激光雷达传感器的不足之处,远红外线技术(FIR)是完全驾驶车辆的感知方案

激光雷达传感器的不足之处,远红外线技术（FIR）是

完全驾驶车辆的感知方案

?据外媒报道，远红外线传感器在性能表现方面逐步展露头角，本文将从激光雷达传感器的不足之处、远红线传感器的性能优势等方面展开，预计该产品将助推完全自动驾驶车辆的应用及推广。

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?激光雷达传感器的不足之处

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?目前，激光雷达产品价格高昂，限制了该产品在大众市场的推广应用。在恶劣的天气条件下，当前感知技术的功能将受到一定程度的影响。在提供精准的图像探查方面，对如今市面上的视觉及感知方案而言，还具有一定的挑战性。

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?若无法在各种气候条件下确保传感器功能的正常运转并提升其精度，为车辆的安全运营保驾护航，自动驾驶车辆的大规模上市及推广应用将无法实现。

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?远红外线技术（FIR）是完全驾驶车辆的感知方案

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激光雷达高速数据采集系统解决方案

激光雷达高速数据采集系统解决方案 0、引言 1、 当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息，如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率，由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法，可测量目标形状的对称性。雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。 1、雷达原理 目标标记： 目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定: 1、目标的斜距R； 2、方位角α；仰角β。 如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D，方位角α，高度H。 图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置

系统原理： 由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。 图1.2 雷达系统原理图 测量方法 1）.目标斜距的测量 雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。 我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为 R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或 2 r ct R

无人驾驶汽车地传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，

自制低成本3D激光扫描测距仪(3D激光雷达)

来自CSK的低成本3D scanner。Very Impressive！ 在开始介绍原理前，先给出一些扫描得到的3D模型以及演示视频，给大家一个直观的认识。视频链接 相关的图片： 扫描得到的房间一角(点击查看原始尺寸) 扫描的我(点击查看原始尺寸)

扫描仪实物 本文结构 1. 简单介绍了激光雷达产品的现状 2. 激光三角测距原理 3. 线状激光进行截面测距原理 4. 3D激光扫描仪的制作考虑 5. 参考文献 简介-激光扫描仪/雷达 这里所说的激光扫描测距仪的实质就是3D激光雷达。如上面视频中展现的那样，扫描仪可以获取各转角情况下目标物体扫描截面到扫描仪的距离，由于这类数据在可视化后看起来像是由很多小点组成的云团，因此常被称之为：点云(Point Clould)。 在获得扫描的点云后，可以在计算机中重现扫描物体/场景的三维信息。 这类设备往往用于如下几个方面： 1) 机器人定位导航 目前机器人的SLAM算法中最理想的设备仍旧是激光雷达(虽然目前可以使用kinect，但他无法再室外使用且精度相对较低)。机器人通过激光扫描得到的所处环境的2D/3D点云，从而可以进行诸如SLAM 等定位算法。确定自身在环境当中的位置以及同时创建出所处环境的地图。这也是我制作他的主要目的之一。 2) 零部件和物体的3D模型重建

3) 地图测绘 现状 目前市面上单点的激光测距仪已经比较常见，并且价格也相对低廉。但是它只能测量目标上特定点的距离。当然，如果将这类测距仪安装在一个旋转平台上，旋转扫描一周，就变成了2D激光雷达（LIDAR）。相比激光测距仪，市面上激光雷达产品的价格就要高许多： 图片: Hokuyo 2D激光雷达 上图为Hokuyo这家公司生产的2D激光雷达产品，这类产品的售价都是上万元的水平。其昂贵的原因之一在于他们往往采用了高速的光学振镜进行大角度范围(180-270)的激光扫描，并且测距使用了计算发射/反射激光束相位差的手段进行。当然他们的性能也是很强的，一 般扫描的频率都在10Hz以上，精度也在几个毫米的级别。 2D激光雷达使用单束点状激光进行扫描，因此只能采集一个截面的距离信息。如果要测量3D的数据，就需要使用如下2种方式进行扩充： 1. 采用线状激光器 2. 使用一个2D激光雷达扫描，同时在另一个轴进行旋转。从而扫描出3D信息。 第一种方式是改变激光器的输出模式，由原先的一个点变成一条线型光。扫描仪通过测量这束线型光在待测目标物体上的反射从而一次性获得一个扫描截面的数据。这样做的好处是扫描速度可以很快，精度也比较高。但缺点是由于激光变成了一条线段，其亮度(强度)将随着距离大幅衰减，因此测距范围很有限。对于近距离(<10m)的测距扫描而言，这种方式还是 很有效并且极具性价比的，本文介绍的激光雷达也使用这种方式，

