KR20230088809A - 코히어런트 lidar 시스템들의 다중-타겟 시나리오들에서 피크들을 연관시키기 위한 기법들 - Google Patents

코히어런트 lidar 시스템들의 다중-타겟 시나리오들에서 피크들을 연관시키기 위한 기법들 Download PDF

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쿠마르 바르가브 비스와나타
조세 크라우세 페린
라젠드라 투샤르 무르티
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아에바 인코포레이티드
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Abstract

방법은, 하나 이상의 광학 빔들을 송신하는 것 ― 각각의 광학 빔은 LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 시야 내의 타겟들을 향하는 상이한 주파수 처프들을 포함함 ― , 타겟들로부터의 반사들에 기반한 리턴 신호들을 수신하는 것 ― 각각 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함함 ― , 및 리턴 신호들에 기반하여 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호를 생성하는 것 ― 베이스밴드 신호는 상이한 업처프 주파수와 각각 연관되는 제1 세트의 피크들 및 상이한 다운처프 주파수와 각각 연관되는 제2 세트의 피크들을 포함함 ― 을 포함한다. 방법은 제1 세트의 피크들의 각각의 피크 및 제2 세트 피크들의 각각의 피크와 연관되는 하나 이상의 메트릭들을 생성하는 것 및 하나 이상의 메트릭들을 사용하여 제1 세트의 피크들의 각각의 피크를 제2 세트의 피크들 중 하나의 피크와 페어링하는 것에 기반하여 타겟들을 식별하는 것을 더 포함한다.

Description

코히어런트 LIDAR 시스템들의 다중-타겟 시나리오들에서 피크들을 연관시키기 위한 기법들
[001] 본 출원은, 2020년 10월 22일자로 출원된 미국 가 특허 출원 번호 제63/104,372호에 대한 우선권을 주장하는, 2021년 6월 4일자로 출원된 미국 특허 출원 번호 제17/339,763호의 35 U.S.C. §119(e) 하에서의 이익을 주장하며, 이들 출원들의 전체 내용들은 그 전체가 인용에 의해 본원에 포함된다.
[002] 본 개시내용은 일반적으로 LIDAR(light detection and ranging) 시스템들에 관한 것이며, 특히 코히어런트 LIDAR 시스템들에서 다중-타겟 시나리오들의 피크 연관(peak association)에 관한 것이다.
[003] 주파수 변조 연속파(Frequency-Modulated Continuous-Wave; FMCW) LIDAR 시스템들은 타겟들의 주파수 처핑된 조명(frequency-chirped illumination)을 위한 튜닝 가능한 적외선 레이저들, 및 송신된 신호의 로컬 사본과 결합되는 타겟들로부터의 후방 산란된 또는 반사된 광의 검출을 위한 코히어런트 수신기(coherent receiver)들을 사용한다. 로컬 사본을, 타겟으로의 그리고 돌아오는 왕복 시간만큼 지연되는 리턴 신호(return signal)와 혼합하는 것은, 수신기에서, 시스템의 시야에서 각각의 타겟까지의 거리에 비례하는 주파수들을 갖는 신호들을 생성한다. 주파수의 업스윕(up sweep)과 주파수의 다운스윕(down sweep)은 검출된 타겟의 도달 거리(range) 및 속도를 검출하기 위해 사용될 수 있다. 그러나, 장면이 다수의 타겟들을 포함하는 경우, 각각의 타겟에 대응하는 피크들을 연관시키는 이슈가 발생한다.
[004] 본 개시내용은 LIDAR 시스템의 다중-타겟 시나리오들에서 피크들을 연관시키기 위한 시스템들 및 방법들의 예들을 설명한다.
[005] 일 실시예에서, 방법은 LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 시야 내의 타겟들을 향하는 상이한 주파수 처프(frequency chirp)들을 포함하는 광학 빔들을 송신하는 것 및 타겟들로부터의 반사들에 기반한 리턴 신호들을 수신하는 것을 포함하며, 각각의 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함한다. 방법은, 리턴 신호들에 기반하여 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호를 생성하는 것을 더 포함하는데, 베이스밴드 신호는 상이한 업처프 주파수와 각각 연관되는 제1 세트의 피크들 및 상이한 다운처프 주파수와 각각 연관되는 제2 세트의 피크들을 포함한다. 방법은 제1 세트의 피크들의 각각의 피크 및 제2 세트 피크들의 각각의 피크와 연관되는 하나 이상의 메트릭(metric)들을 생성하는 것 및 하나 이상의 메트릭들을 사용하여 제1 세트의 피크들의 각각의 피크를 제2 세트의 피크들 중 하나의 피크와 페어링(pairing)하는 것에 기반하여 타겟들을 식별하는 것을 포함한다.
[006] 일부 실시예들에서, 하나 이상의 메트릭들은 제1 세트의 피크들과 제2 세트의 피크들의 각각의 피크 사이의 유사한 계산된(computed) 피크 형상들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 유사한 계산된 피크 형상들은 제2 세트의 피크들의 각각의 피크와 비교되는 제1 세트의 피크들의 각각의 피크에 대한 상관기 출력을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 메트릭들은 피크 강도, 피크 폭, 자기 속도(ego-velocity), 및 원시 피크 주파수(raw peak frequency)들 중 적어도 하나를 더 포함한다.
[007] 일부 실시예들에서, 방법은 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각에 대한 하나 이상의 메트릭들을 결합된 메트릭(combined metric)으로 결합하는 것 및 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각에 대한 결합된 메트릭에 기반하여 타겟들을 식별하는 것을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 메트릭들을 결합된 메트릭으로 결합하는 것은, 하나 이상의 메트릭들 각각을 가중하여, 가중된(weighted) 메트릭들을 생성하는 것, 및 가중된 메트릭들 중 하나 이상을 합산하여 하나 이상의 메트릭들의 가중된 합(weighted sum)을 생성하는 것을 포함한다.
[008] 일부 실시예들에서, 타겟들을 식별하는 것은 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각의 페어링과 연관되는 비용 함수를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 수행하는 것을 포함하는데, 비용 함수는 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각의 페어링을 위한 하나 이상의 메트릭들의 합에 대응한다.
[009] 일부 실시예들에서, 방법은 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각의 이웃하는 데이터 포인트들을 식별하는 것 및 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각의 이웃하는 데이터 포인트들에 추가로 기반하여 타겟들을 식별하는 것을 더 포함한다.
[0010] 일부 실시예들에서, 이웃하는 데이터 포인트들 각각은 방위각(azimuthal) 공간, 고도(elevation) 공간, 3-차원 공간, 또는 시간 공간에서 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각에 이웃하는 하나 이상의 데이터 포인트들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 제1 세트의 피크들에서의 피크들의 제1 개수가 제2 세트의 피크들에서의 피크들의 제2 개수와 상이한 것으로 결정하는 것 및, 피크들의 제1 개수가 피크들의 제2 개수와 매치하지 않는 것으로 결정하는 것에 응답하여, 여분의 피크가 업처프 주파수들 또는 다운처프 주파수들 중 어느 하나에 의해 검출되는 것에 기반하여 타겟들을 식별하는 것, 또는 업처프 주파수들 또는 다운처프 주파수들 중 어느 하나의 누락된 검출에 기반하여 타겟들을 식별하는 것.
[0011] 일 실시예에서, LIDAR(light detection and ranging) 시스템은, LIDAR 시스템의 시야에 있는 타겟들을 향해 상이한 주파수 처프들을 각각 포함하는 광학 빔들을 송신하고 타겟들로부터의 광학 빔들의 반사들로부터 리턴 신호들을 수신하기 위한 광학 스캐너를 포함하는데, 리턴 신호들로부터의 각각의 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함한다. LIDAR 시스템은 리턴 신호들로부터 전기 신호를 생성하기 위해 광학 스캐너에 커플링되는 광학 프로세싱 시스템 ― 전기 신호는 LIDAR 타겟 도달 거리들에 대응하는 주파수들을 포함함 ― 및 광학 프로세싱 시스템에 커플링되는 신호 프로세싱 시스템을 더 포함한다. 신호 프로세싱 시스템은 프로세싱 디바이스 및 명령들을 저장하기 위한 메모리를 포함하는데, 명령들은, 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, LIDAR 시스템으로 하여금, 리턴 신호들로부터 생성되는 전기 신호에 기반하여 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호를 생성하게 하고, 베이스밴드 신호는 상이한 업처프 주파수와 각각 연관되는 제1 세트의 피크들 및 상이한 다운처프 주파수와 각각 연관되는 제2 세트의 피크들을 포함한다. 명령들은 추가로, 프로세싱 디바이스로 하여금, 베이스밴드 신호의 제1 세트의 피크들의 각각의 피크 및 제2 세트 피크들의 각각의 피크와 연관되는 하나 이상의 메트릭들을 생성하게 하고 하나 이상의 메트릭들을 사용하여 베이스밴드 신호의 제1 세트의 피크들의 각각의 피크를 제2 세트의 피크들 중 하나의 피크와 페어링하는 것에 기반하여 타겟들을 식별하게 한다.
