[发明专利]材料感测式光成像、检测和测距(LIDAR)系统在审
申请号: | 201880074571.6 | 申请日: | 2018-10-12 |
公开(公告)号: | CN111448477A | 公开(公告)日: | 2020-07-24 |
发明(设计)人: | 尼古拉斯·A·科托夫;沙伦·格洛策;布赖恩·沙赫巴济安;瑞安·布兰奇;许利志;崔元镇;车民正;马修·斯佩林斯 | 申请(专利权)人: | 密歇根大学董事会 |
主分类号: | G01S17/88 | 分类号: | G01S17/88;G01S17/89;G01S17/931;G02B26/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 杜诚;杨林森 |
地址: | 美国密*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 材料 感测式光 成像 检测 测距 lidar 系统 | ||
1.一种系统,包括:
激光器,被配置成生成光脉冲;
光束转向器,被配置成产生朝向对象发射的偏振调整光脉冲;
至少一个偏振器,被配置成使从所述对象返回的反射光、散射光或发射光偏振;以及
处理器,被配置成基于来自所述对象的偏振反射光、散射光或发射光的强度和偏振来检测所述对象的至少一种材料。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述光束转向器包括剪纸技术纳米复合材料。
3.根据权利要求1所述的系统,其中,所述至少一个偏振器包括剪纸技术纳米复合材料。
4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述处理器还被配置成基于所检测到的所述对象的所述至少一种材料来对所述对象进行分类。
5.根据权利要求4所述的系统,其中,所述处理器被配置成通过应用机器学习算法基于所检测到的所述对象的所述至少一种材料来对所述对象进行分类。
6.根据权利要求5所述的系统,其中,所述机器学习算法包括人工神经网络算法。
7.根据权利要求1所述的系统,其中,所述光束转向器被配置成调整所述光脉冲的偏振以产生所述偏振调整光脉冲。
8.根据权利要求1所述的系统,其中,所述光束转向器被配置成通过如下中的至少一者来调整所述光脉冲的偏振:给非偏振光脉冲赋予偏振和改变偏振光脉冲的偏振。
9.根据权利要求1所述的系统,其中,所述光束转向器被配置成通过施加以下类型的偏振中的至少一种来调整所述光脉冲的偏振:线性偏振、圆偏振以及椭圆偏振。
10.根据权利要求9所述的系统,其中,施加线性偏振包括施加s型线性偏振和p型线性偏振中的至少一种。
11.根据权利要求1所述的系统,其中,所述至少一个偏振器被配置成通过施加以下类型的偏振中的至少一种来使从所述对象所返回的反射光、散射光或发射光偏振:线性偏振、圆偏振以及椭圆偏振。
12.根据权利要求11所述的系统,其中,所述施加是施加线性偏振,所述线性偏振包括施加s型线性偏振和p型线性偏振中的至少一种。
13.根据权利要求1所述的系统,其中,所述至少一个偏振器包括多个偏振器。
14.根据权利要求1所述的系统,还包括:
连接至所述至少一个偏振器和所述处理器的至少一个偏振检测器,其中,所述至少一个偏振检测器被配置成检测来自所述对象的偏振反射光、散射光或发射光的强度。
15.根据权利要求14所述的系统,其中,所述至少一个偏振检测器包括多个偏振检测器。
16.根据权利要求14所述的系统,其中,所述至少一个偏振检测器被配置成检测与来自所述对象的偏振反射光、散射光或发射光相关联的入射角。
17.根据权利要求16所述的系统,其中,所述处理器还被配置成基于与来自所述对象的偏振反射光、散射光或发射光相关联的所述入射角来检测所述对象的所述至少一种材料。
18.一种方法,包括:
生成光脉冲;
调整所述光脉冲的偏振以产生朝向对象发射的偏振调整光脉冲;
使从所述对象返回的反射光、散射光或发射光偏振;以及
基于来自所述对象的偏振反射光、散射光或发射光的强度和偏振来检测所述对象的至少一种材料。
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