无人机激光雷达扫描系统

Li-Air无人机激光雷达扫描系统 Li-Air无人机激光雷达扫描系统可以实时、动态、大量采集空间点云信息。根据用户不同应用需求可以选择多旋翼无人机、无人直升机和固定翼无人机平台，可快速获取高密度、高精度的激光雷达点云数据。 硬件设备 Li-Air无人机激光雷达系统可搭载多种类型扫描仪，包括Riegl, Optech, MDL, Velodyne等，同时集成GPS、IMU和自主研发的控制平台。 图1扫描仪、GPS、IMU、控制平台 无人机激光雷达扫描系统设备参数见表格1： 表格 1 Li-Air无人机激光雷达扫描系统 图2 八旋翼无人机激光雷达系统图3 固定翼无人机激光雷达系统 设备检校

公司提供完善的设备检较系统，在设备使用过程中，定期对系统的各个组件进行重新标定，以保证所采集数据的精度。 图1扫描仪检校前（左）扫描仪检校后（中）检校前后叠加图（右） 图4（左）为检校前扫描线：不连续且有异常抖动；图4（中）为检校后扫描线：数据连续且平滑变化；图4（右）为检校前后叠加图，红线标记的部分检校效果对比明显。 图5从左至右依次为校正前（侧视图）、校正后（侧视图）、叠加效果图图5（左）为检校前扫描线：不在同一平面；图4（中）为检校后扫描线：在同一平面；图4（右）为检校前后叠加图。 成熟的飞控团队 公司拥有成熟的软硬件团队以及经验丰富的飞控手，保证数据质量以及设备的安全性，大大节约了外业成本和时间。

图6无人机激光雷达系统以及影像系统 完善的数据预处理软件 公司自主研发的无人机系统配备有成套的激光雷达数据预处理软件Li-Air，该软件可对无人机实时传回的激光雷达数据进行航迹解算、数据生成、可视化等。 图7 Li-Air数据预处理功能 成功案例 2014年7月，本公司利用Li-Air无人机激光雷达扫描系统进行中关村软件园园区扫描项目，采集园区高清点云以及影像数据。飞行高度200m，点云密度约50点/平方米，影像地面分辨率为5cm。通过POS数据解算，完成对点云和影像数据的整合，得到地形信息和DOM等。

避障常用哪些传感器-几种传感器的基本工作原理

避障常用哪些传感器?几种传感器的基本工作原理 导读 避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。 避障常用哪些传感器 不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。超声波 超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。 上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点，首先看下面这个图。 因为声音是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。 另外，超声波的测量周期较长，比如3米左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms 的时间。再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有

激光雷达

激光雷达技术课程报告 课程名称：激光雷达技术 班级：113121 姓名：张栋 学号：20121003790 专业：遥感科学与技术 日期: 2015 年1 月14 日

激光雷达在汽车产业和公路交通中的应用研究意义： 1.有效提高汽车的安全性能： 为保障汽车驾驶时的舒适性和安全性，世界各国对汽车防撞技术的研究和发展投入了大量的人力、物力和财力。据统计，危险境况时，如果能给驾驶员半秒钟的预处理时间，则可分别减少追尾事故的30％，路面相关事故的50％，迎面撞车事故的60％，所以现代汽车安装各类雷达系统以保障行车安全。[1] 2.检测车身零部件的精度： 激光雷达的检测系统是有着诸多优点,其中包括高精度、适用能力强以及较高的可靠性,才能够飞速的发展。激光雷达的检测技术在汽车产业中可适用的项目种类较多。激光雷达系统能够用来测量较复杂位置的尺寸。例如可以测量汽车的凸轮轴、曲轴以及阀座等零部件的长度、直线度、垂直度和密度等。这些尺寸的分辨率可达到,重复的精度可达到0.2;am。 3.通过逆向设计，节约汽车生产成本： 激光雷达扫描系统的快速成型技术主要应用于样件汽车模型的制作和模具的幵发,这项技术能够较大的缩短新产品的幵发周期,降低了开发的成本,并且能够使新产品的市场竞争力得到了提高。还能够应用在汽车的零部件上,多用于分析和检验加工的工艺性能、装配性能、相关的工装模具以及测试运动特性、风洞实验和表达有限元分析结果的实体等。利用激光雷达的非接触式测量、高精度、检测速度快等特点,在汽车车身的三维检测和幵发设计过程中,激光雷达得到了广泛的应用。利用激光雷达测量得到车身的点云数据,对车身进行逆向设计,将点云数据进行预处理,然后进行曲线、曲面、实体模型的重构,最终实现车身模型重现的目的。[2] 研究现状： 一、车载激光雷达的发展历史： 20世纪60年代，以欧美和日本为代表的一些在汽车行业领先的发达国家进行研究汽车防撞雷达。由于当时技术水平的限制，加上汽车主动防御没被完全重视的原因，尽管掀起的这股研究高潮中各个研究机构和汽车制造商合作并有了一些成果，局限于微波理论和硬件的技术水平和硬件系统的成本问题，雷达很难做到结构简单、体积轻巧和价格低廉。加上车载雷达工作的环境恶劣、干扰因素较多，当时的防撞雷达研究并不很理想。

