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3D激光雷達點云

來源: 發(fā)布時間:2023-01-14

相比攝像頭,激光雷達是一種比較原始的控制方式,其原理和家里的掃地機是一樣的,就是根據(jù)周邊的障礙物和地圖控制車輛行駛方向和速度。激光雷達可每秒向外發(fā)射幾百萬個激光脈沖并通過內部旋轉方式對外界進行旋轉掃描。每次掃描都可獲取周邊物體精確的三維數(shù)據(jù)。將收集的數(shù)據(jù)上傳并分析處理,然后得出結果。這種方法的缺點就是算法是固的,完全依賴硬件性能,不能通過自我學習提升,不能識別紅綠燈和限速牌,無法實現(xiàn)更高級別的自動駕駛。這種應該叫輔助駕駛,并不是真正意義上的自動駕駛。對于成像激光雷達來說還要完成系統(tǒng)三維圖像數(shù)據(jù)的錄取、產生、處理、重構等任務。3D激光雷達點云

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在國內外,自動駕駛感知解決方案通常分為兩大陣營。一類是特斯拉的“純視覺”解決方案,堅持以攝像頭作為主傳感器,實現(xiàn)感知數(shù)據(jù)收集。另一類則是“組合傳感器”陣營,以攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器進行融合感知。無論采用哪一種解決方案,毫米波雷達都是必不可少的傳感器。蔚來、小鵬、理想、威馬、極狐等品牌車型均配備了約5個毫米波雷達,可見毫米波雷達在自動駕駛感知中的重要程度。目前,77GHz的中長距毫米波雷達是搭載在車端的主流方案,主要用于支持ADAS中的自適應巡航(ACC)、自動緊急制動(AEB)、前方碰撞預警(FCW)、變道輔助系統(tǒng)(LCA)等功能。云南軌道檢測激光雷達避障目前激光雷達的終端信息處理系統(tǒng)設計采用主要采用大規(guī)模集成電路和計算機完成。

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自動駕駛車輛對于前向的探測精細度要求極高, 車輛在向前行駛時必須能夠精細探測并識別出前方物體的類型、距離、方位、速度維度的信息,任何誤報或漏報都有可能直接導致事故的發(fā)生。激光雷達通過對周圍環(huán)境掃描能夠形成3D圖像模型,每秒能夠在橫向120°視場范圍生成百萬級的點云量,其點云密度足夠滿足各級別自動駕駛的感知需求。4D毫米波雷達雖然同樣具有成像功能,但是在點云密度和質量上仍然無法與激光雷達性能媲美,也較難滿足高級別自動駕駛的感知需求。4D毫米波雷達的水平縱向分辨率通常在1°以上,例如大陸ARS540雷達分辨率為1.2°×2.3°。

高度信息的增加可以讓毫米波雷達不再“一視同仁”:4D毫米波雷達可通過不同高度數(shù)據(jù)識別前方物體是屬于無需避讓的路牌或者信號燈,還是一個需要緊急避讓的車輛或行人,大幅提升了毫米波在靜態(tài)物體識別上的置信度。同時,傳統(tǒng)毫米波雷達有分辨率低,噪點多等缺點,而4D毫米波雷達通過增加實際或虛擬的天線數(shù),有效提升角分辨率,并生成更多的點云,在原始數(shù)據(jù)上能夠成像出目標物體的基本輪廓、邊緣、外形。通過深度學習后,毫米波雷達也能夠實現(xiàn)區(qū)分行人、自行車、汽車、卡車等不同目標。又要對接收機送出的信號進行處理,獲取目標的距離信息。

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4D毫米波雷達之所以如此受歡迎,并且正在成為汽車傳感器中的“新星”,是因為傳統(tǒng)的3D毫米波雷達一直以來有一個被詬病的缺點,就是無法識別靜止物體,道路上的井蓋、減速帶以及懸掛著的各種道路標識牌等,由于沒有高度信息,3D毫米波雷達完全無法決策,導致3D毫米波雷達在自動駕駛的戰(zhàn)場上一直平平無奇。4D毫米波雷達又稱為成像雷達,與傳統(tǒng)的毫米波雷達相比,4D毫米波雷達除了可以計算出被測目標的距離、速度、水平角度等數(shù)據(jù)信息之外,還可以計算出被測目標的俯仰角信息,獲取被測目標的高度信息,更好地了解和繪制汽車周圍的環(huán)境地圖,使其提供的數(shù)據(jù)更為精細。然后以高重復頻率將這兩種波長的光交替發(fā)射到大氣中。貴州面陣激光雷達產品

。非掃描成像體制采用多元探測器,作用距離較遠。3D激光雷達點云

隨著新能源汽車的越來越多,自動駕駛開始逐步占據(jù)人們的視野。自動駕駛需要各類傳感器來感知周圍環(huán)境,傳感器數(shù)據(jù)(圖像、點云等)上的坐標與真實世界中的物體的坐標存在對應的轉換關系。這一轉換關系可通過建模獲得的公式計算。這些公式中有的包含傳感器的外部參數(shù),有的也包含傳感器的內部參數(shù)。外部參數(shù)主要和傳感器的安裝方位有關,內部參數(shù)主要和焦距、激光發(fā)射器坐標等內因有關。傳感器的標定工作,就是通過實驗得出傳感器內外參數(shù),從而實現(xiàn)各傳感器的坐標統(tǒng)一。3D激光雷達點云

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