KR20230158579A - 동위상/직교 위상(iq) 프로세싱을 사용하는 코히어런트 lidar 시스템들의 고스팅 완화를 위한 기법들 - Google Patents

동위상/직교 위상(iq) 프로세싱을 사용하는 코히어런트 lidar 시스템들의 고스팅 완화를 위한 기법들 Download PDF

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호세 크라우스 페린
쿠마르 바르가브 비스와나타
라젠드라 투샤르 무르티
제임스 나카무라
카를로 주스티니
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아에바 인코포레이티드
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Abstract

광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템은 LIDAR 시스템의 시야의 타깃들을 향해 적어도 업-처프 주파수와 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 광 빔들을 송신하고, 타깃들로부터 반사된 업-처프 및 다운-처프의 복귀된 신호들을 수신한다. LIDAR 시스템은 적어도 하나의 업-처프 및 적어도 하나의 다운-처프 동안 복귀된 신호들의 주파수 영역에서 기저 대역 신호들을 생성하기 위해 하나 이상의 복귀된 신호들에 대해 IQ 프로세싱을 수행할 수 있다. 기저 대역 신호는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 피크들의 제1 세트 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 피크들의 제2 세트를 포함한다. LIDAR 시스템은 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 사용하여 타깃 위치를 결정한다.

Description

동위상/직교 위상(IQ) 프로세싱을 사용하는 코히어런트 LIDAR 시스템들의 고스팅 완화를 위한 기법들
[0001] 본 출원은 2021년 3월 24일자로 출원된 미국 가특허 출원 제63/165,601호 및 2022년 3월 23일자로 출원된 미국 정규 특허 출원 제17/702,595호로부터 우선권 및 그 이익을 주장하며, 그 전체 내용들은 전체가 참조로 본원에 통합된다.
[0002] 본 개시는 일반적으로 광 검출 및 거리 측정(LIDAR: light detection and ranging) 시스템들에 관한 것이며, 더욱 구체적으로 코히어런트(coherent) LIDAR 시스템들에서의 고스팅(ghosting) 완화에 관한 것이다.
[0003] 주파수-변조 연속파(FMCW: frequency-modulated continuous-wave) LIDAR 시스템들과 같은 LIDAR 시스템들은 타깃들의 주파수-처핑된(frequency-chirped) 조명을 위한 튜닝 가능한 적외선 레이저들, 및 송신된 신호의 로컬 사본과 조합되는 타깃들로부터의 후방 산란 또는 반사된 광을 검출하기 위한 코히어런트 수신기들을 사용한다. 타깃까지 그리고 돌아오는 왕복 시간만큼 지연된 복귀 신호(예를 들어, 복귀된 신호)와 로컬 사본을 혼합하는 것은 시스템의 시야의 각각의 타깃까지의 거리에 비례하는 주파수들을 갖는 신호들을 수신기에서 생성한다. 주파수의 업 스위프(up sweep)와 주파수의 다운 스위프(down sweep)가 검출된 타깃의 범위와 속도를 검출하는 데 사용될 수 있다. 그러나, LIDAR 시스템 중 하나 이상과 타깃(또는 복수의 타깃들)이 이동하는 경우, 각각의 타깃에 대응하는 피크들을 연관시키는 문제가 발생한다.
[0004] 본 개시내용은 코히어런트 LIDAR 시스템들에서 고스팅 완화를 위한 시스템들 및 방법들의 예들을 설명한다.
[0005] 일 양태에 따르면, 본 개시내용은 방법에 관한 것이다. 본 방법은 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템의 시야의 타깃을 향해 적어도 하나의 업-처프(up-chirp) 주파수와 적어도 하나의 다운-처프(down-chirp) 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하는 단계를 포함한다. 본 방법은 또한 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 복귀된 신호들의 세트를 타깃으로부터 수신하는 단계를 포함한다. 본 방법은 추가로 타깃과 연관된 피크들이 타깃의 위치 또는 속력을 정확하게 계산할 더 낮은 가능성에 대응하는 신호 속성 값들을 포함하는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 본 방법은 추가로 타깃과 연관된 피크들이 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는 경우, 하나 이상의 수신 신호들에 대해 동위상 직교 위상(IQ: in-phase quadrature phase) 프로세싱을 수행하는 단계를 포함한다. 복귀된 신호들의 세트는 타깃과 LIDAR 시스템 사이의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트된 도플러(Doppler) 시프트된 업-처프 주파수, 및 타깃과 LIDAR 시스템 사이의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 도플러 시프트된 다운-처프 주파수를 포함한다. 도플러 시프트된 업-처프 주파수 및 도플러 시프트된 다운-처프 주파수는 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 피크들의 제1 세트 및 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 피크들의 제2 세트를 생성한다. 본 방법은 추가로 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 사용하여 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함한다.
[0006] 일 실시예에서, 피크들의 제1 세트는 제1 실제(true) 피크 및 제1 이미지 피크를 포함하고, 피크들의 제2 세트는 제2 실제 피크 및 제2 이미지 피크를 포함하고, IQ 프로세싱은 제1 이미지 피크의 제1 크기 및 제2 이미지 피크의 제2 크기를 감소시킨다.
[0007] 일 실시예에서, 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 사용하여 타깃 위치를 결정하는 단계는 피크들의 제1 세트로부터 제1 실제 피크를 선택하고, 피크들의 제2 세트로부터 제2 실제 피크를 선택하는 단계 및 제1 실제 피크와 제2 실제 피크에 기초하여 타깃 위치를 결정하는 단계를 포함한다.
[0008] 일 실시예에서, 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들은 LIDAR 시스템의 자기-속도(ego-velocity)에 기초한다.
[0009] 일 실시예에서, IQ 프로세싱을 수행하는 단계는 복귀된 신호들의 세트에 기초하여 제1 신호 및 제2 신호를 생성하는 단계 ― 제1 신호는 제2 신호로부터 90 도 시프트됨 ―, 제3 신호를 생성하는 단계 ― 제3 신호는 제1 신호와 허수 단위(imaginary unit)의 조합을 포함함 ― 및 조합된 신호를 생성하기 위해 제3 신호와 제2 신호를 조합하는 단계를 포함한다.
[0010] 일 실시예에서, IQ 프로세싱을 수행하는 단계는 추가로 조합된 신호에 고속 푸리에(Fourier) 변환기를 적용하는 단계를 포함한다.
[0011] 일 실시예에서, 제3 신호와 제2 신호를 조합하는 단계는 업-처프를 위해 제2 신호로부터 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 제2 신호에 제3 신호를 가산하는 단계, 또는 업-처프를 위해 제2 신호에 제3 신호를 가산하고, 다운-처프를 위해 제2 신호로부터 제3 신호를 감산하는 단계를 포함한다.
[0012] 일 실시예에서, 업-처프를 위해 제2 신호로부터 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 제2 신호에 제3 신호를 가산하는 단계는 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하기 위해 프로세싱되는 주파수들의 범위를 감소시킨다.
[0013] 일 실시예에서, 본 방법은 추가로 타깃과 연관된 피크들이 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있지 않은 경우, 동위상 직교 위상(IQ) 회로를 사용하는 것을 억제하는 단계를 포함한다.
[0014] 일 양태에 따르면, 본 개시내용은 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템에 관한 것이다. LIDAR 시스템은 LIDAR 시스템의 시야의 타깃을 향해 적어도 하나의 업-처프 주파수와 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하고, 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 복귀된 신호들의 세트를 수신하는 광학 스캐너를 포함한다. LIDAR 시스템은 또한 복귀 신호로부터 시간 영역에서 기저 대역 신호를 생성하기 위해 광학 스캐너에 커플링된 광학 프로세싱 시스템을 포함하며, 기저 대역 신호는 LIDAR 타깃 범위들에 대응하는 주파수들을 포함한다. LIDAR 시스템은 추가로 광학 프로세싱 시스템에 커플링된 신호 프로세싱 시스템을 포함한다. 신호 프로세싱 시스템은 프로세싱 디바이스 및 명령들을 저장하는 메모리를 포함하고, 명령들은 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, LIDAR 시스템으로 하여금 타깃과 연관된 피크들이 타깃의 위치 또는 속력을 정확하게 계산할 더 낮은 가능성에 대응하는 신호 속성 값들을 포함하는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 여부를 결정하게 하고, 타깃과 연관된 피크들이 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는 경우, 하나 이상의 수신 신호들에 대해 동위상 직교 위상(IQ) 프로세싱을 수행하게 하고 ― 복귀된 신호들의 세트는 타깃과 LIDAR 시스템 사이의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트된 도플러 시프트된 업-처프 주파수, 및 타깃과 LIDAR 시스템 사이의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 도플러 시프트된 다운-처프 주파수를 포함하고, 도플러 시프트된 업-처프 주파수 및 도플러 시프트된 다운-처프 주파수는 타깃의 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 피크들의 제1 세트 및 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 피크들의 제2 세트를 생성함 ―, 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 사용하여 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하게 한다.
[0015] 일 실시예에서, 피크들의 제1 세트는 제1 실제 피크 및 제1 이미지 피크를 포함하고, 피크들의 제2 세트는 제2 실제 피크 및 제2 이미지 피크를 포함하고, IQ 프로세싱은 제1 이미지 피크의 제1 크기 및 제2 이미지 피크의 제2 크기를 감소시킨다.
[0016] 일 실시예에서, 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 사용하여 타깃 위치를 결정하기 위해 LIDAR 시스템은 추가로 피크들의 제1 세트로부터 제1 실제 피크를 선택하고, 피크들의 제2 세트로부터 제2 실제 피크를 선택하고, 제1 실제 피크와 제2 실제 피크에 기초하여 타깃 위치를 결정한다.
[0017] 일 실시예에서, 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들은 LIDAR 시스템의 자기-속도에 기초하여 가변적이다.
[0018] 일 실시예에서, IQ 프로세싱을 수행하기 위해 LIDAR 시스템은 추가로 복귀된 신호들의 세트에 기초하여 제1 신호 및 제2 신호를 생성하고 ― 제1 신호는 제2 신호로부터 90 도 시프트됨 ―; 제3 신호를 생성하고 ― 제3 신호는 제1 신호와 허수 단위의 조합을 포함함 ―, 조합된 신호를 생성하기 위해 제3 신호와 제2 신호를 조합한다.
[0019] 일 실시예에서, IQ 프로세싱을 수행하기 위해 LIDAR 시스템은 추가로 조합된 신호에 고속 푸리에 변환기를 적용한다.
[0020] 일 실시예에서, 제3 신호와 제2 신호를 조합하기 위해 LIDAR 시스템은 추가로 업-처프를 위해 제2 신호로부터 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 제2 신호에 제3 신호를 가산하거나, 업-처프를 위해 제2 신호에 j 제3 신호를 가산하고, 다운-처프를 위해 제2 신호로부터 제3 신호를 감산한다.
[0021] 일 실시예에서, 업-처프를 위해 제2 신호로부터 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 제2 신호에 제3 신호를 가산하는 것은 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하기 위해 프로세싱되는 주파수들의 범위를 감소시킨다.
[0022] 일 실시예에서, LIDAR 시스템은 추가로 타깃과 연관된 피크들이 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있지 않은 경우, 동위상 직교 위상(IQ) 회로를 사용하는 것을 억제한다.
