特許 7498301 ＬＩＤＡＲシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-06-03

(45)【発行日】2024-06-11

(54)【発明の名称】ＬＩＤＡＲシステム

(51)【国際特許分類】

   G01S 7/481 20060101AFI20240604BHJP

   G01C 3/06 20060101ALI20240604BHJP

   G01S 17/931 20200101ALI20240604BHJP

【ＦＩ】

G01S7/481 A

G01C3/06 120Q

G01C3/06 140

G01S17/931

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2022566025

(86)(22)【出願日】2021-04-26

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2023-06-08

(86)【国際出願番号】 US2021029083

(87)【国際公開番号】W WO2021222067

(87)【国際公開日】2021-11-04

【審査請求日】2023-01-16

(31)【優先権主張番号】63/018,036

(32)【優先日】2020-04-30

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(31)【優先権主張番号】16/921,320

(32)【優先日】2020-07-06

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】520390450

【氏名又は名称】オーロラ・オペレイションズ・インコーポレイティッド

【氏名又は名称原語表記】ＡＵＲＯＲＡ ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳ， ＩＮＣ．

【住所又は居所原語表記】１６５４ Ｓｍａｌｌｍａｎ Ｓｔｒｅｅｔ， Ｐｉｔｔｓｂｕｒｇｈ， ＰＡ １５２２２， ＵＮＩＴＥＤ ＳＴＡＴＥＳ ＯＦ ＡＭＥＲＩＣＡ

(74)【代理人】

【識別番号】100107456

【弁理士】

【氏名又は名称】池田 成人

(74)【代理人】

【識別番号】100162352

【弁理士】

【氏名又は名称】酒巻 順一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100123995

【弁理士】

【氏名又は名称】野田 雅一

(72)【発明者】

【氏名】イグナーテスキュー・フローリン・コーネル

(72)【発明者】

【氏名】グルーヴァー・ダニエル・フレデリック

(72)【発明者】

【氏名】ペネコット・ゲータン

【審査官】渡辺 慶人

(56)【参考文献】

【文献】特開平０７－３０６２６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】実開昭６１－００３４８６（ＪＰ，Ｕ）

【文献】実開平０５－０１４９６８（ＪＰ，Ｕ）

【文献】特開平０５－２１５８３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０８－２２０２３０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開平０６－１１８１６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】独国特許出願公開第１０２０１５１１５１０１（ＤＥ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２０１５／０１４６１８９（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｓ ７／４８ － ７／５１

１７／００ － １７／９５

Ｇ０１Ｃ ３／００ － ３／３２

Ｇ０２Ｂ ６／３５

２６／００ － ２６／０８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

光源および送信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含むエミッタ－前記光源は、送信ビームを提供するために前記送信経路内の前記１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するように構成される－と、
前記エミッタから離隔する受信機－前記受信機は、反射されたレーザービームを受信するように、受信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含む－と、
前記送信経路に沿って位置する光学素子－前記光学素子は、前記受信経路に向かう方向に前記１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして指向させるように構成される－と、を含み、
前記光学素子は、前記送信経路内の前記１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成し、
前記送信経路内の前記１つ以上のレンズは、高速軸視準レンズを含み、
前記光学素子は、前記高速軸視準レンズの少なくとも一部を形成する、ＬＩＤＡＲシステム。

【請求項2】

前記２次レーザービームに関連するエネルギーは、前記１次レーザービームの総エネルギーの５％以下を含む請求項１に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項3】

前記２次レーザービームに関連する発散角は、２度～３０度の範囲にある請求項１に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項4】

前記送信ビームに関連する発散角は、０．５度未満である請求項１に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項5】

前記送信経路内の前記１つ以上のレンズは、二重焦点レンズを含む請求項１に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項6】

前記光学素子は、拡散器を含む請求項１に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項7】

前記拡散器は、前記送信経路内の前記１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成する請求項６に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項8】

前記拡散器は、前記１つ以上のレンズの表面上に配置される請求項７に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項9】

前記光学素子は、発散レンズを含む請求項１に記載のＬＩＤＡＲシステム。

【請求項10】

自律走行車両の車体に接続されるＬＩＤＡＲシステムを含む自律走行車両であって、
前記ＬＩＤＡＲシステムは、
光源および送信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含むエミッタ－前記光源は、送信ビームを提供するために前記送信経路内の前記１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するように構成される－と、
前記エミッタから離隔する受信機－前記受信機は、反射されたレーザービームを受信するように受信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含む－と、
前記送信経路に沿って位置する光学素子－前記光学素子は、前記受信経路に向かう方向に前記１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして指向させるように構成される－と、を含み、
前記光学素子は、前記送信経路内の前記１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成し、
前記送信経路内の前記１つ以上のレンズは、高速軸視準レンズを含み、
前記光学素子は、前記高速軸視準レンズの少なくとも一部を形成する、自律走行車両。

【請求項11】

前記２次レーザービームに関連する発散角は、２度～３０度の範囲にある請求項１０に記載の自律走行車両。

【請求項12】

前記１次レーザービームに関連する発散角は、０．５度未満である請求項１１に記載の自律走行車両。

【請求項13】

前記２次レーザービームは、前記ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場で散乱し、前記ＬＩＤＡＲシステムに関連する前記近接場は、前記エミッタの前方で５ｍないし前記受信機の前方で１０ｍの範囲内にある請求項１０に記載の自律走行車両。

【請求項14】

前記光学素子は、拡散器を含む請求項１０に記載の自律走行車両。

【請求項15】

１つ以上のプロセッサと、
前記１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、前記１つ以上のプロセッサをして動作を実行させる命令を集合的に格納する１つ以上の有形の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体と、をさらに含み、
前記動作は、
前記ＬＩＤＡＲシステムを介してセンサーデータを取得するステップ－前記センサーデータは、前記ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトを表す－と、
前記センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、前記ＬＩＤＡＲシステムに関連する前記近接場内の前記オブジェクトについての知覚データを決定するステップと、
前記ＬＩＤＡＲシステムに関連する前記近接場内の前記オブジェクトについての前記知覚データに少なくとも部分的に基づいて、前記オブジェクトの１つ以上の将来位置を決定するステップと、
前記ＬＩＤＡＲシステムに関連する前記近接場内の前記オブジェクトの前記１つ以上の将来位置に少なくとも部分的に基づいて、前記自律走行車両のアクションを決定するステップと、を含む請求項１０に記載の自律走行車両。

【請求項16】

エミッタおよび前記エミッタから離隔した受信機を含むＬＩＤＡＲシステムを動作させる方法であって、
前記エミッタを介して、送信ビームを提供するために送信経路に沿って配置された１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するステップと、
前記送信経路に沿って配置された光学素子を介して、前記１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして、前記ＬＩＤＡＲシステムの前記受信機に関連する受信経路に向かって指向させるステップと、
前記受信機の１つ以上のレンズを介して、反射されたレーザービームを受信するステップと、
前記受信機の検出器を介して、前記反射されたレーザービームに関連するデータに少なくとも部分的に基づいてポイントクラウドを生成するステップと、を含み、
前記光学素子は、前記送信経路内の前記１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成し、
前記送信経路に沿って配置された前記１つ以上のレンズは、高速軸視準レンズを含み、
前記光学素子は、前記高速軸視準レンズの少なくとも一部を形成する、方法。

【請求項17】

前記２次レーザービームに関連するエネルギーは、前記１次レーザービームの総エネルギーの５％以下を含む請求項１６に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

関連出願についての相互参照
本出願は、２０２０年７月６日に出願された米国特許出願第１６／９２１，３２０号に基づいてその利益を主張する。第１６／９２１，３２０号の特許出願は、２０２０年４月３０日に出願された米国仮出願第６３／０１８，０３６号に基づいてその利益を主張し、これはここに参照として含まれる。

【0002】

本発明は、一般的にＬＩＤＡＲシステムに関する。

【背景技術】

【0003】

ＬＩＤＡＲシステムは、周辺環境の３次元表現を生成するためにレーザーを使用する。ＬＩＤＡＲシステムは、チャネルを形成するために受信機と対をなす少なくとも１つのエミッタを含むが、チャネルのアレイは、ＬＩＤＡＲシステムの視野を拡張するために使用できる。動作中、それぞれのチャネルは、レーザービームを環境に放出する。レーザービームは、周辺環境内のオブジェクトから反射され、反射されたレーザービームは、受信機によって検出される。単一チャネルは、単一ポイントの距離測定情報を提供する。全体的に、チャネルは、周辺環境の３次元表現に対応するポイントクラウドを生成するために結合される。ＬＩＤＡＲシステムは、飛行時間（すなわち、レーザービームを放出することから反射されたレーザービームを検出することまでの経過時間）を測定するための回路部をさらに含む。飛行時間測定は、ＬＩＤＡＲシステムのオブジェクトまでの距離を決定するために使用される。

【発明の概要】

【課題を解決するための手段】

【0004】

本明細書の実施形態の態様および利点は、次の説明で部分的に説明されたり、その説明から学習されたり、または実施形態の実施を通じて学習されたりすることもできる。

【0005】

本明細書の例示的な一態様は、ＬＩＤＡＲシステムに関する。ＬＩＤＡＲシステムは、エミッタを含む。エミッタは、光源および送信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含む。光源は、送信ビームを提供するために送信経路内の１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するように構成される。ＬＩＤＡＲシステムは、エミッタから離隔した受信機を含む。受信機は、反射されたレーザービームを受信するように受信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含む。ＬＩＤＡＲシステムは、送信経路に沿って位置した光学素子を含む。光学素子は、受信経路に向かう方向に１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして指向させるように構成される。

【0006】

本明細書の他の例示的な態様は、自律走行車両に関する。自律走行車両は、ＬＩＤＡＲシステムを含む。ＬＩＤＡＲシステムは、エミッタを含む。エミッタは、光源および送信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含む。光源は、送信ビームを提供するために送信経路内の１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するように構成される。ＬＩＤＡＲシステムは、エミッタから離隔した受信機を含む。受信機は、１つ以上のレンズが反射されたレーザービームを受信するように受信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含む。ＬＩＤＡＲシステムは、送信経路に沿って位置した光学素子を含む。光学素子は、受信経路に向かう方向に１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして指向させるように構成される。

