있고, 결과적으로 검출 확률이 감소될 수 있고 범위, 속도 및 반사율 측정들과 관련된 에러들의 증가를 야기할 수 있다.
[0038] 도 3a 및 도 3b를 참조하면, 이동 스캐닝 미러는 타깃 리턴 신호일 수 있는 착신 광 빔 및 발신 광 빔에 대해 도플러 시프트를 유도할 수 있다. 도 3a에 묘사된 바와 같이, 스캐닝 미러가 낮은 미러 속력들(예를 들어, < 5 kdeg/s)로 이동하고 있을 때, 미러-유도 도플러는 신호 품질에 거의 영향을 미치지 않는다. 피크 값(302a)은 수신 신호의 PSD(301a)에서 검출될 수 있다. 수신 신호는 경미할 수 있는 랜덤 실현(305a)을 가질 수 있다. 수신 신호는 합리적인 범위의 주파수 측정 에러(303a) 및 합리적인 범위의 전력 측정 에러(304a)를 가질 수 있다.
[0039] 도 3b에 묘사된 바와 같이, 스캐닝 미러가 높은 미러 속력들(> 5 kdeg/s)로 이동하고 있을 때, 신호 PSD(power spectrum density)(301b)의 상당한 확장이 있을 수 있다. 그 결과, 측정된 신호 에너지는 평균적으로 더 낮을 수 있다. 따라서, 검출 확률이 결과적으로 감소될 수 있다. 주파수(303b)에 대한 측정 에러 및/또는 에너지(304b)에 대한 측정 에러는 신호의 랜덤성(예를 들어, 랜덤 실현(305b))으로 인해 더 높을 수 있다.
[0040] 도 4는 본 개시내용의 실시예들에 따른, LiDAR 시스템의 정합 필터의 예를 예시하는 다이어그램(400)이다. 본원에 설명된 실시예들은 미러 도플러 확산을 방지하기 위한 다수의 접근법들을 제공한다. 예를 들어, 주파수 도메인 기술들 및 시간 도메인 기술들이 실시예들에 의해 이용될 수 있다. 주파수 도메인 기술들에서의 하나의 접근법은 주파수 도메인에서의 정합 필터링이다. 이러한 접근법 하에서, 수신 신호는 주파수 도메인에서 정합 필터에 의해 필터링되며, 여기서 정합 필터는 주파수 도메인에서 예상되는 수신 신호 형상 또는 파형을 포함한다. 예상 수신 신호 주파수 파형은 미리 결정된 조건들(예를 들어, 실험실 환경 또는 테스트 환경, 인공 지능 등에서 결정된 조건들)로부터의 이론적 모델들 또는 시뮬레이션들 또는 측정들에 기반하여 결정될 수 있다.
[0041] 도 4를 참조하면, 주파수 도메인, 예를 들어 입력 스펙트럼의 수신 신호(401)가 정합 필터(402)에 입력될 수 있다. 수신 신호(401)는 예를 들어 정합 필터링 프로세스의 시작점에서 미지 파형일 수 있는 제1 주파수 파형을 포함할 수 있다. 정합 필터(402)는 예상 수신 신호 주파수 파형일 수 있는 제2 주파수 파형을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 제2 주파수 파형은 제1 주파수 파형을 정합시키거나 근사화하기 위한 계수들의 세트를 가질 수 있다. 일부 실시예들에서, 제2 주파수 파형은 이론적 모델 또는 실험 측정들에 기반하여 결정된, 제1 주파수 파형의 예상 또는 추정 또는 근사일 수 있다. 일부 실시예들에서, 제2 주파수 파형은 LiDAR 시스템, 예를 들어 LiDAR 시스템의 광학-서브시스템의 모델 또는 시뮬레이션 또는 측정에 기반하여 결정될 수 있다.
[0042] 일 실시예에서, 제2 주파수 파형은 수신 신호의 PSD(power spectrum density) 함수의 추정에 기반할 수 있다. 예를 들어, 정합 필터(402)는 예상 수신 신호 PSD를 포함할 수 있다. 정합 필터(402)는, 예상 수신 신호 PSD를 제1 주파수 파형과 비교하고 정합이 존재하는지를 결정하도록 구성될 수 있다.
[0043] 일 실시예에서, 정합 필터(402)에 대한 필터 계수들(403)은 일정할 수 있다. 예를 들어, 필터 계수들(403)은 이론적 시뮬레이션 또는 모델링으로부터 도출될 수 있다.