[0012] 일 실시예에서, LIDAR 시스템은, LIDAR 시스템의 시야에 있는 하나 이상의 타겟들을 향해 상이한 주파수 처프들을 각각 포함하는 광학 빔들을 송신하고 하나 이상의 타겟들로부터의 광학 빔들의 반사들로부터 리턴 신호들을 수신하기 위한 광학 스캐너를 포함하는데, 리턴 신호들로부터의 각각의 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함한다. LIDAR 시스템은 리턴 신호들로부터 전기 신호를 생성하기 위해 광학 스캐너에 커플링되는 광학 프로세싱 시스템 ― 전기 신호는 LIDAR 타겟 도달 거리들에 대응하는 주파수들을 포함함 ― , 및 광학 프로세싱 시스템에 커플링되는 신호 프로세싱 시스템을 더 포함한다. 신호 프로세싱 시스템은 프로세싱 디바이스 및 명령들을 저장하기 위한 메모리를 포함하는데, 명령들은, 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, LIDAR 시스템으로 하여금, 전기 신호의 제1 세트의 피크들 ― 제1 세트의 피크들의 각각의 피크는 상이한 업처프 주파수와 연관됨 ― , 및 전기 신호의 제2 세트의 피크들 ― 제2 세트의 피크들의 각각의 피크는 상이한 다운처프 주파수와 연관됨 ― 를 식별하게 한다. 명령들은 추가로, 프로세싱 디바이스로 하여금, 제1 세트의 피크들 및 제2 세트의 피크들 각각에 대한 하나 이상의 피크 메트릭들을 결정하게 하고, 하나 이상의 피크 메트릭들에 기반하여 제1 세트의 피크들의 각각의 피크를 제2 세트의 피크들 중 하나의 피크와 연관시키는 것에 의해 피크 쌍들을 생성하게 하고, 그리고 피크 쌍들에 기반하여 하나 이상의 타겟들을 식별하게 한다.
[0013] 다양한 예들의 더욱 완전한 이해를 위해, 이제, 유사한 식별자들이 유사한 엘리먼트들에 대응하는 첨부의 도면들과 관련하여 취해지는 다음의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용(detailed description)에 대한 참조가 이루어진다:
[0014] 도 1은 본 개시내용에 따른 예시적인 LIDAR 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다;
[0015] 도 2는 본 개시내용에 따른 LIDAR 파형들의 일 예를 예시하는 시간-주파수 다이어그램이다;
[0016] 도 3a는 본 개시내용에 따른 예시적인 LIDAR 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다;
[0017] 도 3b는 본 개시내용에 따른 전기-광학 광학 시스템을 예시하는 블록 다이어그램이다;
[0018] 도 4는 본 개시내용에 따른 예시적인 신호 프로세싱 시스템의 블록 다이어그램이다;
[0019] 도 5는 본 개시내용에 따른 다수의 타겟들에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 다이어그램이다;
[0020] 도 6은 본 개시내용에 따른 피크 연관을 위해 사용되는 타겟에 대한 피크들의 유사한 형상들을 예시하는 크기-주파수 다이어그램의 상세한 예이다;
[0021] 도 7은 본 개시내용에 따른 각각의 피크의 계산된 메트릭들을 사용하는 피크 연관을 위한 예시적인 신호 프로세싱 시스템의 블록 다이어그램이다;
[0022] 도 8은 본 개시내용에 따른 상관기 메트릭 생성을 예시하는 블록 다이어그램이다;
[0023] 도 9는 본 개시내용에 따른 신호 피크 연관을 위한 방법을 예시하는 플로우차트이다; 그리고
[0024] 도 10은 본 개시내용에 따른 예시적인 신호 프로세싱 시스템의 블록 다이어그램이다.
[0025] 본 개시내용은 LIDAR 시스템의 다중-타겟 시나리오들에서 피크들을 연관시키기 위한 LIDAR 시스템들 및 방법들의 다양한 예들을 설명한다. 일부 실시예들에 따르면, 설명되는 LIDAR 시스템들은 수송, 제조, 계측, 의료, 가상 현실, 증강 현실, 및 보안 시스템들과 같은, 그러나 이들로 제한되지는 않는 임의의 감지 시장에서 구현될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 설명되는 LIDAR 시스템은, 자동화된 운전자 지원 시스템들, 또는 자가 운전 차량들에 대한 공간 인식을 지원하는 주파수 변조 연속파(FMCW) 디바이스의 프론트 엔드(front-end)의 일부로서 구현될 수 있다.
[0026] 본원의 실시예들에 의해 설명되는 LIDAR 시스템들은 코히어런트 헤테로다인 신호(coherent heterodyne signal)를 생성하기 위해 타겟으로부터 반환되는 신호를 검출하기 위한 코히어런트 스캔 기술을 포함하는데, 코히어런트 헤테로다인 신호로부터 타겟의 도달 거리 및 속도 정보가 추출될 수 있다. 신호, 또는 다수의 신호들은, 단일의 광학 소스로부터의 또는 별개의 광학 소스(즉, 업스윕을 갖는 하나의 소스 및 다운스윕을 갖는 하나의 소스)로부터의, 주파수의 업스윕(업처프) 및 주파수의 다운스윕(다운처프)을 포함할 수 있다. 따라서, 업처프에 대한 하나 및 다운처프에 대한 하나인, 두 개의 상이한 주파수 피크들이 타겟과 연관될 수 있고 타겟 도달 거리 및 속도를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 다수의 타겟들을 갖는 장면에서, 함께 연관될 여러 가지 주파수 피크 쌍들이 있을 수 있다; 각각의 타겟에 대한 하나의 쌍. 그러나, 다수의 타겟 장면으로부터 생성되는 많은 가능한 피크 쌍 조합들이 있을 수 있기 때문에, 올바른 피크 쌍들을 함께 최적으로 연관시키는 것은 어려울 수 있다. 본원에서 설명되는 기법들을 사용하여, 본 발명의 실시예들은, 다른 것들 중에서도, 피크들 및 가능한 피크 쌍들 각각에 대한 메트릭들을 생성하는 것 및 생성된 메트릭들에 기반하여 연관 알고리즘(association algorithm)을 수행하는 것에 의해 상기에서 설명되는 이슈들을 해결할 수 있다. 연관 알고리즘을 수행하기 위해 각각의 피크 및 가능한 피크 쌍에 대한 여러 가지 메트릭들이 결합될 수 있다. 따라서, 가능한 피크 쌍들 각각에 대해 생성되는 여러 가지 메트릭들을 사용하여, 피크들 쌍들은 최적으로 함께 연관될 수 있다.
[0027] 도 1은 본 개시내용의 예시적인 구현예들에 따른 LIDAR 시스템(100)을 예시한다. LIDAR 시스템(100)은 다수의 컴포넌트들의 각각의 컴포넌트들 중 하나 이상을 포함하지만, 그러나 도 1에서 도시되는 것보다 더 적은 또는 추가적인 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 도 1에서 묘사되는 컴포넌트들 중 하나 이상은 포토닉스 칩(photonics chip) 상에서 구현될 수 있다. 광학 회로들(101)은 능동 광학 컴포넌트들 및 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 파장들에서 광학 빔들을 포함하고, 하나 이상의 광학 증폭기들, 하나 이상의 광학 검출기들, 등을 포함한다.
[0028] 자유 공간 광학기기들(free space optics)(115)은 광학 신호들을 반송하고, 능동 광학 회로의 적절한 입력/출력 포트들로 광학 신호들을 라우팅 및 조작하기 위해 하나 이상의 광학 도파관들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학기기들(115)은 탭(tap)들, 파장 분할 멀티플렉서들(wavelength division multiplexer; WDM)들, 스플리터(splitter)들/결합기들, 편광 빔 스플리터(polarization beam splitter; PBS)들, 콜리메이터(collimator)들, 커플러들, 패러데이(Faraday) 로테이터와 같은 비가역 엘리먼트들, 등과 같은 하나 이상의 광학 컴포넌트들을 또한 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 자유 공간 광학기기들(115)은 편광 상태를 변환하고 수신된 편광된 광을, 예를 들면, PBS를 사용하여 광학 검출기들로 지향시키기 위한 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학기기들(115)은 상이한 주파수들을 갖는 광학 빔들을 축(예를 들면, 고속 축(fast-axis))을 따라 상이한 각도들에서 편향시키기 위한 회절 엘리먼트를 더 포함할 수 있다.
[0029] 일부 예들에서, LIDAR 시스템(100)은, 스캐닝 패턴에 따라 환경을 스캐닝하도록 광학 신호들을 조향하기 위해 회절 엘리먼트의 고속 축에 직교하는 또는 실질적으로 직교하는 축(예를 들면, 저속 축)을 따라 회전 가능한 하나 이상의 스캐닝 미러들을 포함하는 광학 스캐너(102)를 포함한다. 예를 들면, 스캐닝 미러들은 하나 이상의 검류계(galvanometer)들에 의해 회전 가능할 수 있다. 광학 스캐너(102)는 또한 환경 내의 임의의 오브젝트들에 입사하는 광을, 광학 회로들(101)의 수동 광학 회로 컴포넌트로 반환되는 리턴 광학 빔으로 수집한다. 예를 들면, 리턴 광학 빔은 편광 빔 스플리터에 의해 광학 검출기로 지향될 수 있다. 미러들 및 검류계들에 더하여, 광학 스캐너(102)는 1/4 파장판, 렌즈, 반사 방지 코팅된 윈도우, 등과 같은 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
[0030] 광학 회로들(101) 및 광학 스캐너(102)를 제어하고 지원하기 위해, LIDAR 시스템(100)은 LIDAR 제어 시스템들(110)을 포함한다. LIDAR 제어 시스템들(110)은 신호 프로세싱 유닛(112)과 같은 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 마이크로프로세서, 중앙 프로세싱 유닛, 등과 같은 하나 이상의 범용 프로세싱 디바이스들일 수 있다. 더 구체적으로, 신호 프로세싱 유닛(112)은 복합 명령 세트 컴퓨팅(complex instruction set computing; CISC) 마이크로프로세서, 축약형 명령 세트 컴퓨터(reduced instruction set computer; RISC) 마이크로프로세서, 아주 긴 명령 워드(very long instruction word; VLIW) 마이크로프로세서, 또는 다른 명령 세트들을 구현하는 프로세서, 또는 명령 세트들의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한, 주문형 집적 회로(application specific integrated circuit; ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(field programmable gate array; FPGA), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor; DSP), 네트워크 프로세서, 등과 같은 하나 이상의 특수 목적 신호 프로세싱 디바이스들일 수 있다.