【0007】

本明細書の他の例示的な態様は、エミッタおよびエミッタから離隔した受信機を含むＬＩＤＡＲシステムを動作させる方法に関する。方法は、エミッタを介して送信ビームを提供するために送信経路に沿って配置された１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するステップを含む。方法は、送信経路に沿って配置された光学素子を介して１次レーザービームの一部を２次レーザービームとしてＬＩＤＡＲシステムの受信機に関連する受信経路に向かって指向させるステップをさらに含む。また、方法は、送信経路に沿って配置された光学素子を介して１次レーザービームの一部を２次レーザービームとしてＬＩＤＡＲシステムの受信機に関連する受信経路に向かって指向させるステップを含む。

【0008】

本明細書の他の例示的な態様は、動き予測および／または車両を含むデバイスの動作のための他のシステム、方法、車両、装置、有形の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体、およびデバイスに関する。

【0009】

本明細書で説明された自律走行車両技術は、自律走行車両の乗客の安全性を改善し、自律走行車両の周辺の安全性を改善し、自律走行車両の搭乗者および／または運転者の経験を改善し、さらに、本明細書に説明されたような他の改善を提供する。また、本明細書の自律走行車両技術は、自律走行車両が他人に車両サービスを効果的に提供する能力を向上させ、挙動が不便な人および／または他の交通手段でサービスを受けられない人を含め、自律走行車両が動作している地域社会の多様な構成員を支援することができる。さらに、本明細書の自律走行車両は、地域社会における交通渋滞を軽減するだけでなく、環境上の利点を提供できる代替形態の交通を提供できる。

【0010】

様々な実施形態のこれらおよび他の特徴、態様および利点は、以下の説明および添付の特許請求の範囲を参照してよりよく理解されるであろう。添付の図面は、本明細書に統合されて本明細書の一部を構成し、本発明の実施形態を示し、詳細な説明とともに関連原理を説明する。

【図面の簡単な説明】

【0011】

当業者に指向された実施形態についての詳細な説明は、添付の図面を参照して本明細書に説明される。

【0012】

【図1】本発明の例示的な実施形態による自律走行車両の計算機能を制御するための例示的なシステムのブロック図を示す。

【0013】

【図2】本発明の例示的な実施形態による自律走行車両の構成要素のブロック図を示す。

【0014】

【図3】本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムの概略図を示す。

【0015】

【図4】本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムのエミッタの概略図を示す。

【0016】

【図5】本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムのエミッタの他の概略図を示す。

【0017】

【図6】本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムのエミッタのまた他の概略図を示す。

【0018】

【図7】本発明の例示的な実施形態による自律走行車両に搭載されたＬＩＤＡＲシステムを示す。

【0019】

【図8】本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムを動作させる方法の流れ図を示す。

【0020】

【図9】本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムから取得されたセンサーデータに従って自律走行車両の動作を制御する方法の流れ図を示す。

【0021】

【図10】本発明の例示的な実施形態による例示的なコンピューティングシステムを示す。

【発明を実施するための形態】

【0022】

本発明の例示的な態様は、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）システムに関する。ＬＩＤＡＲシステムは、例えば、自律走行車両とともに使用できる。ＬＩＤＡＲシステムは、エミッタおよびエミッタから離隔した受信機を含み得る。エミッタは、１つ以上のオブジェクトから反射できる送信ビームを放出することができる。受信機は、１つ以上の反射ビームを受信し、自律走行車両が動作している周辺環境の深さマップを生成するために１つ以上の反射ビームを処理することができる。しかし、受信機は、エミッタから離隔しているため、１つ以上のオブジェクトが自律走行車両の近距離（例えば、約１０ｍ以内）にあるときに受信機によって受信される光量が減少する。１つ以上のオブジェクトが自律走行車両の近距離にあるときに光量が減少すると、視差誤差（Ｐａｒａｌｌａｘ Ｅｒｒｏｒ）が発生する。視差誤差は、１つ以上のオブジェクトがＬＩＤＡＲシステムによって検出されないように受信機に対して移動する反射されたレーザービームに少なくとも部分的に起因する。このような方式で、ＬＩＤＡＲシステムは、エミッタと受信機との間のオフセット（例えば、間隔）に少なくとも部分的に起因するブラインドスポット（Ｂｌｉｎｄ Ｓｐｏｔ）を有し得る。

【0023】

本発明の技術は、このような視差誤差を解決するためにＬＩＤＡＲシステムを改善し、その結果としてのブラインドスポットを低減させることができる。例えば、ＬＩＤＡＲシステムのエミッタは、光源（例えば、レーザーダイオード）および送信経路に沿って位置した１つ以上のレンズまたは他の光学素子を含み得る。光源は、送信経路に沿って送信ビームを提供するために、１つ以上のレンズまたは他の光学素子を介して１次レーザービームを放出することができる。送信ビームは、長距離を移動することができ、表面から反射できるように狭い発散角を有し得る。

【0024】

また、ＬＩＤＡＲシステムの受信機は、検出器および受信経路に沿って位置した１つ以上のレンズまたは他の光学素子を含み得る。このような方式で、１つ以上のレンズまたは他の光学素子は、反射されたレーザービームを検出器上に集束させることができる。検出器は、周辺環境の深さマップを生成するために検出されたレーザービームに基づいてデータポイントおよび／またはポイントクラウドを生成し得る。

【0025】

本発明の例示的な態様によると、ＬＩＤＡＲシステムは、送信経路に沿って位置した光学素子を含み得る。光学素子は、受信経路に向かう方向に１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして指向させることができる。２次レーザービームは、送信ビームに対して広い発散角を有し得る。また、２次レーザービームは、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場で拡散できる。したがって、２次レーザービームは、近接場内のオブジェクトから反射することができ、受信経路内の１つ以上のレンズまたは他の光学素子を介して検出器に指向されることができる。また、２次レーザービームが近接場で拡散するため、近接場内のオブジェクトから反射して検出器に向かう光を増加させることができる。これは、視差誤差によって検出されない可能性がある近接場内のオブジェクトを検出するように、ＬＩＤＡＲシステムの機能を向上させ得る。

【0026】

一部の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、自律走行車両（例えば、地上車両、空中車両など）に搭載されて具現できる。自律走行車両は、自律走行車両の動作を制御するように構成される様々なシステムおよび装置を含み得る。例えば、自律走行車両は、自律走行車両を動作させるように構成される（例えば、自律走行車両上または自律走行車両内に位置した）オンボード車両コンピューティングシステムを含み得る。オンボード車両コンピューティングシステムは、車両に搭載されたセンサー（例えば、カメラ、ＬＩＤＡＲ、レーダーなど）からセンサーデータを取得し、センサーデータについての様々なプロセッシング技術を行うことによって、車両の周辺環境を確認しようと試み、車両の周辺環境を通じて適切なモーション計画を生成し得る。これは、例えば、車両の周辺環境内のオブジェクト（例えば、歩行者、車両、自転車／自転車の使用者など）の検出、当該オブジェクトの将来のモーション軌跡予測、およびオブジェクトとの干渉を避けるための車両のモーション計画を含み得る。さらに、自律走行車両は、自律走行車両が例えば、サービス個体などの自律走行車両から離れたコンピューティングシステムと通信できるようにする通信システムを含み得る。

【0027】

自律走行車両は、１つ以上のサービス個体についての車両サービスを行い得る。サービス個体は、１つ以上の車両サービスの提供に関連し得る。例えば、サービス個体は、個人、個人のグループ、会社（例えば、ビジネス個体、組織など）、個体のグループ（例えば、関連会社）、および／または１人以上のユーザーに車両サービスを提供し、および／または調整する他のタイプの個体であり得る。一例として、サービス個体は、（例えば、ユーザーコンピューティングデバイス上で）ソフトウェアアプリケーションを介して、ウェブサイトを介して、および／またはユーザーが車両サービスを要求することを可能にする他のタイプのインターフェースを介してユーザーに車両サービスを提供できる。車両サービスは、（例えば、車両がユーザーを１つの位置から他の位置に輸送する）ユーザー輸送サービス、（例えば、車両がアイテムを要求された目的地の位置に配送する）配送サービス、（例えば、車両が要求された出発地からアイテムを検索し、要求された目的地の位置にアイテムを配送する）配送サービス、および／または他のタイプのサービスを含み得る。

【0028】

サービス個体の動作コンピューティングシステムは、自律走行車両による車両サービスの性能を調整するのに役立ち得る。例えば、動作コンピューティングシステムは、サービスプラットフォームを含み得る。サービスプラットフォームは、１つ以上のＡＰＩを介してアクセス可能な複数のバックエンドサービスおよびフロントエンドインターフェースを含み得る。例えば、自律走行車両および／または自律走行車両から遠隔である他のコンピューティングシステムは、１つ以上のＡＰＩを呼び出すことによって、サービスプラットフォーム（およびそのバックエンドサービス）に通信／アクセスすることができる。このような構成要素は、自律走行車両および／または（例えば、データセンターなどを含む）サービス個体の動作システム間の安全な双方向通信を容易にすることができる。

【0029】

サービスプラットフォームは、自律走行車両が動作コンピューティングシステムからデータを取得し、および／または動作コンピューティングシステムにデータを通信することを可能にし得る。一例として、ユーザーは、サービス個体に関連する動作コンピューティングシステムに車両サービスについての要求を（例えば、ユーザーデバイスを介して）提供できる。要求は、ユーザーが望む車両サービスのタイプ（例えば、ユーザー輸送サービス、配送サービスなど）、１つ以上の位置（例えば、出発地、目的地など）、タイミング制約（例えば、ピックアップ時間、ドロップオフ時間、締め切り時間など）、車両で輸送されるユーザーおよび／またはアイテムの数、他のサービスパラメータ（例えば、障害者アクセスの必要性、取扱い注意の説明など）、および／または他の情報を表示することができる。サービス個体の動作コンピューティングシステムは、要求を処理し、ユーザーについて要求された車両サービスを行い得る１つ以上の自律走行車両を識別できる。例えば、動作コンピューティングシステムは、どの自律走行車両がサービス個体（例えば、車両サービス割り当てに使用可能、車両サービス割り当て処理など）とオンライン状態にあるかを識別できる。自律走行車両は、車両コンピューティングシステムがネットワークを介して動作コンピューティングシステムと通信できるように、例えば、サービス個体の動作コンピューティングシステム（例えば、サービスプラットフォーム）と接続することによって、サービス個体とオンライン状態であり得る。オンラインになると、動作コンピューティングシステムは、要求された車両サービスを示す車両サービス割り当ておよび／または他のデータを自律走行車両に伝達し得る。