[0023] 일 양태에 따르면, 본 개시내용은 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템에 관한 것이다. LIDAR 시스템은 프로세서 및 명령들을 저장하는 메모리를 포함하고, 명령들은 프로세서에 의해 실행될 때, LIDAR 시스템으로 하여금 LIDAR 시스템의 시야의 타깃을 향해 적어도 하나의 업-처프 주파수와 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하게 하고; 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 복귀된 신호들의 세트를 타깃으로부터 수신하게 하고; 타깃과 연관된 피크들이 타깃의 위치 또는 속력을 정확하게 계산할 더 낮은 가능성에 대응하는 신호 속성 값들을 포함하는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 여부를 결정하게 하고; 타깃과 연관된 피크들이 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는 경우, 하나 이상의 수신 신호들에 대해 동위상 직교 위상(IQ) 프로세싱을 수행하게 하고 ― 복귀된 신호들의 세트는 타깃과 LIDAR 시스템 사이의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 업-처프 주파수로부터 시프트된 도플러 시프트된 업-처프 주파수 및 타깃과 LIDAR 시스템 사이의 상대적 모션에 의해 야기된 적어도 하나의 다운-처프 주파수로부터 시프트된 도플러 시프트된 다운-처프 주파수를 포함하고, 도플러 시프트된 업-처프 주파수 및 도플러 시프트된 다운-처프 주파수는 타깃의 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 업-처프 주파수와 연관된 피크들의 제1 세트 및 타깃 위치에 대응하는 적어도 하나의 다운-처프 주파수와 연관된 피크들의 제2 세트를 생성함 ―, 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 사용하여 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하게 한다.
[0024] 일 실시예에서, 피크들의 제1 세트는 제1 실제 피크 및 제1 이미지 피크를 포함하고, 피크들의 제2 세트는 제2 실제 피크 및 제2 이미지 피크를 포함하고, IQ 프로세싱은 제1 이미지 피크의 제1 크기 및 제2 이미지 피크의 제2 크기를 감소시킨다.
[0025] 다양한 예들의 보다 완전한 이해를 위해, 유사한 식별자들이 유사한 요소들에 대응하는 첨부 도면과 관련하여 취해진 이하의 상세한 설명을 이제 참조한다.
[0026] 도 1은 본 개시내용에 따른 예시적인 LIDAR 시스템을 예시하는 블록도이다.
[0027] 도 2는 본 개시내용에 따른 LIDAR 파형들의 일 예를 예시하는 시간-주파수 다이어그램이다.
[0028] 도 3a는 본 개시내용에 따른 예시적인 LIDAR 시스템을 예시하는 블록도이다.
[0029] 도 3b는 본 개시내용에 따른 전자-광 광학 시스템을 예시하는 블록도이다.
[0030] 도 4는 본 개시내용에 따른 예시적인 신호 프로세싱 시스템의 블록도이다.
[0031] 도 5는 본 개시내용에 따른 타깃에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 다이어그램이다.
[0032] 도 6은 본 개시내용에 따라 피크들을 선택하기 위한 예시적인 신호 프로세싱 시스템의 블록도이다.
[0033] 도 7a는 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 크기-주파수 다이어그램이다.
[0034] 도 7b는 본 개시내용에 따른 주파수 범위들을 예시하는 크기-주파수 다이어그램이다.
[0035] 도 8은 본 개시내용에 따른 피크들을 선택하기 위한 방법을 예시하는 흐름도이다.
[0036] 본 개시내용은 도플러 시프트들로 인해 발생할 수 있는 고스팅을 자동으로 완화하기 위한 LIDAR 시스템들 및 방법들의 다양한 예들을 설명한다. 일부 실시예들에 따르면, 설명된 LIDAR 시스템은 운송, 제조, 계측, 의료, 가상 현실, 증강 현실 및 보안 시스템들에 한정되지는 않지만 이와 같은 임의의 감지 시장에서 구현될 수 있다. 일부 실시예들에 따르면, 설명된 LIDAR 시스템은 자동화된 운전자 보조 시스템들 또는 자율-주행 차량들에 대한 공간 인식을 지원하는 주파수 변조 연속파(FMCW) 디바이스의 프론트-엔드(front-end)의 일부로 구현된다.
[0037] 본원의 실시예들에 의해 설명되는 LIDAR 시스템들은 코히어런트 헤테로다인(heterodyne) 신호를 생성하기 위해 타깃으로부터 복귀된 신호를 검출하는 코히어런트 스캔 기술을 포함하며, 코히어런트 헤테로다인 신호로부터 타깃의 범위 및 속도 정보가 추출될 수 있다. 신호 또는 복수의 신호들은 단일 광원 또는 별도의 광원(예를 들어, 업-스위프를 갖는 하나의 소스와 다운-스위프를 갖는 하나의 소스)으로부터의 주파수의 업-스위프(업-처프) 및 주파수의 다운-스위프(다운-처프)를 포함할 수 있다. 따라서, 2 개의 상이한 주파수 피크들, 업-처프에 대한 피크와 다운-처프에 대한 피크가 타깃과 연관될 수 있으며 타깃 범위와 속도를 결정하는 데 사용될 수 있다. 그러나, LIDAR 시스템이 신호들을 프로세싱할 때 피크 이미지들이 또한 발생할 수 있다. 피크 이미지들은 검출된 피크와 타깃의 위치 및/또는 속력 사이의 약한 대응성을 암시하는 신호 속성들(예를 들어, SNR 값)을 포함하는 데이터(예를 들어, 그래픽 데이터)를 포함할 수 있다. 따라서, 타깃을 검출하기 위해 LIDAR 시스템에 의해 이러한 피크 이미지들이 사용되는 경우, LIDAR 시스템은 잘못된 데이터를 사용하여 타깃과 관련된 위치, 속력, 속도를 프로세싱할 것이다. 이러한 방식으로 피크 이미지들을 사용하는 것을 "고스팅"이라고 칭할 수 있다. 본원에 설명되는 기법들을 사용하여, 본 발명의 실시예들은 무엇보다도 스위프들/처프들에 위상 변조들을 도입함으로써 상술한 문제들을 해결할 수 있다. 이는 LIDAR 시스템이 피크들 및/또는 피크 이미지들을 예상되는 피크 형상과 매칭하여 피크들(예를 들어, 실제 피크들)과 피크 이미지들 간에 구별할 수 있게 한다. 이미지 피크들과 달리, 실제 피크들은 타깃의 위치 및/또는 속력에 강하게 대응하는 신호 속성들(예를 들어, SNR 값)을 포함하는 데이터(예를 들어, 그래픽 데이터)를 포함한다. 따라서, 이러한 피크들은 LIDAR 시스템들이 타깃의 위치들, 속력들, 속도들을 신뢰성 있게 식별할 수 있게 한다. 피크 이미지는 이미지 피크로도 지칭될 수 있다는 점에 유의해야 한다.
[0038] 도 1은 본 개시의 예시적인 구현들에 따른 LIDAR 시스템(100)을 예시한다. LIDAR 시스템(100)은 다수의 구성 요소들의 각각 중 하나 이상을 포함하지만, 도 1에 도시된 것보다 더 적거나 추가의 구성 요소들을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, LIDAR 시스템(100)은 포토닉스(photonics) 칩 상에 구현된 광학 회로들(101)을 포함한다. 광학 회로들(101)은 능동 광학 구성 요소들과 수동 광학 구성 요소들의 조합을 포함할 수 있다. 능동 광학 구성 요소들은 광 신호들 등을 생성, 증폭 및/또는 검출할 수 있다. 일부 예들에서, 능동 광학 구성 요소들은 상이한 파장들의 광 빔을 포함하고, 하나 이상의 광 증폭기들, 하나 이상의 광 검출기들 등을 포함한다.
[0039] 자유 공간 광학계(115)는 광 신호들을 전달하고 광 신호들을 능동 광학 구성 요소들의 적절한 입력/출력 포트들로 라우팅하고 조작하기 위해 하나 이상의 광 도파관들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학계(115)는 또한 탭(tap)들, 파장 분할 멀티플렉서(WDM: wavelength division multiplexer)들, 스플리터(splitter)들/조합기들, 편광 빔 스플리터(PBS: polarization beam splitter)들, 시준기들, 커플러들 등과 같은 하나 이상의 광학 구성 요소들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 자유 공간 광학계(115)는 편광 상태를 변환하고 수신된 편광을 예를 들어, PBS를 사용하여 광 검출기로 지향시키는 구성 요소들을 포함할 수 있다. 자유 공간 광학계(115)는 축(예를 들어, 빠른-축)을 따라 상이한 각도들에서 상이한 주파수들을 갖는 광 빔들을 편향시키는 회절 요소를 추가로 포함할 수 있다.
[0040] 일부 예들에서, LIDAR 시스템(100)은 광 신호를 조향하여 스캐닝 패턴에 따라 환경을 스캐닝하기 위해 회절 요소의 빠른-축에 직교하거나 실질적으로 직교하는 축(예를 들어 느린-축)을 따라 회전 가능한 하나 이상의 스캐닝 거울들을 포함하는 광학 스캐너(102)를 포함한다. 예를 들어, 스캐닝 거울들은 하나 이상의 갈바노미터(galvanometer)들에 의해 회전 가능할 수 있다. 광학 스캐너(102)는 또한 환경의 임의의 객체들에 입사하는 광을 광학 회로들(101)의 수동 광학 회로 구성 요소로 복귀되는 복귀 광 빔으로 수집한다. 예를 들어, 복귀 광 빔은 편광 빔 스플리터에 의해 광 검출기로 지향될 수 있다. 거울들 및 갈바노미터들 이외에, 광학 스캐너(102)는 1/4 파장 플레이트, 렌즈, 반사-방지 코팅된 창 등과 같은 구성 요소들을 포함할 수 있다.
[0041] 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 LIDAR 시스템(100)에 대한 프로세싱 디바이스를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 프로세싱 디바이스는 마이크로프로세서, 중앙 처리 장치 등과 같은 하나 이상의 범용 프로세싱 디바이스들일 수 있다. 보다 구체적으로, 프로세싱 디바이스는 복합 명령 세트 컴퓨팅(CISC: complex instruction set computing) 마이크로프로세서, 축소 명령 세트 컴퓨터(RISC: reduced instruction set computer) 마이크로프로세서, 매우 긴 명령 워드(VLIW: very long instruction word) 마이크로프로세서, 또는 다른 명령 세트들을 구현하는 프로세서, 또는 명령 세트들의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 프로세싱 디바이스는 또한 주문형 집적 회로(ASIC: application specific integrated circuit), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA: field programmable gate array), 디지털 신호 프로세서(DSP: digital signal processor), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수-목적 프로세싱 디바이스들일 수 있다. 일부 예들에서, LIDAR 제어 시스템들(110)은 데이터를 저장하는 메모리 및 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 명령들을 포함할 수 있다. 메모리는 예를 들어, 판독-전용 메모리(ROM: read-only memory), 랜덤-액세스 메모리(RAM: random-access memory), 프로그래밍 가능 판독-전용 메모리(PROM: programmable read-only memory), 소거 가능 프로그래밍 가능 판독-전용 메모리(EPROM: erasable programmable read-only memory), 전기적으로 소거 가능 프로그래밍 가능 판독-전용 메모리(EEPROM: electrically erasable programmable read-only memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브(HDD: hard disk drive)들과 같은 자기 디스크 메모리, 컴팩트-디스크 판독-전용 메모리(CD-ROM: compact-disk read-only memory) 및 컴팩트 디스크 판독-쓰기 메모리(CD-RW: compact disk read-write memory)와 같은 광 디스크 메모리 또는 임의의 다른 유형 비일시적 메모리일 수 있다.