[0031] 일부 예들에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 디지털 신호 프로세서(DSP)이다. LIDAR 제어 시스템들(110)은 광학 드라이버들(103)을 제어하기 위해 디지털 제어 신호들을 출력하도록 구성된다. 일부 예들에서, 디지털 제어 신호들은 신호 변환 유닛(106)을 통해 아날로그 신호들로 변환될 수 있다. 예를 들면, 신호 변환 유닛(106)은 디지털 대 아날로그 컨버터를 포함할 수 있다. 그 다음, 광학 드라이버들(103)은 레이저들 및 증폭기들과 같은 광학 소스들을 구동하기 위해 광학 회로들(101)의 능동 광학 컴포넌트들에 구동 신호들을 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 다수의 광학 소스들을 구동하기 위해 몇몇 광학 드라이버들(103) 및 신호 변환 유닛들(106)이 제공될 수 있다.
[0032] LIDAR 제어 시스템들(110)은 또한 광학 스캐너(102)에 대한 디지털 제어 신호들을 출력하도록 구성된다. LIDAR 제어 시스템들(110)로부터 수신되는 제어 신호들에 기반하여 모션 제어 시스템(105)이 광학 스캐너(102)의 검류계들을 제어할 수 있다. 예를 들면, 디지털 대 아날로그 컨버터는 LIDAR 제어 시스템들(110)로부터의 좌표 라우팅 정보를 광학 스캐너(102)의 검류계들에 의해 해석 가능한 신호들로 변환할 수 있다. 일부 예들에서, 모션 제어 시스템(105)은 광학 스캐너(102)의 컴포넌트들의 포지션 또는 동작에 대한 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110)로 또한 반환할 수 있다. 예를 들면, 아날로그 대 디지털 컨버터는, 이어서, 검류계들의 포지션에 대한 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호로 변환할 수 있다.
[0033] LIDAR 제어 시스템들(110)은 유입하는 디지털 신호들을 분석하도록 추가로 구성된다. 이와 관련하여, LIDAR 시스템(100)은 광학 회로들(101)에 의해 수신되는 하나 이상의 빔들을 측정하기 위한 광학 수신기들(104)을 포함한다. 예를 들면, 기준 빔 수신기는 능동 광학 컴포넌트로부터 기준 빔의 진폭을 측정할 수 있고, 아날로그 대 디지털 컨버터는 기준 수신기로부터의 신호들을 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호들로 변환한다. 타겟 수신기들은 비트 주파수(beat frequency), 변조된 광학 신호의 형태로 타겟의 도달 거리 및 속도에 대한 정보를 반송하는 광학 신호를 측정한다. 반사된 빔은 국부 발진기로부터의 제2 신호와 혼합될 수 있다. 광학 수신기들(104)은 타겟 수신기로부터의 신호들을 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호들로 변환하기 위한 고속 아날로그 대 디지털 컨버터를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 광학 수신기들(104)로부터의 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 수신되기 이전에 신호 컨디셔닝 유닛(107)에 의한 신호 컨디셔닝에 노출될 수 있다. 예를 들면, 광학 수신기들(104)로부터의 신호들은 수신된 신호들의 증폭을 위해 연산 증폭기에 제공될 수 있고 증폭된 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)에 제공될 수 있다.
[0034] 일부 애플리케이션들에서, LIDAR 시스템(100)은 환경의 이미지들을 캡처하도록 구성되는 하나 이상의 이미징 디바이스들(108), 시스템의 지리적 로케이션을 제공하도록 구성되는 글로벌 포지셔닝 시스템(109), 또는 다른 센서 입력들을 추가적으로 포함할 수 있다. LIDAR 시스템(100)은 이미지 프로세싱 시스템(114)을 또한 포함할 수 있다. 이미지 프로세싱 시스템(114)은 이미지들 및 지리적 로케이션을 수신하도록, 그리고 이미지들 및 로케이션 또는 이들에 관련되는 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110) 또는 LIDAR 시스템(100)에 연결되는 다른 시스템들로 전송하도록 구성될 수 있다.
[0035] 일부 예들에 따른 동작에서, LIDAR 시스템(100)은 비축퇴 광학적 소스(nondegenerate optical source)들을 사용하여 두 개의 차원들에 걸쳐 도달 거리 및 속도를 동시에 측정하도록 구성된다. 이 성능은 주변 환경의 도달 거리, 속도, 방위각(azimuth), 및 고도(elevation)의 실시간의 긴 도달 거리 측정들을 허용한다.
[0036] 일부 예들에서, 스캐닝 프로세스는 광학 드라이버들(103) 및 LIDAR 제어 시스템들(110)과 함께 시작된다. LIDAR 제어 시스템들(110)은 광학 드라이버들(103)에게 하나 이상의 광학 빔들을 독립적으로 변조할 것을 지시하고, 이들 변조된 신호들은 수동 광학 회로를 통해 콜리메이터로 전파된다. 콜리메이터는 모션 제어 시스템(105)에 의해 정의되는 사전 프로그래밍된 패턴을 통해 환경을 스캐닝하는 광학 스캐닝 시스템에서 광을 지향시킨다. 광학 회로들(101)은, 광이 광학 회로들(101)을 떠날 때, 광의 편광을 변환하기 위한 편광 파장판(polarization wave plate; PWP)을 또한 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 편광 파장판은 1/4 파장판 또는 1/2 파장판일 수 있다. 편광된 광의 일부는 또한 광학 회로들(101)로 다시 반사될 수 있다. 예를 들면, LIDAR 시스템(100)에 사용되는 렌즈 효과(lensing) 또는 콜리메이팅 시스템들은 광의 일부를 광학 회로들(101)로 다시 반사시키기 위한 자연 반사 속성(property)들 또는 반사 코팅을 가질 수 있다.
[0037] 환경으로부터 반사되는 광학 신호들은 광학 회로들(101)을 통해 수신기들로 전달된다. 광의 편광이 변환되었기 때문에, 그것은 광학 회로들(101)로 다시 반사된 편광된 광의 일부와 함께 편광 빔 스플리터에 의해 반사될 수 있다. 따라서, 광학 소스로서 동일한 섬유(fiber) 또는 도파관으로 복귀하기 보다는, 반사된 광은 별개의 광학 수신기들로 반사된다. 이들 신호들은 서로 간섭하여 결합된 신호를 생성한다. 타겟으로부터 복귀하는 각각의 빔 신호는 시간 시프트된 파형을 생성한다. 두 개의 파형들 사이의 시간적 위상 차이는 광학 수신기들(광검출기(photodetector)들) 상에서 측정되는 비트 주파수를 생성한다. 결합된 신호는, 그 다음, 광학 수신기들(104)로 반사될 수 있다.
[0038] 광학 수신기들(104)로부터의 아날로그 신호들은 ADC들을 사용하여 디지털 신호들로 변환된다. 그 다음, 디지털 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)로 전송된다. 그 다음, 신호 프로세싱 유닛(112)이 디지털 신호들을 수신하고 그들을 해석할 수 있다. 일부 실시예들에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 모션 제어 시스템(105) 및 검류계들(도시되지 않음)로부터 포지션 데이터를 수신할 뿐만 아니라, 이미지 프로세싱 시스템(114)으로부터 이미지 데이터를 수신한다. 그 다음, 신호 프로세싱 유닛(112)은, 광학 스캐너(102)가 추가적인 포인트들을 스캐닝함에 따라, 환경 내의 포인트들의 도달 거리 및 속도에 대한 정보를 갖는 3D 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 주변 영역의 오브젝트들의 속도 및 거리를 결정하기 위해 3D 포인트 클라우드 데이터를 이미지 데이터와 오버레이할 수 있다. 시스템은 정확한 글로벌 로케이션을 제공하기 위해 위성 기반의 내비게이션 로케이션 데이터를 또한 프로세싱한다.