【0030】

自律走行車両は、例えば、完全自律走行モード、半自律走行モード、および手動走行モードを含む１つ以上のモードで動作するように構成され得る。完全自律走行（例えば、自動運転（Ｓｅｌｆ－Ｄｒｉｖｉｎｇ））動作モードは、自律走行車両が自律走行車両内に存在する人間運転者との最小限の、および／または相互作用なしに走行およびナビゲーション動作を提供できるモードであり得る。半自律動作モードは、車両が車両内に存在する人間運転者との一部の相互作用とともに動作できるモードであり得る。手動走行モードは、自律走行車両内に存在する人間運転者が自律走行車両の１つ以上の入力装置（例えば、ステアリング装置）を介して自律走行車両を手動で制御（例えば、加速、制動、ステアリング）するモードであり得る。

【0031】

ＬＩＤＡＲシステムは、自律走行車両が動作する周辺環境に関連するデータを取得するために自律走行車両上に具現できる（例えば、サービス個体とオンラインである間、車両サービスを実行している間など）。特に、ＬＩＤＡＲシステムのエミッタおよびＬＩＤＡＲシステムの受信機は、自律走行車両の横方向または自律走行車両の垂直方向に沿って互いに離隔され得る。横方向は、自律走行車両の対向する側面（例えば、第１側面と第２側面）の間で延長できることを理解するべきである。垂直方向は、自律走行車両の下部と自律走行車両の上部との間で延長できることも理解されるべきである。次に、ＬＩＤＡＲシステムの動作についてより詳細に説明する。

【0032】

エミッタは、光源（例えば、レーザーダイオード）および送信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含み得る。光源は、送信ビームを提供するために１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するように構成され得る。一部の実施形態において、送信ビームに関連する発散角は、約０．５度以下であり得る。発散角は、１つ以上のレンズからの距離による送信ビームのビーム直径または半径における増加を示すことを理解するべきである。言い換えれば、送信ビームの発散角は、送信経路内の最後のレンズを出る送信ビームがなす角度であり得る。

【0033】

ＬＩＤＡＲシステムは、任意の適切な数のエミッタを含み得ることを理解するべきである。例えば、一部の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、１つのエミッタのみを有する単一チャネルシステムとして構成され得る。代替実施形態において、ＬＩＤＡＲシステムは、エミッタのアレイを含むマルチチャネルシステムとして構成され得る。また、光源のアレイに含まれるそれぞれのエミッタは、マルチチャネルシステム内の単一チャネルに対応できる。

【0034】

一部の実施形態において、エミッタの１つ以上のレンズは、第１レンズおよび第２レンズを含み得る。しかし、エミッタがより多いか、またはより少ないレンズを含み得ることを理解するべきである。第１レンズおよび第２レンズは、一部の実施形態において、第１レンズが送信経路に沿って光源と第２レンズとの間に位置するように、送信経路に沿って位置し得る。このような方式で、光源から放出された１次レーザー光線は、第２レンズを透過する前に第１レンズを透過することができる。

【0035】

一部の実施形態において、第１レンズおよび第２レンズは、それぞれ視準レンズであり得る。例えば、第１レンズおよび第２レンズは、それぞれ高速軸視準レンズおよび低速軸視準レンズであり得る。高速軸視準レンズは、１次レーザービームに関連する発散角を減少させるように構成され得る。特に、高速軸レンズは、低速軸視準レンズに向かう方向に１次レーザービームが指向されるように発散角を減少させるように構成され得る。低速軸視準レンズによって出力されるビームは、送信ビームであり得ることも理解されるべきである。

【0036】

受信機は、検出器および受信経路に沿って位置した１つ以上のレンズを含み得る。このような方式で、受信機の１つ以上のレンズは、反射されたレーザービームを受信することができる。また、受信機の１つ以上のレンズは、反射されたレーザービームを検出器上に指向させるように構成され得る。検出器は、自律走行車両が動作している周辺環境を表すポイントクラウドを生成するために反射されたレーザービームを処理するように構成され得る。特に、ポイントクラウドは、自律走行車両によって横断される経路に沿って１つ以上のオブジェクトまでの距離を表すことができる。

【0037】

本発明の例示的な態様によると、ＬＩＤＡＲシステムは、送信経路に沿って配置される光学素子を含み得る。光学素子は、１次レーザービームの一部を受信経路に向かって２次レーザービームとして切り替えるように構成され得る。２次レーザービームに関連するエネルギーの量は、１次レーザービームに関連するエネルギーの量より少ないことがある。例えば、一部の実施形態において、２次レーザービームに関連するエネルギーの量は、１次レーザービームに関連する総エネルギーの約５％未満であり得る。追加的または代替的に、２次レーザービームに関連する発散角は、送信ビームに関連する発散角と異なり得る。例えば、一部の実施形態において、２次レーザービームの発散角は、約２度～約３０度の範囲であり得る。このような方式で、２次レーザービームは、距離に応じて広がることができるため、送信ビームよりも少なく集束し得る。２次レーザービームの発散角は、光学素子を抜け出す２次レーザービームがなす角度であり得ることを理解するべきである。

【0038】

一部の実施形態において、光学素子は、送信経路内に１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成し得る。例えば、一部の実施形態において、送信経路内の１つ以上のレンズは、二重焦点レンズを含み得る。このような実施形態において、二重焦点レンズは、送信経路に沿ってほとんどの１次レーザービームを送信ビームとして指向させるように構成され得る。二重焦点レンズは、受信経路に向かって少数の１次レーザービームを２次レーザービームとして指向させるようにさらに構成され得る。

【0039】

一部の実施形態において、送信経路内の１つ以上のレンズは、高速軸視準レンズを含み得る。このような実施形態において、光学素子は、高速軸視準レンズの一部を含み得る。例えば、高速軸視準レンズの一部は、受信経路に向かって１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして指向させるように構成され得る。また、高速軸視準レンズは、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトを検出することに関連する視差誤差を低減または除去するために２次レーザービームを拡散するように構成され得る。

【0040】

一部の実施形態において、光学素子は、送信経路内に１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成し得る。例えば、送信経路内の１つ以上のレンズは、低速軸視準レンズを含み得る。このような実施形態において、レンズの一部は、低速軸視準レンズの少なくとも一部を形成し得る。このような方式で、レンズの一部は、受信経路に向かって１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして切り替えることができる。

【0041】

一部の実施形態において、光学素子は、拡散器（Ｄｉｆｆｕｓｅｒ）を含み得る。拡散器は、１次レーザービームの一部が２次レーザービームとして受信経路に向かうように１次レーザービームを広げることができる。一部の実施形態において、拡散器は、送信経路内の１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成し得る。例えば、拡散器は、表面の残りの部分に対して修正された１つ以上のレンズの表面の一部に対応できる。一例として、表面の一部は、表面の残りの部分に比べて粗く形成され得る。一部の実施形態において、拡散器は、送信経路内の１つ以上のレンズの表面の少なくとも一部に適用されるコーティングを含み得る。コーティングが適用される表面部分は、受信経路に向かって第１光を第２レーザービームとして指向させることができる。

【0042】

一部の実施形態において、表面の残りの部分に対して修正された１つ以上のレンズの表面の一部は、送信経路内の１つ以上のレンズの任意の適切な表面に対応できる。例えば、一部の実施形態において、表面は、送信経路内の１つ以上のレンズのエッジに関連し得る。一部の実施形態において、拡散器は、送信経路内の１つ以上のレンズから分離（例えば、独立型）できることも認識されるべきである。

【0043】

一部の実施形態において、光学素子は、第１レンズと第２レンズとの間の送信経路に位置した発散レンズ（例えば、ウェッジプリズム）を含み得る。このような実施形態において、発散レンズは、第１レンズを出る１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして受信経路に向かって切り替えるように構成され得る。しかし、発散レンズは、送信経路に沿って任意の適切な位置に配置され得ることを理解すべきである。

【0044】

本開示内容の他の例示的な態様は、ＬＩＤＡＲシステムの動作を制御する方法に関する。方法は、エミッタを介して送信ビームを提供するために送信経路に沿って配置された１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するステップを含み得る。方法は、送信経路に沿って配置された光学素子を介して、１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして受信経路に向かって指向させるステップをさらに含み得る。また、方法は、受信機の１つ以上のレンズを介して、反射されたレーザービームを受信するステップを含み得る。また、方法は、受信機の検出器を介して、反射されたレーザービームに関連するデータに少なくとも部分的に基づいてポイントクラウドを生成するステップを含み得る。

【0045】

自律走行車両は、自律走行動作中にＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトを説明するために説明されたＬＩＤＡＲシステムを用い得る。例えば、自律走行車両（例えば、そのオンボードコンピューティングシステム）は、ＬＩＤＡＲシステムを介してセンサーデータを取得し得る。センサーデータは、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトを表すことができる。自律走行車両は、センサーデータに少なくとも部分的に基づいて、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトに対する知覚データ（Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ Ｄａｔａ）を決定し得る。知覚データは、例えば、オブジェクトの現在および／または過去の推定値、位置および／またはポジション、速度、速力、加速度、進路、方向、サイズ／フットプリント（例えば、境界形状によって表される）、クラス（例えば、歩行者クラスｖｓ．車両クラスｖｓ．自転車クラス）、および／または他の状態情報を説明し得る。自律走行車両は、知覚データに少なくとも部分的に基づいてオブジェクトの将来位置を決定し得る。例えば、自律走行車両は、現在／以前のタイムスタンプにわたってオブジェクトの進路、速力、有形などを考慮してオブジェクトの予測された将来のモーションを表す軌跡（例えば、１つ以上のウェイポイントを含む）を生成し得る。自律走行車両は、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内の検出されたオブジェクトおよび／またはオブジェクトの将来位置に少なくとも部分的に基づいて自律走行車両のアクションを決定し得る。例えば、自律走行車両は、車両がオブジェクトとの干渉／衝突を回避するために走行することができる車両軌跡を含むモーション計画を生成し得る。他の例において、自律走行車両は、オブジェクトが自律走行車両に搭乗しようとする（例えば、人間輸送サービスのために）ユーザーおよび／またはアイテムを自律走行車両内に降ろそうとする（例えば、宅配／配送サービスのために）ユーザーであると決定し得る。自律走行車両は、ユーザーが車両内に搭乗したり、および／またはアイテムを車両内に降ろすことができるように、ドア、トランクなどのロックを解除できる。自律走行車両は、決定されたアクションを開始するために、１つ以上の制御信号を例えば、モーション制御システム、ドア制御システムなどに伝達し得る。

