激光雷达的定义与分类!激光雷达相对于其他传感器的优点

时间:2019-11-20 11:23来源:电子发烧友网作者:电子发烧友网 点击:
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摘要:激光飞行时间法(TOF),通过将光脉冲在目标与雷达间的飞行时间乘以光速除以二,就可以获得距离,该方案成熟度

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激光雷达(LiDAR),无人驾驶的“眼睛”,人工智能时代最具想象力的传感器。

LiDAR 能够进行主动探测,不受外界环境光影响,实时感知环境信息,获得精确可靠的三维数据,从而赋予机器人超越人类的视觉能力。

随着人工智能时代的来临,激光雷达被广泛应用于自动驾驶、机器人、安防监控、无人机、地图测绘、物联网、智慧城市等高新科技领域。据高盛估计,2020 年,全球激光雷达市场规模将超过百亿,2050 年有望超过6000 亿,发展规模呈现指数级增长。

在人工智能技术正快速产业化的自动驾驶领域,市场规模巨大,据汽车行业相关权威机构预测,至2035 年全球自动驾驶汽车销量将达到1180 万辆。麦肯锡预测,到2025 年,自动驾驶汽车将催生出一个2000 亿至1.9 万亿美元的巨大市场。与此同时,物流领域已被视为自动驾驶技术率先落地的场景之一,根据国家物流与采购联合会数据,智慧物流市场规模将在2025 年突破万亿。激光雷达凭借强大的感知能力,守护自动驾驶对人类出行安全的承诺,已成为该领域必不可少的传感器,与自动驾驶相辅相成,共同快速发展。

 

激光雷达的定义与分类!激光雷达相对于其他传感器的优点

 

激光雷达的定义与分类

激光雷达(LiDAR)是通过激光测距技术探测环境信息的主动传感器的统称。它利用激光束探测目标,获得数据并生成精确的数字工程模型。

目前,激光雷达的激光测距技术有三种:

1. 激光飞行时间法(TOF),通过将光脉冲在目标与雷达间的飞行时间乘以光速除以二,就可以获得距离,该方案成熟度比较高,适用于长距离探测,绝大部分车载激光雷达采用的就是该方案。

2. 三角法,由于入射光和反射光构成一个三角形,对光斑位移的计算运用了几何三角定理,故该测量法称为激光三角测距法,适合短距离测量,多用于单线二维激光雷达。

3. 调频连续波法(FMCW),原理类似Radar,通过多普勒效应等光的波动变化,测算发射光谱频率和接收光谱频率的差异,便可得出距离和速度,该技术方案比较前沿,尚无成熟产品。激光雷达的种类比较多,可以通过下面四个主要方面划分:

 

激光雷达的定义与分类!激光雷达相对于其他传感器的优点

 

· 按照功能用途,可以分为激光测距雷达、激光测速雷达、激光成像雷达、大气探测雷达、跟踪雷达;

· 根据载荷平台,可以分为星载、机载、车载和地基;

· 根据扫描方式,可以分为机械式、MEMS、Flash、OPA;

· 根据雷达线束,可分为单线和多线;

· 自动驾驶广泛使用的激光雷达产品属于车载多线成像激光雷达,这类是本文探讨分析的对象。

激光雷达相对于其他传感器的优点

由于激光雷达与摄像头具有出色的成像能力,一直以来被当作自动驾驶的核心传感器。激光雷达相较于摄像头的好处是它能得到准确的三维信息,而且自身是主动光源,能够不受光照的影响,白天和晚上都能照常工作。

摄像头识别的颗粒度比较高,能够获得丰富的纹理色彩,所以能够实现精细化的识别,在这一点上激光雷达不如摄像头。

摄像头最大的缺点是受环境光的影响大,在强光照射、高亮反白物体、夜晚弱光环境等情景下,采集到的数据都难以通过算法进行有效可靠的环境感知。

激光雷达是通过激光主动探测成像的,不受环境光影响,直接测量物体的距离方位、深度信息、反射率等。算法首先对障碍物进行识别,然后再分类,识别准确度和可靠性远超摄像头,而消耗的计算资源低于摄像头。

可以说,激光雷达在自动驾驶中的应用,最重要的部分就是高精度定位,先确定自身所在的位置,自动驾驶车辆才会面临“要往哪里去”的问题。所以,确定“我在哪里”是第一步,也是非常关键的一步。按常规理解,定位应该只是GPS的任务,的确,自动驾驶的定位会用到GPS,但是GPS定位的精度不足,而且在遇到高楼林立或者进出隧道等情况下信号稳定性差,因此难以保证自动驾驶车辆的安全。所以自动驾驶定位需要结合激光雷达、GPS、IMU等,以完成稳定可靠的高精度定位。

激光雷达硬件配合针对自动驾驶研发的AI感知算法,可以完成对周围障碍物进行识别,对路边沿进行检测,进行高精度定位等任务,还能够实现分类标注,把障碍物分为卡车、小汽车、行人、自行车等。

 

激光雷达的定义与分类!激光雷达相对于其他传感器的优点

 

激光雷达与自动驾驶的产业化发展之路

【光粒网综合报道】( 责任编辑:weixiang )
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