[0042] 일부 예들에서, LIDAR 제어 시스템들(110)은 DSP와 같은 신호 프로세싱 유닛(112)을 포함할 수 있다. 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 들어, 신호 변환 유닛(106)은 디지털-대-아날로그 변환기를 포함할 수 있다. 그러면 광학 드라이버들(103)은 레이저들 및 증폭기들과 같은 광원들을 구동하기 위해 광학 회로들(101)의 능동 광학 구성 요소들에 구동 신호들을 제공할 수 있다. 일부 예들에서, 복수의 광원들을 구동하기 위해 몇몇 광학 드라이버들(103) 및 신호 변환 유닛들(106)이 제공될 수 있다.
[0043] LIDAR 제어 시스템들(110)은 또한 광학 스캐너(102)에 대한 디지털 제어 신호들을 출력하도록 구성된다. 모션 제어 시스템(105)이 LIDAR 제어 시스템들(110)로부터 수신된 제어 신호들에 기초하여 광학 스캐너(102)의 갈바노미터들을 제어할 수 있다. 예를 들어, 디지털-대-아날로그 변환기는 LIDAR 제어 시스템들(110)로부터의 좌표 라우팅 정보를 광학 스캐너(102)의 갈바노미터들에 의해 해석 가능한 신호들로 변환할 수 있다. 일부 예들에서, 모션 제어 시스템(105)은 또한 광학 스캐너(102)의 구성 요소들의 포지션 또는 동작에 대한 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110)에 반환할 수 있다. 예를 들어, 아날로그-대-디지털 변환기는 갈바노미터들의 포지션에 대한 정보를 LIDAR 제어 시스템들(110)에 해석 가능한 신호로 차례로 변환할 수 있다.
[0044] LIDAR 제어 시스템들(110)은 진입하는 디지털 신호들을 분석하도록 추가로 구성된다. 이와 관련하여, LIDAR 시스템(100)은 광학 회로들(101)에 의해 수신된 하나 이상의 빔들을 측정하기 위한 광 수신기들(104)을 포함한다. 예를 들어, 기준 빔 수신기가 능동 광학 구성 요소로부터 기준 빔의 진폭을 측정할 수 있고, 아날로그-대-디지털 변환기가 기준 수신기로부터의 신호들을 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호들로 변환한다. 타깃 수신기들이 비트(beat) 주파수, 변조된 광 신호의 형태로 타깃의 범위 및 속도에 대한 정보를 전달하는 광 신호를 측정한다. 반사된 빔은 로컬 발진기의 제2 신호와 혼합될 수 있다. 광 수신기들(104)은 타깃 수신기로부터의 신호들을 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의해 해석 가능한 신호들로 변환하기 위한 고속 아날로그-대-디지털 변환기를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 광 수신기들(104)로부터의 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)에 의한 수신 전에 신호 컨디셔닝(conditioning) 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.
[0045] 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 추가로 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.
[0046] 일부 예들에 따른 동작에서, LIDAR 시스템(100)은 2차원에 걸쳐 범위와 속도를 동시에 측정하기 위해 축퇴되지 않은 광원들을 사용하도록 구성된다. 이러한 기능은 주변 환경의 범위, 속도, 방위각 및 고도의 실시간, 장거리 측정들을 허용한다.
[0047] 일부 예들에서, 스캐닝 프로세스는 광학 드라이버들(103) 및 LIDAR 제어 시스템들(110)로 개시된다. LIDAR 제어 시스템들(110)은 하나 이상의 광 빔들을 독립적으로 변조하도록 광학 드라이버들(103)에 명령하고, 이러한 변조된 신호들은 수동 광학 회로를 통해 시준기로 전파된다. 시준기는 모션 제어 시스템(105)에 의해 정의된 사전 프로그래밍된 패턴을 통해 환경을 스캐닝하는 광학 스캐닝 시스템에서 광을 지향시킨다. 광학 회로들(101)은 또한 광이 광학 회로들(101)을 떠날 때 광의 편광을 변환하기 위해 편광 파 플레이트(PWP: polarization wave plate)를 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 편광 파 플레이트는 1/4 파장 플레이트 또는 반파장 플레이트일 수 있다. 편광된 광의 일부는 또한 광학 회로들(101)로 다시 반사될 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템(100)에서 사용되는 렌징(lensing) 또는 시준 시스템들은 자연 반사 특성들 또는 광의 일부를 다시 광학 회로들(101)로 반사하는 반사 코팅을 가질 수 있다.
[0048] 환경으로부터 다시 반사된 광 신호들은 광학 회로들(101)을 통해 수신기들로 전달된다. 광의 편광이 변환되었기 때문에, 광은 광학 회로들(101)로 다시 반사된 편광의 일부와 함께 편광 빔 스플리터에 의해 반사될 수 있다. 따라서, 광원으로서 동일한 섬유 또는 도파관으로 복귀하는 것이 아니라, 반사된 광은 별도의 광 수신기들로 반사된다. 이러한 신호들은 서로 간섭하여 조합된 신호를 생성한다. 타깃으로부터 복귀되는 각각의 빔 신호는 시간-시프트된 파형을 생성한다. 2 개의 파형들 사이의 시간적 위상차는 광 수신기들(광 검출기들) 상에서 측정된 비트 주파수를 생성한다. 그 후, 조합된 신호는 광 수신기들(104)로 반사될 수 있다.
[0049] 광 수신기들(104)로부터의 아날로그 신호들은 ADC들을 사용하여 디지털 신호들로 변환된다. 그 후, 디지털 신호들은 LIDAR 제어 시스템들(110)로 전송된다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 그 후 디지털 신호들을 수신하여 이를 해석할 수 있다. 일부 실시예들에서, 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 모션 제어 시스템(105) 및 갈바노미터들(미도시)로부터의 포지션 데이터뿐만 아니라 이미지 프로세싱 시스템(114)으로부터의 이미지 데이터도 수신한다. 그 후, 신호 프로세싱 유닛(112)은 광학 스캐너(102)가 추가 지점들을 스캐닝할 때 환경의 지점들의 범위 및 속도에 대한 정보를 갖는 3D 지점 클라우드를 생성할 수 있다. 신호 프로세싱 유닛(112)은 또한 주변 영역의 객체들의 속도와 거리를 결정하기 위해 3D 지점 클라우드 데이터를 이미지 데이터와 중첩시킬 수 있다. 또한 시스템은 정밀한 글로벌 위치를 제공하기 위해 위성-기반 내비게이션 위치 데이터를 프로세싱할 수 있다.
[0050] 도 2는 일부 실시예들에 따라 타깃 환경을 스캐닝하기 위해 시스템(100)과 같은 LIDAR 시스템에 의해 사용될 수 있는 스캐닝 신호(201)의 시간-주파수 다이어그램(200)이다. 일 예에서, fFM(t)로 라벨링된 스캐닝 파형(201)은 처프 대역폭 ΔfC 및 처프 주기 TC를 갖는 톱니 파형(톱니 "처프")이다. 톱니의 기울기는 k = (ΔfC/TC)로 주어진다. 도 2는 또한 일부 실시예들에 따른 타깃 복귀 신호(202)(예를 들어, 복귀된 신호)를 묘사한다. fFM(t-Δt)로 라벨링된 타깃 복귀 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/v로 주어지며, 여기서 R은 타깃 범위이고 v는 광속 c인 광 빔의 속도이다. 따라서, 타깃 범위 R은 R = c(Δt/2)로 계산될 수 있다. 복귀 신호(202)가 스캐닝 신호와 광학적으로 혼합될 때, 범위 의존적 차이 주파수("비트 주파수") ΔfR(t)가 생성된다. 비트 주파수 ΔfR(t)는 톱니 k의 기울기에 의해 시간 지연 Δt와 선형적으로 관련된다. 즉, ΔfR(t) = kΔt이다. 타깃 범위 R은 Δt에 비례하므로, 타깃 범위 R은 R = (c/2)(ΔfR(t)/k)로 계산될 수 있다. 즉, 범위 R은 비트 주파수 ΔfR(t)와 선형적으로 관련된다. 비트 주파수 ΔfR(t)는 예를 들어, 시스템(100)의 광 수신기들(104)의 아날로그 신호로서 생성될 수 있다. 그 후, 비트 주파수는 예를 들어, LIDAR 시스템(100)의 신호 컨디셔닝 유닛(107)과 같은 신호 컨디셔닝 유닛의 아날로그-대-디지털 변환기(ADC)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 복귀 신호(202)는 일반적으로 타깃이 LIDAR 시스템(100)에 상대적인 속도를 갖는 경우 주파수 오프셋(도플러 시프트)도 포함할 것이라는 점에 유의해야 한다. 도플러 시프트는 개별적으로 결정될 수 있으며 복귀 신호의 주파수를 보정하는 데 사용될 수 있어, 도플러 시프트는 단순성과 설명의 용이성을 위해 도 2에 도시되지 않는다. 또한, ADC의 샘플링 주파수는 앨리어싱(aliasing) 없이 시스템에 의해 프로세싱될 수 있는 최고 비트 주파수를 결정한다는 점에 유의해야 한다. 일반적으로, 프로세싱될 수 있는 최고 주파수는 샘플링 주파수의 1/2(즉, "나이퀴스트(Nyquist) 한계")이다. 일 예에서, 그리고 제한 없이, ADC의 샘플링 주파수가 1 기가헤르츠인 경우, 앨리어싱 없이 프로세싱될 수 있는 최고 비트 주파수(ΔfRmax)는 500 메가헤르츠이다. 이러한 한계는 처프 기울기 k를 변경하여 조정될 수 있는 Rmax = (c/2)(ΔfRmax/k)로서 시스템의 최대 범위를 결정한다. 일 예에서, ADC로부터의 데이터 샘플들은 연속적일 수 있지만, 아래에 설명되는 후속 디지털 프로세싱은 LIDAR 시스템(100)의 일부 주기성과 연관될 수 있는 "시간 세그먼트들"로 파티셔닝(partitioning)될 수 있다. 일 예에서, 그리고 제한 없이, 시간 세그먼트는 사전 결정된 처프 주기들 T의 수 또는 광학 스캐너에 의한 방위각의 전체 회전들 수에 대응할 수 있다.
[0051] 도 3a는 본 개시에 따른 예시적인 LIDAR 시스템(300)을 예시하는 블록도이다. 일 예에서, 시스템(300)은 FMCW(주파수-변조 연속파) 적외선(IR: infrared) 광 빔(304)과 같은 광 빔을 송신하고 광학 스캐너(301)의 시야(FOV: field of view)의 타깃(312)과 같은 타깃들로부터의 광 빔(304)의 반사들로부터 복귀 신호(313)를 수신하는 광학 스캐너(301)를 포함한다. 시스템(300)은 또한 복귀 신호(313)로부터 시간 영역에서 기저 대역 신호(314)를 생성하는 광학 프로세싱 시스템(302)을 포함하며, 여기서 기저 대역 신호(314)는 LIDAR 타깃 범위들에 대응하는 주파수들을 포함한다. 광학 프로세싱 시스템(302)은 LIDAR 시스템(100)의 자유 공간 광학계(115), 광학 회로들(101), 광학 드라이버들(103) 및 광 수신기들(104)의 요소들을 포함할 수 있다. 시스템(300)은 또한 주파수 영역에서 기저 대역 신호(314)의 에너지를 측정하고, 에너지를 LIDAR 시스템 노이즈의 추정치와 비교하고, 주파수 영역의 신호 피크가 검출된 타깃을 나타낼 가능성을 결정하는 신호 프로세싱 시스템(303)을 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 요소들을 포함할 수 있다.
