降低对LIDAR返回的DVE影响的系统与方法
阅读：247发布：2020-05-14
专利汇可以提供降低对LIDAR返回的DVE影响的系统与方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 申请 公开降低对LIDAR返回的DVE影响的系统与方法。描述了一种可在退化的视觉环境(DVE)中工作的用于交通工具操作的LIDAR系统。LIDAR系统可以使用空间光 调制器 以找到被 激光束 穿过的DVE的 相位 共轭并抵消来自DVE的反向散射，这允许检测由目标表面反射的极少量直接反射的 光子 。如果未检测到目标，则将LIDAR 迭代 扫描到其最大可用焦距深度，直到获取目标。LIDAR系统特别适用于VTOL空中交通工具在目标降落点近似已知但由于DVE介质(例如烟、灰尘、雾等)而无法直接 可视化 的 位置 自主降落。，下面是降低对LIDAR返回的DVE影响的系统与方法专利的具体信息内容。
1.一种用于在退化的视觉环境即DVE中工作的空中交通工具(102)的LIDAR系统(110)，所述LIDAR系统(110)包括：
激光源(201)，配置为发射相干光束；
空间光调制器，用于调制所述相干光束，其中所述空间光调制器被配置为相位共轭位于所述空间光调制器和目标(114)之间的DVE介质(112，231)的干涉图案；
光学透镜(200)，用于滤除来自所述空间光调制器的所述相干光束，其中所述光学透镜(200)被配置为将所述相干光束导向所述目标(114)，其中所述相干光束从所述DVE介质(112，231)反射以产生散射光子并从所述目标(114)反射以产生反射光子；
第二光学透镜(200)，用于收集所述散射光子和所述反射光子；和
检测器阵列，用于检测所述散射光子和所述反射光子。
2.根据权利要求1所述的LIDAR系统(110)，其中，所述LIDAR系统(110)被配置为迭代扫描多个共轭物以识别所述DVE介质(112，231)的当前散射特性。
3.根据权利要求2所述的LIDAR系统(110)，其中，用于迭代扫描所述多个共轭物的步骤使用Fienup重建技术。
4.根据权利要求2所述的LIDAR系统(110)，其中，所述LIDAR系统(110)被配置为在连续更长的假定范围处进行探测，直到扫描的预定时间超过所述DVE介质(112，231)在假定距离处的去相关时间。
5.根据前述权利要求中任一项所述的LIDAR系统(110)，其中，所述激光源(201)被配置为经由光学相位阵列(202)发射所述相干光束。
6.根据前述权利要求中任一项所述的LIDAR系统(110)，其中，所述检测器阵列是单光子雪崩二极管阵列即SPAD阵列。
7.根据前述权利要求中任一项所述的LIDAR系统(110)，其中，所述检测器阵列和所述空间光调制器的每个均操作地耦合到数字信号处理器，其中所述数字信号处理器被配置为与所述空中交通工具(102)的飞行控制系统通信。
8.一种操作在退化的视觉环境即DVE中工作的空中交通工具(102)的LIDAR系统(110)的方法，所述方法包括以下步骤：
从激光源(201)发射相干光束；
经由空间光调制器调制所述相干光束，其中所述空间光调制器被配置为相位共轭位于所述空间光调制器和目标(114)之间的DVE介质(112，231)的干涉图案；
通过光学透镜(200)滤除来自所述空间光调制器的所述相干光束；
将所述相干光束导向所述目标(114)，其中所述相干光束从所述DVE介质(112，231)反射以产生散射光子并从所述目标(114)反射以产生反射光子；
通过第二光学透镜(200)收集所述散射光子和所述反射光子；和
通过检测器阵列检测所述散射光子和所述反射光子。
9.根据权利要求8所述的方法，还包括迭代扫描多个共轭物以识别所述DVE介质(112，
231)的当前散射特性的步骤。
10.根据权利要求8或9所述的方法，还包括迭代扫描所有可能的共轭物以识别所述DVE介质(112，231)的当前散射特性的步骤。
11.根据权利要求8至10中任一项所述的方法，还包括以下步骤：在连续较长的假定范围内进行探测，直到扫描的预定时间超过所述DVE介质(112，231)在假定距离处的去相关时间。
12.根据权利要求8至11中任一项所述的方法，其中，所述检测器阵列和所述空间光调制器的每个均操作地耦合到数字信号处理器，其中所述数字信号处理器被配置为与所述空中交通工具(102)的飞行控制系统通信。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括将降落区识别为经由所述数字信号处理器从所述LIDAR系统(110)接收的数据的函数。
14.根据权利要求8至13中任一项所述的方法，其中所述光学透镜(200)包括用于产生参考光束的分束器，并且所述方法还包括将所述参考光束与所述散射光子或所述反射光子进行比较的步骤。
15.根据权利要求8至14中任一项所述的方法，还包括当空中交通工具(102)导航通过所述DVE介质(112，231)时跟踪所述空中交通工具(102)的位置和姿势的步骤。
降低对LIDAR返回的DVE影响的系统与方法
技术领域
[0002] 本公开涉及飞行控制系统、方法和设备的领域；甚至更具体地，涉及用于在退化的视觉环境(DVE)中感测飞行中的地形或障碍物的系统、方法和设备。在一个方面，本公开描述新的并且新颖的系统和方法，用于利用空间光调制器(SLM)来应用LIDAR以将发射的光轮廓自适应地与来自DVE的反向散射相匹配，从而改善来自地形或感兴趣的障碍物的信号返回，并允许在DVE中检测更远的范围。
背景技术
[0003] LIDAR，有时被称为“激光雷达(lidar)”，“LiDAR”或“激光扫描仪”，是“光”和“雷达”这两个词的组合，但也可以被认为是“光检测和测距”或“光成像、检测和测距”的首字母缩写。LIDAR通常是指一种测距技术，其中激光束瞄准目标并且测量激光束的反射返回以确定到该目标的距离。通过扫描激光束，可以将返回编译成精确的环境3D模型。LIDAR在航空中用于生成精确的地形3D地图以供将来使用(例如，映射)，以及用于实时地形和物体检测以避免碰撞。
[0004] 感兴趣的物体是相干光束，例如激光束的相对较差的反射器；因此，返回LIDAR仪器的光可以是散射反射的形式，通常称为“反向散射”。散射光返回LIDAR仪器的检测器，表示从目标返回。因为清澈的空气比固体表面散射的激光少得多，所以可以使用散射能量中的峰值的到达时间来确定到LIDAR所瞄准的目标的距离。光采取间接路径，通常是因为它通过与空气中的分子相互作用而反射(无论是在到目标或来自目标的路上)，都会干扰对目标的直接路径响应。然而，在清澈的空气中，LIDAR工作非常良好，可用于在相对较长的范围内制作表面的高分辨率图像。
