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    無人駕駛激光雷達LiDAR原理介紹與性能測試

    一、引言

            激光雷達,英文全稱為Light Detection And Ranging,簡稱LiDAR,即光探測與測量,是一種集激光、全球定位系統(GPS)和IMU(InertialMeasurement Unit,慣性測量設備)三種技術于一身的系統,用于獲得數據并生成精確的DEM(數字高程模型)。這三種技術的結合,可以高度準確地定位激光束打在物體上的光斑,測距精度可達厘米級,激光雷達最大的優勢就是“精準”和“快速、高效作業”。它是一種用于精確獲得3D位置信息的傳感器,其在機器中的作用相當于人類的眼睛,能夠確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質。
            無人駕駛是當前激光雷達最熱門的應用之一,將LiDAR應用于自動駕駛,要追溯到美國的DARPA (美國國防高等研究計劃署),它舉辦了多次無人駕駛汽車挑戰賽,在2007年的DARPA挑戰賽上,7支參賽隊伍中的6支都采用了Velodyne公司設計的LiDAR,最終的第一二名就出自這六只參賽隊。這引起了準備研發無人駕駛車的谷歌的注意,之后谷歌組建了隊伍,最初的人員就來自這些參賽隊員。谷歌于2009年推出無人駕駛汽車項目,在其無人車原型中使用的就是Velodyne公司的LiDAR。
            近幾年,無人駕駛汽車市場發展火熱,谷歌之后,百度、Uber等主流無人駕駛汽車研發團隊都在使用激光雷達作為傳感器之一,與圖像識別等技術搭配使用,使汽車實現對路況的判斷。傳統的汽車廠商也紛紛開始研發無人駕駛汽車,包括大眾、日產、豐田等公司都在研發和測試無人駕駛汽車技術,他們也都采用了激光雷達。
    LiDAR系統測量3D空間中每個像素到發射器間的距離和方向,通過傳感器創造出真實世界完整的3D模型。操作LiDAR系統的基本方法是發射一束激光,然后測量光在物體表面反射而返回來的信號。LiDAR模塊接收到反射回來的信號所需的時間提供了一種直接測量LiDAR系統與物體之間的距離的手段。關于物體的額外的信息,比如它的速率或材料成分,也可以通過測量反射回來的信號中的某些特性而得以確定,這些特性包括誘導多普勒頻移(induced Doppler shift)。最后,通過操控發射出去的光,可以測量出環境中許多不同的點,從而創建出完整的3D模型。

    圖1. 激光雷達點云圖
            
            激光雷達(LiDAR)類似于微波雷達(Radar),但是分辨率更高,因為光的波長大約比無線電的波長小10萬倍。它可以區分真實移動中的行人和人物海報、在3D立體的空間中建模、檢測靜態物體、精確測距。
    LiDAR是通過發射激光束來探測目標位置、速度等特征量的雷達系統,具有測量精度高、方向性好等優點,具體如下:
            1.具有極高的分辨率:
           激光雷達工作于光學波段,頻率比微波高2~3個數量級以上,因此,與微波雷達相比,激光雷達具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率;
            2. 抗干擾能力強:
           激光波長短,可發射發散角非常小的激光束,多路徑效應小,可探測低空/超低空目標;
            3. 獲取的信息量豐富:
           激光雷達可直接獲取目標的距離、角度、反射強度、速度等信息,生成目標多維度圖像,易于理解;
            4. 可全天時工作:
           激光雷達采用主動探測方式,不依賴于外界光照條件或目標本身的輻射特性。它只需發射自己的激光束,通過探測發射激光束的回波信號來獲取目標信息。但是激光雷達最大的缺點是容易受到大氣條件以及工作環境的煙塵的影響,要實現全天候的工作環境是非常困難的事情。


    二、基本原理

           與微波雷達原理相似,激光雷達使用的技術是飛行時間(TOF, Time of Flight)。具體而言,就是根據激光遇到障礙物后的折返時間(round-trip delay),計算目標與自己的相對距離。激光光束可以準確測量視場中物體輪廓邊沿與設備間的相對距離,這些輪廓信息組成所謂的點云并繪制出3D環境地圖,精度可達到厘米級別,從而提高測量精度。
           
    圖2.基于激光雷達的3D相機原理
           
           為了構建3D圖像,需要光能達到可視范圍內的所有測量點,在發射端,相機將通過光束控制單元調整光束的發射,來掃描對應測試區域。在接收端,來自目標反射的光線被收集起來,并且這些光對應發射源的傳輸時間將被進行計算,從而得到對應測量距離。


    三、性能度量

           對激光雷達來說,最重要的性能度量包括軸向測距精度,橫向測量分辨率,視角范圍,幀率,發射功率,最大測量距離,功耗,成本等。下面將針對相關性能度量作簡單說明。
          1.軸向測距精度:
          軸向測距精度一般是指針對固定距離多次測量后的標準偏差,它與測距分辨率不同,測距分辨率主要是指激光雷達對軸向上的多個目標的區分能力。激光雷達獲取的的數據可以進行障礙物識別、動態物體檢測及定位,如果精度太差就無法達到以上目的;不過,精度太好也有問題,高精度對激光雷達的硬件提出很大的要求,計算量會非常大,成本也會非常高。所以精度應該是適中就好。
          2.視場角及橫向測量分辨率:
          視場角是指LiDAR在水平和垂直方向上的視野范圍,而橫向或角分辨率是LiDAR區分在視角范圍內相鄰兩點的能力。
          3.發射功率及人眼安全:
          對無人駕駛激光雷達的應用來說,具有較長的探測距離是非常重要的,對應則需要有較大的發射功率。然而,最大的發射功率會受到人眼安全規則的限制,這也是激光雷達相對微波雷達最大的設計影響因素,因為僅僅毫瓦級的激光束就可以對人眼產生嚴重的傷害。
          4.最大測量距離:
          激光雷達最大的測量距離一般受限于發射功率和接收機的靈敏度。在無人駕駛汽車這個應用領域,對激光雷達的探測距離是有要求的。比如說高速公路上要能夠檢測到前方車輛,還有在十字路口上,要能夠觀測馬路對面的汽車。