[0052] 도 3b는 예시적인 전자-광학 시스템(350)을 예시하는 블록도이다. 전자-광학 시스템(350)은 도 1과 관련하여 예시되고 설명된 광학 스캐너(102)와 유사한 광학 스캐너(301)를 포함한다. 전자-광학 시스템(350)은 또한 위에 언급한 바와 같이, LIDAR 시스템(100)의 자유 공간 광학계(115), 광학 회로들(101), 광학 드라이버들(103) 및 광 수신기들(104)의 요소들을 포함할 수 있는 광학 프로세싱 시스템(302)을 포함한다.
[0053] 전자-광학 프로세싱 시스템(302)은 광 빔(304)을 생성하는 광원(305)을 포함한다. 광 빔(304)은 광 빔(304)을 편광 빔 스플리터(PBS)(307)에 커플링하고 광 빔(304)의 샘플(308)을 광 검출기(PD: photodetector)(309)에 커플링하도록 구성된 광 커플러(306)로 지향될 수 있다. PBS(307)는 광 빔(304)의 편광으로 인해 광학 스캐너(301)를 향해 광 빔(304)을 지향시키도록 구성된다. 광학 스캐너(301)는 광학 시스템(350)의 인클로저(320)의 LIDAR 창(311)의 시야(FOV)(310)를 커버하는 방위각 및 고도각들의 범위를 통해 광 빔(304)으로 타깃 환경을 스캐닝하도록 구성된다. 도 3b에서, 설명의 용이성을 위해, 방위각 스캔만 예시된다.
[0054] 도 3b에 도시된 바와 같이, 하나의 방위각(또는 각도들의 범위)에서, 광 빔(304)은 LIDAR 창(311)을 통과하여 타깃(312)을 조명한다. 타깃(312)으로부터의 복귀 신호(313)는 LIDAR 창(311)을 통과하여 광학 스캐너(301)에 의해 PBS(307)로 다시 지향된다.
[0055] 타깃(312)으로부터의 반사로 인해 광 빔(304)과 상이한 편광을 갖게 되는 복귀 신호(313)는 PBS(307)에 의해 광 검출기(PD)(309)로 지향된다. PD(309)에서, 복귀 신호(313)는 시간 영역에서 범위-의존적 기저 대역 신호(314)를 생성하기 위해 광 빔(304)의 로컬 샘플(308)과 광학적으로 혼합된다. 범위-의존적 기저 대역 신호(314)는 광 빔(304)의 로컬 샘플(308)과 복귀 신호(313) 대 시간 사이의 주파수 차이(즉, ΔfR(t))이다. 범위-의존적 기저 대역 신호(314)는 주파수 영역에 있을 수 있고 적어도 하나의 업-처프 주파수와 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 복귀 신호(313)와 혼합함으로써 생성될 수 있다. 적어도 하나의 다운-처프 주파수는 타깃과 LIDAR 시스템 중 적어도 하나의 상대적 모션에 비례하여 시간 지연된다.
[0056] 도 4는 일부 실시예들에 따라 기저 대역 신호(314)를 프로세싱하는 신호 프로세싱 시스템(303)의 예를 예시하는 상세 블록도이다. 위에서 언급한 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 요소들을 포함할 수 있다.
[0057] 신호 프로세싱 시스템(303)은 아날로그-대-디지털 변환기(ADC)(401), 시간 영역 신호 프로세서(402), 블록 샘플러(403), 이산 푸리에 변환 프로세서(404), 주파수 영역 신호 프로세서(405) 및 피크 검색 프로세서(406)를 포함한다. 신호 프로세싱 시스템(303)의 구성 요소 블록들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어, 펌웨어 및 소프트웨어의 일부 조합으로 구현될 수 있다.
[0058] 도 4에서, 시간 영역의 연속 아날로그 신호인 기저 대역 신호(314)는 ADC(401)에 의해 샘플링되어 일련의 시간 영역 샘플들(315)을 생성한다. 시간 영역 샘플들(315)은 추가 프로세싱을 위해 시간 영역 샘플들(315)을 컨디셔닝하는 시간 영역 프로세서(402)에 의해 프로세싱된다. 예를 들어, 시간 영역 프로세서(402)는 원하지 않는 신호 아티팩트들을 제거하거나 후속 프로세싱을 위해 신호를 더 다루기 쉽게 만들기 위해 가중화 또는 필터링을 적용할 수 있다. 시간 영역 프로세서(402)의 출력(316)은 블록 샘플러(403)에 제공된다. 블록 샘플러(403)는 시간 영역 샘플들(316)을 DFT 프로세서(404)에 제공되는 N 개의 샘플들(317)(여기서 N은 1보다 큰 정수)의 그룹들로 그룹화한다. DFT 프로세서(404)는 N 개의 시간 영역 샘플들(317)의 그룹들을 주파수 영역에서 N 개의 주파수 빈(bin)들 또는 서브 대역들(318)로 변환하여 기저 대역 신호(314)의 대역폭을 커버한다. N 개의 서브 대역들(319)은 주파수 영역 프로세서(405)에 제공되며, 이는 추가 프로세싱을 위해 서브 대역들을 컨디셔닝한다. 예를 들어, 주파수 영역 프로세서(405)는 노이즈 감소를 위해 서브 대역들(319)을 리샘플링 및/또는 평균화할 수 있다. 주파수 영역 프로세서(405)는 또한 신호 통계 및 시스템 노이즈 통계를 계산할 수 있다. 그 후, 프로세싱된 서브 대역들(319)은 LIDAR 시스템(300)의 FOV에서 검출된 타깃들을 나타내는 신호 피크들을 검색하는 피크 검색 프로세서(406)에 제공된다.
[0059] 도 5는 일부 실시예들에 따라 하나 이상의 타깃들에 대한 신호 피크들을 예시하는 신호 크기-주파수 다이어그램(500)의 예이다. LIDAR 시스템(예를 들어, FMCW LIDAR 시스템)은 환경을 스캐닝하고 환경 내의 하나 이상의 타깃들의 범위와 속도를 결정하기 위해 업-처프 및 다운-처프 주파수 변조(본원에서 업-스위프 및 다운-스위프라고도 칭함)를 생성할 수 있다. 일 예에서, 단일 광원이 업-처프와 다운-처프를 모두 생성할 수 있다. 다른 예에서, 시스템은 업-처프를 포함하는 신호를 생성하는 광원 및 다운-처프를 포함하는 신호를 생성하는 다른 광원을 포함할 수 있다. 업-처프 및 다운-처프로부터 복귀된 신호와 대응하여 생성된 비트 주파수들(즉, 피크 주파수들)을 사용하여, 신호 프로세싱 시스템은 타깃의 범위와 타깃의 속도 중 하나 이상을 결정할 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예들에 따르면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 개개의 피크들에 대응하는 복수의 주파수들을 사용하여 LIDAR 시스템(500)으로부터의 거리를 계산함으로써 타깃의 범위를 결정하도록 구성될 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 신호 프로세싱 유닛(112)은 적어도 하나의 업-처프 주파수 및 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 하나 이상의 복귀된 신호들과 혼합함으로써 주파수 영역에서 기저 대역 신호를 생성할 수 있다. 적어도 하나의 다운-처프 주파수는 타깃과 LIDAR 시스템(500) 중 적어도 하나의 상대적 모션에 비례하여 시간 지연될 수 있다. 기저 대역 신호는 피크들(505A, 505B, 510A 및 510B)을 포함할 수 있으며, 추가 피크들(도 5에는 예시되지 않음)을 포함할 수 있다.
[0060] 일부 실시예들에 따르면, 신호 프로세싱 유닛(112)은 피크들에 대응하는 복수의 주파수들 사이의 차이들을 사용하여 타깃의 속도를 결정하도록 구성될 수 있다. 그러나, 도 5에 묘사된 바와 같이, 기저 대역 신호에 이미지 피크들(때로는 "거울 이미지들", "이미지 고스트들" 등으로 칭함)도 존재하는 상황이 발생할 수 있다. 이는 LIDAR 시스템으로 하여금 바람직한 "실제" 타깃들이나 피크들(또는 "실제 이미지들" 또는 "실제 피크들")이 아닌 잘못된(또는 "페이크(fake)") 타깃들을 검출하게 할 수 있다.
[0061] 도 5에 예시된 바와 같이, 신호 크기-주파수 다이어그램(500)은 피크(505A), 피크(505B), 피크(510A) 및 피크(510B)를 포함한다. 0의 주파수(예를 들어, 0 헤르츠, 0 테라헤르츠 등)도 신호 크기-주파수 다이어그램(500)에 표시된다. 피크들(505A, 505B, 510A 및 510B)은 아래에서 더욱 상세히 논의되는 바와 같이, LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 유닛(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))에 의해 프로세싱 및/또는 분석되는 기저 대역 신호에 존재할 수 있다. 피크(505B)는 피크(505A)의 거울 이미지일 수 있다. 예를 들어, 피크(505B)는 주파수 0에 걸쳐 미러링(mirroring)되고 피크(505A)와 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(505B)와 공액 대칭일 수 있으며 그 반대도 마찬가지이다. 피크(510B)는 피크(510A)의 거울 이미지일 수 있다. 예를 들어, 피크(510B)는 주파수 0에 걸쳐 미러링되고 피크(510A)와 동일한 특성들(예를 들어, 동일한 곡률 또는 형상)을 공유한다. 피크(510B)는 또한 피크 이미지 또는 이미지 피크로 지칭될 수 있다. 일부 시나리오들에서, 피크(505A)는 타깃의 위치로부터 주파수에서 위쪽으로 시프트(예를 들어, 이동)된다. 피크(505A)는 업시프트된 피크, 도플러 시프트된 피크 또는 FUP으로 지칭될 수 있다. 피크(510A)는 (신호 크기-주파수 다이어그램(500)에서 수직 실선으로 표시된 바와 같이) 타깃의 위치로부터 주파수에서 아래쪽으로 시프트된다. 피크(510A)는 다운시프트된 피크, 도플러 시프트된 피크 또는 Fdn으로 지칭될 수 있다. 피크들의 시프트는 예를 들어, LIDAR 시스템(예를 들어, FMCW 또는 유사한 LIDAR 시스템)으로부터 타깃 및/또는 센서들 중 하나 이상의 움직임으로 인해 발생할 수 있다. 예를 들어, 타깃이 움직일 수 있거나, LIDAR 센서들(예를 들어, 도 1에 예시된 광학 스캐너(102) 및/또는 광학 회로들(101) 등)을 포함하는 디바이스(예를 들어, 차량, 스마트폰 등)가 움직일 수 있거나, 타깃과 디바이스 모두가 특정 지점에 대해 움직일 수 있다.