[0005] 然而，当空气或“媒介”包含额外的介质(例如烟、水、灰尘的分子等)时，LIDAR的精度会降低，这些介质倾向于以所使用的激光的频率进一步散射光。因此，导致恶化/退化的视觉环境(DVE)的诸如雨、灰尘、重污染或雾的状况也会显着降低LIDAR的有效范围，因为反向散射返回的背景水平随着通过DVE到达无法将来自介质的反向散射与目标反射的光子区分开来的点的距离而迅速增加，这两者都是因为背景反向散射大大增加，并且由目标反射的激光照射量由于激光束通过介质的往返行程而大大减少。对于实时场景，例如必须降落在DVE中的自主空中交通工具的操作，或者在DVE情况下的飞行员可视化辅助，这种能力丧失给在DVE环境中维持操作造成障碍。
[0006] 因此，需要一种LIDAR系统，该LIDAR系统将继续在DVE环境中执行，其具有比用于克服LIDAR中的DVE的当前技术所实现的更好的物体检测和分辨率。发明内容
[0007] 本公开尤其描述了通过退化的视觉环境(LIFT-DVE)LIDAR系统聚焦的光，LIDAR系统将在DVE中(例如降雨、暗光、低光和类似状况)实现更大的任务能力。例如，LIDAR系统可以包括在光源处的空间光调制器(SLM)，其对所发射的激光进行波前校正以减小在DVE中散射介质的影响并且允许在DVE中或DVE之外的目标物体的可视化。
[0008] 根据第一方面，一种用于空中交通工具的在退化的视觉环境(DVE)中工作的LIDAR系统包括：激光源，被配置为发射相干光束；空间光调制器，用于调制所述相干光束，其中，空间光调制器被配置为相位共轭位于所述空间光调制器和目标之间的DVE介质的干涉图案；光学透镜，用于滤除来自空间光调制器的所述相干光束，其中所述光学透镜被配置为将相干光束导向所述目标，其中所述相干光束从所述DVE介质反射以产生散射光子并从目标反射出来以产生反射光子；第二光学透镜，用于收集散射光子和反射光子；和检测器阵列，用于检测散射光子和反射光子。
[0009] 在某些方面，LIDAR系统被配置为迭代地扫描多个共轭物以识别所述DVE介质的当前散射特性。
[0010] 在某些方面，LIDAR迭代地扫描所有可能的共轭物以识别所述DVE介质的当前散射状态。
[0011] 在某些方面，用于迭代扫描多个共轭物的步骤使用Fienup重建技术。
[0012] 在某些方面，LIDAR系统被配置为在连续更长的假定范围内进行探测，直到扫描的预定时间超过所述DVE介质在假定距离处的去相关时间。
[0013] 在某些方面，激光源配置成经由光学相位阵列发射相干光束。
[0016] 在某些方面，飞行控制系统被配置为将降落区识别为经由数字信号处理器从LIDAR系统接收的数据的函数。
[0017] 在某些方面，光学透镜包括分束器以产生参考光束，散射光子或反射光子可以与参考光束进行比较。
[0019] 在某些方面，数字信号处理器被配置为至少部分地基于从飞行控制系统接收的信息来跟踪位置和姿势。
[0020] 根据第二方面，一种操作在退化的视觉环境(DVE)中工作的空中交通工具的LIDAR系统的方法包括以下步骤：从激光源发射相干光束；通过空间光调制器调制所述相干光束，其中空间光调制器被配置为相位共轭位于所述空间光调制器和目标之间的DVE介质的干涉图案；通过光学透镜滤除来自空间光调制器的所述相干光束；将相干光束导向目标，其中相干光束从DVE介质反射以产生散射光子并从目标反射以产生反射光子；通过第二光学透镜收集散射光子和反射光子；并通过检测器阵列检测散射光子和反射光子。
[0021] 在某些方面，该方法还包括迭代扫描多个共轭物以识别所述DVE介质的当前散射特性的步骤。
[0022] 在某些方面，该方法还包括迭代扫描所有可能的共轭物以识别所述DVE介质的当前散射特性的步骤。
[0023] 在某些方面，用于迭代扫描多个共轭物的步骤使用Fienup重建技术。
[0024] 在某些方面，该方法还包括以下步骤：在连续较长的假定范围内探测，直到扫描的预定时间超过所述DVE介质在假定距离处的去相关时间。
[0025] 在某些方面，激光源被配置成经由光学相位阵列发射相干光束。
[0027] 在某些方面，检测器阵列和空间光调制器各自操作地耦合到数字信号处理器，其中数字信号处理器被配置为与空中交通工具的飞行控制系统通信。
[0028] 在某些方面，该方法还包括将降落区识别为经由数字信号处理器从LIDAR系统接收的数据的函数的步骤。
[0029] 在某些方面，光学透镜包括用于产生参考光束的分束器，并且该方法还包括将参考光束与散射光子或反射光子进行比较的步骤。
[0030] 在某些方面，该方法还包括在空中交通工具导航通过DVE介质时跟踪空中交通工具的位置和姿势的步骤。
[0031] 在某些方面，位置和姿势的跟踪至少部分地基于从飞行控制系统接收的信息。
[0032] 根据第三方面，一种用于空中交通工具的在退化的视觉环境(DVE)中工作的LIDAR系统包括：数字信号处理器；激光源，其被配置为发射相干光束；空间光调制器，其操作地耦合到数字信号处理器并且被配置为调制所述相干光束，其中空间光调制器被配置为相位共轭位于所述空间光调制器和目标之间的DVE介质的干涉图案，以及其中LIDAR系统被配置成将相干光束导向目标，使得相干光束从DVE介质反射以产生散射光子并从目标反射以产生反射光子；检测器阵列，其操作地耦合到数字信号处理器并且被配置为检测散射光子和反射光子，其中数字信号处理器被配置为在空中交通工具导航通过DVE介质时跟踪空中交通工具的位置和姿势。
[0033] 在某些方面，数字信号处理器被配置为与空中交通工具的飞行控制系统通信。
[0034] 在某些方面，数字信号处理器被配置为至少部分地基于从飞行控制系统接收的信息来跟踪位置和姿势。
[0035] 在某些方面，LIDAR系统被配置为迭代地扫描多个共轭物以识别所述DVE介质的当前散射状态。
[0036] 在某些方面，LIDAR迭代地扫描所有可能的共轭物以识别所述DVE介质的当前散射状态。
[0037] 在某些方面，用于迭代扫描多个共轭物的步骤使用Fienup重建技术。
[0038] 在某些方面，LIDAR系统被配置为在连续更长的假定范围内进行探测，直到扫描的预定时间超过所述DVE介质在假定距离处的去相关时间。
[0039] 在某些方面，激光源配置成经由光学相位阵列发射相干光束。
[0043] 图1图解说明具有配备有LIDAR系统的空中交通工具的空中系统。
[0044] 图2a图解说明示例LIDAR系统的示例光路。
[0045] 图2b图解说明示例LIDAR系统的系统架构的框图。
[0046] 图3图解说明抗DVE的LIDAR系统的示例操作的方法流程图。
[0047] 图4图解说明用于确定空中交通工具的状态估计的框图。
[0048] 图5图解说明执行Fienup重建的示例框图。
具体实施方式
[0049] 下面将参考附图描述本发明的优选实施例。附图中的组件不一定按比例绘制，而是重点在于清楚地说明本实施例的原理。例如，为了清楚和方便描述，可放大元件的尺寸。此外，在任何可能的地方，在整个附图中使用相同的附图标记来表示实施例的相同或相似的元件。在以下描述中，没有详细描述公知的功能或结构，因为它们可能以不必要的细节模糊本发明。说明书中的语言不应被解释为表示任何非要求保护的元素对于实施例的实践是必不可少的。对于本公开，以下术语和定义适用。
