激光雷达的工作原理
对人畜无害的红外光束Light Pluses发射、反射和接收来探测物体。能探测的对象:白天或黑夜下的特定物体与车之间的距离。甚至由于反射度的不同,车道线和路面也是可以区分开来的。哪些物体无法探测:光束无法探测到被遮挡的物体。 ↑激光雷达LiDAR示意图 车用激光雷达工作原理就是蝙蝠测距用的回波时间(Time of Flight,缩写为TOF)测量方法。但要知道光速是每秒30万公里。要区分目标厘米级别的距离,那对传输时间测量分辨率必须做到1纳秒。要如此的测量时间,因此对应的测量系统的成本就很难降到很低,需要使用巧妙的方法降低测量难度。 是不是觉得很高深难懂?我们直接看动画吧。但是摄影测量的工作流程基本上没有太大的变化,如航空摄影-摄影处理-地面测量(空中三角测量)-立体测量-制图(DLG、DTM、GIS及其他)的模式基本没有大的变化。 ↑激光雷达LiDAR工作原理 通过旋转的机械镜面测量激光发出和收到回波的时间差,从而确定目标的方位和距离。
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激光雷达的主要性能指标
4、FOV(垂直+水平):
水平分辨率可以做得很高。一般可以做到0.01度级别。
垂直分辨率为0.1~1度的级别。
5、出点数:
每秒激光雷达发射的激光点数。激光雷达的点数一般从几万点至几十万点每秒左右。
6、线束:
常见的激光雷达的线束有:16线、32线、64线等。多线激光雷达,就是通过多个激光,通过电机的旋转形成多条线束的扫描。理论上讲,线束越多、越密,对环境描述就更加充分。
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激光雷达在自动驾驶中的作用有哪些
激光雷达的原理在于向目标物体发射激光束,然后根据激光束发射-反射之间的时间间隔来确定距离目标物体的实际距离。特点在于测距,可以达到级别的精度。这样的测量为无人驾驶的后续算法提供了数据保障。
在3D环境感知方面,激光雷达可以实时扫描车辆周围的静态和动态障碍物,并依靠点云分类算法对障碍物进行分割和分类,输出给下游控制决策模块,规划决策控制模块根据不同的障碍物做出不同的行为决策,比如跟车,超车,停车等等。
在辅助***方面,可以利用点云扫描结果提取feature,并与高精地图的数据进行对比匹配,从而
获取的物理位置。
或者基于点云的反射值强度,做基于反射值强度的概率匹配进行***(百度apollo***算法采用是这种方法),可以达到厘米级的***精度。
激光雷达弥补了其他传感器的精度短板,但同时也有其自身的缺陷,比如在雨雪天气下的传感器噪声问题等。
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激光雷达在VR/AR上的应用
VR/AR也是近几年火起来的,市场前景可观。VR一体机、智能眼镜等产品已经面市,AR眼镜、AR头显的应用也是非常之广。
在用到AR头显进行的游戏中,运用的空间感知***技术里面会用到激光雷达和许多配套的光学传感器,通过SLAM技术(即时***与地图构建),精准***自己在三维空间中的位置,增强在游戏中的真实体验感。
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