【0046】

本発明によるＬＩＤＡＲシステムは、複数の技術的効果および利点を提供できる。例えば、送信経路に配置された光学素子は、前述したように、エミッタの光源によって放出された１次レーザービームの一部を受信経路に向けて２次レーザービームとして切り替えることができる。また、２次レーザービームに関連する発散角は、送信経路に沿って放出される送信ビームに関連する発散角よりも（例えば、少なくとも約４倍ほど）大きいことがある。このような方式で、２次レーザービームは、距離に応じて広がることができるため、送信ビームよりも少なく集束し得る。したがって、２次レーザービームは、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトから反射され、受信経路に沿って配置された１つ以上のレンズを介して検出器に集束し得る。また、２次レーザービームが近接場内のオブジェクトから反射されて検出器に集束されるため、近接場内のオブジェクトの検出を改善することができる。特に、近接場内のオブジェクトを検出することに関連する視差誤差を低減または除去できる。

【0047】

ここで、図１を参照すると、図１は、通信ネットワーク１０２、動作コンピューティングシステム１０４、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６、車両１０８、車両コンピューティングシステム１１２、１つ以上のセンサー１１４、センサーデータ１１６、位置決めシステム１１８、自律コンピューティングシステム１２０、マップデータ１２２、知覚システム１２４、予測システム１２６、モーション計画システム１２８、知覚データ１３０ 、予測データ１３２、モーション計画データ１３４、通信システム１３６、車両制御システム１３８、および人間－機械インターフェース１４０を含むシステム１００を示す。

【0048】

動作コンピューティングシステム１０４は、例えば、車両１０８を含む車両のフリートを介して複数のユーザーに１つ以上の車両サービスを提供できるサービス提供者に関連し得る。車両サービスは、輸送サービス（例えば、車両共有サービス）、宅配サービス、配送サービス、および／または他のタイプのサービスを含み得る。

【0049】

動作コンピューティングシステム１０４は、様々な動作および機能を行うための複数の構成要素を含み得る。例えば、動作コンピューティングシステム１０４は、車両１０８によって提供される車両サービスを調整するために車両１０８および／またはそのユーザーを監視および通信するように構成され得る。そうするために、動作コンピューティングシステム１０４は、通信ネットワーク１０２を含む１つ以上の通信ネットワークを介して１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６および／または車両１０８と通信することができる。通信ネットワーク１０２は、信号（例えば、電子信号）またはデータ（例えば、コンピューティングデバイスからのデータ）を送信および／または受信することができ、様々な有線（例えば、ツイストペアケーブル）および／または無線通信メカニズム（例えば、セルラー、無線、衛星、マイクロ波、および無線周波数）および／または任意の望むネットワークトポロジー（またはトポロジー）の任意の組み合わせを含み得る。例えば、通信ネットワーク１０２は、車両１０８におよび／または車両からデータを送信するための近距離ネットワーク（例えば、イントラネット）、広域ネットワーク（例えば、インターネット）、無線ＬＡＮネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ経由）、セルラーネットワーク、ＳＡＴＣＯＭネットワーク、ＶＨＦネットワーク、ＨＦネットワーク、ＷｉＭＡＸベースのネットワーク、および／または任意の他の適切な通信ネットワーク（またはこれらの組み合わせ）を含み得る。

【0050】

１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６のそれぞれは、１つ以上のプロセッサおよび１つ以上のメモリデバイスを含み得る。１つ以上のメモリデバイスは、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６の１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、１つ以上のプロセッサがデータまたは信号を車両１０８に送信するか、または車両１０８から受信すること、車両１０８の状態を監視すること、および／または車両１０８を制御することを含む車両１０８に関連する動作および／または機能を含む動作および／または機能を行うようにする命令を格納するために使用できる。１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６は、通信ネットワーク１０２を介して動作コンピューティングシステム１０４および車両１０８を含む１つ以上のデバイスと通信（例えば、データおよび／または信号を交換）することができる。例えば、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６は、通信ネットワーク１０２を介して車両１０８の位置または車両１０８の１つ以上のセンサー１１４によって検出された１つ以上のオブジェクトの状態を要求することができる。

【0051】

１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６は、ユーザーから入力または命令を受信したり、アイテムまたは他のコンピューティングデバイスまたはコンピューティングシステム（例えば、動作コンピューティングシステム１０４）と信号またはデータを交換できる１つ以上のコンピューティングデバイス（例えば、デスクトップコンピューティングデバイス、ラップトップコンピューティングデバイス、スマートフォン、および／またはタブレットコンピューティングデバイス）を含み得る。また、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６は、車両１０８と交換された信号またはデータに少なくとも部分的に基づいて位置（例えば、緯度および経度）、速力、加速度、軌跡、進路、および／または車両１０８の経路を含む車両１０８の１つ以上の状態を決定し、および／または修正するために使用できる。一部の実施形態において、動作コンピューティングシステム１０４は、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６を含み得る。

【0052】

車両１０８は、地上車両（例えば、自動車、オートバイ、電車、トラム、バス、トラック、軌道車両、軽電気自動車、モペッド、スクーター、および／または電気自転車）、航空機（例えば、飛行機またはヘリコプター）、ボート、潜水艇（例えば、潜水艦）、水陸両用車、ホバークラフト、ロボット装置（例えば、バイペダル、車輪、または四足歩行ロボット装置）、および／または任意の他のタイプの車両であり得る。車両１０８は、人間運転者との最小限の相互作用および／または相互作用なしに走行、ナビゲーションおよび／または動作を含む様々なアクションを行い得る自律走行車両であり得る。車両１０８は、例えば、完全自律走行モード、半自律走行モード、手動走行モード、駐車モード、および／またはスリープモードを含む１つ以上のモードで動作するように構成され得る。完全自律走行（例えば、自動運転（Ｓｅｌｆ－Ｄｒｉｖｉｎｇ））動作モードは、車両１０８が車両に存在する人間運転者との最小限の、および／または相互作用なしに走行およびナビゲーション動作を提供できるモードであり得る。半自律動作モードは、車両１０８が車両内に存在する人間運転者との一部の相互作用とともに動作できるモードであり得る。手動走行モードは、自律走行車両内に存在する人間運転者が車両１０８の１つ以上の車両制御装置（例えば、ステアリング装置）を介して車両１０８を手動で制御する（例えば、加速、制動、ステアリング）モードであり得る。駐車モードおよび／またはスリープモードは、車両１０８が後続車両サービスを提供するための待機モードおよび／または動作モードとの間の再充電を含む様々なアクションを行う間、動作モードの間で使用できる。

【0053】

車両１０８の状態、車両１０８の１人以上の乗客の状態、および／または１つ以上のオブジェクト（例えば、１つ以上のオブジェクトの物理的寸法、速力、加速度、進路、位置、および／または外観）を含む車両１０８の外部環境の状態を示す表示、記録、および／または他のデータは、車両１０８の１つ以上のメモリデバイスに局部的に格納され得る。また、前述したように、車両１０８は、車両１０８の所定の距離内の１つ以上のオブジェクト（例えば、１つ以上のオブジェクトの物理的寸法、速力、加速度、進路、位置、および／または外観）の状態を示すデータを動作コンピューティングシステム１０４および／または１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６（例えば、車両からの遠隔）に関連する１つ以上のメモリデバイスに車両１０８の所定の距離内の１つ以上のオブジェクトの状態を示す表示、記録、および／または他のデータを格納できる動作コンピューティングシステム１０４および／または遠隔コンピューティングデバイス１０６に提供できる。

【0054】

車両１０８は、車両コンピューティングシステム１１２を含み、および／またはそれに関連し得る。車両コンピューティングシステム１１２は、車両１０８に搭載された１つ以上のコンピューティングデバイスを含み得る。例えば、車両コンピューティングシステム１１２の１つ以上のコンピューティングデバイスは、車両１０８上におよび／または内に位置し得る。車両コンピューティングシステム１１２の１つ以上のコンピューティングデバイスは、様々な動作および機能を行うための様々な構成要素を含み得る。例えば、車両コンピューティングシステム１１２の１つ以上のコンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサおよび１つ以上のタイプの非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体（例えば、メモリデバイス）を含み得る。１つ以上の有形の非一時的コンピュータ読み取り可能な媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに車両１０８（例えば、車両１０８内のコンピューティングシステム、１つ以上のプロセッサ、および他のデバイス）をして、複数の時間間隔にわたる１つ以上のオブジェクトの個々の位置および／または特性に関連する情報を含む状態データにアクセスさせ、および／または状態データおよび機械学習された予測生成器モデルに少なくとも部分的に基づいて、複数の時間間隔に続く１つ以上の後続の時間間隔に１つ以上のオブジェクトの１つ以上の予測された軌跡を決定するために本明細書に記載されたものを含む動作および／または機能を実行させる命令を格納できる。また、車両コンピューティングシステム１１２は、ロボットデバイスおよび／または他のコンピューティングデバイスを含む様々なデバイスおよびシステムの制御、データの交換、および／または動作に関連する１つ以上の動作を行い得る。

【0055】

図１に示すように、車両コンピューティングシステム１１２は、１つ以上のセンサー１１４、位置決めシステム１１８、自律コンピューティングシステム１２０、通信システム１３６、車両制御システム１３８、および人間－機械インターフェース１４０を含み得る。これらのシステムのうちの１つ以上は、通信チャネルを介して互いに通信するように構成され得る。通信チャネルは、１つ以上のデータバス（例えば、コントローラーエリアネットワーク（ＣＡＮ））、オンボード診断コネクタ（例えば、ＯＢＤ－ＩＩ）、および／または有線および／または無線通信リンクの組み合わせを含み得る。オンボードシステムは、通信チャネルを介して互いにデータ、メッセージ、および／または信号を交換（例えば、送信および／または受信）できる。

【0056】

１つ以上のセンサー１１４は、車両１０８に近接する１つ以上のオブジェクトに関連するセンサーデータ１１６を含むデータを生成および／または格納するように構成され得る（例えば、１つ以上のセンサー１１４の１つ以上の距離または視野内）。１つ以上のセンサー１１４は、１つ以上のＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）システム、１つ以上のレーダー（Ｒａｄｉｏ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）システム、１つ以上のカメラ（例えば、可視スペクトルカメラおよび／または赤外線カメラ）、１つ以上のソナーシステム、１つ以上のモーションセンサー、および／または他のタイプの画像キャプチャデバイスおよび／またはセンサーを含み得る。センサーデータ１１６は、画像データ、レーダーデータ、ＬＩＤＡＲデータ、ソナーデータ、および／または１つ以上のセンサー１１４によって取得された他のデータを含み得る。１つ以上のオブジェクトは、例えば、歩行者、車両、自転車、建物、道路、葉、ユーティリティ構造、水体、および／または他のオブジェクトを含み得る。１つ以上のオブジェクトは、車両１０８の前方、後方、左側、右側、上部、または下部を含む車両１０８の様々な部分上またはその周囲（例えば、車両１０８を囲む領域）に位置し得る。センサーデータ１１６は、１つ以上の時間で車両１０８の周辺環境内の１つ以上のオブジェクトの位置を表すことができる。例えば、センサーデータ１１６は、周辺環境内の１つ以上のオブジェクトに関連する１つ以上のＬＩＤＡＲポイントクラウドを表すことができる。１つ以上のセンサー１１４は、センサーデータ１１６を自律コンピューティングシステム１２０に提供できる。