[0062] 피크(505A)가 더 높은 주파수로 위로 시프트(예를 들어, 업시프트됨)되었기 때문에, 피크(505B)(예를 들어, 피크 이미지)는 대응하는 음의(negative) 주파수에 위치된다. 예를 들어, 피크(505A)가 주파수 J로 시프트되면, 피크(505B)는 주파수 -J에 위치될 것이다. 또한, 피크(510A)가 더 낮은 주파수로 아래로 시프트(예를 들어, 다운시프트)되었기 때문에, 피크(510B)(예를 들어, 피크 이미지)는 대응하는 양의(positive) 주파수에 위치된다. 피크(505B)는 -FUP으로 지칭될 수 있고 피크(510B)는 -Fdn으로 지칭될 수 있다. 일부 실시예들에서, 피크(505A)(및 대응 피크(505B))는 업-처프 신호들(예를 들어, 특정 타깃으로부터의 업-처프 신호들)에 대응할 수 있고, 피크(510A)(및 대응 피크(510B))는 다운-처프 신호들에 대응할 수 있다. 다른 실시예들에서, 피크(505A)(및 대응 피크(505B))는 다운-처프 신호들에 대응할 수 있고, 510A(및 대응 피크(510B))는 업-처프 신호들(예를 들어, 특정 타깃으로부터의 다운-처프 신호들)에 대응할 수 있다.
[0063] 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(505A)를 선택하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 타깃이 더 가까운 범위(예를 들어, LIDAR의 제1 임계 범위 내)에 있을 때, 최고 주파수를 갖는 피크(예를 들어, 피크(505A))가 피크 이미지가 아니라 타깃에 대응하는 실제 피크인 것으로 결정될 수 있어 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 유형(예를 들어, 근-범위 고스팅 또는 원-범위 고스팅)에 기초하여 피크(505A)를 선택하도록 구성된다. 따라서, LIDAR(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))는 피크(505A)가 타깃과 관련된 범위 및/또는 거리 결정들을 위해 선택되어야 한다고 결정할 수 있다. 또한, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크(505A)가 실제 피크인 것으로(그리고 피크 이미지가 아닌 것으로) 결정했기 때문에, LIDAR 시스템은 또한 (피크(505A)의 음의 주파수를 갖는) 피크(505B)가 피크 이미지인 것으로 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, LIDAR 시스템은 피크(505B)를 폐기하도록(예를 들어, 피크 이미지들을 폐기하도록) 구성될 수 있다.
[0064] 위에 논의된 바와 같이, 피크 이미지들(예를 들어, 피크들(505B 및 510B))이 또한 존재하는 상황들이 발생할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어 및 컴퓨테이션 리소스들로 인해, 비트 신호는 실제 샘플링을 거칠 수 있으며 주파수 피크들은 양인 것으로 가정될 수 있다. 그러나, 타깃이 더 가까운 범위(예를 들어, LIDAR 시스템의 제1 임계 범위 내)에 있는 경우, 음의 도플러 시프트는 비트 주파수 피크가 음으로 되게 할 수 있다. 예를 들어, 다운시프팅으로 인해, 피크(510A)는 음의 주파수를 가질 수 있다. 본 개시의 실시예들과 대조적으로, 이는 통상의 시스템들이 타깃의 위치를 결정할 때 피크(510A) 대신 피크(510B)를 선택하게 할 수 있다. 예를 들어, 피크(505A)와 피크(510A)가 사용되는 경우, 타깃 위치는 (FUP - Fdn)/2와 같이 결정될 수 있다. 따라서, 타깃(예를 들어, 실제 타깃 위치)은 피크(505A)와 피크(510A)(묘사되지 않음)의 중간을 향해 있는 것으로 결정될 가능성이 높다. 그러나, 피크(505A) 및 피크(510B)가 사용되는 경우, 타깃 위치(예를 들어, 고스트 또는 고스트 타깃의 위치)는 (FUP + Fdn)/2와 같이 결정될 수 있다.
[0065] 도플러 시프트가 없다면 기저 대역 신호의 피크들은 양의 주파수들에 있을 수 있다. 그러나, 도플러 시프트로 인해, 가까운 범위의 타깃들에 대응하는 피크들은 0 Hz에 가까운 음의 주파수들로 시프트할 수 있으며, 먼 범위 타깃들에 대응하는 피크들은 -((샘플링 주파수)/2)에 가까운 음의 주파수들로 시프트할 수 있다. 따라서, LIDAR 시스템은 어떤 피크들이 실제 피크에 대응하는지 결정해야 하며 잘못된 피크가 선택되면 고스팅이 발생할 수 있다(예를 들어, LIDAR 시스템에 의해 고스트 이미지가 검출될 수 있음). IQ 프로세싱 없이, 피크(505B)는 피크(505C)와 동일한 높이(예를 들어, 크기) 및 형상을 가질 수 있고, 피크(510B)는 피크(510C)와 동일한 높이(예를 들어, 크기) 및 형상을 가질 수 있다. 피크(505B)가 피크(505C)의 높이/크기에 남아 있고 피크(510B)가 피크(510C)의 높이/크기에 남아 있는 경우, 이는 타깃의 위치, 속도 및/또는 반사율을 결정할 때 LIDAR 시스템(100)으로 하여금 잘못된 피크(예를 들어, 피크(505B 및/또는 510B))를 선택하게 할 수 있다.
[0066] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 복귀된 신호들(예를 들어, 수신된 신호들)에 대해 동위상 직교 위상(IQ) 프로세싱을 수행할 수 있다. 복귀된 신호들의 IQ 프로세싱은 LIDAR 시스템이 아래에서 더욱 상세히 논의되는 바와 같이, 기저 대역 신호 내의 실제 피크들을 더 쉽고, 더 빠르고, 더 효율적으로 등으로 식별하게 할 수 있다.
[0067] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 복귀된 신호들에 기초하여 직교 신호 및 동위상 신호를 생성함으로써 복귀된 신호들에 대해 IQ 프로세싱을 수행할 수 있다. 직교 신호는 동위상 신호로부터 90 도 시프트될 수 있다. LIDAR 시스템은 대응하는 송신된 신호(예를 들어, 송신된 신호의 로컬 사본)에 의해 복귀된 신호를 다운시프트시킴으로써 동위상 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 혼합 모듈은 복귀된 신호와 대응하는 송신된 신호를 수신할 수 있으며, 대응하는 송신된 신호에 의해 복귀된 신호를 다운시프트시킬 수 있다. LIDAR 시스템은 대응하는 송신된 신호의 90 도 위상 시프트된 버전에 의해(예를 들어, 대응하는 송신된 신호를 90 도만큼 위상 시프트함으로써) 복귀된 신호를 다운시프트시킴으로써 직교 신호를 생성할 수 있다. 예를 들어, 다른 혼합 모듈은 복귀된 신호와 대응하는 송신된 신호의 90 도 위상 시프트된 버전을 수신할 수 있으며, 대응하는 송신된 신호의 90 도 위상 시프트된 버전에 의해 복귀된 신호를 다운시프트시킬 수 있다. 대응하는 송신된 신호의 90 도 위상 시프트된 버전은 아래에서 더욱 상세히 논의되는 바와 같이 위상 시프팅 모듈에 의해 생성될 수 있다.
[0068] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 동위상 신호 및 직교 신호를 가산(예를 들어, 조합, 혼합 등)하여 조합된 신호를 생성할 수 있다. 조합된 신호는 또한 혼합된 신호, 집합 신호, 합산 신호 등으로 지칭될 수 있다. LIDAR 시스템은 또한 조합된 신호에 대해 고속 푸리에 변환(FFT: fast Fourier transform)을 수행할 수 있다. 예를 들어, 조합된 신호는 기저 대역 신호의 주파수 스펙트럼을 생성하기 위해 조합된 신호에 고속 푸리에 변환을 적용할 수 있는 FFT 모듈에 제공될 수 있다.
[0069] 일 실시예에서, 조합된 신호는 복소 신호(예를 들어, 복소 또는 허수 성분을 포함하는 신호)일 수 있다. 조합된 신호는 복소 신호이기 때문에, 조합된 신호들의 고속 푸리에 변환은 더 이상 대칭이 아닐 수 있다. 예를 들어, IQ 프로세싱 전에, 피크(505B)(예를 들어, 이미지 피크)는 피크(505A)의 정확한 거울 이미지일 수 있다(예를 들어, 피크(505B)는 피크(505A)와 동일한 크기/높이일 것이다). 그러나, IQ 프로세싱 후에 피크(505B)의 크기/높이는 피크(505A)의 크기/높이와 비교할 때 감소, 억제, 최소화 등이 될 수 있다. 다른 예에서, IQ 프로세싱 전에, 피크(510B)(예를 들어, 이미지 피크)는 피크(510A)의 정확한 거울 이미지일 수 있다(예를 들어, 피크(510B)는 피크(510A)와 동일한 크기/높이일 것이다). 그러나, IQ 프로세싱 후에 피크(510B)의 크기/높이는 예를 들어, 피크(510A)의 크기/높이와 비교할 때 감소, 억제, 최소화 등이 될 수 있다. 조합된 신호들(예를 들어, 복소 신호들)은 I + (j*Q)로 표현될 수 있으며, 여기서 I는 동위상 신호이고, Q는 직교 신호이고, j는 허수 단위이다.
[0070] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 송신된 신호가 업-처프인 경우 동위상 신호로부터 직교 신호를 감산함으로써 동위상 신호와 직교 신호를 조합(예를 들어, 가산)할 수 있다. 예를 들어, (복귀된 신호에 대한) 대응하는 송신된 신호가 주파수의 업-스위프를 가진 경우, LIDAR 시스템은 동위상 신호로부터 신호 j*Q를 감산함으로써(또는 동위상 신호에 신호 j*Q의 음수를 가산함으로써) 동위상 신호와 직교 신호를 조합할 수 있다.
[0071] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 송신된 신호가 다운-처프인 경우 동위상 신호에 직교 신호를 가산함으로써 동위상 신호와 직교 신호를 조합할 수 있다. 예를 들어, (복귀된 신호에 대한) 대응하는 송신된 신호가 주파수의 다운-스위프를 가진 경우, LIDAR 시스템은 복소 신호를 생성하기 위해 동위상 신호와 j와 곱해진 직교 신호를 가산할 수 있다.
[0072] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 피크들(505A, 505B, 510A 및 510B)을 사용하여 타깃 위치(예를 들어, 타깃의 위치), 타깃 속도(예를 들어, 타깃의 속도) 및 타깃 반사율(예를 들어, 타깃의 반사율) 중 하나 이상을 결정할 수 있다. 예를 들어, IQ 프로세싱 후에, 피크들(505B 및 510B)(예를 들어, 이미지들 피크들)의 크기/높이가 감소되거나 억제될 수 있다. LIDAR 시스템은 타깃의 위치, 속도 및 반사율 중 하나 이상을 결정(예를 들어, 계산)하기 위해 최고 크기/높이를 갖는 피크들을 사용할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템은 피크(505A 및 505B)를 포함하는 피크들의 세트(예를 들어, 피크들의 쌍)로부터 피크(505A)를 선택할 수 있다. LIDAR 시스템은 또한 피크(510A 및 510B)를 포함하는 피크들의 세트(예를 들어, 피크들의 쌍)로부터 피크(510A)를 선택할 수 있다. LIDAR 시스템은 피크들(505A 및 510A)에 기초하여 타깃의 위치, 속도 및 반사율을 결정할 수 있다.