[0050] 如本文所用的，当用于修改或描述值(或值的范围)时，词语“约”和“近似”意味着合理地接近该值或值范围。因此，这里描述的实施例不仅限于所列举的值和值的范围，而是应该包括合理可行的偏差。如本文所使用的，无论电路或装置是否包括必要的硬件和代码(如果任何代码是必要的话)来执行功能，电路或装置都是“可操作的”以执行功能，而不管功能的性能是否被禁用、或者未被启用(例如，通过用户可配置的设置，工厂削减等)。
[0051] 如本文所用的，术语“空中交通工具”和“飞机”是指能够飞行的机器，包括但不限于传统跑道和垂直起飞和降落(“VTOL”)飞机。VTOL飞机可包括固定翼空中飞机(例如，Harrier喷气式飞机)、旋翼飞机(例如直升机)和/或倾斜转子/倾斜翼飞机。
[0052] 如本文所使用的，“和/或”表示由“和/或”连接的列表中项目的任何一个或更多个。作为示例，“x和/或y”表示三元素集{(x)，(y)，(x，y)}中的任何元素。换句话说，“x和/或y”表示“x和y中的一个或两个”。作为另一个例子，“x，y和/或z”表示七元素集{(x)，(y)，(z)，(x，y)，(x，z)，(y，z)，(x，y，z)})中的任何元素。换句话说，“x，y和/或z”表示“x，y和z中的一个或更多个”。如本文所使用的，术语“示例性”意味着用作非限制性示例、实例或说明。如本文所使用的，术语“例如(e.g.,for example)”引出一个或更多个非限制性示例、实例或说明的列表。
[0053] 如本文所使用的，术语“电路(circuit)”和“电路(circuitry)”是指物理电子组件(即，硬件)和可以配置硬件、由硬件执行和/或以其他方式与硬件相关联的任何软件和/或固件(“代码”)。如本文所使用的，例如，特定处理器和存储器可以在执行第一组一行或更多行代码时包括第一“电路”，并且在执行第二组一行或更多行代码时可以包括第二“电路”。
[0054] 如本文所使用的，术语“通信(communicate，communicating)”是指(1)从源到目的地发送或以其他方式传送数据，和/或(2)将数据传递到通信介质、系统、信道、网络、装置、电线、电缆、光纤、电路和/或将被传送到目的地的链路。
[0055] 如本文所使用的，这里使用的术语“耦合(coupled)”，“耦合到(coupled to)”和“与…耦合(coupled with)”均表示两个或更多个器件、设备、文件、电路、元件、功能、操作、过程、程序、介质、组件、网络、系统、子系统和/或装置之间的关系，构成以下中的任何一个或更多个：(i)直接或通过一个或更多个其他器件、设备、文件、电路、元件、功能、操作、过程、程序、介质、组件、网络、系统、子系统或装置的连接；(ii)直接或通过一个或更多个其他器件、设备、文件、电路、元件、功能、操作、过程、程序、介质、组件、网络、系统、子系统或装置的通信关系；和/或(iii)其中一个或更多个其他器件、设备、文件、电路、元件、功能、操作、过程、程序、介质、组件、网络、系统、子系统或装置的操作，全部或部分地依赖于其中任何一个或更多个其他的操作的功能关系。
[0056] 如本文所使用的，本文使用的术语“数据库”表示相关数据的有组织的主体，而不管数据或其有组织的主体表示的方式。例如，相关数据的有组织的主体可以是表、地图、网格、包、数据报、框架、文件、电子邮件、消息、文档、报告、列表或以任何其他形式呈现的数据中的一个或更多个的形式。
[0057] 如本文所使用的，本文使用的术语“网络”包括所有类型的网络和互联网络，包括因特网，并且不限于任何特定网络或互联网络。
[0058] 如本文所使用的，本文使用的术语“处理器”表示处理装置、设备、程序、电路、组件、系统和子系统，无论是以硬件、有形体现的软件还是两者实施以及它是否是可编程的。本文使用的术语“处理器”包括但不限于一个或更多个计算装置、硬连线电路、信号修改装置和系统、用于控制系统的装置和机器、中央处理单元、可编程装置和系统、现场可编程门阵列、专用集成电路、片上系统、包括分立元件和/或电路的系统、状态机、虚拟机、数据处理器、处理设施以及任何前述的组合。
[0059] 参考图1，LIDAR系统(例如所公开的抗DVE的LIDAR系统110)可用于导航空中交通工具102并识别一个或更多个目标114(例如，目标114a、114b)。提高DVE中LIDAR系统的准确性可提高空中交通工具操作的安全性和准确性。当遭受到由DVE介质112(例如，散射介质或散射体)反向散射的反射返回118时，现有LIDAR系统可使其接收器饱和，从而降低LIDAR系统的准确性，同时使得难以控制和/或导航空中交通工具102。例如，如果传统的LIDAR系统将激光束116(或另一相干光束)对准替换着陆区108，则DVE介质112将导致反射返回118的反向散射，这可以使得反射返回118不精确和/或未被检测到。DVE介质112可以是例如雨、灰尘、重污染、雾等。传统的LIDAR系统试图通过执行自适应增益控制来最大化所感知的目标返回，以处理(或以其他方式减轻)来自DVE介质112的该反向散射，同时最小化应用于反向散射返回的增益；然而，这种自适应增益控制很难实时完成以在飞行危急情况(例如降落和防撞)下有效使用LIDAR系统。
[0060] 为了提供实时操作，LIDAR系统可以包括通过退化的视觉环境(LIFT-DVE)系统和/或功能聚焦的光以产生抗DVE的LIDAR系统110，从而实现改进的自主和/或受控飞行操作。抗DVE的LIDAR系统110尤其通过减轻来自LIDAR检测器上的由DVE介质112和/或其他障碍物引起的反射返回118的反向散射的噪声水平来减轻其LIDAR组件(例如，检测器)上的DVE效应。一般而言，抗DVE的LIDAR系统110被设计成使其进行自动克服DVE的LIDAR调整。通过针对DVE进行补偿，可以扩展自主空中交通工具的操作范围，而非自主交通工具的操作员可以获得关于周围环境的更好的传感器信息。抗DVE的LIDAR系统110在空中交通工具102正在跟踪地面目标114的降落场景中特别有利，但是可以配置用于并应用于所有飞行阶段，尤其是在DVE情况下需要物体或地形避免的飞行路径。
[0061] 抗DVE的LIDAR系统110提供具有空间光调制器(SLM)的LIDAR，其至少部分地基于来自目标114的反向散射的检测和从DVE介质112检测到的反向散射来改变或校正发射的激光束116。也就是说，SLM可以由抗DVE的LIDAR系统110调谐，以通过分别表征来自DVE介质112的反向散射和来自目标114的反向散射来抵消来自DVE的预期反向散射返回。在操作中，抗DVE的LIDAR系统110使用传感器(例如，LIDAR检测器)来检测来自DVE介质112以及目标