【0057】

センサーデータ１１６に加えて、自律コンピューティングシステム１２０は、マップデータ１２２を含むデータを検索または取得し得る。マップデータ１２２は、車両１０８の周辺環境に関する詳細な情報を提供できる。例えば、マップデータ１２２は、異なる道路、道路セグメント、建物、または他のアイテムまたはオブジェクト（例えば、街路灯、横断歩道および／または曲線）の同一性および／または位置、交通車線の位置および方向（例えば、駐車車線、回転車線、自転車車線または特定の道路または他の道路内の他の車線および／またはこれに関連する１つ以上の境界標示の位置および方向）、交通制御データ（例えば、サイネージ（Ｓｉｇｎａｇｅ）、信号灯、または他の交通制御装置の位置および命令）、および／または車両コンピューティングシステム１１２が周辺環境およびその関係を処理、分析、および知覚するのに役立つ情報を提供する任意の他のマップデータに関する情報を提供できる。

【0058】

位置決めシステム１１８は、車両１０８の現在位置を決定し得る。位置決めシステム１１８は、車両１０８の位置を分析するための任意のデバイスまたは回路部であり得る。例えば、位置決めシステム１１８は、ネットワークアクセスポイントまたは他のネットワーク構成要素（例えば、セルラータワーおよび／またはＷｉ－Ｆｉアクセスポイント）についての三角測量および／または近接度、および／または他の適切な技術を使用し、ＩＰ／ＭＡＣアドレスに基づく慣性センサー、衛星測位システムのうち、１つ以上を使用することによって位置を決定し得る。車両１０８の位置は、車両コンピューティングシステム１１２の様々なシステムによって、および／または１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス（例えば、動作コンピューティングシステム１０４および／または遠隔コンピューティングデバイス１０６）によって使用できる。例えば、マップデータ１２２は、車両１０８の周辺環境の相対的な位置を車両１０８に提供できる。車両１０８は、本明細書に説明されたデータに少なくとも部分的に基づいて（例えば、６つの軸にわたって）周辺環境内のその位置を識別できる。例えば、車両１０８は、センサーデータ１１６（例えば、ＬＩＤＡＲデータ、カメラデータ）を処理して周辺環境のマップにマッチングさせ、当該環境内の車両の位置を決定し得る（例えば、周辺環境内で車両の位置を変える）。

【0059】

自律コンピューティングシステム１２０は、知覚システム１２４、予測システム１２６、モーション計画システム１２８、および／または車両１０８の周辺環境を感知し、これに応じて車両１０８のモーションを制御するためのモーション計画を決定するために協力する他のシステムを含み得る。例えば、自律コンピューティングシステム１２０は、１つ以上のセンサー１１４からセンサーデータ１１６を受信し、センサーデータ１１６（および／または他のデータ）について様々なプロセッシング技術を行うことによって周辺環境の状態を決定しようと試み、周辺環境を介して、例えば、１つ以上のセンサー１１４によって検出された１つ以上のオブジェクトの現在および／または予測された位置に合わせて車両１０８をナビゲートするモーション計画を含む適切なモーション計画を生成し得る。自律コンピューティングシステム１２０は、モーション計画に従って車両１０８を動作させるように１つ以上の車両制御システム１３８を制御できる。

【0060】

自律コンピューティングシステム１２０は、センサーデータ１１６および／またはマップデータ１２２に少なくとも部分的に基づいて車両１０８に近接する１つ以上のオブジェクトを識別できる。例えば、知覚システム１２４は、車両１０８に近接するオブジェクトの現在および／または過去の状態を説明する知覚データ１３０を取得し得る。それぞれのオブジェクトについての知覚データ１３０は、例えば、オブジェクトの現在および／または過去の推定値、位置および／またはポジション、速度、速力、加速度、進路、方向、サイズ／フットプリント（例えば、境界形状によって表される）、クラス（例えば、歩行者クラスｖｓ．車両クラスｖｓ．自転車クラス）、および／または他の状態情報を説明し得る。知覚システム１２４は、（例えば、オブジェクトの動きを予測するために）知覚データ１３０を予測システム１２６に提供できる。

【0061】

予測システム１２６は、車両１０８に近接する１つ以上のそれぞれのオブジェクトに関連する予測データ１３２を生成し得る。予測データ１３２は、それぞれのオブジェクトの１つ以上の予測された将来位置を表すことができる。予測データ１３２は、車両１０８の周辺環境内の少なくとも１つのオブジェクトの予測された経路（例えば、予測された軌跡）を表すことができる。例えば、予測された経路（例えば、軌跡）は、それぞれのオブジェクトが時間にわたって移動すると予測される経路（および／またはオブジェクトが予測された経路に沿って移動すると予測される速力）を表すことができる。予測システム１２６は、１つ以上のオブジェクトに関連する予測データ１３２をモーション計画システム１２８に提供できる。

【0062】

一部の実施形態において、予測システム１２６は、１つ以上の機械学習モデルを用い得る。例えば、予測システム１２６は、１つ以上の機械学習モデルに基づいてそれぞれのオブジェクトが時間にわたって移動すると予測される予測軌跡（例えば、予測された経路、１つ以上の予測された将来位置など）を含む予測データ１３２を決定し得る。一例として、予測システム１２６は、機械学習予測モデルを含み、使用および／または用いることによって、このような予測を生成し得る。例えば、予測システム１２６は、車両１０８の周辺環境内の１つ以上のオブジェクトに関連する知覚データ１３０を（例えば、知覚システム１２４から）受信することができる。予測システム１２６は、それぞれのオブジェクトに関連する知覚データ１３０に基づいて１つ以上のオブジェクトの軌跡を決定するために、知覚データ１３０（例えば、ＢＥＶ画像、ＬＩＤＡＲデータなど）を機械学習予測モデルに入力できる。例えば、機械学習予測モデルは、車両１０８の周辺環境内のオブジェクトの将来軌跡（例えば、将来経路、１つ以上の将来地理的位置など）を出力するように予めトレーニングできる。このような方式で、予測システム１２６は、機械学習予測生成器モデルに少なくとも部分的に基づいて車両１０８の周辺環境内のオブジェクトの将来軌跡を決定し得る。

【0063】

前述のように、機械学習予測モデルは、１つ以上の機械学習技術を通じて予めトレーニングできる。一部の実施形態において、機械学習予測モデルは、車両１０８から遠隔である１つ以上のデバイス（例えば、トレーニングコンピューティングシステム、動作コンピューティングシステム１０４、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６など）によって予めトレーニングできる。

【0064】

モーション計画システム１２８は、予測データ１３２（および／または他のデータ）に少なくとも部分的に基づいてモーション計画を決定し、車両１０８についてのモーション計画データ１３４を生成し得る。モーション計画データ１３４は、予測された動きだけでなく、車両１０８に近接するオブジェクトに対する車両アクションを含み得る。例えば、モーション計画システム１２８は、モーション計画データ１３４を構成する最適化された変数を決定するために、他の目的関数（例えば、速度制限、信号灯、および／または環境の他の態様に基づく費用関数）だけでなく、車両のアクションに関連するコストデータを考慮する最適化アルゴリズムを具現できる。一例として、モーション計画システム１２８は、車両１０８が車両１０８についての潜在的な危険および／または任意の交通法規（例えば、速度制限、車線境界、サイネージ）違反を増加させることなく特定アクション（例えば、オブジェクトを通過する）を実行できると決定し得る。モーション計画データ１３４は、計画された軌跡、速力、加速度、および／または車両１０８の他のアクションを含み得る。

【0065】

モーション計画システム１２８は、車両１０８についてのモーション計画データ１３４を具現するために、車両制御システム１３８に車両アクション、計画された軌跡、および／または他の動作パラメータを表すデータとともにモーション計画データ１３４を提供できる。例えば、車両１０８は、モーション計画データ１３４を命令に変換するように構成される移動性制御部を含み得る。一部の実施形態において、移動性制御部は、決定されたモーション計画データ１３４を、車両１０８のステアリングを「Ｘ」度に調整すること、および／または特定のサイズの制動力を適用することを含む車両１０８の制御のための命令に変換できる。移動性制御部は、命令を実行し、モーション計画データ１３４を具現するために、１つ以上の制御信号を責任車両制御構成要素（例えば、制動制御システム、ステアリング制御システムおよび／または加速制御システム）に送信することができる。

【0066】

車両コンピューティングシステム１１２は、車両コンピューティングシステム１１２（およびその１つ以上のコンピューティングデバイス）が他のコンピューティングデバイスと通信するように構成される通信システム１３６を含み得る。車両コンピューティングシステム１１２は、１つ以上のネットワークを介して（例えば、１つ以上の無線信号接続を介して）動作コンピューティングシステム１０４および／または１つ以上の他の遠隔コンピューティングデバイス（例えば、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６）と通信するために通信システム１３６を使用できる。一部の実施形態において、通信システム１３６は、車両１０８に搭載された１つ以上のシステム間の通信を可能にすることができる。通信システム１３６は、また、自律走行車両がユーザーおよび／またはアイテム（例えば、宅配サービスのためにピックアップされるアイテム）に関連する遠隔コンピューティングデバイス１０６と通信および／またはそれからデータおよび／または信号を提供および／または受信できるように構成され得る。通信システム１３６は、例えば、無線周波数シグナリングおよび／またはブルートゥース（登録商標）低エネルギープロトコルを含む様々な通信技術を用い得る。通信システム１３６は、１つ以上のネットワークとインターフェースするための任意の適切な構成要素、例えば、送信機、受信機、ポート、制御部、アンテナ、および／または通信を容易にするのを助けることができる他の適切な構成要素のうちの１つ以上を含み得る。一部の実施形態において、通信システム１３６は、マルチ入力、マルチ出力（ＭＩＭＯ）技術および通信技術を具現して利用することを可能にする複数の構成要素（例えば、アンテナ、送信機、および／または受信機）を含み得る。