[0073] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 업-처프를 위해 동위상 신호로부터 신호 j*Q를 감산하고 다운-처프를 위해 동위상 신호에 직교 신호를 가산하여 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하기 위해 프로세싱되는 주파수들의 범위를 감소시킬 수 있다. 도플러 시프트가 없으면, 주어진 처프에 대한 비트 주파수 Fpeak는 처프 레이트(α)에 타깃까지 그리고 다시 LIDAR 시스템까지의 지연/시간(τ)을 곱한 것과 같을 것이다. 도플러 시프트가 없는 비트 주파수는 Fpeak = α*τ로 표현될 수 있다. 업-스위프의 경우 α는 양수이므로, Fpeak는 양의 주파수들에 있고 대응하는 이미지 피크는 음의 주파수들에 있을 것이다. 다운-스위프의 경우, α는 음수이므로 Fpeak는 음의 주파수들에 있고 대응하는 이미지 피크는 양의 주파수들에 있을 것이다. LIDAR 시스템에 의해 프로세싱되는 주파수들의 범위 또는 양을 감소시키기 위해, 조합된 신호는 업-처프들에 대해 I - (j*Q)로 그리고 다운-처프들에 대해 I + (j*Q)로 결정(예를 들어, 생성, 컴퓨팅, 구성 등)될 수 있다. 이는 도플러 시프트가 없는 경우 모든 실제 피크들이 양의 주파수들에 있게 할 수 있다. 예를 들어, 이는 피크(510A)의 위치가 양의 주파수에 있게 할 수 있다. 이는 실제 피크들(예를 들어, 피크들(505A 및 510A))을 식별할 때 LIDAR 시스템이 더 작은 범위 또는 양의 주파수들(예를 들어, 양의 주파수들)을 프로세싱(예를 들어, 분석, 스캐닝 등)할 수 있게 한다. 도플러 시프트가 있는 경우, 처프에 대한 비트 주파수는 Fpeak = |α|*τ + D로 표현될 수 있다. 여기서 D는 도플러 시프트이다. 따라서, 실제 피크들 중 하나 이상이 도플러 시프트로 인해 음의 주파수들에 위치될 수 있다. 그러나, 특정된 최대 도플러 편이 Dmax의 경우, 실제 피크 위치는 -Dmax 내지 0 또는 -Fsample/2 내지 -Fsample/2 - Dmax 범위의 음의 주파수들로 제한될 수 있다. LIDAR 시스템에 의해 프로세싱되는 주파수들의 범위 또는 양을 감소시키기 위해, 조합된 신호는 업-처프들에 대해 I + (j*Q)로 그리고 다운-처프들에 대해 I - (j*Q)로 결정(예를 들어, 생성, 컴퓨팅, 구성 등)될 수 있다. 이는 모든 실제 피크들이 음의 주파수들에 있게 할 수 있다. 도플러 시프트가 있는 경우, 실제 피크들은 특정의 양의 주파수들에 위치될 수 있다. LIDAR 시스템은 실제 피크들(예를 들어, 피크들(505A 및 510A))을 식별할 때 더 작은 범위 또는 양의 주파수들(예를 들어, 음의 주파수들)을 프로세싱할 수 있다.
[0074] 일 실시예에서, LIDAR 시스템(예를 들어, 도 1에 예시된 LIDAR 시스템(100)의 신호 프로세싱 유닛(112))은 타깃이 고스팅이 발생할 수 있는 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 7을 참조하면, LIDAR 시스템은 타깃과 연관된 피크들 중 임의의 것이 가까운 고스팅 범위(예를 들어, 가까운 범위 고스팅이 발생할 수 있는 주파수들의 범위) 또는 먼 고스팅 범위(예를 들어, 먼 범위 고스팅이 발생할 수 있는 주파수들의 범위) 내에 있는지 결정할 수 있다. LIDAR 시스템은 고스팅이 발생할 수 있는지 여부(예를 들어, 고스팅이 발생할 수 있는지 여부)를 결정하거나 추정하기 위해 실제 및 이미지 피크 위치들을 사용할 수 있다. 타깃 주파수 피크들 중 임의의 것이 고스팅이 발생할 수 있는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는 경우, LIDAR 시스템은 위에서 논의된 바와 같이 IQ 프로세싱을 수행할 수 있다. 타깃이 고스팅이 발생할 수 있는 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있지 않은 경우, LIDAR 시스템은 IQ 프로세싱 수행하는 것을 억제하고(예를 들어, IQ 프로세싱을 수행하지 않을 수 있음) 대신 실제 프로세싱을 수행할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템은 IQ 회로, 모듈들, 구성 요소들 등을 사용하는 것을 억제할 수 있다.
[0075] 일 실시예에서, LIDAR 시스템은 LIDAR 시스템의 속도에 기초하여 고스팅이 발생할 수 있는 주파수 범위들의 세트를 변경, 조정, 수정 등을 할 수 있다. 예를 들어, LIDAR 시스템은 LIDAR 시스템이 위치된 차량의 속력/속도(예를 들어, 자기 속도)에 기초하여 고스팅이 발생할 수 있는 주파수 범위들의 세트의 경계들을 증가/감소시킬 수 있다.
[0076] 도 6은 본 개시에 따라 피크들을 선택(예를 들어, 결정, 픽킹(picking), 계산 등)하기 위한 예시적인 프로세싱 모듈(600)의 블록도이다. 프로세싱 모듈(600)은 LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 시스템의 일부일 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 모듈(600)은 도 3a 및 도 4에 예시된 바와 같이, LIDAR 시스템(300)의 신호 프로세싱 시스템(303)의 일부일 수 있다. 다른 예에서, 프로세싱 모듈(600)은 도 1에 예시된 신호 프로세싱 유닛(112)의 일부일 수 있다. 추가 예에서, 프로세싱 모듈(600)의 부분들은 도 4에 예시된 바와 같이, 신호 프로세싱 시스템(303)의 시간 영역 프로세서(402) 및 DFT 프로세스(404)에 포함될 수 있다. 프로세싱 모듈은 혼합 모듈(601), 혼합 모듈(602), 시프팅 모듈(611), 아날로그-디지털-변환기(ADC)(621), ADC(622), 혼합 모듈(631), 조합 모듈(641) 및 FFT 모듈(651)을 포함한다. 혼합 모듈(601), 혼합 모듈(602), 시프팅 모듈(611), ADC(621), ADC(622), 혼합 모듈(631), 조합 모듈(641) 및 FFT 모듈(651)의 각각은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합일 수 있다.
[0077] 위에서 논의된 바와 같이, 프로세싱 모듈(600)은 복귀된 신호(예를 들어, 도 2에 예시된 타깃 복귀 신호(202))를 수신할 수 있고 복귀된 신호를 혼합 모듈(601) 및 혼합 모듈(602)에 제공할 수 있다. 혼합 모듈(601)은 다운시프트된 신호(605)를 생성하기 위해 (복귀된 신호에 대응하는) 송신 신호에 의해 복귀된 신호를 혼합, 시프트, 다운시프트 등을 할 수 있다. 다운시프트된 신호(605)는 다운시프트된 신호(605)에 기초하여 동위상 신호(I)를 생성할 수 있는 ADC(621)에 제공될 수 있다.
[0078] 시프팅 모듈(611)은 송신된 신호를 90 도만큼 시프트할 수 있고 90 도 시프트된 송신된 신호를 혼합 모듈(602)에 제공할 수 있다. 혼합 모듈(602)은 다운시프트된 신호(606)를 생성하기 위해 90 도 시프트된 송신 신호에 의해 복귀된 신호를 혼합, 시프트, 다운시프트 등을 할 수 있다. 다운시프트된 신호(606)는 다운시프트된 신호(606)에 기초하여 직교 신호(Q)를 생성할 수 있는 ADC(622)에 제공될 수 있다. 직교 신호는 혼합 모듈(631)에 제공된다. 혼합 모듈(631)은 또한 복소 또는 허수 성분 j를 수신한다. 혼합 모듈(631)은 신호 j*Q를 생성하기 위해 직교 신호 Q를 허수 성분 j와 혼합할 수 있다.
[0079] 동위상 신호 I 및 신호 j*Q는 조합된 신호(I + (j*Q))를 생성하기 위해 동위상 신호 I와 신호 j*Q를 조합할 수 있는 조합 모듈(641)에 제공된다. 조합된 신호 I + (j*Q)는 기저 대역 신호를 생성하기 위해 조합된 신호 I + (j*Q)에 대해 FFT를 수행할 수 있는 FFT 모듈(651)에 제공된다.
[0080] 위에서 논의된 바와 같이, 조합된 신호 I + (j*Q)는 복소 신호이기 때문에 조합된 신호 I + (j*Q)의 FFT는 더 이상 대칭이 아닐 수 있다. 조합된 신호의 FFT 후에, 이미지 피크들의 크기/높이는 실제 피크들의 크기/높이와 비교할 때 감소, 억제, 최소화 등이 될 수 있다. 이는 LIDAR 시스템이 실제 피크들을 더 쉽고, 더 빠르고, 더 효율적으로 식별할 수 있게 한다.
[0081] 또한 위에서 논의된 바와 같이, LIDAR 시스템은 타깃과 연관된 주파수 피크들이 고스팅이 발생할 수 있는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 결정할 수 있다. 타깃이 고스팅이 발생할 수 있는 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있지 않은 경우, LIDAR 시스템은 IQ 프로세싱을 수행하는 것을 억제할 수 있다(예를 들어, IQ 프로세싱을 수행하지 않을 수 있음). 예를 들어, LIDAR 시스템은 혼합 모듈(602), 시프팅 모듈(611), ADC(622) 및 혼합 모듈(631)의 사용을 중단하거나 사용하는 것을 억제할 수 있다.
[0082] 도 7a는 본 개시에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 다이어그램(700)이다. 0의 주파수(예를 들어, 0 헤르츠, 0 테라헤르츠 등)가 신호 크기-주파수 다이어그램(700)에 예시되어 있다. 주파수 DMAX,DN도 신호 크기-주파수 다이어그램(700)에 예시되어 있다. DMAX,DN은 LIDAR 시스템이 객체들을 검출할 때 담당할 수 있는 최대 또는 임계 음의 도플러 시프트(예를 들어, 객체가 LIDAR 시스템으로부터 멀어질 때 발생하는 도플러 시프트)일 수 있다. 신호 크기-주파수 다이어그램(700)은 또한 DMAX,UP을 참조한다. DMAX,UP은 LIDAR 시스템이 객체들을 검출할 때 담당할 수 있는 최대 또는 임계 양의 도플러 시프트(예를 들어, 객체가 LIDAR 시스템을 향해 이동할 때 발생하는 도플러 시프트)일 수 있다. 나이퀴스트 주파수 FNYQUIST가 또한 신호 크기-주파수 다이어그램(700)에 예시되어 있다. 주파수 FNYQUIST-DMAX-UP이 또한 신호 크기-주파수 다이어그램(700)에 예시되어 있다.
[0083] 0과 DMAX,DN 사이의 주파수들의 범위는 더 가까운/가까운 범위 고스팅이 발생할 수 있는 주파수들의 제1 범위일 수 있다. FNYQUIST-DMAX,UP과 FNYQUIST 사이의 주파수들의 범위는 먼 범위 고스팅이 발생할 수 있는 주파수들의 제2 범위일 수 있다. DMAX,DN과 FNYQUIST-DMAX,UP 사이의 주파수들의 범위는 고스팅이 발생하지 않을 수 있는 주파수들의 제3 범위일 수 있다.