[0044] 일 실시예에서, 필터 계수들(403)은 메트릭들의 세트에 따라 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 필터 계수들(403)은 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너 기하학적 구조, 스캐닝 미러 사이즈, 빔 직경 또는 타깃 등과 같은 핵심 팩터들에 따라 업데이트될 수 있다. 메트릭들의 세트는 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너 기하학적 구조, 스캐닝 미러 사이즈, 빔 직경 또는 타깃 등을 포함할 수 있다. 예컨대, 필터 계수들(403)은 수신 신호를 더 양호하게 정합시키도록 적응 또는 조정될 수 있다. 예를 들어, 필터 계수들(403)은 이론적 시뮬레이션 또는 모델링으로부터 초기에 결정되고, 이어서 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너 기하학적 구조 또는 타깃 등에 기반하여 동적으로 업데이트 또는 적응될 수 있다. 예를 들어, 스캐닝 미러의 각속력이 더 빠를 때, 필터 계수들(403)은 정합 필터의 대역폭을 확장하도록 업데이트될 수 있다.
[0045] 일 실시예에서, 정합 필터 계수들(403)은, 정합 필터 대역폭이 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러 사이즈 및/또는 빔 직경에 비례하도록 업데이트될 수 있다.
[0046] 일 실시예에서, 계수들의 세트는 하드웨어 구성 또는 시스템 동작의 변화에 기반하여 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 계수들의 세트는 미러 각속력의 증가 또는 스캔 패턴의 변화에 기반하여 업데이트될 수 있다.
[0047] 일 실시예에서, 필터 계수들(403)은 연속적으로 업데이트될 수 있는데, 예를 들어, 1 밀리초, 1 초, 15 초, 30 초, 또는 이들 사이의 임의의 값들마다 업데이트될 수 있다. 다른 예의 경우, 필터 계수들(403)은 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너 기하학적 구조 또는 타깃 등의 변화가 있음을 검출할 때 업데이트될 수 있다.
[0048] 일부 실시예들에 따르면, 정합 필터(402)는 콘볼빙 파형(convolving waveform)들에 기반하여 구성될 수 있다. 예를 들어, 일 시나리오에서, 정합 필터(402)는 수신 신호(예를 들어, 제1 주파수 파형)를 예상 수신 신호(예를 들어, 제2 주파수 파형)와 비교하여 이들 사이의 유사성을 결정하도록 구성될 수 있다. 예로서, 정합 필터(402)는 예상 수신 신호 PSD와 수신 신호 PSD의 상호상관(cross-correlation)을 계산하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 최대 상관 값은 수신 신호의 피크 값을 나타낼 수 있다.
[0049] 필터링되는 알려진 파형인 제2 주파수 파형이 미지 파형인 수신 신호 파형의 복소 켤레이면, SNR(signal-to-noise ratio) 및 검출 확률은 정합 필터(402)에 의해 최대화될 것이다. 일 실시예에서, 필터링된 수신 신호는 범위 및 속도 정보를 추출하기 위해 피크 선택 프로세스에 입력된다. 수신 신호로부터 피크 값을 검출하기 위해 피크 값 탐색(404)이 수행될 수 있다. 이어서, 타깃의 범위 및 속도 정보는 수신 신호의 피크 값에 기반하여 추출될 수 있다. SNR이 최대화되는 지점에서 검출(405)이 발생하기 때문에, 방법은 더 정확한 주파수 및 에너지 측정들을 야기할 수 있고, 이로써 타깃의 범위 및 속도 측정들의 정확도를 증가시킬 수 있다.
[0050] 도 5는 본 개시내용의 실시예들에 따른, 정합 필터 파형들의 예들을 예시하는 다이어그램이다. 상이한 정합 필터 파형들(예를 들어, 제2 주파수 파형)은 이론적 시뮬레이션 또는 모델링에 기반하여 선택될 수 있거나, 또는 경험적으로 선택될 수 있다. 예로서, 정합 필터는 가우시안 파형(501)을 포함할 수 있으며, 여기서 M(f) = exp(-0.5(f/B)2)이며, 여기서 B는 필터 대역폭을 결정한다. 다른 예로서, 정합 필터는 sinc 파형(502)을 포함할 수 있으며, 여기서 | f | ≤ B이면 M(f) = sinc(f/B)이고, 그렇지 않으면 M(f) = 0이며, 여기서 B는 필터 대역폭을 결정한다. 또 다른 예로서, 정합 필터는 sinc 제곱 파형(503)을 포함할 수 있으며, 여기서 | f | ≤ B이면 M(f) = sinc2(f/B)이고, 그렇지 않으면 M(f) = 0이며, 여기서 B는 필터 대역폭을 결정한다. 또 다른 예로서, 정합 필터는 직사각형 파형(501)을 포함할 수 있으며, 여기서 | f | ≤ B이면 M(f) = 1이고, 그렇지 않으면 M(f) = 0이며, 여기서 B는 필터 대역폭을 결정한다. 정합 필터들의 위의 예들은 필터 대역폭을 결정하는 파라미터 B에 의해 정의될 수 있다. 일 실시예에서, 필터 대역폭은 스캐닝 미러의 각속력에 정비례할 수 있다. 정합 필터들의 위의 예들은 단지 예시를 위한 것이다. 많은 다른 정합 필터 파형들이 있을 수 있다.