【0067】

車両コンピューティングシステム１１２は、１つ以上の人間－機械インターフェース１４０を含み得る。例えば、車両コンピューティングシステム１１２は、車両コンピューティングシステム１１２に位置した１つ以上のディスプレイデバイスを含み得る。ディスプレイデバイス（例えば、タブレット、ラップトップ、および／またはスマートフォンのスクリーン）は、車両１０８の前方（例えば、運転席、助手席）に位置した車両１０８のユーザーに見られ得る。追加的または代替的に、ディスプレイデバイスは、車両１０８の後方（例えば、後部座席）に位置した車両１０８のユーザーに見られ得る。例えば、自律コンピューティングシステム１２０は、車両１０８の周りのオブジェクトの位置を含む車両１０８から１ｋｍ内の地理的領域のマップ上に車両１０８の位置のグラフィックディスプレイを含む１つ以上の出力を提供できる。車両１０８の乗客は、１つ以上の人間－機械インターフェースに関連するタッチスクリーンディスプレイデバイスをタッチすることによって、１つ以上の人間－機械インターフェース１４０と相互作用することができる。

【0068】

一部の実施形態において、車両コンピューティングシステム１１２は、１つ以上の信号またはデータ（例えば、センサーデータ１１６、マップデータ１２２、知覚データ１３０、予測データ１３２、および／またはモーション計画データ１３４に少なくとも部分的に基づいて車両１０８の動作に関連する１つ以上の車両システムを活性化するステップを含む１つ以上の動作を行い得る。例えば、車両コンピューティングシステム１１２は、環境を介して車両１０８の移動経路を制御および／または指向させるために使用できる１つ以上の車両システムを活性化するために１つ以上の制御信号を送信することができる。

【0069】

また他の例として、車両コンピューティングシステム１１２は、他の車両システム、他の車両、または遠隔コンピューティングデバイス（例えば、遠隔サーバ装置）と信号および／またはデータを送受信することができる通信システム１３６と、１つ以上の照明システム（例えば、１つ以上のヘッドライト、非常灯、および／または車両室内照明）と、１つ以上の車両安全システム（例えば、１つ以上のシートベルトおよび／またはエアバッグシステム）と、車両１０８の乗客のための１つ以上の通知を生成し得る１つ以上の通知システム（例えば、車両１０８の外部のオブジェクトの状態または予測された状態に関する聴覚および／または視覚メッセージ）と、制動システムと、１つ以上の車両モーターまたはエンジンシステムを含み得る車両の加速度および／または速力を変更するために使用できる推進システム（例えば、走行のために車両１０８によって使用されるエンジンおよび／またはモーター）と、車両１０８の経路、コースおよび／または走行方向を変更できるステアリングシステムと、を含む１つ以上の車両システムを活性化することができる。

【0070】

ここで図２を参照すると、本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステム２００のブロック図が提供される。ＬＩＤＡＲシステム２００は、図１で前述したように、センサー１１４の一部として含まれ得ることを理解するべきである。図示のように、ＬＩＤＡＲシステム２００は、複数のチャネル２１０を含み得、具体的には、チャネル１～Ｎが例示される。ＬＩＤＡＲシステム２００は、１つ以上のＬＩＤＡＲユニットを含み得る。したがって、チャネル１～Ｎは、単一のＬＩＤＡＲユニットに含まれるか、または複数のＬＩＤＡＲユニットにわたって拡散できる。各チャネル２１０は、距離測定情報の単一ポイントを提供するポイントデータを出力することができる。チャネル２１０のそれぞれによって出力されたポイントデータ（すなわち、ポイントデータ１～Ｎ）は、周辺環境の３次元表現に対応するポイントクラウドを生成するために結合され得る。

【0071】

図示のように、それぞれのチャネル２１０は、受信機２３０と対をなすエミッタ２２０を含み得る。エミッタ２２０は、周辺環境から反射され、受信機２３０の検出器２３２（例えば、光学検出器）に再びリターンされる環境にレーザー信号を放出する。それぞれのエミッタ２２０は、放出されたレーザー信号の強度を制御する調整可能な電力レベルを有し得る。調整可能な電力レベルは、エミッタ２２０が複数の異なる電力レベル（例えば、強度）のうちの１つでレーザー信号を放出することを可能にする。

【0072】

検出器２３２は、リターン信号を読み出し回路２３４に提供できる。読み出し回路２３４は、最終的にリターン信号に基づいてポイントデータを出力することができる。ポイントデータは、レーザー信号を放出するエミッタ２２０とリターン信号を検出する受信機２３０との間の経過時間である飛行時間（Ｔｉｍｅ－ｏｆ－Ｆｌｉｇｈｔ、ＴｏＦ）を測定することによって、読み出し回路２３４によって決定される検出されたオブジェクト（例えば、道路、歩行者、車両など）からＬＩＤＡＲシステム２００の距離を表すことができる。

【0073】

ポイントデータは、それぞれのリターン信号に対応する強度値をさらに含む。強度値は、読み出し回路２３４が決定するリターン信号の強度の量を表す。前述のように、リターン信号の強度は、信号を反射する表面に関する情報を提供し、位置推定、知覚、予測、およびモーション計画のために自律コンピューティングシステム１２０（図１）によって使用できる。リターン信号の強度は、ＬＩＤＡＲシステム２００と検出されたオブジェクトとの距離、エミッタ２２０がレーザー信号を放出する入射角、周辺環境の温度、エミッタ２２０および受信機２３０の整列、および検出された表面の反射率などの多数の要因によって異なる。

【0074】

図示のように、反射率処理システム２４０は、ＬＩＤＡＲシステム２００からポイントデータを受信し、オブジェクトの正反射率の特性を分類するためにポイントデータを処理する。反射率処理システム２４０は、リターン信号の強度値から導出された反射率値の比較に基づいてオブジェクトの正反射特性を分類する。一部の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム２００は、反射率値を生成するように校正されることができる。例えば、読み出し回路２０８またはＬＩＤＡＲシステム２００の他の構成要素は、反射率値を生成するために強度値を正規化するように構成され得る。このような実施形態において、反射率値は、ＬＩＤＡＲシステム２００から反射率処理システム２４０によって受信されたポイントデータに含まれ得る。他の実施形態において、反射率処理システム２４０は、ＬＩＤＡＲシステム２００から受信したポイントデータに含まれる強度リターン値に基づいて反射率値を生成し得る。

【0075】

どの構成要素が反射率値の生成に関与しているかに関係なく、これを行うためのプロセスは、一部の実施形態において、線形モデルを使用して１つ以上のキャリブレーション乗数（Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒｓ）およびリターン強度値に適用される１つ以上のバイアス値を計算するステップを含み得る。実施形態に応じて、キャリブレーション乗数およびバイアス値は、それぞれの電力レベルでＬＩＤＡＲシステム２００のそれぞれのチャネルに対して計算および適用できる。線形モデルは、すべての表面について均一な拡散反射率を仮定し、生の強度変数、キャリブレーション乗数変数、および／またはバイアス変数の関数として予想強度値を説明する。それぞれのチャネル／電力レベルの組み合わせについてのキャリブレーション乗数およびバイアス値の計算は、電力レベルでチャネルによって出力される生の強度値に基づいて中間強度値を決定し、キャリブレーション乗数変数およびバイアス変数についての値を最適化しながら、線形モデルで中間強度値を予想強度値として使用することを含む。一例として、キャリブレーション乗数およびバイアス値は、反復再重み付け最小二乗法（Ｉｔｅｒａｔｅｄ Ｒｅ－ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ａｐｐｒｏａｃｈ）を使用して線形モデルを解決することによって計算できる。

【0076】

それぞれの電力レベルでそれぞれのチャネル２１０について計算されたキャリブレーション乗数およびバイアス値は、対応するチャネル／電力レベルの組み合わせに割り当てられ得る。このような方式で、ＬＩＤＡＲシステム２００のそれぞれのチャネルのそれぞれの電力レベルは、反射率値が導出できる独立して割り当てられたキャリブレーション乗数およびバイアス値を有し得る。一旦割り当てられると、それぞれのチャネル／電力レベルの組み合わせのキャリブレーション乗数およびバイアス値をランタイムに使用し、自律または半自律走行車両が動作している間、当該電力レベルで当該チャネルによって生成された後続の強度値から反射率値を決定し得る。より具体的に、反射率値は、キャリブレーション乗数値と、キャリブレーション乗数変数およびバイアス変数のそれぞれについてのバイアス値を使用して線形モデルから決定され得る。このような方式で、強度値は、ＬＩＤＡＲシステム２００と検出された表面との距離、エミッタ２２０がレーザー信号を放出する入射角、周辺環境の温度、および／またはエミッタ２２０および受信機２３０の整列などの要因を考慮し、表面の反射率とさらに整列するように正規化することができる。

【0077】

ここで図３を参照すると、本発明の例示的な実施形態によって、ＬＩＤＡＲシステム２００のエミッタ２２０およびＬＩＤＡＲシステム２００の受信機２３０の構成要素が提供される。一部の実施形態において、エミッタ２２０は、送信経路３２０に沿って配置された光源３００、第１レンズ３１０、および第２レンズ３１２を含み得る。図示のように、第１レンズ３１０は、送信経路３２０に沿って光源３００と第２レンズ３１２との間に位置し得る。エミッタ２２０が送信経路３２０に沿って配置された２つのレンズ（例えば、第１レンズ３１０および第２レンズ３１２）を有するように示されているが、エミッタ２２０が送信経路３２０に沿って配置された、より多いか、またはより少ないレンズを含み得ることを理解するべきである。例えば、一部の実施形態において、エミッタ２２０は、送信経路３２０に沿って配置された１つのレンズのみを含み得る。代替の実施形態において、エミッタ２２０は、送信経路３２０に沿って配置された２つ以上のレンズを含み得る。

【0078】

一部の実施形態において、光源３００は、レーザーダイオードを含み得る。光源３００は、送信ビーム３４０を提供するために第１レンズ３１０、次いで第２レンズ３１２を介して１次レーザービーム３３０を放出するように構成され得る。一部の実施形態において、送信ビーム３４０に関連する発散角３５０は、約０．５度以下であり得る。発散角３５０は、第２レンズ３１２からの距離に応じた送信ビーム３４０のビームの直径または半径の増加を示すことを理解するべきである。言い換えれば、送信ビームの発散角３５０は、送信経路３２０内の最後のレンズ（例えば、第２レンズ３１２）を出る送信ビーム３４０がなす角度であり得る。