[0084] 가까운/더 가까운 범위 또는 먼 범위 고스팅이 발생할 수 있는지를 결정하기 위해 LIDAR 시스템은 검출된 피크들을 분석할 수 있다. 일부 실시예들에서, 제1 처프/스위프의 양의 피크가 DMAX,DN보다 작고, 제2 처프/스위프의 양의 피크가 2*DMAX,DN보다 작은 경우, 가까운 범위 고스팅 완화가 적용될 수 있다. 다른 실시예들에서, 제1 처프/스위프 중 어느 하나의 양의 피크가 FNYQUIST - DMAX,UP보다 크고, 제2 처프/스위프의 양의 피크가 (FNYQUIST - (2*DMAX,UP))보다 큰 경우, 먼 범위 고스팅 완화가 적용될 수 있다. 추가 실시예에서, 양의 피크들 모두가 범위(DMAX,DN, FNYQUIST - DMAX,UP)에 있는 경우, 고스팅 완화가 적용될 필요가 없을 수 있다(예를 들어, IQ 프로세싱 없음).
[0085] 일부 실시예들에서, 더 가까운 범위 또는 먼 범위 고스트 완화가 사용되어야 하는지 결정하기 위해 피크들을 검출하는 대신, LIDAR는 에너지 검출을 사용할 수 있다. 예를 들어, 피크 검출은 더 많은 컴퓨테이션 리소스들(예를 들어, 프로세싱 리소스들, 프로세싱 용량, 프로세싱 전력) 및/또는 메모리를 사용할 수 있다. 또한, 피크 검출을 수행하는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있다. 피크들을 검출하지 않고 대신 주파수들의 범위 내에서 총 에너지량(예를 들어, 에너지 검출)을 검출하는 것은 LIDAR가 어떤 유형의 고스트 완화가 더 빠르고/빠르거나 효율적으로 사용되어야 하는지 결정하게 할 수 있다.
[0086] 도 7b는 본 개시에 따른 주파수 범위들을 예시하는 신호 크기-주파수 다이어그램(750)이다. 0의 주파수(예를 들어, 0 헤르츠, 0 테라헤르츠 등)가 신호 크기-주파수 다이어그램(700)에 예시되어 있다. 주파수들 -FNYQUIST, -FNYQUIST + DMAX,UP, -DMAX,DN 및 FNYQUIST도 신호 크기-주파수 다이어그램(750)에 예시되어 있다. DMAX는 LIDAR 시스템이 객체들을 검출할 때 담당할 수 있는 최대 또는 임계 도플러 시프트(예를 들어, 객체가 LIDAR 시스템으로부터 멀어질 때 발생하는 도플러 시프트)일 수 있다.
[0087] 위에서 논의된 바와 같이, 조합된 신호는 LIDAR 시스템에 의해 프로세싱되는 주파수들의 범위 또는 양을 감소시키기 위해 업-처프들에 대해 I - (j*Q)로, 다운-처프들에 대해 I + (j*Q)로 결정(예를 들어, 생성, 컴퓨팅, 구성 등)될 수 있다. 이는 도플러 시프트가 없는 경우 모든 실제 피크들이 양의 주파수들에 있게 할 수 있다. 실제 피크들이 양의 주파수들에 있는 경우, LIDAR 시스템은 양의 주파수들에서만 피크들을 스캐닝할 수 있다(예를 들어, 음의 주파수들에서 피크들을 스캐닝하지 않을 수 있음). 대안적으로, 조합된 신호는 업-처프들의 경우 I + (j*Q)로, 다운-처프들의 경우 I - (j*Q)로 결정될 수 있다. 이는 모든 실제 피크들이 음의 주파수들에 있게 할 수 있다. 실제 피크들이 음의 주파수들에 있는 경우, LIDAR 시스템은 음의 주파수들에서만 피크들을 스캐닝할 수 있다(예를 들어, 양의 주파수들에서의 피크들은 스캐닝하지 않을 수 있음).
[0088] 실제 피크들이 도플러 시프트 없이 양의 주파수들에 있도록 강제되는 경우, 도플러 시프트의 존재는 피크들이 음의 주파수들로 이동하게 할 수 있다. 가까운 범위 고스팅이 발생하는 경우, 실제 피크는 -DMAX,DN과 0 사이의 주파수들의 범위에 있을 수 있다. LIDAR 시스템은 -DMAX,DN과 0 사이의 주파수들의 범위에서 실제 피크들을 스캐닝할 수 있다. 먼 범위 고스팅이 발생하는 경우, 실제 피크는 FNYQUIST와 (FNYQUIST + DMAX) 사이의 주파수들의 범위에 있을 수 있으며, 이는 -FNYQUIST 내지 (-FNYQUIST + DMAX,UP)의 범위로 앨리어싱될 것이다. LIDAR 시스템은 -FNYQUIST와 -FNYQUIST + DMAX,UP 사이의 주파수들의 범위에서 실제 피크들을 스캐닝할 수 있다. 실제 피크들은 주파수들 -(FNYQUIST - DMAX,UP)과 -DMAX,DN 사이에 위치될 수 없다. LIDAR 시스템은 -(FNYQUIST - DMAX,UP)과 -DMAX,DN 사이의 주파수들의 범위를 스캐닝하지 않을 수 있다. 주파수들의 특정 범위들(예를 들어, FNYQUIST와 (FNYQUIST + DMAX,UP) 사이)을 분석하고 주파수들의 다른 범위들(예를 들어, (FNYQUIST + DMAX,UP)과 -DMAX,DN 사이)을 분석하는 것을 억제함으로써, LIDAR 시스템은 (예를 들어, 더 적은 에너지 또는 프로세싱 전력을 사용하여) 실제 피크들을 더욱 신속하고/신속하거나 효율적으로 식별한다. 실제 피크들이 도플러 시프트 없이 음의 주파수들에 있도록 강제되는 경우, 도플러 시프트의 존재는 여전히 피크들을 양의 주파수들로 이동시킬 수 있다.
[0089] 도 8은 본 개시에 따라 피크들을 선택하기 위한 LIDAR 시스템(100) 또는 LIDAR 시스템(300)과 같은 LIDAR 시스템에서의 방법(800)을 예시하는 흐름도이다. 방법(800)은 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 로직, 프로그래밍 가능 로직, 프로세서, 프로세싱 디바이스, 중앙 처리 장치(CPU), 시스템-온-칩(SoC: system-on-chip) 등), 소프트웨어(예를 들어, 프로세싱 디바이스 상에서 실시/실행되는 명령들), 펌웨어(예를 들어, 마이크로코드) 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 프로세싱 로직에 의해 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 방법(800)은 LIDAR 시스템의 신호 프로세싱 시스템(예를 들어, 도 3a 및 도 4에 예시된 바와 같이, LIDAR 시스템(300)의 신호 프로세싱 시스템(303))에 의해 수행될 수 있다.
[0090] 본 방법(800)은 프로세싱 로직이 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템의 시야의 타깃을 향해 업-처프 주파수 변조 및 다운-처프 주파수 변조를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하는 동작 805에서 개시된다. 선택적으로, 프로세싱 로직은 하나 이상의 광 빔들에 위상 변조들을 도입할 수 있다. 동작 810에서, 프로세싱 로직은 타깃으로부터 반사된 업-처프 및 다운-처프의 하나 이상의 복귀된 신호들을 수신한다.
[0091] 프로세싱 로직은 블록 815에서 타깃 피크들이 하나 이상의 고스팅 범위들 내에 있는지(예를 들어, 먼 범위 고스팅 또는 가까운 범위 고스팅이 발생할 수 있는 거리 내에 있는지) 여부를 결정할 수 있다. 타깃이 하나 이상의 고스팅 범위들 내에 있지 않은 경우, 프로세싱 로직은 도 5에서 위에 언급한 바와 같이, 동작 825에서 기저 대역 신호에 기초하여 타깃 위치를 결정할 수 있다. 또한, 프로세싱 로직은 또한 동작 815에서 LIDAR 시스템의 속도에 기초하여 고스팅 범위들을 선택적으로 설정, 결정, 조정, 변경 등을 할 수 있다.
[0092] 타깃이 하나 이상의 고스팅 범위들 내에 있는 경우, 프로세싱 로직은 도 5에서 위에 논의된 바와 같이, 블록 820에서 IQ 프로세싱을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 로직은 동위상 및 직교 신호들을 생성할 수 있고, 직교 신호를 허수 단위(예를 들어, j)와 조합할 수 있으며, 조합된 신호에 대해 FFT 등을 수행할 수 있다. IQ 프로세싱은 기저 대역 신호의 이미지 피크들의 크기/높이를 감소, 억제 등을 할 수 있다. 블록 825에서, 프로세싱 로직은 기저 대역 신호에서 최고 크기/높이를 갖는 피크들(예를 들어, 실제 피크들)에 기초하여 타깃 위치를 결정할 수 있다.
[0093] 앞선 설명은 본 개시의 몇몇 예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 특정 시스템들, 구성 요소들, 방법들 등의 예들과 같은 다양한 특정 상세 사항들을 제시한다. 그러나, 본 개시의 적어도 일부 예들은 이러한 특정 상세 사항들 없이도 실시될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 다른 경우들에서, 공지된 구성 요소들 또는 방법들은 본 개시를 불필요하게 모호하게 하는 것을 피하기 위해 상세히 설명되지 않거나 간단한 블록도 형태로 제시된다. 따라서, 제시된 특정 상세 사항들은 단지 예시일 뿐이다. 특정 예들은 이러한 예시적인 상세 사항들과 다를 수 있으며 여전히 본 개시의 범위 내에 있는 것으로 고려될 수 있다.
[0094] 본 명세서 전반에 걸쳐 "일 예" 또는 "예"에 대한 임의의 지칭은 예들과 관련하여 설명된 특정의 특징, 구조 또는 특성이 적어도 하나의 예에 포함된다는 것을 의미한다. 따라서, 본 명세서 전반에 걸쳐 여러 곳에서의 "일 예에서" 또는 "예에서"라는 문구의 등장이 반드시 모두 동일한 예를 지칭하는 것은 아니다.
[0095] 본원의 방법들의 동작들은 특정 순서로 도시되고 설명되지만, 각각의 방법의 동작들의 순서는 특정 동작들이 역순으로 수행되거나 특정 동작들이 적어도 부분적으로는 다른 동작들과 동시에 수행될 수 있도록 변경될 수 있다. 개별 동작들의 명령들 또는 서브-동작들은 간헐적 또는 교대 방식으로 수행될 수 있다.