114的返回的LIDAR信号。然后，抗DVE的LIDAR系统110可以确定可以应用于激光束116以使反向散射的影响最小化的波前校正。基于该信息，抗DVE的LIDAR系统110使用空间光调制器(SLM)来改变或修改激光束116的轮廓(例如，波前)并最大化地面返回，同时使反向散射最小化。抗DVE的LIDAR系统110可以不断地(例如，动态地；实时地或接近实时地)更新散射介质的传输矩阵、执行相位反转并且更新以在条件改变时最大化目标返回。
114的返回的LIDAR信号。然后，抗DVE的LIDAR系统110可以确定可以应用于激光束116以使反向散射的影响最小化的波前校正。基于该信息，抗DVE的LIDAR系统110使用空间光调制器(SLM)来改变或修改激光束116的轮廓(例如，波前)并最大化地面返回，同时使反向散射最小化。抗DVE的LIDAR系统110可以不断地(例如，动态地；实时地或接近实时地)更新散射介质的传输矩阵、执行相位反转并且更新以在条件改变时最大化目标返回。
[0062] 抗DVE的LIDAR系统110可以安装在自主空中交通工具102中或其上以改善DVE状况期间的性能，或者安装在有人驾驶的空中交通工具102(例如，有人驾驶的飞机)以改善机组人员的可视度。抗DVE的LIDAR系统110可以与空中交通工具102集成为传感器封装(例如，传感器有效载荷/传感器套件，其可以进一步包括处理器和/或其他支持硬件)。抗DVE的LIDAR系统110和/或传感器封装可以经由例如万向节或其他结构配置可移动地耦合到空中交通工具102，以将LIDAR系统向目标114瞄准/引导。在操作中，抗DVE的LIDAR系统110在目标114处瞄准(例如，通过万向节)激光束116或另一相干光束，并测量反射返回118以确定抗DVE的LIDAR系统110与该目标114之间的距离。空中交通工具102被示为VTOL空中交通工具(例如，直升机)，空中交通工具102可以是不同的配置，例如固定翼飞机。
[0063] 目标114可以是威胁、障碍物和/或着陆区(例如，主要着陆区106、替换着陆区108或者用于扫描合适的着陆区的未指定区域等)，用于空中交通工具102降落在降落区104内；不管是准备的着陆区(例如跑道、直升机停机坪等)还是无准备的着陆区(例如，自然地形或地面、田地、水体等)。例如，空中交通工具102可以在操作中至少部分地基于来自抗DVE的LIDAR系统110的数据在无准备的着陆区自主地检测和执行空中交通工具降落，同时越过和导航威胁和障碍物(例如，植被、地形、建筑物等)。换句话说，LIDAR扫描(通过抗DVE的LIDAR系统110)可用于勘测地面(或其他地形)以定位合适的着陆区106、108，以检测物体/障碍物、勘测地形、绘图、自主飞行、物体检测/跟踪等。例如，在LIDAR扫描期间，抗DVE的LIDAR系统110可以将激光束116瞄准目标114a(即，着陆区106)并且接收无阻挡的反射返回118，其可以用于访问着陆区106。替代地，抗DVE的LIDAR系统110可以通过DVE介质112将激光束116瞄准目标114b(即，替换着陆区108)并且接收被阻挡的反射返回118，其可以是使用本文公开的LIFT-DVE系统和/或相关技术处理。
[0064] 图2a示出用于抗DVE的LIDAR系统110的光学系统200的示例光学路径，以在DVE中提供更长的范围。为了通过DVE介质112向目标114发射激光束116并作为反射返回118返回，光学系统200通常包括激光光源201、光学相位阵列(OPA)202、第一光学器件204、SLM 206、第二光学器件208、第三光学器件210和单个光子雪崩二极管(SPAD)阵列212。第一、第二和第三光学器件204、208、210中的每一个可包括一个或更多个透镜以聚焦、调整、分离和/或以其他方式操纵穿过其中的光。在说明性实施例中，激光光源201和OPA 202生成激光束116，其可以由光学SLM 206修改。例如，SLM 206可以修改激光束116轮廓以校正和/或考虑DVE介质112。为了校正和/或考虑DVE介质112，SLM 206上的相位调制与归因于DVE介质112的检测器(例如，SPAD阵列212)上的接收的光子能量相关联(tied)。接收来自DVE的反向散射光子能量时，SLM 206将激光束116修改到来自DVE介质112的最小DVE反向散射的点。
[0065] 从光学系统200的左上方开始，OPA202输出激光束116a，其由第一光学器件204滤波以产生滤波的激光束116b。SLM 206用于利用由二进制开关元件矩阵限定的一系列图案来调制滤波的激光束116b，从而产生调制的激光束116c。将空间光调制器(SLM)添加到LIDAR使得LIDAR系统110能够精确地调整发射光的轮廓，从而抵消来自介质的反向散射。由于光传感器与发射器共同定位，散射介质可以被建模为2D矩阵M。通过迭代地调制SLM 206，可以确定散射矩阵M，并且SLM 206可以将发射的光修改为一种模式，该模式使用相干特性，将DVE中的特定的焦距给予在LIDAR处介质反向散射分量的相位共轭，类似于光学相干断层扫描(OCT)。
[0066] 第二光学器件208对调制的激光束116c进行滤波，以产生经滤波的调制激光束116d。此时，经滤波的调制激光束116d离开LIDAR单元并进入DVE介质112。DVE介质112可包括例如空气和散射元素(例如，分子、粒子等)的混合物，其导致激光束116(例如，经滤波的调制激光束116d)在作为反射返回118返回到第三光学器件210之前被散射。即使在存在DVE介质112的情况下，发射的激光束116的一部分(例如，经滤波的调制激光束116d)也将到达目标114并作为返回光束118a返回到第三光学器件210。返回光束118a通过第三光学系统
210作为反射返回118b传到检测器(例如，SPAD阵列212)。
210作为反射返回118b传到检测器(例如，SPAD阵列212)。
[0067] 图2b图解说明相对于示例性空中交通工具102的其他组件的抗DVE的LIDAR系统110的框图。如图所说明的，抗DVE的LIDAR系统110的各种组件可以连接到飞机系统或其他计算机系统或与其结合。例如，LIDAR系统110可以直接或间接地与飞行控制系统220、一个或更多个操控机构222、电源224、ISR有效载荷226、通信装置228等操作地耦合。
[0068] 抗DVE的LIDAR系统110可以与处理器操作地耦合，无论是远程处理器还是本地处理器。例如，OPA202、SLM 206和SPAD阵列212可以与数字信号处理器(DSP)214可操作地耦合。DSP 214又可以与存储器装置218和用户界面216可操作地耦合，其还可以与例如飞行控制系统220的其他系统可操作地耦合。在操作中，DSP 214解释从SPAD阵列212接收的与反射返回118相关联的数据，以确定返回的LIDAR信号和反向散射。然后DSP 214优化SLM 206以减少检测到的DVE反向散射。