【0079】

一部の実施形態において、第１レンズ３１０および第２レンズ３１２は、それぞれ視準レンズであり得る。例えば、第１レンズ３１０は、高速軸視準レンズ（Ｆａｓｔ－Ａｘｉｓ Ｃｏｌｌｉｍａｔｉｏｎ Ｌｅｎｓ）であり得る。逆に、第２レンズ３１２は、低速軸視準レンズ（Ｓｌｏｗ－Ａｘｉｓ Ｃｏｌｌｉｍａｔｉｏｎ Ｌｅｎｓ）であり得る。このような実施形態において、第１レンズ３１０（例えば、高速軸視準レンズ）は、１次レーザービーム３３０に関連する発散角を減少させるように構成され得る。特に、第１レンズ３１０は、第２レンズ３１２（例えば、低速軸視準レンズ）に向かう方向に１次レーザービーム３３０が指向されるように発散角を減少させるように構成され得る。

【0080】

図示のように、受信機２３０は、エミッタ２２０から離隔され得る。一部の実施形態において、エミッタ２２０および受信機２３０は、エミッタ２２０および受信機２３０が自律走行車両１０８（図１）の垂直方向または自律走行車両１０８の側面方向に沿って互いに離隔するように自律走行車両の車体にカップリングできる。特に、エミッタ２２０および受信機２３０は、エミッタ２２０および受信機２３０が互いに平行になるように自律走行車両１０８上に位置し得る。

【0081】

一部の実施形態において、受信機２３０は、受信経路４２０に沿って配置された検出器２３２、第１レンズ４１０、および第２レンズ４１２を含み得る。図示のように、受信機２３０の第１レンズ４１０は、受信経路４２０に沿って受信機２３０の第２レンズ４１２と検出器２３２との間に位置し得る。また、受信機２３０は、受信経路４２０に沿って配置された２つのレンズ（例えば、第１レンズ４１０および第２レンズ４１２）を有するように示されているが、受信機２３０が受信経路４２０に沿って配置されたより多いか、またはより少ないレンズを含み得ることを理解するべきである。例えば、一部の実施形態において、受信機２０４は、受信経路４２０に沿って配置された１つのレンズのみを含み得る。代替実施形態において、受信機２３０は、受信経路４２０に沿って配置された２つ以上のレンズを含み得る。

【0082】

受信機２３０のレンズ（例えば、第１レンズ４１０、第２レンズ４１２）は、送信ビーム３４０の反射に対応する反射されたレーザービーム４３０を受信することができる。例えば、反射されたレーザービーム４３０は、ＬＩＤＡＲシステム２００が動作している周辺環境内の１つ以上のオブジェクトから反射された送信ビーム３４０であり得る。また、受信機２３０のレンズは、反射されたレーザービーム４３０を検出器２３２上に指向させるように構成され得る。検出器２３２は、ＬＩＤＡＲシステム２００が動作している周辺環境を表すポイントクラウドを生成するために反射されたレーザービームを処理するように構成され得る。検出器２３２は、例えば、アバランシェフォトダイオード（Ａｖａｌａｎｃｈｅ Ｐｈｏｔｏｄｉｏｄｅ、ＡＰＤ）であり得る。

【0083】

図４～図６を参照すると、一部の実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム２００は、送信経路３２０に沿って配置された光学素子５００を含み得る。光学素子５００は、受信経路４２０（例えば、図３に示す）に向かう方向に１次レーザービーム３３０の一部を２次レーザービーム５１０として切り替えるように構成され得る。２次レーザービーム５１０に関連するエネルギーの量は、１次レーザービーム３３０に関連するエネルギーの量より少ないことがある。例えば、一部の実施形態において、２次レーザービーム５１０に関連するエネルギーの量は、１次レーザービーム３３０に関連するエネルギーの総量の約５％より少ないことがある。さらに、２次レーザービーム５１０に関連する発散角５２０は、送信ビーム３４０に関連する発散角３５０と異なり得る。例えば、一部の実施形態において、２次レーザービーム５１０の発散角５２０は、約２度～約３０度の範囲であり得る。このような方式で、２次レーザービーム５１０は、距離に応じて広がることができるため、送信ビーム３４０よりも少なく集束し得る。２次レーザービーム５１０の発散角５２０は、光学素子５００を出る２次レーザービーム５１０がなす角度であり得ることを理解するべきである。

【0084】

一部の実施形態において、光学素子５００は、送信経路３２０内に配置されたレンズ（例えば、第１レンズ３１０、第２レンズ３１２）のうち、１つの少なくとも一部を形成し得る。例えば、一部の実施形態において、第１レンズ３１０または第２レンズ３１２は、二重焦点レンズであり得る。このような実施形態において、光学素子５００は、二重焦点レンズの一部を含み得る。特に、二重焦点レンズは、送信経路３２０に沿った１次レーザービーム３３０の多数を送信ビーム３４０として指向させるように構成され得る。二重焦点レンズは、受信経路４２０に向かって１次レーザービーム３３０の少数を２次レーザービーム５１０として指向させるようにさらに構成され得る。

【0085】

一部の実施形態において、送信経路３２０内の第１レンズ３１０は、高速軸視準レンズであり得る。このような実施形態において、光学素子５００は、高速軸視準レンズの少なくとも一部を形成し得る。例えば、高速軸視準レンズの一部は、受信経路４２０に向かう方向に１次レーザービーム３３０の一部を２次レーザービーム５１０として指向させるように構成され得る。また、高速軸視準レンズは、ＬＩＤＡＲシステム２００に関連する近接場（例えば、受信機２３０の前方で約１０ｍ）内のオブジェクトを検出することに関連する視差誤差を低減または除去するために、２次レーザービーム５１０を拡散させるように構成され得る。

【0086】

一部の実施形態において、送信経路３２０内の第２レンズ３１２は、低速軸視準レンズであり得る。このような実施形態において、光学素子５００は、低速軸視準レンズの少なくとも一部を形成し得る。このような実施形態において、低速軸視準レンズは、受信経路４２０に向かう方向に１次レーザービーム３３０の一部を２次レーザービーム５１０として指向させるように構成され得る。また、低速軸視準レンズは、ＬＩＤＡＲシステム２００に関連する近接場内のオブジェクトを検出することに関連する視差誤差を低減または除去するために２次レーザービーム５１０を拡散させるように構成され得る。

【0087】

一部の実施形態において、光学素子５００は、図５に示すように、エミッタ２２０の第１レンズ３１０および第２レンズ３１２から分離できる。図示のように、光学素子５００は、送信経路３２０に沿って第１レンズ３１０と第２レンズ３１２との間に配置され得る。例えば、光学素子５００は、第１レンズ３１０と第２レンズ３１２との間に位置した発散レンズ（例えば、ウェッジプリズム）を含み得る。このような実施形態において、光学素子５００（例えば、第３レンズ）は、受信経路４２０に向かう方向に１次レーザービーム３３０の一部を２次レーザービーム５１０として指向させるように構成され得る。また、光学素子５００は、ＬＩＤＡＲシステム２００に関連する近接場内のオブジェクトを検出することに関連する視差誤差を低減または除去するために２次レーザービーム５１０を拡散させるように構成され得る。

【0088】

一部の実施形態において、光学素子５００は、拡散器を含み得る。拡散器は、受信経路４２０に向かう方向に１次レーザービーム３３０の一部を２次レーザービーム５１０として指向させるように１次レーザービーム３３０を広げることができる。一部の実施形態において、拡散器は、送信経路３２０内に配置されたレンズ（例えば、第１レンズ３１０、第２レンズ３１２）の少なくとも一部を形成し得る。例えば、拡散器は、第２レンズ３１２の少なくとも一部を形成し得る。

【0089】

このような実施形態において、拡散器は、表面の残りの部分に対して修正される第２レンズ３１２の表面の一部に対応できる。例えば、第２レンズ３１２の表面の一部は、表面の残りの部分に対して粗く形成し得る。このような方式で、表面の一部を透過する光（例えば、１次レーザービーム３３０）は、拡散でき、受信経路４２０に向かう方向に２次レーザービーム５１０として指向させることができる。他の例として、拡散器は、第２レンズ３１２の表面の少なくとも一部に適用されるコーティングを含み得る。このような方式で、コーティングが適用された第２レンズ３１２の表面の一部を透過する光（例えば、１次レーザービーム３３０）は、拡散でき、受信経路４２０に向かう方向に２次レーザービーム５１０として指向させることができる。

【0090】

表面の残りの部分に対して修正される第２レンズ３１２の表面の一部は、第２レンズ３１２の任意の適切な表面に対応できることを理解するべきである。例えば、一部の実施形態において、表面は、第２レンズ３１２のエッジに関連し得る。一部の実施形態において、拡散器は、送信経路３２０内に配置されたレンズ（例えば、第１レンズ３１０、第２レンズ３１２）から分離される（例えば、独立型）ことができることも理解されるべきである。

【0091】

図７を参照すると、ＬＩＤＡＲシステム２００は、一部の実施形態において、本開示内容の例示的な実施形態による自律走行車両１０８に搭載されて具現できる。図示のように、ＬＩＤＡＲシステム２００は、自律走行車両１０８が道路６００に沿って移動している間に動作できる。特に、エミッタ２２０は、ＬＩＤＡＲシステム２００に関連する遠距離場６１０に、またはそれに向かって送信ビーム３４０を放出することができる。さらに、エミッタ２２０は、ＬＩＤＡＲシステム２００に関連する近接場に、またはそれに向かって２次レーザービーム５１０を放出することができる。近接場６２０は、受信機２３０の前方で約５ｍないし受信機２３０の前方で約１０ｍの範囲の領域に対応できることを理解するべきである。遠距離場は、近接場６２０を超える任意の領域に対応できることも理解されるべきである。例えば、一部の実施形態において、遠距離場６１０は、受信機２３０の前方で約１０ｍよりも大きい任意の領域に対応できる。

【0092】

２次レーザービーム５１０は、近接場６２０内で拡散できる。このような方式で、２次レーザービーム５１０は、近接場６２０内のオブジェクト（例えば、歩行者、車両、自転車／自転車の使用者など）から反射されることができ、受信機２３０、具体的には、検出器２３２（図４～図６に示す）上に指向されることができる。また、２次レーザービーム５１０が近接場６２０で拡散するため、近接場６２０内のオブジェクトから反射されて検出器２３２上に指向される光が増加し得る。これは、視差誤差によって検出されない可能性がある近接場６２０内のオブジェクトを検出するようにＬＩＤＡＲシステム２００の機能を向上させ得る。