[0096] 요약서에 설명된 것을 포함하여 본 발명의 예시된 구현에 대한 위의 설명은 본 발명을 개시된 정확한 형태들로 제한하거나 총망라하려는 의도가 아니다. 본 발명의 특정 구현들 및 본 발명에 대한 예들이 예시의 목적으로 본원에 설명되지만, 관련 기술 분야의 통상의 기술자가 인식하는 바와 같이, 본 발명의 범위 내에서 다양한 등가의 수정들이 가능하다. "예" 또는 "예시적인"이라는 단어들은 예, 실례 또는 예시로서의 역할을 하는 것을 의미하는 것으로 본원에서 사용된다. 본원에서 "예" 또는 "예시적인"으로 설명된 임의의 양태 또는 설계는 반드시 다른 양태들 또는 설계들에 비해 바람직하거나 유리한 것으로 해석되어서는 안 된다. 오히려, "예" 또는 "예시적인"이라는 단어들의 사용은 구체적인 방식으로 개념을 제시하려고 의도된 것이다. 본 출원에서 사용된 "또는"이라는 용어는 배타적인 "또는"이 아닌 포괄적인 "또는"을 의미하도록 의도된다. 즉, 달리 명시하지 않거나 문맥에서 명확하지 않는 한, "X는 A 또는 B를 포함한다"는 자연적인 포괄 순열 중 임의의 것을 의미하도록 의도된다. 즉, X가 A를 포함하거나; X가 B를 포함하거나; X가 A 및 B 모두를 포함하는 경우, "X가 A 또는 B를 포함한다"는 앞의 사례들 중 임의의 것에서 충족된다. 또한, 본 출원 및 첨부된 청구항들에 사용된 관사들 "어느(a)" 및 "어떤(an)"은 달리 명시되지 않거나 문맥상 단수형에 대한 것으로 명확하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다. 추가로, 본원에 사용되는 "제1", "제2", "제3", "제4" 등의 용어들은 상이한 요소들 간에 구별하기 위한 라벨들로서 의도되며, 반드시 숫자 지정에 따라 서수적인 의미를 갖는 것은 아닐 수 있다.

Claims (20)

  1. 방법으로서,
    광 검출 및 거리 측정(LIDAR: light detection and ranging) 시스템의 시야의 타깃을 향해 적어도 하나의 업-처프(up-chirp) 주파수와 적어도 하나의 다운-처프(down-chirp) 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하는 단계;
    상기 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 복귀된 신호들의 세트를 상기 타깃으로부터 수신하는 단계;
    상기 타깃과 연관된 피크들이 상기 타깃의 위치 또는 속력을 정확하게 계산할 더 낮은 가능성에 대응하는 신호 속성 값들을 포함하는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들이 상기 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는 경우, 하나 이상의 수신 신호들에 대해 동위상 직교 위상(IQ: in-phase quadrature phase) 프로세싱을 수행하는 단계 ― 상기 IQ 프로세싱은 상기 타깃과 연관된 상기 피크들 중 하나 이상의 피크들의 하나 이상의 크기들을 감소시킴 ―; 및
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들을 사용하여 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들은 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 포함하고;
    상기 피크들의 제1 세트는 제1 실제(true) 피크 및 제1 이미지 피크를 포함하고;
    상기 피크들의 제2 세트는 제2 실제 피크 및 제2 이미지 피크를 포함하고; 그리고
    상기 IQ 프로세싱은 상기 제1 이미지 피크의 제1 크기 및 상기 제2 이미지 피크의 제2 크기를 감소시키는, 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 피크들의 제1 세트 및 상기 피크들의 제2 세트를 사용하여 상기 타깃 위치를 결정하는 단계는,
    상기 피크들의 제1 세트로부터 상기 제1 실제 피크를 선택하고, 상기 피크들의 제2 세트로부터 상기 제2 실제 피크를 선택하는 단계; 및
    상기 제1 실제 피크와 상기 제2 실제 피크에 기초하여 상기 타깃 위치를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들은 상기 LIDAR 시스템의 자기-속도(ego-velocity)에 기초하는, 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    IQ 프로세싱을 수행하는 단계는,
    상기 복귀된 신호들의 세트에 기초하여 제1 신호 및 제2 신호를 생성하는 단계 ― 상기 제1 신호는 상기 제2 신호로부터 90 도 시프트됨 ―;
    제3 신호를 생성하는 단계 ― 상기 제3 신호는 상기 제1 신호와 허수 단위(imaginary unit)의 조합을 포함함 ―; 및
    조합된 신호를 생성하기 위해 상기 제3 신호와 상기 제2 신호를 조합하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    IQ 프로세싱을 수행하는 단계는,
    상기 조합된 신호에 고속 푸리에(Fourier) 변환기를 적용하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  7. 제5 항에 있어서,
    상기 제3 신호와 상기 제2 신호를 조합하는 단계는,
    업-처프를 위해 상기 제2 신호로부터 상기 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 상기 제2 신호에 상기 제3 신호를 가산하는 단계; 또는
    업-처프를 위해 상기 제2 신호에 상기 제3 신호를 가산하고, 다운-처프를 위해 상기 제2 신호로부터 상기 제3 신호를 감산하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제7 항에 있어서,
    업-처프를 위해 상기 제2 신호로부터 상기 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 상기 제2 신호에 상기 제3 신호를 가산하는 단계는 상기 타깃 위치, 상기 타깃 속도 및 상기 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하기 위해 프로세싱되는 주파수들의 범위를 감소시키는, 방법.
  9. 제1 항에 있어서,
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들이 상기 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있지 않은 경우, 동위상 직교 위상(IQ) 회로를 사용하는 것을 억제하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  10. 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템으로서,
    상기 LIDAR 시스템의 시야의 타깃들을 향해 적어도 하나의 업-처프 주파수와 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하고, 상기 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 복귀된 신호들의 세트를 수신하기 위한 광학 스캐너;
    복귀 신호로부터 시간 영역에서 기저 대역 신호를 생성하기 위해 상기 광학 스캐너에 커플링된 광학 프로세싱 시스템 ― 상기 기저 대역 신호는 LIDAR 타깃 범위들에 대응하는 주파수들을 포함함 ―; 및
    상기 광학 프로세싱 시스템에 커플링된 신호 프로세싱 시스템을 포함하고, 상기 신호 프로세싱 시스템은,
    프로세싱 디바이스; 및
    명령들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 명령들은 상기 프로세싱 디바이스에 의해 실행될 때, 상기 LIDAR 시스템으로 하여금,
    상기 타깃과 연관된 피크들이 상기 타깃의 위치 또는 속력을 정확하게 계산할 더 낮은 가능성에 대응하는 신호 속성 값들을 포함하는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 여부를 결정하게 하고;
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들이 상기 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는 경우, 하나 이상의 수신 신호들에 대해 동위상 직교 위상(IQ) 프로세싱을 수행하게 하고 ― 상기 IQ 프로세싱은 상기 타깃과 연관된 상기 피크들 중 하나 이상의 피크들의 하나 이상의 크기들을 감소시킴 ―; 그리고
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들을 사용하여 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하게 하는, LIDAR 시스템.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들은 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 포함하고;
    상기 피크들의 제1 세트는 제1 실제 피크 및 제1 이미지 피크를 포함하고;
    상기 피크들의 제2 세트는 제2 실제 피크 및 제2 이미지 피크를 포함하고; 그리고
    상기 IQ 프로세싱은 상기 제1 이미지 피크의 제1 크기 및 상기 제2 이미지 피크의 제2 크기를 감소시키는, LIDAR 시스템.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 피크들의 제1 세트 및 상기 피크들의 제2 세트를 사용하여 상기 타깃 위치를 결정하기 위해 상기 LIDAR 시스템은 추가로,
    상기 피크들의 제1 세트로부터 상기 제1 실제 피크를 선택하고, 상기 피크들의 제2 세트로부터 상기 제2 실제 피크를 선택하고; 그리고
    상기 제1 실제 피크와 상기 제2 실제 피크에 기초하여 상기 타깃 위치를 결정하기 위한 것인, LIDAR 시스템.
  13. 제10 항에 있어서,
    상기 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들은 상기 LIDAR 시스템의 자기-속도에 기초하여 가변적인, LIDAR 시스템.
  14. 제10 항에 있어서,
    IQ 프로세싱을 수행하기 위해 상기 LIDAR 시스템은 추가로,
    상기 복귀된 신호들의 세트에 기초하여 제1 신호 및 제2 신호를 생성하고 ― 상기 제1 신호는 상기 제2 신호로부터 90 도 시프트됨 ―;
    제3 신호를 생성하고 ― 상기 제3 신호는 상기 제1 신호와 허수 단위의 조합을 포함함 ―; 그리고
    조합된 신호를 생성하기 위해 상기 제3 신호와 상기 제2 신호를 조합하기 위한 것인, LIDAR 시스템.
  15. 제14 항에 있어서,
    IQ 프로세싱을 수행하기 위해 상기 LIDAR 시스템은 추가로,
    상기 조합된 신호에 고속 푸리에 변환기를 적용하기 위한 것인, LIDAR 시스템.
  16. 제14 항에 있어서,
    상기 제3 신호와 상기 제2 신호를 조합하기 위해 상기 LIDAR 시스템은 추가로,
    업-처프를 위해 상기 제2 신호로부터 상기 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 상기 제2 신호에 상기 제3 신호를 가산하거나; 또는
    업-처프를 위해 상기 제2 신호에 상기 제3 신호를 가산하고, 다운-처프를 위해 상기 제2 신호로부터 상기 제3 신호를 감산하기 위한 것인, LIDAR 시스템.
  17. 제16 항에 있어서,
    업-처프를 위해 상기 제2 신호로부터 상기 제3 신호를 감산하고, 다운-처프를 위해 상기 제2 신호에 상기 제3 신호를 가산하는 것은 상기 타깃 위치, 상기 타깃 속도 및 상기 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하기 위해 프로세싱되는 주파수들의 범위를 감소시키는, LIDAR 시스템.
  18. 제10 항에 있어서,
    상기 LIDAR 시스템은 추가로,
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들이 상기 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있지 않은 경우, 동위상 직교 위상(IQ) 회로를 사용하는 것을 억제하기 위한 것인, LIDAR 시스템.
  19. 광 검출 및 거리 측정(LIDAR) 시스템으로서,
    프로세서; 및
    명령들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 명령들은 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 LIDAR 시스템으로 하여금,
    상기 LIDAR 시스템의 시야의 타깃을 향해 적어도 하나의 업-처프 주파수와 적어도 하나의 다운-처프 주파수를 포함하는 하나 이상의 광 빔들을 송신하게 하고;
    상기 하나 이상의 광 빔들에 기초하여 복귀된 신호들의 세트를 상기 타깃으로부터 수신하게 하고;
    상기 타깃과 연관된 피크들이 상기 타깃의 위치 또는 속력을 정확하게 계산할 더 낮은 가능성에 대응하는 신호 속성 값들을 포함하는 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는지 여부를 결정하게 하고;
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들이 상기 주파수 범위들의 하나 이상의 세트들 내에 있는 경우, 하나 이상의 수신 신호들에 대해 동위상 직교 위상(IQ) 프로세싱을 수행하게 하고 ― 상기 IQ 프로세싱은 상기 타깃과 연관된 상기 피크들 중 하나 이상의 피크들의 하나 이상의 크기들을 감소시킴 ―; 그리고
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들을 사용하여 타깃 위치, 타깃 속도 및 타깃 반사율 중 하나 이상을 결정하게 하는, LIDAR 시스템.
  20. 제19 항에 있어서,
    상기 타깃과 연관된 상기 피크들은 피크들의 제1 세트 및 피크들의 제2 세트를 포함하고;
    상기 피크들의 제1 세트는 제1 실제 피크 및 제1 이미지 피크를 포함하고;
    상기 피크들의 제2 세트는 제2 실제 피크 및 제2 이미지 피크를 포함하고; 그리고
    상기 IQ 프로세싱은 상기 제1 이미지 피크의 제1 크기 및 상기 제2 이미지 피크의 제2 크기를 감소시키는, LIDAR 시스템.
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