[0069] 激光光源201可以是用于LIDAR应用的传统激光源，其通过OPA202发射激光束116。激光束116可以在DSP 214的控制下以规则的受控间隔以脉冲反射。DSP 214可以还可以控制SLM 206，其可以用于在来自可控二进制元素的N x M散射矩阵的DSP 214的数字控制下创建干涉图案。SLM 206和脉冲激光束116组合应当提供足够高的分辨率以产生相位共轭，该相位共轭将抵消来自DVE介质112的反向散射图案，但是可以足够快地迭代通过可能的共轭集合以使得可以在DVE介质112去相关或改变之前针对给定目标深度找到抵消相位共轭，并且重复该过程。
[0070] 更多数量的附加光子在到达目标114之后将到达SPAD阵列212，但是被DVE介质112散射。在DVE中，在被DVE介质112散射之后而没有到达目标的最大数量的114的光子将被接收到。通过在可用调制上扫描SLM 206，将存在由DVE介质112生成的反向散射的最佳拟合相位共轭，其将使由目标114直接反射的光子保持在给定的焦距深度(depth of focus)处(如果目标114在那里，并且在SLM 206可以完成扫描之前，DVE介质112中的移动粒子不与最佳拟合SLM调制去相关)。可以检测峰值并且使峰值与在直接路径光子焦距深度处找到目标114相关联，其可以在周围区域上在该深度处重复，从而扩展目标点周围的面积覆盖。
[0071] 抗DVE的LIDAR系统110系统可以采用在交通工具移动通过散射介质并检测背景中的物体时跟踪交通工具的位置和姿势的方法。如果在DVE介质112内距发射器-检测器对的特定距离处没有检测到目标反向散射，则该过程可以重复达到抗DVE的LIDAR系统110的多个范围和采样率限制。该过程使LIDAR能够在比目前可能的DVE范围更大的范围检测目标。当空中交通工具102移动通过DVE介质112时，散射层被剥离以露出剩余的散射介质和新的散射矩阵M’。在一个方面，SLM 206的合适分辨率可以是例如至少4160×2464，其可以放置在1.5微米波长的脉冲激光器和发射光学器件之间。可以使用算法在嵌入式平台上执行迭代，诸如Fienup重建或基于机器学习的非线性光束传播方法，但是还包括软件算法中的交通工具位置和姿势，其结合图4和5进行描述。去相关时间取决于DVE介质112的不透明度和通过寻求被穿透的DVE介质112的总距离。SPAD阵列212用作检测器并将信息馈送到嵌入式平台(例如，DSP 214)，嵌入式平台计算反向传播并修改SLM 206上的相位轮廓。
[0072] 光学器件204有助于聚焦和相关来自OPA 202的激光束116。光学器件204可以包括用于产生参考光束的分束器，可以将参考光束与返回的反射光(例如，反射返回118)进行比较。光学器件208将激光束116从SLM 206引导并聚焦到DVE介质112中，其中所寻求的目标114在未知距离处在(或超出)DVE介质112中。
[0073] 来自目标114和DVE介质112的反射光子通过聚焦光学器件210返回到抗DVE的LIDAR系统110，聚焦光学器件210将聚集的光能引导到SPAD阵列212。DSP 214基于SLM 206的当前状态处理从SPAD阵列212接收的信号并扫描一系列建议的到目标114的范围，以确定是否已实现DVE介质112的散射特性的成功共轭，其允许确定目标114已被定位或识别。与DSP 214可操作地耦合的存储器装置218可以用于存储用于发射波束和检测到的结果图案的共轭的算法。在某些方面，算法可以基于Fienup算法或基于机器学习算法的波束传播方法，其可以将交通工具位置和姿势结合到连续确定散射矩阵M。或者，低级共轭数学可以硬连线到定制的专用集成电路(ASIC)中作为硬连接的数字逻辑，以加快处理时间并节省芯片面积。
[0074] 在某些方面，抗DVE的LIDAR系统110可以设置有用户界面216(例如，人机界面(HMI))，其与操作员或监视器通信并向操作员或监视器提供信息，该信息量化由DVE介质112引起的散射程度，并向操作员或监视器(或监视系统)提供视觉和/或听觉提示，特别是在着陆区。用户界面216可以结合到空中交通工具102本身、便携式用户装置(例如，平板计算机、膝上型计算机、智能电话等)或远程操作/控制中心中。用户界面216可以允许控制抗DVE的LIDAR系统110，包括激活DVE模式(指示抗DVE的LIDAR系统110采用LIFT-DVE系统和方法)；显示到目标114范围的结果和/或显示未检测到目标114的警告；以及设置在DVE中硬件搜索目标114的限制。用户界面216对于设置抗DVE的LIDAR系统110的模式是有用的。例如，LIDAR可以报告其探测DVE介质112的成功或失败以及DVE介质112的去相关时间，这给出了DVE介质112的厚度、深度或严重性的评估。操作者可以通过用户界面216为特定类型的DVE介质112设置抗DVE的LIDAR系统110，例如，其可以从最不透明的环境到最透明的环境，使得LIDAR不会尝试创建比光学器件能够在特定类型的DVE中解析的可视化更大或更清晰的可视化。用户界面216还可以报告硬件的状态(例如，抗DVE的LIDAR系统110的状态)，最后的精确测距测量相对于车辆的移动的过去时间以及给定到DVE介质112中的目标的最后已知范围，空中飞行器102的惯性移动超过安全限度的程度。
[0075] 操控机构222可以被配置为在导航路径上操控空中交通工具102(无论是自主地还是在人工控制下)以完成任务(例如，朝向目标114的操纵)或执行紧急操纵(例如，避开障碍物)。在一个方面，操控机构222响应来自飞行控制系统220的信号，该信号可以采用反馈或其他控制系统来精确地沿着预定路线引导空中交通工具102。关于VTOL空中交通工具，操控机构222可包括例如多个转子(例如，具有直升机叶片的风扇或转子)，其可以是固定的转子或可操控的转子、以及翼面和其他控制表面。对于其他空中交通工具，例如固定翼空中交通工具，操控机构222可包括方向舵、升降舵、襟翼、副翼、扰流板、空气制动器和其他控制表面。例如，空中交通工具102后部的方向舵、以及升降舵、以及用于垂直飞行空中交通工具的任何其他合适的控制表面以及相关的电线、电缆、致动器等。操控机构222还可以包括铰接的电动机，其采用矢量推力控制来直接改变推力矢量。操控机构222还可以或替代地包括用于操控空中交通工具102的任何机构。
[0076] 飞行控制系统220可基于从导航系统的组件接收的信号确定空中交通工具102的一个或更多个导航路径(例如，生成多个航路点)以到达期望的位置。飞行控制系统220可以计算、生成导航命令(例如，数据信号)并将其发送到操控机构222，以将空中交通工具102沿着导航路径引导到期望位置。飞行控制系统220可以全部或部分地设置在单独的壳体内、机身内部或它们的某个组合中。可以使用来自抗DVE的LIDAR系统110的信息的飞行控制系统220通常被配置为引导或以其他方式控制空中交通工具102内的一个或更多个操控机构