机载激光雷达扫描仪RIEGL VQ-480

Preliminary System Configuration 10/08 Scanner Basic Configuration Part-No. 21R09-00-106-00 Airborne Laser Scanner RIEGL VQ-480 Part-No. 21R09-00-006-00 ? Laser transmitter & receiver front end ? Motorized mirror scanning mechanism, FOV 60° ? Signal processing electronics with echo digitization and online waveform analysis ? Internal power supply electronics, input voltage 18 – 32 V DC Detailed specifications and laser classification according to the latest datasheet RIEGL VQ-480. Electrical Interfaces, integrated ? TCP/IP Ethernet Interface, providing smooth integration of the RIEGL VQ-480 data into a 10/100/1000 MBit/sec, twisted-pair (TP) Local Area Network (LAN). The scanner acts as a server allowing remote configuration and data acquisition via a platform-independent TCP/IP Ethernet Interface. Serial RS232, 19? .2 kBd, for data string with GPS time information for ? TTL input for 1 PPS Sync Pulse synchronization Mechanical Interfaces, integrated ? 2 mounting brackets with 6 x M6 thread inserts for mounting of the laser s 3 x M6 thread inserts in the bottom plate, rigidly couple canner ? d with the internal nting of the IMU sensor 6 thread inserts on top mechanical structure for mou ? 3 x M Cables Part-No. 02Z03-02-003-00 TCP/IP Cable M12-M12, 3 m ?? Part-No. 02Z03-01-001-00 TCP/IP Cable M12-RJ45, 0.3 m ? Part-No. 02Z03-01-002-00 TCP/IP Cable M12-RJ45 cross over, 0.3 m Part-No. 02Z03-02-032-00 Serial Data and PPS Cable to GPS receiver, 5 m ? Part-No. 02Z03-02-033-00 Power Supply Cable, 2 pole, 5 m ?

激光雷达在机器人中的应用

激光雷达在ALV中的应用 关键词：激光雷达智能车辆移动机器人定位障碍检测laser range finder Extended Kalman Filter(EKF). 结构：1：概述 2：激光雷达的分类 3：激光雷达测量时间的技术 4：激光雷达在ALV中的用途 5：举例LMS291-s05型号的激光雷达的特点和参数 6：激光雷达用于智能车定位 6.1 定位原理 6.2定位常用方法 7：激光雷达用于ALV的障碍检测 7.1ALV的安全性要求 7.2 激光雷达检测故障时要到的“漏报”和“虚警”现象 7.3 雷达安装位置的考虑 8：总结 资料来源：Google 百度知网、南理工图书馆学位论文、期刊、会议《未知环境中移动机器人导航控制理论与方法》蔡自兴 1：概述 无论是室外环境下行驶的陆地自主车还是室内环境下运动的各种移动机器人（Autonomous Land Vehicle)，都离不开距离探测。而在有源测距仪中，激光测距雷达的精度相对较高，方向性较好，而且基本不受环境可见光变化的影响，因此无论在室内还是室外环境下的移动机器人的导航研究中都得到了广泛应用。激光测距雷达可以直接获取距离数据，为机器人的导航提供了便捷有效的环境描述。 2：激光雷达的分类 根据扫描机构的不同，激光测距雷达有2D和3D两种。它们大部分都是靠一个旋转的反射镜将激光发射出去并通过测量发射光和从物体表面反射光之间的时间差来测距。3D激光测距雷达的反射镜还附加一定范围内俯仰以达到面扫描的效果。它们都是直接测距方法。同3D激光测距雷达相比，2D激光测距雷达只在一 个平面上扫描，结构简单，测距速度快、系统稳定可靠。目前2D激光测距雷达