[0051] 디지털 신호 프로세싱에서의 구현을 위해, 이산 주파수 필터 계수들은 연속 주파수 파형들(예를 들어, 501-504)을 샘플링함으로써 획득될 수 있다.
[0052] 도 6은 본 개시내용의 실시예들에 따른, LiDAR 시스템에서 수신 신호를 프로세싱하는 프로세스(600)의 예를 예시하는 흐름 다이어그램이다. 프로세스(600)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 소프트웨어는 비-일시적인 머신 판독가능 저장 매체 상에(예를 들어, 메모리 디바이스 상에) 저장될 수 있다. 예를 들어, 프로세스(600)는 도 1a 및 도 1b에 예시된 바와 같이, LiDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112)에서의 정합 필터링 모듈(130)에 의해 수행될 수 있다. 이러한 프로세스에 의해, 더 정확한 주파수 및 에너지 측정들이 달성될 수 있고, 이로써 타깃의 범위 및 속도 측정들의 정확도를 증가시킬 수 있다.
[0053] 블록(601)에서, LiDAR 시스템에서 수신 신호는 샘플링되고, 수신 신호는 주파수 도메인으로 컨버팅되며, 여기서 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함한다.
[0054] 블록(602)에서, 정합 필터가 선택된다. 정합 필터는 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함한다. 일 실시예에서, 제2 주파수 파형은 LiDAR 시스템의 광학 서브-시스템의 모델 또는 시뮬레이션 또는 측정에 기반하여 결정된다. 일 실시예에서, 제2 주파수 파형은 수신 신호의 PSD의 추정에 기반하여 결정된다.
[0055] 일 실시예에서, 정합 필터를 선택하는 것은, 제2 주파수 파형이 될 직사각형 파형, sinc 파형, sinc 제곱 파형, 또는 가우시안 파형을 선택하는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 정합 필터는 sinc 파형, sinc 제곱 파형, 가우시안 파형 또는 직사각형 파형 중 적어도 하나를 포함한다.
[0056] 블록(603)에서, 계수들의 세트는 메트릭들의 세트에 따라 업데이트된다. 일 실시예에서, 정합 필터의 계수들의 세트는 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너의 기하학적 구조, 또는 타깃 중 적어도 하나에 따라 업데이트된다.
[0057] 일 실시예에서, 계수들의 세트는, 필터 대역폭이 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러 사이즈, 또는 빔 직경에 비례하도록 업데이트된다. 일 실시예에서, 계수들의 세트는 미러 각속력의 변화 또는 스캔 패턴 변화를 포함하는, 시스템 동작 또는 하드웨어 구성의 변화에 기반하여 업데이트된다.
[0058] 블록(604)에서, 수신 신호는 정합 필터에 의해 필터링되어 필터링된 수신 신호를 생성할 수 있다.
[0059] 블록(605)에서, 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도 정보가 추출된다. 일 실시예에서, 필터링된 수신 신호는 범위 및 속도 정보를 추출하기 위해 피크 선택 프로세스에 입력된다. 예를 들어, 필터링된 수신 신호의 피크 값이 검출되어 타깃의 범위 및 속도 정보가 추출된다.
[0060] 전술한 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 예들이 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있다는 것이 기술분야의 당업자에게 자명할 것이다. 다른 인스턴스들에서, 잘 알려진 컴포넌트들 또는 방법들은 본 개시내용을 불필요하게 모호하게 하는 것을 회피하기 위해 상세하게 설명되지 않거나 또는 간단한 블록 다이어그램 형태로 제시된다. 따라서, 제시된 특정 세부사항들은 단지 예시적일 뿐이다. 특정 예들은 이러한 예시적인 세부사항들로부터 변할 수 있으며, 여전히 본 개시내용의 범위 내에 있는 것으로 고려될 수 있다.