[0039] 도 2는, 일부 실시예들에 따른, 타겟 환경을 스캐닝하기 위해, LIDAR 시스템, 예컨대 시스템(100)에 의해 사용될 수 있는 FMCW 스캐닝 신호(201)의 시간-주파수 다이어그램(200)이다. 일 예에서, fFM(t)로서 라벨링되는 스캐닝 파형(201)은 처프(chirp) 대역폭(ΔfC) 및 처프 주기(TC)를 갖는 톱니(sawtooth) 파형(톱니 "처프")이다. 톱니의 기울기는 k = (ΔfC/TC)로서 주어진다. 도 2는 일부 실시예들에 따른 타겟 리턴 신호(202)를 또한 묘사한다. fFM(t-Δt)로서 라벨링되는 타겟 리턴 신호(202)는 스캐닝 신호(201)의 시간 지연된 버전인데, 여기서 Δt는 스캐닝 신호(201)에 의해 조명되는 타겟으로의 그리고 그 타겟으로부터의 왕복 시간이다. 왕복 시간은 Δt = 2R/v로서 주어지는데, 여기서 R은 타겟 도달 거리이고 v는 광학 빔의 속도인데, 이것은 빛의 속도(c)이다. 따라서, 타겟 도달 거리인 R은 R = c(Δt/2)로서 계산될 수 있다. 리턴 신호(202)가 스캐닝 신호와 광학적으로 혼합되는 경우, 도달 거리 종속 차이 주파수(range dependent difference frequency)("비트 주파수")(ΔfR(t))가 생성된다. 비트 주파수(ΔfR(t))는 톱니의 기울기(k)에 의해 시간 지연(Δt)에 선형적으로 관련된다. 즉, ΔfR(t) = kΔt이다. 타겟 도달 거리(R)가 Δt에 비례하기 때문에, 타겟 도달 거리(R)는 R = (c/2)(ΔfR(t)/k)로서 계산될 수 있다. 즉, 도달 거리(R)는 비트 주파수(ΔfR(t))에 선형적으로 관련된다. 비트 주파수(ΔfR(t))는, 예를 들면, 시스템(100)의 광학 수신기들(104)에서 아날로그 신호로서 생성될 수 있다. 그 다음, 비트 주파수는, 예를 들면, LIDAR 시스템(100)의 신호 컨디셔닝 유닛(107)과 같은 신호 컨디셔닝 유닛에서 아날로그 대 디지털 컨버터(analog-to-digital converter; ADC)에 의해 디지털화될 수 있다. 그 다음, 디지털화된 비트 주파수 신호는, 예를 들면, 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112)과 같은 신호 프로세싱 유닛에서 디지털 방식으로 프로세싱될 수 있다. 타겟 리턴 신호(202)는, 일반적으로, 타겟이 LIDAR 시스템(100)을 기준으로 하는 속도를 갖는 경우 주파수 오프셋(도플러 시프트)을 또한 포함할 것임을 유의해야 한다. 도플러 시프트는 별개로 결정될 수 있으며, 리턴 신호의 주파수를 보정하기 위해 사용될 수 있고, 따라서 도플러 시프트는 단순화 및 설명의 용이성을 위해 도 2에서는 도시되지 않는다. ADC의 샘플링 주파수는 앨리어싱 없이 시스템에 의해 프로세싱될 수 있는 가장 높은 비트 주파수를 결정할 것임을 또한 유의해야 한다. 일반적으로, 프로세싱될 수 있는 가장 높은 주파수는 샘플링 주파수의 절반이다(즉, "나이퀴스트(Nyquist) 한계"). 일 예에서, 그리고 제한 없이, ADC의 샘플링 주파수가 1 기가헤르츠인 경우, 그러면 앨리어싱 없이 프로세싱될 수 있는 최고 비트 주파수(ΔfRmax)는 500 메가헤르츠이다. 이 제한은, 시스템의 최대 도달 거리를, 처프 기울기(k)를 변경하는 것에 의해 조정될 수 있는 Rmax = (c/2)(ΔfRmax/k)로서 결정한다. 일 예에서, ADC로부터의 데이터 샘플들이 연속적일 수 있지만, 하기에서 설명되는 후속하는 디지털 프로세싱은 LIDAR 시스템(100)에서 일부 주기성(periodicity)과 연관될 수 있는 "시간 세그먼트들"로 구획될(partitioned) 수 있다. 일 예에서, 그리고 제한 없이, 시간 세그먼트는 처프 주기들의 사전 결정된 수(T), 또는 광학 스캐너에 의한 방위각에서의 전체 회전들의 수에 대응할 수 있다. 본 개시내용의 실시예들이 FMCW LiDAR와 연계하여 사용될 수 있지만, 본 개시내용은 FMCW LiDAR로 제한되지 않으며 실시예들은 임의의 다른 형태의 코히어런트 LiDAR과 함께 역시 사용될 수 있다는 것을 유의해야 한다.
[0040] 도 3a는 본 개시내용에 따른 예시적인 FMCW LIDAR 시스템(300)을 예시하는 블록 다이어그램이다. 예시적인 시스템(300)은 FMCW(주파수 변조된 연속파) 적외선(infrared; IR) 광학 빔(304)을 송신하기 위한 그리고 광학 스캐너(301)의 시야(field of view; FOV)에서 타겟(312)과 같은 타겟들로부터의 광학 빔(304)의 반사들로부터 리턴 신호(313)를 수신하기 위한 광학 스캐너(301)를 포함한다. 시스템(300)은 리턴 신호(313)로부터 시간 도메인에서 베이스밴드 신호(314)를 생성하기 위한 광학 프로세싱 시스템(302)을 또한 포함하는데, 여기서 베이스밴드 신호(314)는 LIDAR 타겟 도달 거리들에 대응하는 주파수들을 포함한다. 광학 프로세싱 시스템(302)은 LIDAR 시스템(100)의 자유 공간 광학기기(free space optic)들(115), 광학 회로들(101), 광학 드라이버들(103) 및 광학 수신기들(104)의 엘리먼트들을 포함할 수 있다. 시스템(300)은 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호(314)의 에너지를 측정하기 위한, 에너지를 LIDAR 시스템 노이즈의 추정치에 비교하기 위한, 그리고 주파수 도메인에서의 신호 피크가 검출된 타겟을 나타낼 우도(likelihood)를 결정하기 위한 신호 프로세싱 시스템(303)을 또한 포함한다. 신호 프로세싱 시스템(303)은 LIDAR 시스템(100)의 신호 변환 유닛(106), 신호 컨디셔닝 유닛(107), LIDAR 제어 시스템들(110) 및 신호 프로세싱 유닛(112)의 엘리먼트들을 포함할 수 있다.
[0041] 도 3b는 예시적인 전기 광학 시스템(350)을 예시하는 블록 다이어그램이다. 전기 광학 시스템(350)은 도 1과 관련하여 예시되고 설명되는 광학 스캐너(102)와 유사한 광학 스캐너(301)를 포함한다. 전기 광학 시스템(350)은 광학 프로세싱 시스템(302)을 또한 포함하는데, 이것은, 상기에서 언급되는 바와 같이, LIDAR 시스템(100)의 자유 공간 광학기기들(115), 광학 회로들(101), 광학 드라이버들(103), 및 광학 수신기들(104)의 엘리먼트들을 포함할 수 있다.
[0042] 전기 광학 프로세싱 시스템(302)은 주파수 변조 연속파(FMCW) 광학 빔(304)을 생성하기 위한 광학 소스(305)를 포함한다. 광학 빔(304)은, 광학 빔(304)을 편광 빔 스플리터(PBS)(307)에 커플링하도록 그리고 광학 빔(304)의 샘플(308)을 광검출기(photodetector; PD)(309)에 커플링하도록 구성되는 광학 커플러(306)로 지향될 수 있다. PBS(307)는 광학 빔(304)을, 그것의 편광 때문에, 광학 스캐너(301)를 향해 지향시키도록 구성된다. 광학 스캐너(301)는 광학 시스템(350)의 엔클로저(320)에서 LIDAR 윈도우(311)의 시야(FOV)(310)를 커버하는 방위각 및 고도 각도들의 범위를 통해 광학 빔(304)을 사용하여 타겟 환경을 스캐닝하도록 구성된다. 도 3b에서, 설명의 용이성을 위해, 단지 방위각 스캔만이 예시된다.
[0043] 도 3b에서 도시되는 바와 같이, 하나의 방위각(또는 각도들의 범위)에서, 광학 빔(304)은 LIDAR 윈도우(311)를 통과하고 타겟(312)을 조명한다. 타겟(312)으로부터의 리턴 신호(313)는 LIDAR 윈도우(311)를 통과하고 광학 스캐너(301)에 의해 다시 PBS(307)로 지향된다.
[0044] 타겟(312)으로부터의 반사에 기인하여 광학 빔(304)과는 상이한 편광을 가질 리턴 신호(313)는 PBS(307)에 의해 광검출기(photodetector, PD)(309)로 지향된다. PD(309)에서, 리턴 신호(313)는 광학 빔(304)의 로컬 샘플(308)과 광학적으로 혼합되어 시간 도메인에서 도달 거리 종속 베이스밴드 신호(range-dependent baseband signal; 314)를 생성한다. 도달 거리 종속 베이스밴드 신호(314)는 시간에 대비한 광학 빔(304)의 로컬 샘플(308)과 리턴 신호(313) 사이의 주파수 차이(즉, ΔfR(t))이다.
[0045] 도 4는, 일부 실시예들에 따른, 베이스밴드 신호(314)를 프로세싱하는 신호 프로세싱 시스템(303)의 예를 예시하는 상세한 블록 다이어그램이다. 상기에서 언급되는 바와 같이, 신호 프로세싱 유닛(303)은 LIDAR 시스템(100)의 신호 변환 유닛(106), 신호 컨디셔닝 유닛(107), LIDAR 제어 시스템들(110) 및 신호 프로세싱 유닛(112)의 엘리먼트들을 포함할 수 있다.
[0046] 신호 프로세싱 시스템(303)은 아날로그 대 디지털 컨버터(analog-to-digital converter; ADC)(401), 시간 도메인 신호 모듈(402), 블록 샘플러(403), 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transform; DFT) 모듈(404), 주파수 도메인 신호 모듈(405), 및 피크 검색 모듈(peak search module)(406)을 포함한다. 신호 프로세싱 시스템(303)의 컴포넌트 블록들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어의 일부 조합으로 구현될 수 있다.