222。飞行控制系统220可以以通信关系与与空中交通工具102和远程位置耦合，并且可以被配置为经由通信装置228在空中交通工具102和远程位置之间发送和接收信号。通信装置
228可以是例如无线收发器和天线。在一些方面，一个或更多个飞行控制系统220可用于适应多个空中交通工具之间的通信。
222。飞行控制系统220可以以通信关系与与空中交通工具102和远程位置耦合，并且可以被配置为经由通信装置228在空中交通工具102和远程位置之间发送和接收信号。通信装置
228可以是例如无线收发器和天线。在一些方面，一个或更多个飞行控制系统220可用于适应多个空中交通工具之间的通信。
[0077] 在一个示例中，飞行控制系统220可包括操控系统230、地图系统232、导航系统(例如，GPS系统234、惯性测量单元(IMU)和/或惯性导航系统(INS))、飞行控制处理器236、陀螺仪238、飞行控制器240、加速度计242和/或存储器装置244。飞行控制系统220可以包括设置在抗DVE的LIDAR系统110内的上述组件，以及其他传感器246，例如任何其他传统的飞行仪表、传感器、处理电路、通信电路、光学系统，光学系统包括对于无人驾驶空中交通工具或其他自主或手动驾驶交通工具的操作必不可少或有用的相机等。
[0078] 飞行控制系统220可以与一个或更多个操控机构222和/或抗DVE的LIDAR系统110通信地耦合。例如，操控系统230可以被配置为从飞行控制系统220(或抗DVE的LIDAR系统110)接收信号并向交通工具的操控机构222提供合适的控制信号，以便沿着预想的路线引导空中交通工具102。
[0079] 地图系统232可以是基于地图的飞行控制系统的一部分，其提供关于区域内的自然和人造特征的位置信息。这可以包括任何细节水平的信息，包括例如地形图、识别道路、建筑物、河流等的一般二维地图，或表征例如树木、雕塑、公用事业基础设施、建筑物等各种天然和人造障碍物的高度和形状的详细三维数据。在一个方面，地图系统232可以与光学系统协作以用于周围环境的视觉验证，或者地图系统232可以与GPS系统234协作以提供关于环境内的各种障碍物的信息以用于路径确定等目的。在一个方面，地图系统232可以在GPS拒绝或GPS受损环境中提供补充导航辅助。当GPS部分或全部不存在时，地图系统232可以与抗DVE的LIDAR系统110和/或其他传感器246(例如光学传感器、惯性传感器等)协作以提供位置信息，直到GPS信号可以被恢复。
[0080] 地图系统232可以更一般地与飞行控制系统220的其他组件通信，以便支持如本文所设想的交通工具的导航。例如，地图系统232可以提供基于地图的导航系统，其存储包括一个或更多个物体的操作环境的地图。基于地图的导航系统可以耦合到相机并且被配置为通过将存储的物体与可见环境进行比较来确定交通工具的位置，可视环境可以在没有GPS数据或其他位置信息的情况下提供位置数据。
[0081] GPS系统234可以是配置成确定空中交通工具102的位置的全球定位系统的一部分。GPS系统234可以包括本领域已知的或将在本领域中已知的任何GPS技术，包括传统的基于卫星的系统以及使用公共或私人操作的信标、位置信号等的其他系统。GPS系统234可以包括一个或更多个收发器，其检测数据用于计算位置。GPS系统234可以与飞行控制系统220的其他组件协作以控制空中交通工具102的操作并沿着预想路径导航交通工具。
[0082] 陀螺仪(gyroscope)238可以是被配置为检测空中交通工具102或陀螺仪238耦合到的表面(例如，抗DVE的LIDAR系统110的一部分)的旋转的装置。陀螺仪238可以与空中交通工具102成一体，或者可以设置在空中交通工具102的外部。陀螺仪238可以包括本领域已知的或将在本领域中已知的任何陀螺仪或其变型(例如，陀螺体(gyrostat)、微机电系统(“MEMS”)、光纤陀螺仪、振动结构陀螺仪、动态调谐的陀螺仪等)。陀螺仪238可以与飞行控制系统220的其他组件协作以控制空中交通工具102的操作并沿着预想路径导航交通工具。
[0083] 加速计242可以是被配置为检测空中交通工具102的线性运动的任何装置。加速计242可以与空中交通工具102成一体，或者可以布置在空中交通工具102的内部或外部。加速计242可以包括本领域已知的或将在本领域中已知的任何加速度计(例如，电容的、电阻的、基于弹簧质量的、直流(“DC”)响应、机电伺服、激光、磁感应、压电、光学、低频、下垂积分陀螺加速度计、共振、应变仪表、表面声波、MEMS、热、真空二极管等)。加速度计242可以与飞行控制系统220的其他组件协作以控制空中交通工具102的操作并沿着预想路径导航交通工具。
[0084] 其他传感器(或传感器系统)246也可以类似地被使用。例如，空中交通工具102(或飞行控制系统220、抗DVE的LIDAR系统110等)可以采用红外传感器、RADAR(即，Radio Detection And Ranging(无线电检测和测距))传感器等。
[0085] 飞行控制处理器236可以与飞行控制器240、空中交通工具102、飞行控制系统220、操控机构222以及本文所述的其他各种其他组件、系统和子系统(例如抗DVE的LIDAR系统110的DSP214)以通信关系耦合。飞行控制处理器236可以是空中交通工具102或飞行控制系统220的内部处理器、用于支持本文考虑的各种功能的附加处理器、桌面计算机的处理器等，通过数据网络或任何其他处理器或处理器电路，本地或远程耦合到空中交通工具102、飞行控制系统220、服务器或耦合到空中交通工具102和飞行控制系统系统220的其他处理器。通常，飞行控制处理器236可以被配置为控制空中交通工具102或飞行控制系统220的操作并执行各种处理和计算功能以支持导航。飞行控制处理器236可包括多个不同的处理器，其协作以执行本文所述的步骤，例如空中交通工具102的内部处理器控制空中交通工具102的操作，同时壳体中的处理器预处理光学和回声定位数据。
[0086] 飞行控制处理器236可以被配置为基于各种输入确定或修正空中交通工具102到位置的导航路径，各种输入包括例如位置信息、移动信息、来自抗DVE的LIDAR系统110的数据，以及可以不同地基于来自GPS系统234、地图系统232、陀螺仪238、加速度计242和任何其他导航输入，以及可以提供空中交通工具102周围环境中的障碍物信息的光学系统和回声定位系统等等的数据。例如，可以仅基于由GPS系统234提供的位置信息来确定初始路径，其中基于由陀螺仪238、加速度计242检测到的移动进行飞行中调整。飞行控制处理器236还可以被配置为利用光学导航系统，其中处理器被配置为识别光学系统的FOV内的可见障碍物；例如，使用光流来处理图像序列并且抢占GPS系统234以环绕可见障碍物并朝向该位置导航空中交通工具102。飞行控制处理器236还可以被配置为识别抗DVE的LIDAR系统110或ISR有效载荷226的FOV内的障碍物(通常在交通工具的飞行线内)，并且还被配置为抢占GPS系统