[0061] 본 명세서 전반에 걸쳐 “일 예" 또는 "예"에 대한 언급은 예들과 관련하여 설명된 특정 특징, 구조 또는 특성이 적어도 하나의 예에 포함된다는 것을 의미한다. 그러므로, 본 명세서 전체에 걸쳐 다양한 장소들에서의 "일 예에서" 또는 "예에서"란 문구의 출현들은 전부가 반드시 동일한 예를 지칭하는 것이 아니다.
[0062] 본원의 방법들의 동작들이 특정 순서로 도시 및 설명되지만, 특정 동작이 적어도 부분적으로 다른 동작들과 동시에 수행될 수 있도록 또는 특정 동작들이 역순으로 수행될 수 있도록, 각각의 방법의 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 별개의 동작들의 명령들 또는 하위-동작들은 간헐적인 또는 교번적인 방식으로 수행될 수 있다.
[0063] 요약에서 설명되는 것을 포함하는, 본 발명의 예시된 구현들의 위의 설명은, 본 발명을 개시된 정확한 형태들로 제한하거나 또는 총망라하도록 의도되지 않는다. 본 발명의 특정 구현들 및 본 발명을 위한 예들은 예시적인 목적들을 위해 본원에 설명되지만, 기술분야의 당업자들이 인식할 바와 같이, 본 발명의 범위 내에서 다양한 등가의 변형들이 가능하다. "예" 또는 "예시적인"이라는 단어들은, 본원에서 예, 인스턴스 또는 예시로서의 역할을 하는” 것을 의미하도록 사용된다. “예”로서 또는 “예시적인” 것으로서 본원에 설명된 임의의 양상 또는 설계가 반드시 다른 양상들 또는 설계들보다 바람직하거나 또는 유리한 것으로서 해석되지 않아야 한다. 오히려, "예" 또는 "예시적인"이라는 단어들의 사용은 구체적인 방식으로 개념들을 제시하도록 의도된다. 본 출원에서 사용된 바와 같이, “또는”이란 용어는 배타적인 “또는”이 아닌 포함적인 “또는”을 의미하도록 의도된다. 즉, 달리 특정되거나 문맥상 명확하지 않은 한, "X는 A 또는 B를 포함한다"는 자연적인 내포적 치환들 중 임의의 치환을 의미하도록 의도된다. 즉, X가 A를 포함하면; X는 B를 포함하거나; 또는 X가 A 및 B 둘 모두를 포함하면, "X는 A 또는 B를 포함함"은 전술한 인스턴스들 중 임의의 인스턴스 하에 충족된다. 이외에도, 본 출원 및 첨부 청구항들에서 사용된 바와 같은 단수 표현들은, 달리 특정되거나 또는 단수 형태로 지시되는 것으로 맥락상 명확하지 않는 한, “하나 이상”을 의미하는 것으로 일반적으로 해석되어야 한다. 게다가, 본원에 사용된 바와 같은 제1", "제2", "제3", "제4" 등의 용어들은 상이한 엘리먼트들 사이를 구별하기 위한 라벨들로서 여겨지며, 반드시 이들의 수치 지정에 따른 서수적 의미를 갖지는 않을 수 있다.

Claims (24)

  1. LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법으로서,
    상기 LiDAR 시스템에서 수신 신호를 샘플링하고 상기 수신 신호를 주파수 도메인으로 컨버팅하는 단계 ― 상기 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함함 ―;
    정합 필터를 선택하는 단계 ― 상기 정합 필터는 상기 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함함 ―;
    메트릭들의 세트에 따라 상기 계수들의 세트를 업데이트하는 단계;
    필터링된 수신 신호를 생성하기 위해 상기 정합 필터에 의해 상기 수신 신호를 필터링하는 단계; 및
    상기 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도(velocity) 정보를 추출하는 단계를 포함하는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 정합 필터를 선택하는 단계는, 상기 제2 주파수 파형이 될 직사각형 파형, sinc 파형, sinc 제곱 파형, 또는 가우시안 파형을 선택하는 단계를 포함하는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는 스캐닝 미러의 각속력(angular speed), 상기 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너의 기하학적 구조, 또는 타깃 중 적어도 하나에 따라 업데이트되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는, 필터 대역폭이 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러 사이즈, 또는 빔 직경 중 적어도 하나에 비례하도록 업데이트되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은 상기 수신 신호의 전력 스펙트럼 밀도 함수의 추정에 기반하여 결정되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는 미러 각속력의 변화 또는 스캔 패턴 변화를 포함하는, 시스템 동작 또는 하드웨어 구성의 변화에 기반하여 업데이트되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 범위 및 속도 정보를 추출하기 위해 상기 필터링된 수신 신호를 피크 선택 프로세스에 입력하는 단계를 더 포함하는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은 상기 LiDAR 시스템의 광학 서브-시스템의 모델 또는 시뮬레이션 또는 측정에 기반하여 결정되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템에서의 방법.