[0047] 도 4에서, 시간 도메인에서 연속적인 아날로그 신호인 베이스밴드 신호(314)는 일련의 시간 도메인 샘플들(315)을 생성하도록 ADC(401)에 의해 샘플링된다. 시간 도메인 샘플들(315)은, 추가적인 프로세싱을 위해 시간 도메인 샘플들(315)을 컨디셔닝하는 시간 도메인 모듈(402)에 의해 프로세싱된다. 예를 들면, 시간 도메인 모듈(402)은 원치 않는 신호 아티팩트들을 제거하기 위해 또는 후속하는 프로세싱을 위해 신호를 더욱 다루기 쉽게 만들기 위해 가중화 또는 필터링을 적용할 수 있다. 시간 도메인 모듈(402)의 출력(316)은 블록 샘플러(403)에 제공된다. 블록 샘플러(403)는 시간 도메인 샘플들(316)을, DFT 모듈(404)에 제공되는 N 개의 샘플들(317)(여기서 N은 1보다 더 큰 정수임)의 그룹들로 그룹화한다. DFT 모듈(404)은 N 개의 시간 도메인 샘플들(317)의 그룹들을, 베이스밴드 신호(314)의 대역폭을 커버하는, 주파수 도메인의 N 개의 주파수 빈들 또는 하위 대역들(318)로 변환한다. N 개의 하위 대역들(319)은 추가적인 프로세싱을 위해 하위 대역들을 컨디셔닝하는 주파수 도메인 모듈(405)에 제공된다. 예를 들면, 주파수 도메인 모듈(405)은 노이즈 감소를 위해 하위 대역들(319)을 리샘플링 및/또는 평균화할 수 있다. 주파수 도메인 모듈(405)은 신호 통계치들 및 시스템 노이즈 통계치들을 또한 계산할 수 있다. 프로세싱된 하위 대역들(319)은, 그 다음, LIDAR 시스템(300)의 FOV에서 검출된 타겟들을 나타내는 신호 피크들을 검색하는 피크 검색 모듈(406)에 제공된다.
[0048] 도 5는, 일부 실시예들에 따른, 다수의 타겟들에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 다이어그램(500)의 일 예이다. 일부 실시예들에서, FMCW LIDAR 시스템은, 타겟 환경을 스캐닝하기 위해 그리고 그 환경 내에서 타겟들의 도달 거리 및 속도를 결정하기 위해 업처프 및 다운처프 주파수 변조(본원에서, 각각, "업스윕" 및 "다운스윕"으로서 또한 지칭됨)를 생성할 수 있다. 일 예에서, 단일의 광학적 소스가 업처프 및 다운처프 둘 모두를 생성할 수 있다. 다른 예에서, 시스템은 업처프를 포함하는 광학 빔을 생성하기 위한 광학 소스 및 다운처프를 포함하는 광학 빔을 생성하기 위한 상이한 광학 소스를 포함할 수 있다. 업처프 및 다운처프로부터의 리턴된 신호 및 대응하여 생성된 비트 주파수들(즉, 피크 주파수들)을 사용하여, 신호 프로세싱 시스템(예를 들면, 도 1의 신호 프로세싱 유닛(112) 및 신호 프로세싱 시스템(303))은 타겟의 도달 거리 및 타겟의 속도 둘 모두를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 타겟의 도달 거리(즉, LIDAR 시스템으로부터의 거리)를 결정하기 위해, 신호 프로세싱 유닛(112)은 두 개의 피크들의 두 개의 주파수들을 합산할 수 있고, 그 다음, 그 합을 2로 나눌 수 있다. 일부 실시예들에서, 타겟의 속도를 결정하기 위해, 신호 프로세싱 유닛(112)은 두 개의 피크 주파수들 사이의 차이를 2로 나눌 수 있다. 일부 시나리오들에서, 도 5에서 묘사되는 바와 같이, 장면에서 다수의 피크 쌍들을 초래하는 다수의 타겟들이 존재하는 상황들이 발생할 수 있다.
[0049] 도 5에서 묘사되는 바와 같이, LIDAR 시스템의 시야에 있는 두 개의 타겟들로부터, 신호 프로세싱 유닛(112)은 여러 피크 주파수들(예를 들면, 하위 대역들(319)의 피크 주파수들)를 식별할 수 있다. 예를 들면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 다운스윕 신호로부터 제1 다운스윕 타겟 피크(520A) 및 제2 다운스윕 타겟 피크(520B)를 그리고 업스윕 신호로부터 제1 업스윕 타겟 피크(525A) 및 제2 업스윕 타겟 피크(525B)를 식별할 수 있다. 따라서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크들이 어쩌면 매칭될 수 있는 여러 가지 방식들 중 하나에서 피크들을 매칭시킬 수 있다. 쌍들을 함께 올바르게 연관시키기 위해, 신호 프로세싱 유닛(112)은, 도 7 내지 도 9와 관련하여 하기에서 더욱 상세하게 설명되는 바와 같이, 각각의 피크 및 각각의 피크 쌍 가능성에 대한 여러 가지 메트릭들을 계산할 수 있다. 예를 들면, 도 6에 의해 예시되는 바와 같이, 동일한 타겟에 대응하는 피크들은 매우 유사한 형상들을 가질 수 있고, 따라서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크 형상과 연관되는 메트릭을 계산할 수 있고 계산된 메트릭을 사용하여 타겟의 피크들을 최적으로 연관시킬 수 있다. 그러나, 하기에서 논의되는 바와 같이, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크들에 대한 많은 다른 메트릭들을 계산할 수 있고 메트릭들을 사용하여 피크 연관을 수행할 수 있다. 묘사되는 바와 같이, 신호 프로세싱 유닛(112)은, 계산된 메트릭들(예를 들면, 피크 형상, 강도, 등)에 기반하여, 제1 다운스윕 타겟 피크(520A) 및 제1 업스윕 타겟 피크(525A)를 포함하는 제1 타겟 쌍(505)을 식별할 수 있다. 추가적으로, 신호 프로세싱 유닛(112)은, 계산된 메트릭들(예를 들면, 피크 형상, 강도, 등)에 기반하여, 제2 다운스윕 타겟 피크(520B) 및 제2 업스윕 타겟 피크(525B)를 포함하는 제2 타겟 쌍(510)을 식별할 수 있다.
[0050] 도 6은 다수의 타겟들에 대한 업스윕 및 다운스윕 신호 피크들을 예시하는 크기 대 주파수 다이어그램(600)이다. 예시되는 바와 같이, 하위 대역 주파수 분포(예를 들면, 하위 대역들(319))는 각각의 타겟과 연관되는 대응하는 피크를 각각 갖는 개개의 업스윕 신호 및 다운스윕 신호와 연관된다. 동일한 타겟에 대응하는 업스윕 신호 및 다운스윕 신호의 피크들은 유사한 속성들을 가질 수 있다. 예를 들면, 업스윕(601)의 제1 피크 및 다운스윕(602)의 제1 피크는, 형상 및 강도를 비롯하여, 유사한 속성들을 가지며, 주파수 스펙트럼에서 서로 오프셋된다. 유사하게, 업스윕(603)의 제2 피크 및 다운스윕(604)의 제2 피크는 공통 속성들, 예컨대 유사한 주파수 오프셋을 갖는 형상 및 강도를 갖는다. 따라서, 신호 프로세싱 시스템(예를 들면, 도 1의 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크 연관을 최적으로 수행하기 위해 사용될 피크들의 특성들에 기반하여 검출된 피크들에 대한 메트릭들을 생성할 수 있다.
[0051] 도 7은 피크 연관 최적화를 위한 피크 연관 시스템(700)을 묘사한다. 피크 연관 시스템(700)은 도 1의 신호 프로세싱 시스템(112)에 포함될 수 있고 도 4의 피크 검색 모듈(406)과 동일할 수 있거나 또는 유사할 수 있다. 일 실시예에서, 메트릭 계산 모듈(metrics computation module)(705)은 N 개의 업스윕 피크들(피크들(701A-N)) 및 N 개의 다운스윕 피크들(피크들(702A-N))을 수신하는데, 여기서 N은 제로가 아닌 양의 정수이다. 메트릭 계산 모듈(705)은 피크들(701A-N 및 702A-N)에 근접한 몇몇 주파수 빈들을 또한 수신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 메트릭 계산 모듈(705)은, 그 다음, 피크들(701A-N 및 702A-N) 각각 및 피크들(701A-N 및 702A-N)의 피크 쌍 조합들에 대해 하나 이상의 메트릭들(715)을 생성한다. 메트릭 계산 모듈(705)은 피크들(701A-N 및 702A-N)뿐만 아니라 피크들에 근접한 주파수 빈들의 속성들에 기반하여 하나 이상의 메트릭들(715)을 생성할 수 있다. 예를 들면, 메트릭 계산 모듈(705)은, 피크들의 형상, 피크들의 강도, 피크 폭, 피크들의 원시 주파수들, SNR, 반사율, LIDAR 시스템의 자기 속도, 및/또는 타겟, 피크들, 및 LIDAR 시스템의 임의의 다른 특성들 ― 그러나 이들로 제한되지는 않음 ― 에 기반하여, 피크들(701A-N 및 702A-N) 및 가능한 피크 쌍들에 대한 메트릭들(715)을 생성할 수 있다. 따라서, 메트릭 계산 모듈(705)은 N×N 개의 가능한 피크 쌍들 각각에 대한 여러 가지 메트릭들(715)을 생성할 수 있다.