234和光学导航系统以执行响应操纵，该操纵引导空中交通工具102环绕障碍物周围并使空中交通工具102返回到朝向该位置的先前路线。
234和光学导航系统以执行响应操纵，该操纵引导空中交通工具102环绕障碍物周围并使空中交通工具102返回到朝向该位置的先前路线。
[0087] 飞行控制器240可操作以控制空中交通工具102和飞行控制系统220的组件，例如操控机构222。飞行控制器240可以与飞行控制处理器236、空中交通工具102、飞行控制系统220、操控机构222，以及本文描述的设备和系统的其他各种组件以通信关系电耦合或以其他方式耦合。飞行控制器240可包括适用于控制本文所述的空中交通工具102和飞行控制系统220的各种组件的软件和/或处理电路的任何组合，包括但不限于微处理器、微控制器、专用集成电路、可编程门阵列，以及任何其他数字和/或模拟组件，以及前述的组合，以及用于收发控制信号、驱动信号、功率信号、传感器信号等的输入和输出。在一个方面，这可以包括直接并且物理地与空中交通工具102和飞行控制系统220相关联的电路，例如机载处理器。
在另一方面，这可以是处理器，例如本文所述的飞行控制处理器236，其可以与耦合到空中交通工具102和飞行控制系统220的个人计算机或其他计算装置相关联，例如通过有线或无线连接。类似地，这里描述的各种功能可以在用于空中交通工具102的车载处理器、飞行控制系统220和单独的计算机之间分配。所有这些计算装置和环境都旨在落入本文所使用的术语“控制器”或“处理器”的含义内，除非明确地提供不同的含义或者从上下文中清楚地理解。
在另一方面，这可以是处理器，例如本文所述的飞行控制处理器236，其可以与耦合到空中交通工具102和飞行控制系统220的个人计算机或其他计算装置相关联，例如通过有线或无线连接。类似地，这里描述的各种功能可以在用于空中交通工具102的车载处理器、飞行控制系统220和单独的计算机之间分配。所有这些计算装置和环境都旨在落入本文所使用的术语“控制器”或“处理器”的含义内，除非明确地提供不同的含义或者从上下文中清楚地理解。
[0088] 存储器装置218、244可以包括本地存储器或存储用于飞行控制系统220和/或抗DVE的LIDAR系统110的数据记录的远程存储装置，该数据包括但不限于感测到的障碍物的位置、地图、图像、方向、速度、导航路径、操控规格、GPS坐标、传感器读数等。存储器装置218、244还可以或替代地存储来自ISR有效载荷226和/或抗DVE的LIDAR系统110的传感器数据、相关元数据等。存储在存储器装置244中的数据可以由飞行控制处理器236、飞行控制器
240、抗DVE的LIDAR系统110、远程处理资源等访问。
240、抗DVE的LIDAR系统110、远程处理资源等访问。
[0089] 在操作中，抗DVE的LIDAR系统110可以在DVE中操作时发送信号，该信号主要从DVE介质112返回反向散射。该返回用于相位共轭SLM 206以从介质中调出干扰反向散射。当目标114进入范围内时，目标114的反向散射特性将出现在接收信号中，但是目标114的反向散射将具有与先前检测到的DVE介质不同的特性。系统将继续使SLM 206与中间反向散射信号相位共轭以最大化目标114的信号，从而允许在比其他当前技术可能的范围大的范围检测目标114反向散射。如果即使在优化的SLM调制下也没有检测到目标114，则LIDAR探测到下一个范围增量并重复，直到获取目标114或者检测到所述系统的LIDAR的限制。
[0090] 初始DVE反向散射相位共轭校正可以预先加载到系统中(例如，存储到存储器装置218)，其可以包括针对不同的常见DVE状况(诸如雨、雾、烟或灰尘)的单独的初始SLM校正。
这些SLM校正可以使用对光传输矩阵建模的卷积神经网络，以包含不同操作状况的预先学习的数据库。可以通过测量到已知没有目标114的预定范围的反向散射来实时地对DVE反向散射校正进行采样。DVE反向散射校正可以从近距离迭代到远距离，直到检测到指示DVE介质112已经改变的反向散射的特性的变化为止。在某些方面，DVE反向散射校正采样被约束到从先前地形图中已知的空间以包含自由空间。
这些SLM校正可以使用对光传输矩阵建模的卷积神经网络，以包含不同操作状况的预先学习的数据库。可以通过测量到已知没有目标114的预定范围的反向散射来实时地对DVE反向散射校正进行采样。DVE反向散射校正可以从近距离迭代到远距离，直到检测到指示DVE介质112已经改变的反向散射的特性的变化为止。在某些方面，DVE反向散射校正采样被约束到从先前地形图中已知的空间以包含自由空间。
[0091] 图3示出了用于抗DVE的LIDAR系统110的示例性操作方法300的流程图。方法300迭代搜索，从DVE介质231可以有意义地相关并且共轭生成的最小范围开始。在步骤302，初始化抗DVE的LIDAR系统110，以开始用于正常、非DVE操作的参数，如在传统LIDAR中那样。然后，在步骤304，抗DVE的LIDAR系统110通过DSP 214检查是否选择DVE模式。如果否，则如在步骤306和308中那样，传统操作继续。但是，在步骤308中，如果选择DVE模式或范围未被获取，则抗DVE的LIDAR系统110将通过首先在步骤310中寻找在系统的最小有效范围生成返回的相位共轭来尝试在DVE模式下获取范围。在步骤312，如果共轭是如测试的那样在该距离处成功，在步骤316中系统将增大范围并再次尝试共轭。当共轭失败时，确定在当前DVE中可实现的最大穿透深度。如果在312处扫描失败并且它是第一遍314，则系统根本无法定位目标114并且该方法恢复到初始状况，此时在步骤326处，操作方法300可以报告失败并返回到初始状况。否则在步骤318，将最后成功的共轭距离报告为LIDAR的当前有效范围。然后，在步骤320，方法300在该有效范围包络内扫描来自目标114的反射返回118。在步骤322如果找到目标，则在步骤324抗DVE的LIDAR系统110报告出该范围。如果没有找到目标，则只要针对DVE的去相关窗口保持打开，该过程就可以重复步骤320。然而，相对于新范围更新的需要，预期去相关时间较短，因此对于移动交通工具，该过程通常在去相关窗口期满时重复步骤310。
[0092] 参考图4，在步骤402，抗DVE的LIDAR系统110可以通过例如处理器(例如，飞行控制处理器236、DSP 214等)确定空中交通工具的状态估计。例如，处理器可以使用一个或更多个因素410来确定空中交通工具102的位置和/或姿势。一个或更多个因素410可以包括例如GPS数据、IMU数据、点云、与DVE介质112中的散射体相关的数据。可以从例如飞行控制系统220、ISR有效载荷226等接收因素410。在步骤404，使用例如(例如，DVE介质112的)散射层未剥离来更新散射矩阵。在步骤406，使用例如Fienup重建、机器学习等来更新相位共轭。在步骤408，使用点云测量来更新SLM 206。可以在步骤410存储更新的点云测量值以供未来使用。