  9. LiDAR(light detection and ranging) 시스템으로서,
    메모리; 및
    상기 메모리와 동작가능하게 커플링된 프로세서를 포함하며,
    상기 프로세서는,
    상기 LiDAR 시스템에서 수신 신호를 샘플링하고 상기 수신 신호를 주파수 도메인으로 컨버팅하고 ― 상기 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함함 ―;
    정합 필터를 선택하고 ― 상기 정합 필터는 상기 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함함 ―;
    메트릭들의 세트에 따라 상기 계수들의 세트를 업데이트하고;
    필터링된 수신 신호를 생성하기 위해 상기 정합 필터에 의해 상기 수신 신호를 필터링하고; 그리고
    상기 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도 정보를 추출하기 위한 것인,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은, 상기 제2 주파수 파형이 될 직사각형 파형, sinc 파형, sinc 제곱 파형, 또는 가우시안 파형을 포함하는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  11. 제9 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는 스캐닝 미러의 각속력, 상기 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너의 기하학적 구조, 또는 타깃 중 적어도 하나에 따라 업데이트되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  12. 제9 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는, 필터 대역폭이 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러 사이즈, 또는 빔 직경 중 적어도 하나에 비례하도록 업데이트되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  13. 제9 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은 상기 수신 신호의 전력 스펙트럼 밀도 함수의 추정에 기반하여 결정되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  14. 제9 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는 미러 각속력의 변화 또는 스캔 패턴 변화를 포함하는, 시스템 동작 또는 하드웨어 구성의 변화에 기반하여 업데이트되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  15. 제9 항에 있어서,
    상기 메모리와 동작 가능하게 커플링된 프로세서는 추가로, 상기 범위 및 속도 정보를 추출하기 위해 상기 필터링된 수신 신호를 피크 선택 프로세스에 입력하기 위한 것인,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  16. 제9 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은 상기 LiDAR 시스템의 광학 서브-시스템의 모델 또는 시뮬레이션 또는 측정에 기반하여 결정되는,
    LiDAR(light detection and ranging) 시스템.
  17. 명령들을 저장하고 있는 비-일시적인 머신-판독가능 매체로서,
    상기 명령들은, LiDAR(light detection and ranging) 시스템의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
    상기 LiDAR 시스템에서 수신 신호를 샘플링하고 상기 수신 신호를 주파수 도메인으로 컨버팅하고 ― 상기 수신 신호는 제1 주파수 파형을 포함함 ―;
    정합 필터를 선택하고 ― 상기 정합 필터는 상기 제1 주파수 파형을 정합시키기 위한 계수들의 세트를 갖는 제2 주파수 파형을 포함함 ―;
    메트릭들의 세트에 따라 상기 계수들의 세트를 업데이트하고;
    필터링된 수신 신호를 생성하기 위해 상기 정합 필터에 의해 상기 수신 신호를 필터링하고; 그리고
    상기 필터링된 수신 신호로부터 범위 및 속도 정보를 추출하게 하는,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은, 상기 제2 주파수 파형이 될 직사각형 파형, sinc 파형, sinc 제곱 파형, 또는 가우시안 파형을 포함하는,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
  19. 제17 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는 스캐닝 미러의 각속력, 상기 스캐닝 미러의 포지션, 광학 스캐너의 기하학적 구조, 또는 타깃 중 적어도 하나에 따라 업데이트되는,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
  20. 제17 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는, 필터 대역폭이 스캐닝 미러의 각속력, 스캐닝 미러 사이즈, 또는 빔 직경 중 적어도 하나에 비례하도록 업데이트되는,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
  21. 제17 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은 상기 수신 신호의 전력 스펙트럼 밀도 함수의 추정에 기반하여 결정되는,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
  22. 제17 항에 있어서,
    상기 계수들의 세트는 미러 각속력의 변화 또는 스캔 패턴 변화를 포함하는, 시스템 동작 또는 하드웨어 구성의 변화에 기반하여 업데이트되는,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
  23. 제17 항에 있어서,
    메모리와 동작 가능하게 커플링된 프로세서는 추가로, 상기 범위 및 속도 정보를 추출하기 위해 상기 필터링된 수신 신호를 피크 선택 프로세스에 입력하기 위한 것인,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
  24. 제17 항에 있어서,
    상기 제2 주파수 파형은 상기 LiDAR 시스템의 광학 서브-시스템의 모델 또는 시뮬레이션 또는 측정에 기반하여 결정되는,
    비-일시적인 머신-판독가능 매체.