[0052] 일 실시예에서, 메트릭 계산 모듈(705)은 개별적으로서 계산된 메트릭들(715) 각각을 취할 수 있고 그들을 결합된 메트릭으로 결합할 수 있다. 예를 들면, 메트릭 계산 모듈(705)은 피크들 또는 가능한 피크 쌍들 각각에 대한 메트릭들(715)의 가중된 합을 생성할 수 있다. 메트릭들(715) 각각은 메트릭의 연관된 관련성 및 또는 신뢰도에 대응하는 방식으로 가중될 수 있다. 예를 들면, 올바른 연관에 대한 높은 신뢰도를 제공하는 피크의 형상과 같은 메트릭들은 더 낮은 신뢰도 점수들을 제공하는 다른 메트릭들보다 더 많이 가중될 수 있다. 개개의 메트릭들은 결합된 메트릭을 제공하기 위해 임의의 조합으로 그리고 임의의 방식으로 결합될 수 있다는 것을 유의해야 한다. 일 예에서, 메트릭들 각각에 대한 가중치들은 정적일 수 있다. 다른 예에서, 가중치들은 피크 연관 알고리즘으로부터의 피드백에 기반하여 동적으로 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 가중치들은 피크 연관 알고리즘의 성능을 최적화하기 위해 머신 러닝 모델에 의해 결정될 수 있다.
[0053] 그 다음, 메트릭 계산 모듈(705)은 하나 이상의 생성된 메트릭들(715)을 피크 연관 모듈(710)에 제공할 수 있다. 피크 연관 모듈(710)은 하나 이상의 메트릭들(715)을 입력으로서 사용하는 알고리즘에 기반하여 피크 연관을 최적화할 수 있다. 일 예에서, 피크 연관 모듈(710)은, 먼저 메트릭들(715)에 기반하여 가장 높은 상관 관계를 갖는 피크 쌍들을 선택하는 것에 의해 그리디 알고리즘(greedy algorithm)을 수행할 수 있고, 그 쌍을 연관시키고 제거할 수 있고, 그 다음, 다음으로 가장 높은 상관 관계를 사용하여 계속될 수 있다. 다른 예에서, 피크 메트릭들(715)에 기반하여 전체 비용 최적화를 찾기 위해 더 복잡한 알고리즘(예를 들면, 헝가리안 알고리즘(Hungarian algorithm))이 수행될 수 있다.
[0054] 일부 실시예들에서, 업스윕 피크들 및 다운스윕 피크들의 수는 상이할 수 있다. 그러한 경우에, 메트릭 계산 모듈(705)은 N×M 개의 메트릭들(715)을 생성할 수 있는데, 여기서 N은 업스윕 피크들의 수이고 M은 다운스윕 피크들의 수이며, 또는 그 반대의 경우도 가능하다. 일부 실시예들에서, 피크 연관 모듈(710)은 업스윕으로부터의 피크들의 개수가 다운스윕으로부터의 피크들의 개수와 동일하지 않은 상황들을 고려하기 위해 다수의 알고리즘들을 수행할 수 있다. 예를 들면, 피크 연관 모듈(710)은 업스윕 및 다운스윕으로부터의 피크들의 개수가 동일한 경우 제1 피크 연관 알고리즘을 수행할 수 있다. 그러나, 피크들의 개수가 동일하지 않은 두 가지 가능한 시나리오들이 발생할 수 있다. 첫째, 스윕들 중 하나에 의해 타겟을 놓칠 수 있고 따라서 누락된 검출에 기인하여 미스매치가 존재한다. 이 경우, 피크 연관 모듈(710)은, 피크들의 서브세트를 제외하고 모든 피크들을 쌍으로 매칭하기 위해(즉, 모든 피크들이 강제로 매칭되는 것은 아님), 제2 피크 연관 알고리즘을 수행할 수 있다. 제2 시나리오에서, 오검출이 발생하여 업피크 또는 다운피크와 연관되는 여분의 피크를 야기할 수 있다. 이 경우, 피크 연관 모듈(710)은, 여분의 오경보 피크를 제외한 모든 피크를 쌍으로 매칭하기 위해(즉, 잠재적 오경보 피크들인 약한 피크들은 피크 연관 알고리즘으로부터 배제될 수 있음), 제3 피크 연관 알고리즘을 수행할 수 있다.
[0055] 도 8은 본 개시내용의 실시예들에 의해 수행되는 바와 같은 피크들의 형상들 사이의 상관 관계(예를 들면, 교차 상관)를 결정하기 위한 예시적인 상관기(800)이다. 일부 실시예들에서, 상관기(800)는 도 1의 신호 프로세싱 유닛(112)에 포함될 수 있다. 일부 실시예들에서, 상관기는 도 7의 메트릭 계산 모듈(705)에 포함될 수 있다. 예시되는 바와 같이, 업스윕 피크들(810A-N) 각각은 다운스윕 피크들(820A-N) 각각과의 상관기에 입력되어 업스윕 및 다운스윕 피크 쌍들의 가능한 조합들 각각에 대한 상관기 값을 생성할 수 있다. 각각의 상관기(810A-(N×N))로의 입력은, 입력 피크들 각각 주변의 K 개의 샘플들(즉, 주파수 빈들)일 수 있는데, 여기서 K는 음이 아닌 양의 정수이다. 일 예에서, 상관기는 상관기(810A-(N×N))에 입력되는 K 샘플들 및 두 개의 피크들의 컨볼루션을 수행할 수 있고 2K + 1 개의 상관 샘플들을 생성할 수 있다. 그 다음, 상관기(810A-(N×N))는 상관기(810A-(N×N))의 출력으로서 2K + 1 개의 상관 출력으로부터 최대 상관 샘플을 선택할 수 있다. 따라서, 가능한 피크 쌍들 각각의 최대 상관이 생성되는데, 이것은, 그 다음, 상기의 도 7에서 설명되는 피크 연관 모듈(710)에 제공될 수 있다.
[0056] 도 9는 LIDAR 시스템의 다중-타겟 시나리오들에서 피크들을 연관시키는, LIDAR 시스템, 예컨대 LIDAR 시스템(100) 또는 LIDAR 시스템(300)에서의 방법(900)을 예시하는 플로우차트이다.
[0057] 방법(900)은 동작(902)에서 시작하고, 광학 스캐너(예를 들면, 광학 스캐너(301))는 다수의 광학 빔들을 송신하는데, 각각의 광학 빔은 LIDAR 시스템의 시야 내의 타겟들을 향하는 상이한 업처프 주파수들을 포함한다. 동작(904)에서, 광학 스캐너(예를 들면, 광학 스캐너(301))는 타겟들로부터의 반사들에 기반한 리턴 신호들을 수신하는데, 각각의 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함한다.
[0058] 동작(906)에서, 광학 프로세싱 시스템(예를 들면, 광학 프로세싱 시스템(302))은 리턴 신호들에 기반하여 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호를 생성하는데, 베이스밴드 신호는 상이한 업처프 주파수와 각각 연관되는 제1 세트의 피크들 및 상이한 다운처프 주파수와 각각 연관되는 제2 세트의 피크들을 포함한다.
[0059] 동작(908)에서, 신호 프로세싱 시스템(예를 들면, 신호 프로세싱 시스템(303))의 메트릭 계산 모듈(예를 들면, 메트릭 계산 모듈(705))은 제1 세트의 피크들의 각각의 피크 및 제2 세트 피크들의 각각의 피크와 연관되는 하나 이상의 메트릭들을 생성한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 메트릭들은 제2 복수의 피크들과 제1 복수의 피크들의 각각의 피크 사이에서 유사한 계산된 피크 형상들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 메트릭들은, 피크 형상들, 피크 강도, 피크 폭들, 또는 피크들의 임의의 다른 특성들 사이의 유사도에 기반하여, 업스윕 피크들 각각과 다운스윕 피크들 각각 사이의 상관 관계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 메트릭들은 자기(ego)/센서 속도와 같은 외부 메트릭들을 또한 포함할 수 있다. 일 예에서, 피크 형상들 사이의 유사도는 제2 복수의 피크들 각각과 비교되는 제1 복수의 피크들 각각에 대한 상관 값을 생성하기 위해 상관기를 적용하는 것에 의해 결정될 수 있다.
[0060] 일부 실시예들에서, 메트릭 계산 모듈(예를 들면, 메트릭 계산 모듈(705))은 제1 복수의 피크들 및 제2 복수의 피크들 각각에 대한 하나 이상의 메트릭들을 결합된 메트릭으로 결합할 수 있고 제1 복수의 피크들 및 제2 복수의 피크들 각각에 대한 결합된 메트릭에 기반하여 피크 연관을 수행할 수 있다. 예를 들면, 메트릭 계산 모듈(예를 들면, 메트릭 계산 모듈(705))은 가중된 메트릭들을 생성하기 위해 하나 이상의 메트릭들 각각을 가중할 수 있고 하나 이상의 메트릭들의 가중된 합을 생성하기 위해, 가중된 메트릭들 중 하나 이상을 합산할 수 있다.