    四、典型LiDAR

          從實現原理上來對LiDAR作個分類,比較典型的設計方案有脈沖調制(Pulsed),調幅連續波(AMCW)和調頻連續波(FMCW)。這對應了兩種測距的方法,脈沖法和相位法。脈沖法測距的優點是測量距離遠,系統體積小,抗干擾能力強,但精度較低;相位法測距的優點是精度高,但測量距離受到一定限制,且系統造價高。下面分別介紹一下這三種類型方案的原理及對比。
       
          1.脈沖調制LiDAR

    圖3. 脈沖調制LiDAR原理及應用
         
          如圖3所示,脈沖調制型LiDAR通過測量脈沖光到目標的往返時間來計算目標的距離。雖然脈沖調制型LiDAR是以調制方式來命名,但是它同樣影響了接收機的設計,單光子雪崩檢測器(SPADs)的采用就是為了改善脈沖調制LiDAR的靈敏度和增強探測距離。
            (a)提供了一幅簡明的脈沖調制LiDAR原理架構;
            (b)說明了LiDAR工作的時序圖;
            (c)是芯片的顯微圖;
            (d)是使用LiDAR構建的人臉3D圖像。
       
          2.調幅連續波LiDAR

    圖4. 調幅連續波LiDAR原理及應用 
         
          類似脈沖調制LiDAR,調幅連續波LiDAR基于調制光的強度,不過調制的波不再包含尖銳的脈沖,技術的實現上有一定成本優勢。調幅連續波LiDAR通過改變激光二極管中的極電流來調整發射光強度,從而實現調制。圖5中展示了一種像素級圖像獲取設計的基本電路和時序圖,并展示了其3D圖像的效果。
         
          3.調頻連續波LiDAR

    圖5. 調頻連續波LiDAR原理及應用 
         
          調頻連續波LiDAR從根本上不同于脈沖調制LiDAR和調幅連續波LiDAR,調頻連續波LiDAR依靠光波特性,對光的頻率進行調制,在接收端采用相干檢測方案,因此擁有大的頻率帶寬來提升激光雷達的性能。圖6中展示了基本的調頻連續波LiDAR的原理架構和調制方法,光頻被針對時間軸進行線性調制,然后從發射機發出,返回光中包含了相位差,延遲,多普勒頻移等信息,從而就可以得到需求的測量距離,速度等。
         
          4.三種類型激光雷達的對比
          從圖6中可以看到三種激光雷達的測距精度及探測距離和使用范圍。脈沖調制LiDAR主要用于中長距范圍,精度在1米以內;調幅連續波LiDAR則主要用于中距范圍,精度和脈沖調制LiDAR差不多;調頻連續波LiDAR則主要用于近距離測量,精度要高于其他兩種LiDAR,在1毫米以內。從對比結果可知,用于無人駕駛系統的激光雷達一般會采用脈沖調制方式進行設計。

    圖6. 1990年以來大量學術及工業界激光雷達在精度和使用范圍上的對比


    五、不利天氣條件下的性能驗證

          無人駕駛車輛不僅需要在天氣晴朗的白天行駛,同樣需要在具有挑戰的天氣條件下行駛。兩種激光雷達在惡劣天氣條件下(霧天和雨天)的性能。雷達在幾乎所有天氣條件下都具有良好的性能,但分辨率存在問題,而激光雷達具有良好的分辨率和遠距離(>70米)探測能力。但激光雷達的性能受到了不利天氣的很大影響,在測試中,激光雷達對目標的檢測性能出現了約50%的下降。其測試結果如表1所示:

    表1 兩種LiDAR和毫米波雷達在不利天氣環境的測試結果。
         
           從表中可以看到,毫米波雷達幾乎能適應全部雨霧天氣,性能不受影響,但是激光雷達出現了性能下降。

    圖7 研發中的自動駕駛不利天氣傳感器


    六、結束語

          激光雷達作為無人駕駛系統提供物理環境數據的眾多傳感器之一,生成的數據是最容易理解的,并且它也將變得更便宜,激光雷達的成本在過去7年里下降了10倍。但是激光雷達在自動駕駛中也存在短板。
          針對無人駕駛系統的需求,我們要充分發揮激光雷達的優勢的同時,也要盡量補償它的弱項,那么該如何來解決呢?目前最主要的方案,是選擇搭配毫米波雷達,毫米波雷達作為自動駕駛系統的核心傳感器類型,從上世紀起就已在高檔汽車中使用,技術相對成熟。毫米波的波長介于厘米波和光波之間,因此毫米波兼有微波制導和光電制導的優點,且其引導頭具有體積小、質量輕和空間分辨率高的特點。此外,毫米波導引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強,相比于激光雷達是一大優勢??梢娢磥淼臒o人駕駛系統必然是多感知設備融合的系統。
       (點此查看中為檢驗技術激光實驗室)
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