KR1020237016586A 2020-10-19 2021-10-15 정합 필터링을 사용하여 코히어런트 LiDAR 시스템들에서 미러 도플러 확산을 보상하기 위한 기술들 KR20230087595A (ko)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US202063093599P 2020-10-19 2020-10-19
US63/093,599 2020-10-19
US17/354,324 2021-06-22
US17/354,324 US11327158B1 (en) 2020-10-19 2021-06-22 Techniques to compensate for mirror Doppler spreading in coherent LiDAR systems using matched filtering
PCT/US2021/055232 WO2022086817A1 (en) 2020-10-19 2021-10-15 Techniques to compensate for mirror doppler spreading in coherent lidar systems using matched filtering

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230087595A true KR20230087595A (ko) 2023-06-16

Family

ID=80442421

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020237016586A KR20230087595A (ko) 2020-10-19 2021-10-15 정합 필터링을 사용하여 코히어런트 LiDAR 시스템들에서 미러 도플러 확산을 보상하기 위한 기술들

Country Status (6)

Country Link
US (6) US11327158B1 (ko)
EP (1) EP4229437A1 (ko)
JP (1) JP2023546168A (ko)
KR (1) KR20230087595A (ko)
CN (1) CN116324505A (ko)
WO (1) WO2022086817A1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10884130B1 (en) * 2020-08-18 2021-01-05 Aeva, Inc. LIDAR system noise calibration and target detection
US11327158B1 (en) * 2020-10-19 2022-05-10 Aeva, Inc. Techniques to compensate for mirror Doppler spreading in coherent LiDAR systems using matched filtering
US11609334B1 (en) * 2022-08-26 2023-03-21 Aeva, Inc. Techniques for point cloud processing utilizing point indices
US11675085B1 (en) * 2022-10-31 2023-06-13 Aeva, Inc. Techniques for beam pattern adjustments in a LIDAR system
CN115407306B (zh) * 2022-11-02 2023-05-16 南京信息工程大学 一种提高测风激光雷达有效探测距离的数据处理方法

Family Cites Families (61)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6384903B1 (en) * 1977-02-28 2002-05-07 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration, Inc. Range gated remote measurement utilizing two-photon absorption
US5082364A (en) * 1990-08-31 1992-01-21 Russell James T Rf modulated optical beam distance measuring system and method
US5835199A (en) 1996-05-17 1998-11-10 Coherent Technologies Fiber-based ladar transceiver for range/doppler imaging with frequency comb generator
US5955992A (en) * 1998-02-12 1999-09-21 Shattil; Steve J. Frequency-shifted feedback cavity used as a phased array antenna controller and carrier interference multiple access spread-spectrum transmitter
US6481268B1 (en) * 1999-10-12 2002-11-19 Baker Hughes, Inc. Particle measurement by acoustic speckle
US6844924B2 (en) * 2001-06-29 2005-01-18 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Ladar system for detecting objects
US7170440B1 (en) * 2005-12-10 2007-01-30 Landray Technology, Inc. Linear FM radar
US7742152B2 (en) * 2006-06-23 2010-06-22 University Of Kansas Coherent detection scheme for FM chirped laser radar
US7894725B2 (en) * 2007-09-28 2011-02-22 Massachusetts Institute Of Technology Time-multiplexed optical waveform generation
US8212995B2 (en) * 2010-03-16 2012-07-03 Raytheon Company Laser imaging system with uniform line illumination and method for generating images
US8455827B1 (en) * 2010-12-21 2013-06-04 Edc Biosystems, Inc. Method and apparatus for determining the water content of organic solvent solutions
US8994925B2 (en) * 2012-03-27 2015-03-31 Pulsedlight, Inc. Optical distance measurement device
US8694306B1 (en) * 2012-05-04 2014-04-08 Kaonyx Labs LLC Systems and methods for source signal separation
US10497381B2 (en) * 2012-05-04 2019-12-03 Xmos Inc. Methods and systems for improved measurement, entity and parameter estimation, and path propagation effect measurement and mitigation in source signal separation
US10742475B2 (en) * 2012-12-05 2020-08-11 Origin Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for object tracking sensing using broadcasting