一种激光雷达复合式扫描方法及试验_马辰昊

第44卷第11期红外与激光工程2015年11月Vol.44No.11Infrared and Laser Engineering Nov.2015一种激光雷达复合式扫描方法及试验 马辰昊，付跃刚，宫平，欧阳名钊，张书瀚 (长春理工大学光电工程学院，吉林长春130022) 摘要：传统激光雷达系统中，固态激光光源的重复频率和扫描系统的扫描带宽、精度均制约着系统成像。为提高激光雷达的成像精度，首先，在激光光源上采用经EDFA放大后的DFB高重频激光光源。其次，提出了一种PZT与振镜相结合的两级复合式激光扫描方法，利用PZT对小视场范围进行精细扫描，利用振镜对PZT的扫描视场和接收视场进行偏转完成粗扫描，在提高激光雷达扫描精度的同时拥有较大的扫描视场。最后，经试验所设计的复合式扫描激光雷达的方位角为±99mrad，俯仰角为±49.5mrad，角分辨率达到0.1mrad，测距精度达到0.159m。 关键词：激光雷达；视场拼接；振镜 中图分类号：TN247文献标志码：A文章编号：1007-2276(2015)11-3270-06 A composite scanning method and experiment of laser radar Ma Chenhao,Fu Yuegang,Gong Ping,Ouyang Mingzhao,Zhang Shuhan (School of Opto-Electronic Engineering,Changchun University of Science and Technology,Changchun130022,China) Abstract:In traditional laser radar system,the imaging is influenced by repetition rate of selected solid-state laser as well as scanning bandwidth and scanning precision in the laser scanning system.In order to improve the scanning bandwidth and precision,DFB high-repetition-rate semiconductor laser which was amplified by EDFA was adopted as the laser source firstly.Secondly,a two-stage composite laser scanning method had been proposed with combination of PZT and galvanometer.PZT got on meticulous scanning in small areas,then galvanometer was used to deflect and finish coarse scanning on the PZT scanning field and receiving the field.The scanning accuracy had been raised and the scanning field of laser radar had been expanded simultaneously.At last,azimuth of composite scanning laser radar is±99mrad,pitch angle is±49.5mrad.Angular resolution can measure up to0.1mrad,and the ranging precision can reach0.159m. Key words:laser radar;field joint;galvanameter 收稿日期：2015-03-21；修订日期：2015-04-23 基金项目：国家自然科学基金(61108044) 作者简介：马辰昊(1988-)，女，讲师，博士，主要从事光电检测方面的研究。Email:mch6567@https://www.wendangku.net/doc/0016282549.html, 通讯作者：付跃刚(1972-)，男，教授，博士生导师，博士，主要从事光电检测方面的研究。Email:fuyg@https://www.wendangku.net/doc/0016282549.html,

6种让机器人实现避障的方法分享

6种让机器人实现避障的方法分享 在传感器避障领域，采用单一的传感器测量的效果并不理想，在实际应用中往往需要采用其他类型的传感器进行补偿，才能实现对周围环境的探测的最佳效果。当然，这就产生了多传感器信息的融合处理的问题，增大了信息处理的工作量和难度。 那么，除了这种传感器避障方法，还有很多的其他方法融合处理多种传感器信息，让全自主机器人实现完美避障，比如人工势场法避障控制法、模糊逻辑控制避障控制法、人工神经网络避障控制法、栅格法避障控制法以及声波避障控制法等。 人工势场避障控制法 人工势场避障控制法，是一种比较简单又新颖的做法，是另一种仿生学，仿照物理学中电势和电场力的概念，建立机器人工作空间中的虚拟势场，按照虚拟势场力方向，实现局部路径规划。 通过构造目标位姿引力场和障碍物周围斥力场共同作用的人工势场，来搜索势函数的下降方向，然后寻找无碰撞路径。 听起来很玄乎，但是早已经有应用产品了，Khatib曾应用于移动机器人的导航上。但是并没有得到大规模应用。 因为即使对于简单环境很有效，但是都是在静态的研究中得出的，而没有考虑障碍物的速度和加速度的影响，所以在动态避障控制中，人工势场法避障控制不是很理想。因为在复杂的多障碍环境中，不合理的势场数学方程容易产生局部极值点，导致机器人未到达目标就停止运动，或者产生振荡、摆动等现象。 另外，传统的人工势场法着眼于得到一条能够避障的可行路径，还没有研究出什么最优路径。 模糊逻辑控制避障法 模糊逻辑控制避障法出现得并不晚，1965年美国的一位教授就提出过模糊逻辑的概念。1974年，英国伦敦大学一位教授利用模糊控制语句组成的模糊控制器控制锅炉和气轮机的运行获得成功，开始将模糊数学应用于自动控制领域，包括机器人领域。 由于不必创建可分析的环境模型，目前模糊逻辑方法在解决机器人避开障碍物问题上己经有了大量的研究工作。另一个独特优点也让用专家知识调整规则成为可能，因为规则库的每条规则具有明确的物理意义。