[0093] 抗DVE的LIDAR系统110可以使用相位检索算法和/或学习断层摄影术。图5图示说明执行Fienup重建的示例框图。例如，Fienup的相位检索是在算法上找到相位问题的解决方案的过程。给定复数信号F(k)的幅度│F(k)│和相位ψ(k)：
[0094]
[0095] 其中x是M维空间坐标，k是M维空间频率坐标，相位检索在于找到对于测量的幅度满足一组约束的相位。在另一示例中，学习断层摄影术用于基于考虑多个散射的光束传播方法来生成重建模型。
[0096] 抗DVE的LIDAR系统110特别适用于在DVE中自主降落VTOL空中交通工具，其中精确降落位置近似已知(但不是精确已知)并且扫描非可见表面(例如雷达)的更高能量方法是不可取的(例如，因为可以在战场环境中检测和攻击来自微波降落系统的发射)。自主垂直升降交通工具可以使用抗DVE的LIDAR系统110飞行到大致指定的降落点，然后使用LIDAR开始下降到DVE以检测地面。即使存在例如战场烟雾，抗DVE的LIDAR系统110也允许交通工具在足够大的距离处精确地检测地面，使得交通工具可以以比如果交通工具关于降落将发生的点具有更高的不确定性的情况下的速率快的速率下降。当传统的光学进近指导根本不可用时，较高的下降率或下降赋予配备有抗DVE的LIDAR系统110的交通工具能力和生存力优势。
[0097] 尽管已经参考部件、特征等的特定布置描述了各种实施例，但是这些实施例并非旨在穷尽所有可能的布置或特征，并且实际上许多其他实施例、修改和变化可以由本领域技术人员确定。因此，应该理解，本发明因此可以以不同于上面具体描述的方式实施。
[0098] 本公开包括以下条款中描述的主题：
[0099] 1.一种用于在退化的视觉环境(DVE)中操作的空中交通工具(102)的LIDAR系统(110)，LIDAR系统(110)包括：
[0100] 配置为发射相干光束的激光源(201)；
[0101] 空间光调制器，用于调制所述相干光束，其中空间光调制器被配置为相位共轭位于所述空间光调制器和目标(114)之间的DVE介质(112，231)的干涉图案；
[0102] 光学透镜(200)，用于滤除来自空间光调制器的所述相干光束，其中光学透镜(200)被配置为将相干光束导向目标(114)，其中相干光束从DVE介质(112，231)反射出来以产生散射光子并从目标(114)反射出来以产生反射光子；
[0103] 第二光学透镜(200)，用于收集散射光子和反射光子；和
[0104] 检测器阵列，用于检测散射光子和反射光子。
[0105] 2.根据条款1所述的LIDAR系统(110)，其中LIDAR系统(110)被配置为迭代扫描多个共轭物以识别所述DVE介质(112，231)的当前散射特性。
[0106] 3.根据条款2所述的LIDAR系统(110)，其中用于迭代扫描多个共轭物的步骤使用Fienup重建技术。
[0107] 4.根据条款2所述的LIDAR系统(110)，其中LIDAR系统(110)被配置为在连续更长的假定范围内检测，直到扫描的预定时间超过所述DVE介质(112，231)在假定距离处的去相关时间。
[0108] 5.根据前述任一项所述的LIDAR系统(110)，其中，激光源(201)被配置为经由光学相位阵列(202)发射相干光束。
[0109] 6.根据前述任一项所述的LIDAR系统(110)，其中所述检测器阵列是单光子雪崩二极管(SPAD)阵列。
[0110] 7.根据前述任一项所述的LIDAR系统(110)，其中，所述检测器阵列和所述空间光调制器的每个均可操作地耦合到数字信号处理器，其中所述数字信号处理器被配置为与所述空中交通工具(102)的飞行控制系统通信。
[0111] 8.根据条款7所述的LIDAR系统(110)，其中飞行控制系统被配置为将降落区识别为经由数字信号处理器从LIDAR系统(110)接收的数据的函数。
[0112] 9.根据条款7所述的LIDAR系统(110)，其中所述光学透镜(200)包括分束器以产生参考光束，所述散射光子或所述反射光子可以与所述参考光束进行比较。
[0113] 10.根据条款7所述的LIDAR系统(110)，其中数字信号处理器被配置为在空中交通工具(102)导航通过DVE介质(112，231)时跟踪空中交通工具(102)的位置和姿势。
[0114] 11.根据条款10所述的LIDAR系统(110)，其中数字信号处理器被配置为至少部分地基于从飞行控制系统接收的信息来跟踪位置和姿势。
[0115] 12.一种操作在退化的视觉环境(DVE)中工作的空中交通工具(102)的LIDAR系统(110)的方法，该方法包括以下步骤：
[0116] 从激光源(201)发射相干光束；
[0117] 经由空间光调制器调制所述相干光束，其中空间光调制器被配置为相位共轭位于所述空间光调制器和目标(114)之间的DVE介质(112，231)的干涉图案；
[0118] 通过光学透镜(200)滤除来自空间光调制器的所述相干光束；
[0119] 将相干光束导向目标(114)，其中相干光束从DVE介质(112，231)反射出来以产生散射光子并从目标(114)反射出来以产生反射光子；
[0120] 通过第二光学透镜(200)收集散射光子和反射光子；和
[0121] 通过检测器阵列检测散射光子和反射光子。
[0122] 13.根据条款12所述的方法，还包括迭代扫描多个共轭物以识别所述DVE介质(112，231)的当前散射特性的步骤。
[0123] 14.根据条款12或条款13所述的方法，还包括迭代扫描所有可能的共轭物以识别所述DVE介质(112，231)的当前散射特性的步骤。
[0124] 15.根据条款13所述的方法，其中用于迭代扫描多个共轭物的步骤使用Fienup重建技术。
[0125] 16.根据条款12至15中任一项所述的方法，还包括以下步骤：在连续较长的假定范围内检测，直到扫描的预定时间超过所述DVE介质(112，231)在假定距离处的去相关时间。
[0126] 17.根据条款12至16中任一项所述的方法，其中所述检测器阵列和所述空间光调制器的每个均可操作地耦合到数字信号处理器，其中所述数字信号处理器被配置为与所述空中交通工具(102)的飞行控制系统通信。
[0127] 18.根据条款17所述的方法，还包括将降落区识别为经由数字信号处理器从LIDAR系统(110)接收的数据的函数的步骤。
[0128] 19.根据条款12至18中任一项所述的方法，其中所述光学透镜(200)包括用于产生参考光束的分束器，并且所述方法还包括将所述参考光束与所述散射光子或所述反射光子进行比较的步骤。
[0129] 20.根据条款12至19中任一项所述的方法，还包括当空中交通工具(102)导航通过DVE介质(112，231)时跟踪空中交通工具(102)的位置和姿势的步骤。
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