EP2730947A1 (de) * 2012-11-12 2014-05-14 Technische Universität Hamburg-Harburg Lidar-Messsystem und Lidar-Messverfahren
US9081090B2 (en) * 2013-03-15 2015-07-14 Digital Signal Corporation System and method for increasing coherence length in lidar systems
CN105247806B (zh) * 2013-05-16 2018-10-09 中兴通讯(美国)公司 传输和接收正交频分复用信号的方法和装置以及光通信系统
US9851433B2 (en) * 2013-12-19 2017-12-26 DSCG Solutions, Inc. Single laser LIDAR system
US9606235B2 (en) * 2014-01-16 2017-03-28 The Boeing Company Laser metrology system and method
JP6536910B2 (ja) * 2014-03-11 2019-07-03 日本電気株式会社 目標抽出システム、目標抽出方法、情報処理装置およびその制御方法と制御プログラム
US9547074B2 (en) * 2014-04-09 2017-01-17 Digital Signal Corporation System and method for using combining couplers with asymmetric split ratios in a lidar system
US9575341B2 (en) * 2014-06-28 2017-02-21 Intel Corporation Solid state LIDAR circuit with waveguides tunable to separate phase offsets
WO2016069744A1 (en) * 2014-10-29 2016-05-06 Bridger Photonics, Inc. Accurate chirped synthetic wavelength interferometer
US9503708B2 (en) * 2014-11-03 2016-11-22 Aquifi, Inc. Systems and methods for reducing z-thickness and zero-order effects in depth cameras
US10148468B2 (en) * 2015-06-01 2018-12-04 Huawei Technologies Co., Ltd. Configurable architecture for generating a waveform
KR20180030057A (ko) * 2015-06-26 2018-03-21 메즈메리즈, 인코포레이티드. 비트 신호 대역폭 압축 방법, 장치 및 애플리케이션
US20200408875A1 (en) * 2015-07-17 2020-12-31 Chao-Lun Mai Method, apparatus, and system for positioning and powering a wireless monitoring system
US11500057B2 (en) * 2015-07-17 2022-11-15 Origin Wireless, Inc. Method, apparatus, and system for wirelessly tracking keystrokes
US10386487B1 (en) * 2015-12-30 2019-08-20 Argo AI, LLC Geiger-mode LiDAR system having improved signal-to-noise ratio
US10353062B2 (en) * 2016-07-13 2019-07-16 Texas Instruments Incorporated Methods and apparatus for narrowband ranging systems using reference signal interpolation
US20180074198A1 (en) * 2016-09-15 2018-03-15 Qualcomm Incorporated Optical beam identification using optical demodulation
US10355446B1 (en) * 2016-11-04 2019-07-16 Insight Photonic Solutions, Inc. System and method for traversing multivariate paths using multi-dimensional control of an electromagnetic radiation source
CN110114632B (zh) * 2016-11-30 2021-10-29 布莱克莫尔传感器和分析有限责任公司 用于对光学啁啾距离检测进行多普勒检测和多普勒校正的方法和系统
FR3061309B1 (fr) * 2016-12-27 2019-05-31 Thales Methode de traitement d'un signal issu d'un lidar coherent pour reduire le bruit et systeme lidar associe
US10498951B2 (en) * 2017-01-23 2019-12-03 Digital Global Systems, Inc. Systems, methods, and devices for unmanned vehicle detection
US10422880B2 (en) 2017-02-03 2019-09-24 Blackmore Sensors and Analytics Inc. Method and system for doppler detection and doppler correction of optical phase-encoded range detection
US10007001B1 (en) * 2017-03-28 2018-06-26 Luminar Technologies, Inc. Active short-wave infrared four-dimensional camera
US10333421B2 (en) * 2017-03-30 2019-06-25 Raytheon Company Polymorphic waveform generation
US10401481B2 (en) * 2017-03-30 2019-09-03 Luminar Technologies, Inc. Non-uniform beam power distribution for a laser operating in a vehicle
US11163059B2 (en) * 2017-09-22 2021-11-02 Bsh Home Appliances Corporation System and method for radar based mapping for autonomous robotic devices
US11604280B2 (en) * 2017-10-02 2023-03-14 Bridger Photonics, Inc. Processing temporal segments of laser chirps and examples of use in FMCW LiDAR methods and apparatuses
US10690773B2 (en) * 2017-12-07 2020-06-23 Velodyne Lidar, Inc. Systems and methods for efficient multi-return light detectors
CN112154347B (zh) * 2018-04-23 2022-05-10 布莱克莫尔传感器和分析有限责任公司 使用相干距离多普勒光学传感器控制自主车辆的方法和系统