无人驾驶汽车的传感器系统设计及技术展望

一、无人驾驶汽车传感器的研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别就是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也就是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活与工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率与安全性,就是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就就是大量的传感器定位。核心技术就是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她的如只能行为规划等不属于传感器范畴,属

基于激光雷达的多旋翼无人机室内定位与避障研究

34 | 电子制作 2018年8月 超声波模块和距离报警模块，其中光流传感器及激光雷达装置，负责主要的定位和探测障碍物的功能。而超声波模块作为辅助，通过使用超声波代替激光，弥补在某些特定环境下激光失能时作为替代设备。 图1 控制集成电路板图 激光雷达如图2所示,使用360度全平面扫描型雷达， 扫描频率10Hz，采样频率8000次/秒，高达18米的探测 距离，足以应付一般室内定位的要求。 图2 激光雷达探测 激光雷达系统使用经典的三角测距算法来计算环境距离如图3所示,距离d=s·f/x/tan(beta)。 2 组合导航在提升导航系统的冗余度和精度方面，组合导航具有明 显的优势，依托传感器提供的互补信息来完成这一过程。针对任何一种组合导航系统，无论是采用的何种配置(惯性导 航、卫星导航、雷达、摄像机、多普勒测速仪、高度计等传基础。 图3 经典的三角测距算法事实上，在组合导航系统需求的引导下，组合导航的EKF 应运而生。在近几十年的发展中，非线性滤波在该行业取得了众人瞩目的成绩，更加领先的非线性滤波器在组合导航系统的信息融合策略中也逐步渗透其中，成为发展的趋势。依据含噪声的观测量，通过在线估计方法计算出系统的隐含状态，是滤波的最终目的。经过半个世界的快速发展，工程界和统计学界将非线性滤波作为重要的研究课题一直在继续。基于局部线性化(一阶 Taylor 级数展开)的EKF 是当前应用最广的方法。目前，众多的学科和工程领域都已离不开EKF 技术，获得了人们的高度青睐。虽然具有众多的应用优势，但是EKF 的收敛性在目前看来缺少可操作的理论证明。为了更好的克服EKF 的该弱点， Uhlmann 和Julier 共同指出，“对概率分布进行近似要比对非线性函数进行近似容易的多”，并针对该问题提出了更深入的研究结论即 Unscented 卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter，UKF)。基于随机服从高斯分布的前提下，排除针对系统模型的假设，即EKF 不要求系统的近似线性。UKF 不需要计算 Jacobian 导数矩阵，甚至可以应用于不连续统。 UKF 的变形也可以在一定程度上放松高斯分布的假设。可以证明:UKF 的理论估计精度优于 EKF。本方案使用中值滤波的算法对激光扫描仪数据进行处

无人驾驶汽车激光雷达传感器方案

一、主流传感器对比 激光雷达： 激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB），因此吸引了不少具有先进技术的初创公司竞争，同时传统供应商也积极布局投资希望能够达成战略合作关系以便快速获得先进技术。 毫米波雷达： 与激光雷达相比，毫米波雷达具有探测距离远，不受天气状况影响以及成本低的优势。由于毫米波雷达采用硅基芯片，不会特别昂贵，也不涉及复杂工艺，同时正处于第二次工艺转型的重要时期，预计成本仍有下降空间。 相比激光雷达暂时高不可攀的成本以及较低的技术壁垒和自身可全天候工作的优势，毫米波雷达可以说是目前初创公司进入自动驾驶市场的一个门槛较低的入口。 摄像头： 车载摄像头是最基本常见的传感器，价格低廉且应用广泛同时具备雷达无法完成的图像识别功能，不仅可以识别路牌，在自动驾驶系统的图像处理方案中也是不可或缺的一部分。 鉴于目前激光雷达的高成本，摄像头配合高精度地图是另一种较低成本的技术路线。除了与高精度地图配合为自动驾驶提供定位服务，摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小（摄像头捕捉的是小尺寸的2D画面）的数据收集器。 二、视觉主导还是激光雷达主导？ 据清华大学邓志东教授介绍，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌

Waymo。 1、视觉主导，以特斯拉为代表：摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。 摄像头视觉属于被动视觉，受环境光照的影响较大，目标检测与SLAM较不可靠，但成本低。目前，特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件，而且成本较低，只有7000美金左右，8个摄像头组成单目环视，有1个毫米波雷达和12个超声波雷达，希望从L2跳跃到L4。 经过半年的努力，特斯拉近期已经完成了将路测大数据从Mobileye单目视觉技术过渡到基于Nvidia Drive PX2计算硬件平台的特斯拉Vision软件系统上，并且在今年3月底发布了8.1软件版本，它用深度学习的方法在短期内基本达到了Mobileye的技术水平，这是以前很难想象的。特斯拉的自动驾驶技术究竟怎么样，一个重要的观察点就是看它能否在2017年年底，如期从洛杉矶开到纽约，实现全程4500公里且无人工干预的完全自主驾驶。 2、激光雷达主导，以Google Waymo为代表：低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。 激光雷达是主动视觉，它的目标检测与SLAM比较可靠，但是却丢失了颜色和纹理且成本高昂。目前谷歌Waymo自己组建团队研发激光雷达的硬件，把成本削减了90%以上，基本上是7000美金左右，同时他们已经开始在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测，大大地推进了该类技术路线的落地实践。 激光雷达主导的解决方案未来可以沿如下两个方向继续推进商业化进程： 一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组，把两者结合起来，既有激光雷达，又有彩色摄像头，可以直接获得彩色激光点云数据。 另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本，比如研发固态激光雷达并真正实现产业化，届时成本会下降到几百美金。

激光雷达激光器的扫描方式

激光雷达激光器的扫描方式 目前市场上的脉冲式激光器有四种扫描方式 1. 振荡(或钟摆)式(Oscillating Mirror) 2. 旋转棱镜式(Rotating Polygon) 3. 章动(或Palmer)式(Nutating Mirror,or Palmer Scan) 4. 光纤扫描式(Fiber Switch) 钟摆扫描方式 原理：光直接入射到反射平面镜上，每一个钟摆周期在地面上生成一个周期性的线性图案，Zig-Zag型，或称为之字形。 生产厂家：Optech和徕卡公司 钟摆扫描时，反射镜面需要在一秒内振荡数百次，同时要不断地、循环地从一端开始启动，加速、达到钟摆的最低点后，减少，知道速度为零，至V达钟摆的另一端。因此它的扫描方向是左右两个方向的。 优点： 1. 对于扫描视窗角(FOV)，扫描速度有多种选择，使得地面的覆盖宽度和激光点密度的选择有较多的机会； 2. 大的光窗数值孔径； 3. 较高的接受信号比。 弱点： 1. 由于在一个周期内，不断地经历了加速、减速等步骤，因此，所输出的激 光点的密度是不均匀的。这种不均匀性在扫描角度很小(如+-2°)时，因为过程短，并不显著；当扫描角逐渐增大，大到+-4°时，不均匀性会越来越显著； 2. 由于反射镜的加速/减速，造成了激光点的排练一般是在钟摆的两端密，中间疏。而中间的数据是更受关注的。由于在钟摆的两端，镜面的摆动速度较低或停止，并扫描两次，因此所得的数据精度差，需要剔除，约占总数据的10%，如扫描角为+-22.5°，只选取+-20°； 3. 由于不断地变化速度，造成了机械的磨损，使得IMU的配置发生了漂移，依次每一次飞行前都需要进行“ boresigh f检校飞行； 4. 消耗更多的功率。 旋转棱镜式扫描 原理：激光入射到连续旋转的多棱镜的表面上，经反射在地面上形成一条条连续的、平行的扫描线。 激光器生产厂家：Riegl 激光雷达生产厂家：IGI,TopoSys,FliMap,iMAR,Fugro/Cha nee 优点： 1?需要的功率小； 2.棱镜旋转的角速度不变，使得激光点的密度均匀，尤其是沿飞机飞行的方向的线间距完全相同。 缺点： 1. 因为使用了对眼睛安全的长的波长，为了减少色散度，选择了较小的光窗数值孔

(完整版)关于车载激光雷达的知识清单

关于车载激光雷达的知识清单 ?2017年6月28日 ? ?国际电子商情 本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。 在无人驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器。其中激光雷达已经被大部分人认为是实现自动驾驶的必要基础，毕竟传统雷达无法识别物体细节，而摄像头在暗光或逆光条件下识别效率明显降低。 也正得益于无人驾驶汽车市场规模的爆发，预计2030年全球激光雷达市场可达到360亿美元的规模，将成为新的蓝海。本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。 内容导读： 1.车载激光雷达的技术原理 2.激光雷达在自动驾驶应用中有何优缺点？ 3.车载激光雷达有哪些应用？ 4.如何降低自激光雷达的成本? 5.国内外最全激光雷达企业介绍 一、车载激光雷达的技术原理 激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，最初是军事用途。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。 这里详细介绍一下车载激光雷达的工作原理及实现方式。第一种是较为传统的扫描式激光雷达，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用多束激光脉冲绕轴旋转360°对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。 这种激光雷达最初是在11年前的Darpa无人车挑战赛上，由美国Velodyne公司开发并被参赛团队使用（当时采用的是64线的激光雷达方案）。由于那时的成本