【0093】

図８を参照すると、本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムの動作を制御する例示的な方法７００の流れ図が提供される。方法７００は、図３～図６に関して前述したように、ＬＩＤＡＲシステム２００を使用して具現できる。また、図８は、例示および議論の目的で特定の順序で行われる要素を示す。通常の技術者は、本明細書に提供される内容を使用し、本発明で議論された方法のうち、任意の素子は、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な方法で適応、再配列、拡張、省略、結合、および／または修正されることができることを理解するであろう。

【0094】

７０２において、方法７００は、ＬＩＤＡＲシステムのエミッタを介して、送信経路に沿って配置された１つ以上のレンズを介して１次レーザービームを放出するステップを含み得る。一部の実施形態において、ＬＩＤＡＲのエミッタは、１次レーザービームを放出するように構成される光源を含み得る。例えば、光源は、レーザーダイオードを含み得る。

【0095】

７０４において、方法７００は、送信経路に沿って配置された光学素子を介して、１次レーザービームの一部を２次レーザービームとして受信経路に向かって指向させるステップを含み得る。一部の実施形態において、光学素子は、送信経路内に配置された１つ以上のレンズの少なくとも一部を形成し得る。例えば、一部の実施形態において、送信経路内に配置された１つ以上のレンズは、二重焦点レンズを含み得る。このような実施形態において、光学素子は、受信経路に向かって１次レーザービームを２次レーザービームとして転換させるように構成される二重焦点レンズの一部を含み得る。一部の実施形態において、光学素子は、送信経路上に配置された１つ以上のレンズの表面の少なくとも一部を形成する拡散器を含み得る。代替実施形態において、光学素子は、送信経路内に配置された１つ以上のレンズから分離されることができる。例えば、一部の実施形態において、光学素子は、１つ以上のレンズから分離された（例えば、独立型）拡散器を含み得る。あるいは、光学素子は、送信経路内に配置された１つ以上のレンズから分離された発散レンズ（例えば、ウェッジプリズム）を含み得る。例えば、発散レンズは、送信経路内に配置された第１レンズ（例えば、高速軸視準レンズ）と第２レンズ（例えば、低速軸視準レンズ）との間に位置し得る。

【0096】

７０６において、方法７００は、受信機の１つ以上のレンズを介して反射されたレーザービームを受信するステップを含み得る。反射されたレーザービームは、反射された２次レーザービームを含み得る。あるいは、反射されたレーザービームは、反射された送信ビームを含み得る。７０８において、方法７００は、受信機の検出器を介して、反射されたレーザービームに関連するデータに少なくとも部分的に基づくポイントクラウドを生成するステップを含み得る。

【0097】

ここで、図９を参照すると、本発明の例示的な実施形態によるＬＩＤＡＲシステムを有する自律走行車両の動作を制御する例示的な方法８００の流れ図が提供される。方法８００の１つ以上のステップは、例えば、他の図面を参照して説明されたコンピューティングシステム（例えば、車両コンピューティングシステム１１２、動作コンピューティングシステム１０４、１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス１０６など）のような１つ以上のコンピューティングデバイスを含むコンピューティングシステムによって具現できる。方法８００の各個々のステップは、１つ以上のコンピューティングデバイスの任意（または任意の組み合わせ）によって行われ得る。また、方法８００の１つ以上のステップは、例えば、ＬＩＤＡＲシステムから取得されたデータによって自律走行車両の動作を制御するために本明細書に説明されたデバイスのハードウェア構成要素上のアルゴリズムとして具現できる。また、図９は、例示および議論の目的で特定の順序で行われる素子を示す。通常の技術者は、本明細書に提供される内容を使用し、本発明で議論された方法のうち、任意の素子は、本発明の範囲から逸脱することなく、様々な方法で適応、再配列、拡張、省略、結合、および／または修正されることができることを理解するであろう。図９は、例示の目的のために他のシステムおよび図面に関連して説明された素子／用語を参照して説明され、限定しようとする意図ではない。方法８００の１つ以上のステップは、追加的または代替的に、他のシステムによって行われ得る。

【0098】

８０２において、方法８００は、ＬＩＤＡＲシステムを介して、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトを表すセンサーデータを取得するステップを含み得る

【0099】

８０４において、方法８００は、８０２で取得されたセンサーデータに少なくとも部分的に基づいて近接場内のオブジェクトについての知覚データを決定するステップを含み得る。
知覚データは、例えば、オブジェクトの現在および／または過去の推定値、位置および／またはポジション、速度、速力、加速度、進路、方向、サイズ／フットプリント（例えば、境界形状によって表される）、クラス（例えば、歩行者クラスｖｓ．車両クラスｖｓ．自転車クラス）、および／または他の状態情報を説明し得る。

【0100】

８０６において、方法８００は、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトについての知覚データに少なくとも部分的に基づいてオブジェクトの１つ以上の将来位置を決定するステップを含み得る。例えば、自律走行車両は、現在／以前のタイムスタンプにわたるオブジェクトの進路、速力、タイプなどを考慮してオブジェクトの予測された将来のモーションを表す軌跡（例えば、１つ以上のウェイポイントを含む）を生成し得る。

【0101】

８０８において、方法８００は、ＬＩＤＡＲシステムに関連する近接場内のオブジェクトの１つ以上の将来位置に少なくとも部分的に基づいて自律走行車両のアクションを決定するステップを含み得る。例えば、自律走行車両は、車両がオブジェクトとの干渉／衝突を回避するために走行できる車両軌跡を含むモーション計画を生成し得る。他の例において、自律走行車両は、オブジェクトが自律走行車両に搭乗しようとする（例えば、人間輸送サービスのために）ユーザーおよび／またはアイテムを自律走行車両内に降ろそうとする（例えば、宅配／配送サービスのために）ユーザーであると決定し得る。自律走行車両は、ユーザーが車両内に搭乗したり、および／またはアイテムを車両内に降ろすことができるように、ドア、トランクなどのロックを解除することができる。自律走行車両は、決定されたアクションを開始するために、１つ以上の制御信号を、例えば、モーション制御システム、ドア制御システムなどに伝達し得る。

【0102】

図１０は、本発明の例示的な実施形態による例示的なコンピューティングシステム９００の例示的なシステム構成要素を示す。例示的なコンピューティングシステム９００は、車両コンピューティングシステム１１２および１つ以上のネットワーク９４５を介して車両コンピューティングシステム１１２に通信可能に結合される１つ以上の遠隔コンピューティングシステム９５０を含み得る。コンピューティングシステム９００は、１つ以上のコンピューティングデバイス９１０を含み得る。車両コンピューティングシステム１１２のコンピューティングデバイス９１０は、プロセッサ９１５およびメモリ９２０を含み得る。１つ以上のプロセッサ９１５は、任意の適切な処理装置（例えば、プロセッサコア、マイクロプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、制御部、マイクロ制御部など）であり得、動作可能に接続された１つのプロセッサまたは複数のプロセッサであり得る。メモリ９２０は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、１つ以上のメモリデバイス、フラッシュメモリデバイスなど、およびこれらの組み合わせのような１つ以上の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み得る。

【0103】

メモリ９２０は、１つ以上のプロセッサ９１５によってアクセスできる情報を格納できる。例えば、メモリ９２０（例えば、１つ以上の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、メモリデバイス）は、１つ以上のプロセッサ９１５によって実行できるコンピュータ読み取り可能な命令９２５を含み得る。命令９２５は、任意の適切なプログラミング言語で作成されたソフトウェアであり得るか、またはハードウェアで具現できる。追加的または代替的に、命令９２５は、プロセッサ９１５上の論理的および／または実質的に分離されたスレッドで行われ得る。

【0104】

例えば、メモリ９２０は、１つ以上のプロセッサ９１５によって実行されるとき、１つ以上のプロセッサ９１５をして本明細書で説明するように、コンピューティングシステムが構成される動作および機能のうち、任意のもののような動作を実行させる命令９２５を格納できる。

【0105】

メモリ９２０は、取得、受信、アクセス、記録、操作、生成、および／または記憶することができるデータ９３０を格納できる。データ９３０は、例えば、ＬＩＤＡＲシステム２００（図２に示す）を介して取得されたセンサーデータ、および／または本明細書で説明される他のデータ／情報を含み得る。一部の実施形態において、コンピューティングデバイス９１０は、遠隔コンピューティングシステム９５０の１つ以上のメモリデバイスのようなコンピューティングシステム９０５から遠隔である１つ以上のメモリデバイスからデータを取得および／またはデータを格納できる。

【0106】

コンピューティングデバイス９１０は、また、１つ以上の他のシステム（例えば、遠隔コンピューティングシステム９５０）と通信するために使用される通信インターフェース９３５を含み得る。通信インターフェース９３５は、１つ以上のネットワーク（例えば、９４５）を介して通信するための任意の回路、構成要素、ソフトウェアなどを含み得る。一部の実施形態において、通信インターフェース９３５は、例えば、データ／情報を通信するための通信制御部、受信機、送受信機、送信機、ポート、導体、ソフトウェア、および／またはハードウェアのうち、１つ以上を含み得る。

【0107】

ネットワーク９４５は、デバイス間の通信を可能にする任意のタイプのネットワークまたはネットワークの組み合わせであり得る。一部の実施形態において、ネットワーク９４５は、近距離ネットワーク、広域ネットワーク、インターネット、セキュアネットワーク、セルラーネットワーク、メッシュネットワーク、ピアツーピア通信リンク、および／またはこれらの一部の組み合わせのうち、１つ以上を含み得、任意の数の有線または無線リンクを含み得る。ネットワーク９４５を介した通信は、例えば、任意のタイプのプロトコル、保護方式、エンコーディング、フォーマット、パッケージングなどを使用するネットワークインターフェースを介して行われ得る。

【0108】

図１０は、本発明を実施するために使用できる１つの例示的なシステム９００を示す。本発明の範囲から逸脱することなく他のコンピューティングシステムを使用できる。コンピュータベースのシステムの使用は、構成要素間の作業および機能を非常に多様に構成、組み合わせ、および分割することを可能にする。コンピュータ実装動作は、単一の構成要素上で、または複数の構成要素にわたって行われ得る。コンピュータ実装作業および／または動作は、順次または並列に行われ得る。データおよび命令は、単一のメモリデバイスに、または複数のメモリデバイスにわたって格納できる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】