US11378691B2 (en) * 2018-05-15 2022-07-05 Silc Technologies, Inc. Generation of LIDAR data from optical signals
US11500062B2 (en) * 2018-06-18 2022-11-15 DSCG Solutions, Inc. Acceleration-based fast SOI processing
US10420498B1 (en) * 2018-06-20 2019-09-24 Hi Llc Spatial and temporal-based diffusive correlation spectroscopy systems and methods
US20200041651A1 (en) * 2018-07-31 2020-02-06 Analog Devices, Inc. System and method for improving range resolution in a lidar system
US20200072979A1 (en) * 2018-08-31 2020-03-05 Silc Technologies, Inc. Reduction of ADC Sampling Rates in LIDAR Systems
US10401480B1 (en) * 2018-12-05 2019-09-03 Luminar Technologies, Inc. Lidar receiver with multiple detectors for range-ambiguity mitigation
US10473770B1 (en) * 2018-12-26 2019-11-12 Didi Research America, Llc Multi-pulse fusion analysis for LiDAR ranging
US11650316B1 (en) * 2019-02-22 2023-05-16 Aeva, Inc. Fast frequency modulation lidar system through sub-sweep sampling
CA3239810A1 (en) * 2019-03-08 2020-09-17 Leddartech Inc. Method, system and computer readable medium for evaluating influence of an action performed by an external entity
JP2020153798A (ja) * 2019-03-19 2020-09-24 株式会社リコー 光学装置、測距光学系ユニット、測距装置及び測距システム
CN110646779A (zh) * 2019-09-19 2020-01-03 北京光勺科技有限公司 相位编码不饱和调制方法、装置、激光雷达测距测速方法及激光雷达系统
US11215701B2 (en) * 2019-09-27 2022-01-04 Aeva, Inc. Coherent LIDAR
US20210109219A1 (en) * 2019-10-09 2021-04-15 Institut National De La Recherche Scientifique (Inrs) Method and dual frequency lidar system for determining distance and velocity of target
DE102020115709B3 (de) * 2020-06-15 2021-10-28 Infineon Technologies Ag Automobilradaranordnung und verfahren zur objektdetektion durch ein fahrzeugradar
US10884130B1 (en) * 2020-08-18 2021-01-05 Aeva, Inc. LIDAR system noise calibration and target detection
US11327158B1 (en) * 2020-10-19 2022-05-10 Aeva, Inc. Techniques to compensate for mirror Doppler spreading in coherent LiDAR systems using matched filtering
US10948598B1 (en) * 2020-11-25 2021-03-16 Aeva, Inc. Coherent LiDAR system utilizing polarization-diverse architecture

Also Published As

Publication number Publication date
US11366200B2 (en) 2022-06-21
US20220120860A1 (en) 2022-04-21
US20220146631A1 (en) 2022-05-12
CN116324505A (zh) 2023-06-23
US20220308174A1 (en) 2022-09-29
US11982762B2 (en) 2024-05-14
US20220120871A1 (en) 2022-04-21
US11262437B1 (en) 2022-03-01
US20220260681A1 (en) 2022-08-18
JP2023546168A (ja) 2023-11-01
WO2022086817A1 (en) 2022-04-28
US11327158B1 (en) 2022-05-10
US11927693B2 (en) 2024-03-12
EP4229437A1 (en) 2023-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11327158B1 (en) Techniques to compensate for mirror Doppler spreading in coherent LiDAR systems using matched filtering
KR20230048421A (ko) Lidar 윈도우 차단 검출
US11360214B2 (en) Techniques for ghosting mitigation in coherent lidar systems
US20230213651A1 (en) Techniques for ghosting mitigation in coherent lidar systems using multiple chirp rates
US20220229163A1 (en) Techniques to associate peaks in multi-target scenarios in coherent lidar systems
WO2022204428A1 (en) Techniques for ghosting mitigation in coherent lidar systems using multiple chirp rates
US12019192B2 (en) Techniques for ghosting mitigation in coherent LIDAR systems using in-phase/quadrature phase (IQ) processing
US20240183956A1 (en) Techniques for simulating electro-optical behavior in a circuit
US11513201B2 (en) Techniques for ghosting mitigation in coherent lidar systems using in-phase/quadrature phase (IQ) processing
US20230089732A1 (en) Techniques for ghosting mitigation in coherent lidar systems using in-phase/quadrature phase (iq) processing
KR20230087580A (ko) Fmcw lidar의 검출 임계치를 자동으로 조정하기 위한 기술들
CN117337401A (zh) 利用同相/正交相位(iq)处理的用于减轻相干lidar系统中的重影的技术