激光雷达避障

基于radar的彩虹无人机避障技术及系统研究 所谓无人机自动避障功能（Obstacle Avoidance），就是无人机飞行器在自动飞行的过程中遇到障碍物的时候，通过自动提前识别、有效规避障碍物，达到安全飞行的效果。 基于航空物探作业（包括航磁及航放测量作业）的航空飞行平台改装，要求飞行器具备良好的低空避障能力，以应对飞行器在超低空飞行时可能遇到的剧烈起伏地形及各种动力线、高压线铁塔、桅杆、天线拉线等小型不可预知障碍物。 目前彩虹系列无人机装备的机载测距仪、传感器均无法做到预先发现危险物并提供障碍物信息。同时，基于视觉的避障策略无法在夜间和恶劣天气条件下为无人机避障提供帮助。为保证彩虹系列无人机飞行平台在物探等超低空作业中的飞行安全，研制装备高效可行的自主避障系统显得尤为迫切。 一、避障设备选型 1.微波雷达 传统意义上应用于雷达系统的电磁波，以工作频率划分为若干的波段，由低到高的顺序是：高频（HF）、甚高频（VHF）、超高频（UHF）、L波段、S波段、C波段、X波段、Ku波段、K波段和Ka波段等。非相控阵单雷达条件下，高频(短波长)的波段一般定位更准确，但作用范围短；低频(长波)的波段作用范围远，发现目标距离大。 表1雷达频段划分 米波的频率范围在300MHz–3GHz，主要用于通讯和电视广播； 厘米波的频率范围在3GHz–30GHz，主要用于雷达、卫星通讯，无线电导航； 毫米波的频率范围在30GHz–300GHz，用于卫星通讯。 雷达波段(radar frequency band)指雷达发射电波的频率范围。其度量单位是赫兹(Hz)或周/秒(C/s)。大多数雷达工作在超短波及微波波段，其频率范围在30~300000兆赫，相应波长为10米至1毫米，包括甚高频(VHF)、特高频(UHF)、超高频(SHF)、极高频(EHF)4个波段。在1GHz频率以下，由于通信和电视等占用频道，频谱拥挤，一般雷达较少采用，只有少数远程雷达和超视距雷达采用这一频段。高于15吉赫频率时，空气水分子吸收严重；高于30吉赫时，大气吸收急剧增大，雷达设备加工困难，接收机内部噪声增大，只有少数毫米波雷达工作在这一频段。 在实际应用中，选用的电磁波频率越高，其穿透性越差，空间损耗（大气中水蒸气和氧造成的损耗）越大，但精度会更高；反之，相对低频的电磁波（例如微波）在空气中损耗较低，发射和接收角度大，且传输距离远，在军事和民用发面得到广泛应用。

通用无人驾驶汽车在毫米波雷达和激光雷达上的应用解析

通用无人驾驶汽车在毫米波雷达和激光雷达上的应用解析 通用汽车在2018年1月13日发布通用无人车安全报告，并宣称将在2019年量产基于Bolt纯电动车改装的无人车，本文根据公开资料对通用无人车做一些分析估计，仅供大家参考。 通用的无人车没有方向盘和踏板，显然是无法人工介入，也彰显通用对自己无人车技术的信心。同时也显示出传统车企在无人车领域强大的竞争力，如果谷歌想要做类似的无人车，那么谷歌必须求助于菲亚特克莱斯勒FCA为其定做。这就是新兴造车企业或IT自动驾驶企业的尴尬之处，不和传统车企合作，它们无法拿到一款相对比较优秀的改装平台，算法再强大也无法落地。 新兴造车企业或IT自动驾驶企业也无法得到优秀汽车厂家的支持，因为优秀汽车厂家视其为竞争对手，只会尽力打压，不会出手援助。只有非主流的车厂，才不把新兴造车企业或IT自动驾驶企业视为竞争对手，同时为了消化过剩的产能，乐于与新兴造车企业或IT 自动驾驶企业合作。另一个尴尬的是特斯拉，虽然只达到SAE分级中的L2，但是宣传成L4，一时占尽风头，然而技术力量不足。L2终究是L2，奥迪A8的L3和通用Cruise的L5（也未完全达到SAE的L5级，称L4+更合适）无论在实际应用和宣传上都超过了特斯拉。 Model 3迟迟未达预期，特斯拉在2017年第四季度预期交付Model 3新车2917辆，但实际只交付了1550辆，12月仅交付517辆。作为Model 3的竞争对手，通用的Bolt销量持续攀升，7月销量为1971辆，11月达3747辆，12月销量达3327辆，同比大增近5倍，是Model 3的6倍。全年销量超过23000辆，对通用来说产能完全不是问题，每月3万辆的产能也能轻易达到。 通用这辆无人车采用5个激光雷达，21个毫米波雷达，16个摄像头。5个激光雷达是Velodyne的VLP16 16线激光雷达。今年1月初，Velodyne下调VLP16的售价，从7999美元到3999美元，百度和福特作为Velodyne的大股东，可以赚通用的钱了。21个毫米波

