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1. 原理简单,毫米波/激光/超声波
介绍激光雷达之前,先了解雷达。
雷达,是英文“Radar”的音译,英文全称为Radio Detection and Ranging,即无线电探测和测距。
雷达向目标发射无线电波,通过发送信号与目标反射信号进行对比,来获得目标至发射点距离、距离变化率、方位、高度以及角度等信息。
按照发射电波的频率或波长,雷达主要有以下应用:
雷达发明于19世纪,直到20世纪30年代初才开始流行,在二战时期声名鹊起。
1938年,盟军在英国泰晤士河口布置了200公里长的雷达网,给希特勒造成极大的威胁。随后,英国海军又将雷达安装在军舰上,在海战中发挥了重要作用。
雷达不仅运用在军事上,还可用于探测天气,海洋测绘,民用飞机航空管制,查找地下20米深处的古墓等。
虽然各种雷达的用途和结构不尽相同,但基本构造是一样的,简单来说都包括:发射器、接收器机和处理器。
雷达发射无线电波,事实上,不论无线电波,还是我们平时看到的可见光,在本质上都是电磁波,在真空中传播的速度都是光速。
下图为电磁波图谱:
根据公式:光速= 波长 * 频率,频率越高,波长越短。波长越短,意味着分辨率越高;而分辨率越高,意味着在距离、速度、角度上的测量精度更高。
目前应用于汽车无人驾驶的雷达主要有三种:
1. 介于微波和红外线之间,频率范围10GHz—200GHz,波长为毫米级,毫米波雷达;
2. 介于红外线和可见光之间,频率大致为10^14Hz(100000GHz),波长为纳米级,本文的主角——激光雷达;
3. 频率高于20000Hz的超声波雷达;
需要指出的是,毫米波和激光属于电磁波一种,是电磁场的一种运动形态;而超声波属于声波,是物体机械振动状态的传播,超声波振动频率大于20000Hz,一般人耳听不到。
无论是普通雷达,激光雷达,毫米波雷达,或者超声波雷达,其工作原理都是一样的,发出信号,测量从物体反射回来的时间,由于光速恒定,因此可以通过测量时间来计算距离。这一物理学基础在过去一个世纪中并没有改变。
2. 最大优势:三维点云建模
了解了雷达之后,开始介绍激光雷达。
激光雷达(英文Lidar),英文全称为Laser Detecting and Ranging,即激光探测和测距。
与雷达工作原理类似,激光雷达通过发射和接收激光束。
通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离,通过水平旋转扫描来测角度,并根据这两个参数建立二维的极坐标系,再通过获取不同俯仰角度信号获得三维中的高度信息。
高频激光可在一秒内获取大量(约150万个)的位置点信息(称为点云),并根据这些信息进行三维建模。
除了获得位置信息外,激光信号的反射率可以区分目标物质的不同材质。激光雷达的维度(线束)越多,测量精度越高。
由于激光频率高,波长短,所以可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。
距离和速度分辨率高,意味着可以利用多谱勒成像技术,创建出目标清晰的3D图像,这就是激光雷达最大的优势。
在激光问世的第二年(1961年),就有人提出了激光雷达的设想,在1971年阿波罗15号任务中,美国宇航员使用激光高度计来绘制月球表面,让人们认识到激光雷达的准确性和实用性,得到了广泛的关注。
世界第一款汽车用激光雷达是美国Velodyne公司生产的64线激光雷达,首次亮相于2005年无人驾驶挑战赛。
3. 工作原理和组成:四大系统,八个指标
激光雷达 = 激光发射+激光接收+信息处理+扫描系统
下图所示为激光雷达系统组成:
激光发射系统:激励源周期性地驱动激光器,发射激光脉冲,激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数,最后通过发射光学系统,将激光发射至目标物体;
激光接收系统:经接收光学系统,光电探测器接受目标物体反射回来的激光,产生接收信号;
信息处理系统:接收信号经过放大处理和数模转换,经由信息处理模块计算,获取目标表面形态、物理属性等特性,最终建立物体模型。
扫描系统,以稳定的转速旋转起来,实现对所在平面的扫描,并产生实时的平面图信息。
下面放一张动图,更加形象生动:
下图为激光雷达的核心器件,除了光学镜片之外,大部分都为电子元器件。
激光雷达实物具体什么样?下图为Velodyne公司的64线激光雷达HDL_64E。
该雷达前端上下分布有四组激光发射器(每组16个发射机,共64个)和两组激光接受器(每组32个激光接收机,对应64个)。
在电路的控制下,发射机和接收机按照时间顺序轮流工作,在水平和俯仰方向形成光学扫描。
一般来说,用以下八个技术指标来评价激光雷达:
最大辐射功率:决定是否需要防护
水平视场:是否360度全视角旋转
垂直视场:俯仰角角度(30度/15度)
光源波长:光学参数(纳米级别)
测量距离:是否满足长距离探测(200米)
测量时间和帧频率:激光返回一圈的时间
纵向和水平分辨率:对算法影响大,精度越高越贵
测距精度:厘米级
(下一篇技术篇,包括激光雷达的分类,关键技术以及主要挑战,敬请期待)
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