[0061] 동작(910)에서, 피크 연관 모듈(예를 들면, 피크 연관 모듈(710))은 하나 이상의 메트릭들을 사용하여 제1 세트의 피크들의 각각의 피크를 제2 세트의 피크들 중 하나의 피크와 페어링하는 것에 기반하여 타겟들을 식별한다. 피크들의 제1 및 제2 세트로부터 타겟들을 식별하기 위해, 피크 연관 모듈(예를 들면, 피크 연관 모듈(710))은 매칭된 피크들 사이의 차이에 대응하는 비용 함수를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 수행할 수 있다. 일 예에서, 피크 연관 모듈(예를 들면, 피크 연관 모듈(710))은 제1 복수의 피크들 및 제2 복수의 피크들 각각의 복수의 이웃하는 데이터 포인트들을 식별할 수 있고 제1 복수의 피크들 및 제2 복수의 피크들 각각의 복수의 이웃하는 데이터 포인트들에 추가로 기반하여 피크 연관을 수행할 수 있다. 복수의 이웃하는 데이터 포인트들 각각은 방위각 공간, 고도 공간, 3-차원 공간, 또는 시간 공간에서 피크들에 이웃하는 데이터 포인트들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
[0062] 피크 연관 모듈(예를 들면, 피크 연관 모듈(710))은 제1 복수의 피크들의 제1 개수가 제2 복수의 피크들의 제2 개수와 상이하다는 것을 추가로 결정할 수 있다(예를 들면, 누락 피크들 또는 여분의 피크 검출). 일부 실시예들에서, 피크 연관 모듈(예를 들면, 피크 연관 모듈(710))은 누락 또는 여분의 피크들을 고려하기 위해 피크 연관 알고리즘의 변형예들을 수행할 수 있다. 예를 들면, 제1 복수의 피크들에서의 피크들의 개수가 제2 세트의 피크들에서의 피크들의 개수와 매치하지 않는 것으로 결정하는 것에 응답하여, 피크 연관 모듈(예를 들면, 피크 연관 모듈(710))은 검출되고 있는 여분의 피크(예를 들면, 업처프 또는 다운처프 중 어느 하나에 의해 검출되는 여분의 피크)와 연관되는 제1 알고리즘에 기반하여 피크 연관 기반을 수행할 수 있다. 다른 예에서, 타겟 검출이 업처프 또는 다운처프 중 어느 하나에 의해 누락된 것으로 결정하는 것에 응답하여, 피크 연관 모듈(예를 들면, 피크 연관 모듈(710))은 누락된 검출들에 대한 제2 알고리즘에 기반하여 피크 연관을 수행할 수 있다.
[0063] 도 10은 LIDAR 시스템(100) 또는 LIDAR 시스템(300)과 같은 LIDAR 시스템의 프로세싱 시스템(1000)(예를 들면, 도 4와 관련하여 상기에서 예시되고 설명되는 신호 프로세싱 시스템(303)과 유사함)의 블록 다이어그램이다. 프로세싱 시스템(1000)은 프로세싱 디바이스(1001)를 포함하는데, 이것은 LIDAR 시스템에서의 사용을 위해 설계되는 임의의 타입의 범용 프로세싱 디바이스 또는 특수 목적 프로세싱 디바이스일 수 있다(또한, 예를 들면, 도 1의 신호 프로세싱 유닛(112) 참조). 프로세싱 디바이스(1001)는 메모리(1002)와 커플링되는데, 메모리(1002)는, LIDAR 시스템의 프로세싱 디바이스(1001)에 의해 실행될 때, LIDAR 시스템으로 하여금 본원에서 설명되는 방법을 수행하게 하는 명령들을 포함하는 임의의 타입의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(예를 들면, RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리, 자기 디스크 메모리 또는 광학 디스크 메모리)일 수 있다. 특히, 메모리(1002)는, 다수의 광학 빔들을 송신하기 위한 명령들(1004) ― 각각의 광학 빔은 LIDAR 시스템의 시야 내의 타겟들을 향하는 상이한 업처프 주파수들을 포함함 ― ; 타겟들로부터의 반사들에 기반한 리턴 신호들을 수신하기 위한 명령(1006) ― 각각 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함함 ― ; 리턴 신호들에 기반하여 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호를 생성하기 위한 명령(1008) ― 베이스밴드 신호는 상이한 업처프 주파수와 각각 연관되는 제1 세트의 피크들 및 상이한 다운처프 주파수와 각각 연관되는 제2 세트의 피크들을 포함함 ― ; 제1 세트의 피크들의 각각의 피크 및 제2 세트 피크들의 각각의 피크와 연관되는 하나 이상의 메트릭들을 생성하기 위한 명령(1010); 및 하나 이상의 메트릭들을 사용하여 제1 세트의 피크들의 각각의 피크를 제2 세트의 피크들 중 하나의 피크와 페어링하는 것에 기반하여 타겟들 각각을 식별하기 위한 명령(1012)을 포함한다.
[0064] 전술한 설명은, 본 개시내용의 여러 가지 예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해, 특정한 시스템들, 컴포넌트들, 방법들, 등의 예들과 같은 수많은 특정한 세부사항들을 기술한다. 그러나, 본 개시내용의 적어도 일부 예들은 이들 특정한 세부사항들이 없어도 실시될 수 있다는 것이 기술 분야에서 숙련된 자에게는 명백할 것이다. 다른 경우들에서, 널리 공지된 컴포넌트들 또는 방법들은, 본 개시내용을 불필요하게 모호하게 하는 것을 방지하기 위해, 상세하게 설명되지 않거나 또는 단순한 블록 다이어그램 형태로 제시된다. 따라서, 기술되는 특정한 세부사항들은 단지 예시에 불과하다. 특정한 예들은 이들 예시적인 세부사항들로부터 변할 수 있으며 본 개시내용의 범위 내에 있는 것으로 여전히 고려될 수 있다.
[0065] 본 명세서 전반에 걸친 "일 예" 또는 "예"에 대한 임의의 언급은, 예들과 관련하여 설명되는 특정한 피처, 구조물, 또는 특성이 적어도 일 예에 포함된다는 것을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전반에 걸친 다양한 장소들에서 어구 "일 예에서" 또는 "예에서"의 출현들은 반드시 모두 동일한 예를 지칭하는 것은 아니다.
[0066] 본원에서 방법들의 동작들이 특정한 순서로 도시되고 설명되지만, 각각의 방법의 동작들의 순서는, 특정한 동작이 역순으로 수행될 수 있도록 또는 특정한 동작들이, 적어도 부분적으로, 다른 동작들과 동시에 수행될 수 있도록 변경될 수 있다. 별개의 동작들의 명령들 또는 하위 동작들은 간헐적인 또는 교대하는 방식으로 수행될 수 있다.
[0067] 요약서에서 설명되는 것을 비롯하여, 본 발명의 예시된 구현들의 상기의 설명은 본 발명을 망라하도록 또는 개시되는 정확한 형태들로 제한하도록 의도되지는 않는다. 본 발명의 특정한 구현예들, 및 본 발명에 대한 예들이 예시적 목적들을 위해 본원에서 설명되지만, 관련 기술 분야에서 숙련된 자들이 인식할 바와 같이, 본 발명의 범위 내에서 다양한 등가적 수정예들이 가능하다. 단어들 "예시적인(example)" 또는 "예시적인(exemplary)"은, 본원에서, 예, 사례, 또는 예시로서 역할을 하는 것을 의미하도록 사용된다. 본원에서 "예시적인" 또는 "예시적인"으로서 설명되는 임의의 양상 또는 설계는 반드시 다른 양상들 또는 설계들에 비해 바람직하거나 또는 유리한 것으로 해석되는 것은 아니다. 오히려, 단어들 "예시적인(example)" 또는 "예시적인(exemplary)"의 사용은 개념들을 구체적인 양식으로 제시하도록 의도된다. 본 출원에서 사용될 때, 용어 "또는"은, 배타적 "또는"이 아니라, 포괄적인 "또는"을 의미하도록 의도된다. 즉, 달리 명시되지 않거나 또는 문맥으로부터 명확하지 않는 한, "X는 A 또는 B를 포함한다"는 자연적인 포함 순열(natural inclusive permutation)들 중 임의의 것을 의미하도록 의도된다. 즉, X가 A를 포함하거나; X가 B를 포함하거나; 또는 X가 A 및 B 둘 모두를 포함하는 경우, 그러면, "X는 A 또는 B를 포함한다"는 전술한 인스턴스들 중 임의의 것 하에서 충족된다. 또한, 본 출원 및 첨부된 청구항들에서 사용되는 바와 같은 관사들 "a(한)" 및 "an(한)"은, 달리 명시되지 않는 한 또는 단수 형태를 대상으로 하는 것으로 문맥으로부터 명확하지 않는 한, "하나 이상"을 의미하도록 일반적으로 해석되어야 한다. 더구나, 용어들 "제1", "제2", "제3", "제4" 등은, 본원에서 사용될 때, 상이한 엘리먼트들 사이를 구별하기 위한 라벨들로서 의도되며, 반드시 그들 숫자 지정에 따른 서수적 의미를 갖는 것은 아닐 수 있다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    LIDAR(light detection and ranging) 시스템의 시야 내의 복수의 타겟들을 향하는 상이한 주파수 처프(frequency chirp)들을 각각 포함하는 복수의 광학 빔들을 송신하는 단계;
    상기 복수의 타겟들로부터의 반사들에 기반한 복수의 리턴 신호(return signal)들을 수신하는 단계 ― 상기 복수의 리턴 신호들로부터의 각각의 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함함 ― ;
    상기 복수의 리턴 신호들에 기반하여 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호를 생성하는 단계 ― 상기 베이스밴드 신호는 상이한 업처프(up-chirp) 주파수와 각각 연관되는 제1 복수의 피크들 및 상이한 다운처프(down-chirp) 주파수와 각각 연관되는 제2 복수의 피크들을 포함함 ― ;
    프로세서에 의해, 상기 제1 복수의 피크들 각각 및 상기 제2 복수의 피크들 각각과 연관되는 하나 이상의 메트릭(metric)들을 생성하는 단계; 및
    상기 프로세서에 의해, 상기 하나 이상의 메트릭들을 사용하여 상기 제1 복수의 피크들의 각각의 피크를 상기 제2 복수의 피크들 중 하나의 피크와 페어링(pairing)하는 것에 기반하여 상기 복수의 타겟들을 식별하는 단계를 포함하는,
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 메트릭들은 상기 제2 복수의 피크들과 상기 제1 복수의 피크들의 각각의 피크 사이에서 유사한 계산된(computed) 피크 형상들을 포함하는,
    방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 유사한 계산된 피크 형상들은 상기 제2 복수의 피크들 각각과 비교되는 상기 제1 복수의 피크들 각각에 대한 상관기 출력(correlator output)을 포함하는,