基于激光雷达的移动机器人环境建模与避障

基于激光雷达的移动机器人环境建模与避障* 杨明，王宏，何克忠，张钹 （清华大学智能技术与系统国家重点实验室，北京 100084） 文摘：为了提高自主移动机器人运行的安全性和可靠性，提出了一种基于激光雷达的距离信息进行环境建模和避障的方法。首先简要描述了激光雷达的工作原理，比较了几类常用的激光雷达，并介绍了激光测量系统（laser measurement system，LMS）。然后给出了一种用于移动机器人环境建模和避障的算法－时变势场法，在此基础上提出了改进算法－多分辨率势场法，实验表明其性能优于原算法。最后讨论激光雷达在实际应用中的一些问题。目前，该方法已成功地应用于清华室外移动机器人THMR－V。 关键词：移动机器人；激光测距雷达；时变势场法；环境建模；避障 中图分类号：TP 242.6 文献标识：A 文章编号：1000-0051(2000)07-0116-05 环境感知是移动机器人研究的关键技术之一。机器人周围的环境信息可以用来导航、避障和执行特定的任务。获取这些信息的传感器既需要足够大的视场来覆盖整个工作区，又需要较高的采集速率以保证在运动的环境中能够提供实时的信息。 近年来，激光雷达在移动机器人导航中的应用日益增多[1]。这主要是由于基于激光的距离测量技术具有很多优点，特别是其具有较高的精度。通过二维或三维地扫描激光束或光平面，激光雷达能够以较高的频率提供大量的、准确的距离信息。激光雷达与其它距离传感器相比，能够同时考虑精度要求和速度要求，这一点特别适用于移动机器人领域。此外，激光雷达不仅可以在有环境光的情况下工作，也可以在黑暗中工作，而且在黑暗中测量效果更好。 收稿日期：1999-07-07 作者简介：杨明（1975-），男（汉），江苏，博士研究生 基金项目：九五国防科技预研项目（16.10.1.6）和国家“八六三”高技术项目（863-512-20-02）1 激光雷达的选择 激光雷达的基本工作原理是测量从发送激光束到接收反射光的时间间隔（time-of-flight，TOF），其中，反射光是从被测物体表面反射回来的，时间间隔TOF与被测距离成正比。目前，有3种常用的测量该时间间隔的方法[2]：TOF法，直接测量发射光束和反射光束离散脉冲的时间间隔；AMCW法，通过测量调幅连续波（amplitude-modulated continuous-wave，AMCW）发射光束和反射光束的相位差来测量该时间间隔；FMCW法，通过测量调频连续波（frequency-modulated continuous-wave，FMCW）发射光束和反射光束的差频来测量该时间间隔。在上述3种方法中，由于FMCW方法对激光二极管的要求很高，因此很少使用。实际中常用的是TOF激光雷达和AMCW激光雷达。 与二维激光雷达不同，三维激光雷达所获得的距离信息是完全三维的。因此，原始数据经过预处理后可以用来构造CAD模型或三维立体模型。然而，三维激光雷达在实际应用中也存在一定的问题。激光雷达的三维信息通常是通过两个机械控制的反射镜扫描场景获得的，但是这将带来机械问题。此外，由于三维激光雷达采集的数据量远远大于二维激光雷达，因此通常需要更多的采集时间。在自主导航中，数据采集时间是保证实时性的关键，而在多数的导航应用中，系统只需要知道物体的位置，而无需知道它的精确外形。因此，二维激光雷达更适用于移动机器人的导航应用。 与TOF激光雷达相比较，AMCW激光雷达具有较高的精度，这是因为它应用差频技术来测量相位。然而，由于原理上的缺陷，AMCW激光雷达主要存在以下两个问题。第一个问题是二义性间隔。对于AMCW激光雷达来说，距离与相位差成正比关系，如下式