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激光雷达保驾护航,助力无人驾驶上路

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发表于 2017-11-7 15:28:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
LiDAR——Light Detection And Ranging,即激光雷达,是利用激光、全球定位系统GPS和惯性测量装置(Inertial Measurement Unit,IMU)三者合一,这三种技术的结合,可以高度准确地定位激光束打在物体上的光斑,测距精度可达厘米级,激光雷达最大的优势就是“精准”和“快速、高效作业”。
它的工作原理也很好理解,即为发射和接收激光束。在激光雷达的内部,每一组组件都包含一个发射单元与接收单元。
这套发射/接收组件和旋转镜面结合在一起,能扫描至少一个平面。镜面不只反射二极管发出去的光,而且也能把反射回来的光再反射给接收器。通过旋转镜面,能够实现 90到180度的视角,并且大大降低系统设计和制造的复杂度,因为镜面是这里面唯一的运动机构。探测距离的原理是基于光返回的时间,激光二极管发出脉冲光,脉冲光照射到目标物后反射一部分光回来,在二极管附近安装一个光子探测器,它可以探测出返回来的信号,通过计算发射和探测的时间差就可以计算出目标物的距离。脉冲距离测量系统一旦被激活就能收集到大量的点云。
如果点云中有目标物,目标物就会在点云中呈现出一个阴影。通过这个阴影可以测量出目标物的距离和大小。通过点云可以生成周围环境的3D图像。点云密度越高,图像越清晰。
根据线束数量的多少,激光雷达又可分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。顾名思义,单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线, 其所获得的数据为2D数据,因此无法区别有关目标物体的3D信息。
● 单线激光雷达
单线激光雷达实际上就是一个高同频激光脉冲扫描仪,加上一个一维旋转扫描。单线激光雷达虽然原理简单但是可以有效、高频的测试物体的距离。
单线激光主要用于规避障碍物,由于单线激光雷达比多线和3D激光雷达在角频率和灵敏度反映更加快捷,所以,在测试周围障碍物的距离和精度上都更加精确。但是,单线雷达只能平面式扫描,不能测量物体高度,有一定局限性。当前主要应用于扫地机器人。
主要公司:SICK、 Velodyne
特点:结构简单、扫描速度快、分辨率高、可靠性高、成本低。
● 多线雷达传感器
多线激光雷达是单线激光雷达的升级版,成功弥补了单线激光雷达的不足,在维度提升和场景还原上有了质的改变,可以识别物体的高度信息。多线激光雷达常规是2.5D,最多可以做到3D。2.5D激光雷达与3D激光雷达最大的区别在于激光雷达垂直视野的范围,前者垂直视野范围一般不超过10°,而后者可达到30°甚至40°以上,这也就导致两者对于激光雷达在汽车上的安装位置要求有所不同。

目前在国际市场上推出的主要有 4线、8线、16 线、32 线和 64 线。多线激光雷达主要应用于汽车的雷达成像,但是由于价格高昂,一般车企不会选择安装。
特点:多维扫描、结构复杂、分辨率高、成本高
无人驾驶应用:激光雷达限制性很大
1)极端驾驶环境下,探视距离线性下降
由于激光雷达主要依靠激光的漫反射来实现的测距,决定了其在环境感知方面也不是万能的。雾霾天、大雨、大雪等极端天气对激光雷达的检测范围、识别时间等都有较大影响,虽然少量雨或雪可以通过算法的优化来进行信息过滤处理。在雨雪和雾天等情况下,空气中悬浮物会对激光发射和激光的反射检测等环节产生影响,从而影响其检测精度。雨或雾分布密度决定激光与之相撞概率,如图6所示,随着实验雨量增大,其最远探测距离线性下降。
下雨量对LiDAR测量的影响
2)影响激光雷达精度的外部因素颇多
影响激光雷达感知精度的外部因素包括天气,车辆自身的运动状态,随机扰动和传感器安装位置等。
● 雨雪天气容易对激光雷达产生影响,同时周边物体的反射率也影响其正常工作。
● 车辆速度也对所获得的激光点云数据质量有一定影响,特别是高速行驶状态下对激光雷达信息处理实时性要求较高。
●  此外,由于车辆转弯引起侧倾等运动轨迹的变化,车辆轮胎的滑移及地面颠簸抖动引起的一定随机扰动等,也对激光雷达传感器形成的点云数据精度上有一定的影响。
● 激光雷达的安装位置及其俯仰角等,使之可能受到不同的环境干扰。
3)现有激光雷达面临产品设计和供应链的挑战
现有激光雷达在产品设计上面临车规应用严格要求,要求激光雷达传感器尺寸越小并且容易安装在无人驾驶车上,需要将机械旋转部件做到最小甚至不用旋转器件。
在供应链上面临规模量产的挑战。需要通过改进设计和核心器件的供应,使得传感器满足规格且价格得到控制。国外激光雷达传感器厂商主要有Velodyne、Ibeo和Quanergy等。
4)激光雷达的智能化挑战
如今都是智能化时代,激光雷达传感器如果能够结合传感器特点进行原始数据的预处理,提供云数据处理结果,从硬件到处理软件的一体化方案,有效降低用户门槛,提高应用广度,将会是比较大的挑战。

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