    방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 하나 이상의 메트릭들은 피크 강도, 피크 폭, 자기 속도(ego-velocity), 및 원시 피크 주파수(raw peak frequency)들 중 적어도 하나를 더 포함하는,
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각에 대한 상기 하나 이상의 메트릭들을 결합된 메트릭(combined metric)으로 결합하는 단계; 및
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각에 대한 상기 결합된 메트릭에 기반하여 상기 복수의 타겟들로부터 상기 복수의 타겟들을 식별하는 단계를 더 포함하는,
    방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 하나 이상의 메트릭들을 결합된 메트릭으로 결합하는 단계는:
    가중된(weighted) 메트릭들을 생성하기 위해 상기 하나 이상의 메트릭들 각각을 가중하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 메트릭들의 가중된 합(weighted sum)을 생성하기 위해, 상기 가중된 메트릭들 중 하나 이상을 합산하는 단계를 포함하는,
    방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 타겟들을 식별하는 단계는, 상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각의 상기 페어링과 연관되는 비용 함수를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 비용 함수는 상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각의 상기 페어링을 위한 상기 하나 이상의 메트릭들의 합에 대응하는,
    방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각의 복수의 이웃하는 데이터 포인트들을 식별하는 단계; 및
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각의 상기 복수의 이웃하는 데이터 포인트들에 추가로 기반하여 상기 복수의 타겟들을 식별하는 단계를 더 포함하는,
    방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 이웃하는 데이터 포인트들 각각은 방위각(azimuthal) 공간, 고도(elevation) 공간, 3-차원 공간, 또는 시간 공간에서 상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각에 이웃하는 데이터 포인트들 중 하나 이상을 포함하는,
    방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제1 복수의 피크들에서의 피크들의 제1 개수가 상기 제2 복수의 피크들에서의 피크들의 제2 개수와 상이한 것으로 결정하는 단계; 및
    상기 피크들의 제1 개수가 상기 피크들의 제2 개수와 매치하지 않는 것으로 결정하는 것에 응답하여:
    업처프 주파수들 또는 다운처프 주파수들 중 어느 하나에 의해 검출되고 있는 여분의 피크에 기반하여 상기 복수의 타겟들을 식별하는 단계; 또는
    상기 업처프 주파수들 또는 상기 다운처프 주파수들 중 어느 하나의 누락된 검출에 기반하여 상기 복수의 타겟들을 식별하는 단계를 더 포함하는,
    방법.
  11. LIDAR(light detection and ranging) 시스템으로서,
    상기 LIDAR 시스템의 시야 내의 복수의 타겟들을 향하는 상이한 주파수 처프들을 각각 포함하는 복수의 광학 빔들을 송신하고, 그리고 상기 복수의 타겟들로부터의 상기 복수의 광학 빔들의 반사들로부터 복수의 리턴 신호들을 수신하기 위한 광학 스캐너 ― 상기 복수의 리턴 신호들로부터의 각각의 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함함 ― ;
    상기 복수의 리턴 신호들로부터 전기 신호를 생성하기 위해 상기 광학 스캐너에 커플링되는 광학 프로세싱 시스템 ― 상기 전기 신호는 LIDAR 타겟 도달 거리(target range)들에 대응하는 주파수들을 포함함 ― ; 및
    상기 광학 프로세싱 시스템에 커플링되는 신호 프로세싱 시스템을 포함하고, 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 복수의 리턴 신호들로부터 생성되는 상기 전기 신호에 기반하여 주파수 도메인에서 베이스밴드 신호를 생성하게 하고 ― 상기 베이스밴드 신호는 상이한 업처프 주파수와 각각 연관되는 제1 복수의 피크들 및 상이한 다운처프 주파수와 각각 연관되는 제2 복수의 피크들을 포함함 ― ;
    상기 베이스밴드 신호의 상기 제1 복수의 피크들 각각 및 상기 제2 복수의 피크들 각각과 연관되는 하나 이상의 메트릭들을 생성하게 하고; 그리고
    상기 하나 이상의 메트릭들을 사용하여 상기 베이스밴드 신호의 상기 제1 복수의 피크들의 각각의 피크를 상기 제2 복수의 피크들 중 하나의 피크와 페어링하는 것에 기반하여 상기 복수의 타겟들을 식별하게 하는,
    LIDAR 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 하나 이상의 메트릭들은 상기 제2 복수의 피크들과 상기 제1 복수의 피크들의 각각의 피크 사이에서 유사한 계산된 피크 형상들을 포함하는,
    LIDAR 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 유사한 계산된 피크 형상들은 상기 제2 복수의 피크들 각각과 비교되는 상기 제1 복수의 피크들 각각에 대한 상관기 출력을 포함하는,
    LIDAR 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 하나 이상의 메트릭들은 피크 강도, 피크 폭, 자기 속도, 및 원시 피크 주파수들 중 적어도 하나를 더 포함하는,
    LIDAR 시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 프로세싱 디바이스는 추가로:
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각에 대한 상기 하나 이상의 메트릭들을 결합된 메트릭으로 결합하고; 그리고
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각에 대한 상기 결합된 메트릭에 기반하여 상기 복수의 타겟들로부터 상기 복수의 타겟들을 식별하는,
    LIDAR 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 하나 이상의 메트릭들을 결합된 메트릭으로 결합하기 위해, 상기 프로세싱 디바이스는:
    가중된 메트릭들을 생성하기 위해 상기 하나 이상의 메트릭들 각각을 가중하고; 그리고
    상기 하나 이상의 메트릭들의 가중된 합을 생성하기 위해, 상기 가중된 메트릭들 중 하나 이상을 합산하는,
    LIDAR 시스템.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 복수의 타겟들을 식별하기 위해, 상기 프로세싱 디바이스는:
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각의 상기 페어링과 연관되는 비용 함수를 최소화하기 위해 최적화 알고리즘을 수행하고, 상기 비용 함수는 상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각의 상기 페어링을 위한 상기 하나 이상의 메트릭들의 합에 대응하는,
    LIDAR 시스템.
  18. LIDAR(light detection and ranging) 시스템으로서,
    상기 LIDAR 시스템의 시야 내의 하나 이상의 타겟들을 향하는 상이한 주파수 처프들을 각각 포함하는 복수의 광학 빔들을 송신하고, 그리고 상기 하나 이상의 타겟들로부터의 상기 복수의 광학 빔들의 반사들로부터 복수의 리턴 신호들을 수신하기 위한 광학 스캐너 ― 상기 복수의 리턴 신호들로부터의 각각의 리턴 신호는 상이한 주파수를 포함함 ― ;
    상기 복수의 리턴 신호들로부터 전기 신호를 생성하기 위해 상기 광학 스캐너에 커플링되는 광학 프로세싱 시스템 ― 상기 전기 신호는 LIDAR 타겟 도달 거리들에 대응하는 주파수들을 포함함 ― ; 및
    상기 광학 프로세싱 시스템에 커플링되는 신호 프로세싱 시스템을 포함하고, 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 전기 신호의 제1 복수의 피크들 ― 상기 제1 복수의 피크들의 각각의 피크는 상이한 업처프 주파수와 연관됨 ― , 및 상기 전기 신호의 제2 복수의 피크들 ― 상기 제2 복수의 피크들의 각각의 피크는 상이한 다운처프 주파수와 연관됨 ― 을 식별하게 하고;
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들 각각에 대한 하나 이상의 피크 메트릭들을 결정하게 하고;
    상기 하나 이상의 피크 메트릭들에 기반하여 상기 제1 복수의 피크들의 각각의 피크를 상기 제2 복수의 피크들 중 하나의 피크와 연관시키는 것에 의해 복수의 피크 쌍들을 생성하게 하고; 그리고
    상기 복수의 피크 쌍들에 기반하여 상기 하나 이상의 타겟들을 식별하게 하는,
    LIDAR 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 하나 이상의 피크 메트릭들은 피크 형상, 피크 강도, 피크 폭, 자기 속도, 및 원시 피크 주파수들 중 적어도 하나를 포함하는,
    LIDAR 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 복수의 피크 쌍들을 생성하기 위해, 상기 프로세싱 디바이스는:
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들의 각각의 피크에 대한 상기 하나 이상의 피크 메트릭들을 결합된 메트릭으로 결합하고; 그리고
    상기 제1 복수의 피크들 및 상기 제2 복수의 피크들의 각각의 피크에 대한 상기 결합된 메트릭에 기반하여, 상기 제1 복수의 피크들의 각각의 피크를 상기 제2 복수의 피크들 중 하나의 피크와 연관시키는,
    LIDAR 시스템.
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