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無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試

2021-08-24 22:46:08
閱讀:

一、引言

        激光雷達(dá),英文全稱為Light Detection And Ranging,簡稱LiDAR,即光探測與測量,是一種集激光、全球定位系統(tǒng)(GPS)和IMU(InertialMeasurement Unit,慣性測量設(shè)備)三種技術(shù)于一身的系統(tǒng),用于獲得數(shù)據(jù)并生成精確的DEM(數(shù)字高程模型)。這三種技術(shù)的結(jié)合,可以高度準(zhǔn)確地定位激光束打在物體上的光斑,測距精度可達(dá)厘米級,激光雷達(dá)最大的優(yōu)勢就是“精準(zhǔn)”和“快速、高效作業(yè)”。它是一種用于精確獲得3D位置信息的傳感器,其在機(jī)器中的作用相當(dāng)于人類的眼睛,能夠確定物體的位置、大小、外部形貌甚至材質(zhì)。
        無人駕駛是當(dāng)前激光雷達(dá)最熱門的應(yīng)用之一,將LiDAR應(yīng)用于自動駕駛,要追溯到美國的DARPA (美國國防高等研究計劃署),它舉辦了多次無人駕駛汽車挑戰(zhàn)賽,在2007年的DARPA挑戰(zhàn)賽上,7支參賽隊伍中的6支都采用了Velodyne公司設(shè)計的LiDAR,最終的第一二名就出自這六只參賽隊。這引起了準(zhǔn)備研發(fā)無人駕駛車的谷歌的注意,之后谷歌組建了隊伍,最初的人員就來自這些參賽隊員。谷歌于2009年推出無人駕駛汽車項目,在其無人車原型中使用的就是Velodyne公司的LiDAR。
        近幾年,無人駕駛汽車市場發(fā)展火熱,谷歌之后,百度、Uber等主流無人駕駛汽車研發(fā)團(tuán)隊都在使用激光雷達(dá)作為傳感器之一,與圖像識別等技術(shù)搭配使用,使汽車實現(xiàn)對路況的判斷。傳統(tǒng)的汽車廠商也紛紛開始研發(fā)無人駕駛汽車,包括大眾、日產(chǎn)、豐田等公司都在研發(fā)和測試無人駕駛汽車技術(shù),他們也都采用了激光雷達(dá)。
LiDAR系統(tǒng)測量3D空間中每個像素到發(fā)射器間的距離和方向,通過傳感器創(chuàng)造出真實世界完整的3D模型。操作LiDAR系統(tǒng)的基本方法是發(fā)射一束激光,然后測量光在物體表面反射而返回來的信號。LiDAR模塊接收到反射回來的信號所需的時間提供了一種直接測量LiDAR系統(tǒng)與物體之間的距離的手段。關(guān)于物體的額外的信息,比如它的速率或材料成分,也可以通過測量反射回來的信號中的某些特性而得以確定,這些特性包括誘導(dǎo)多普勒頻移(induced Doppler shift)。最后,通過操控發(fā)射出去的光,可以測量出環(huán)境中許多不同的點,從而創(chuàng)建出完整的3D模型。

無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖1)
圖1. 激光雷達(dá)點云圖
        
        激光雷達(dá)(LiDAR)類似于微波雷達(dá)(Radar),但是分辨率更高,因為光的波長大約比無線電的波長小10萬倍。它可以區(qū)分真實移動中的行人和人物海報、在3D立體的空間中建模、檢測靜態(tài)物體、精確測距。
LiDAR是通過發(fā)射激光束來探測目標(biāo)位置、速度等特征量的雷達(dá)系統(tǒng),具有測量精度高、方向性好等優(yōu)點,具體如下:
        1.具有極高的分辨率:
       激光雷達(dá)工作于光學(xué)波段,頻率比微波高2~3個數(shù)量級以上,因此,與微波雷達(dá)相比,激光雷達(dá)具有極高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率;
        2. 抗干擾能力強(qiáng):
       激光波長短,可發(fā)射發(fā)散角非常小的激光束,多路徑效應(yīng)小,可探測低空/超低空目標(biāo);
        3. 獲取的信息量豐富:
       激光雷達(dá)可直接獲取目標(biāo)的距離、角度、反射強(qiáng)度、速度等信息,生成目標(biāo)多維度圖像,易于理解;
        4. 可全天時工作:
       激光雷達(dá)采用主動探測方式,不依賴于外界光照條件或目標(biāo)本身的輻射特性。它只需發(fā)射自己的激光束,通過探測發(fā)射激光束的回波信號來獲取目標(biāo)信息。但是激光雷達(dá)最大的缺點是容易受到大氣條件以及工作環(huán)境的煙塵的影響,要實現(xiàn)全天候的工作環(huán)境是非常困難的事情。


二、基本原理

       與微波雷達(dá)原理相似,激光雷達(dá)使用的技術(shù)是飛行時間(TOF, Time of Flight)。具體而言,就是根據(jù)激光遇到障礙物后的折返時間(round-trip delay),計算目標(biāo)與自己的相對距離。激光光束可以準(zhǔn)確測量視場中物體輪廓邊沿與設(shè)備間的相對距離,這些輪廓信息組成所謂的點云并繪制出3D環(huán)境地圖,精度可達(dá)到厘米級別,從而提高測量精度。
       
無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖2)
圖2.基于激光雷達(dá)的3D相機(jī)原理
       
       為了構(gòu)建3D圖像,需要光能達(dá)到可視范圍內(nèi)的所有測量點,在發(fā)射端,相機(jī)將通過光束控制單元調(diào)整光束的發(fā)射,來掃描對應(yīng)測試區(qū)域。在接收端,來自目標(biāo)反射的光線被收集起來,并且這些光對應(yīng)發(fā)射源的傳輸時間將被進(jìn)行計算,從而得到對應(yīng)測量距離。


三、性能度量

       對激光雷達(dá)來說,最重要的性能度量包括軸向測距精度,橫向測量分辨率,視角范圍,幀率,發(fā)射功率,最大測量距離,功耗,成本等。下面將針對相關(guān)性能度量作簡單說明。
      1.軸向測距精度:
      軸向測距精度一般是指針對固定距離多次測量后的標(biāo)準(zhǔn)偏差,它與測距分辨率不同,測距分辨率主要是指激光雷達(dá)對軸向上的多個目標(biāo)的區(qū)分能力。激光雷達(dá)獲取的的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行障礙物識別、動態(tài)物體檢測及定位,如果精度太差就無法達(dá)到以上目的;不過,精度太好也有問題,高精度對激光雷達(dá)的硬件提出很大的要求,計算量會非常大,成本也會非常高。所以精度應(yīng)該是適中就好。
      2.視場角及橫向測量分辨率:
      視場角是指LiDAR在水平和垂直方向上的視野范圍,而橫向或角分辨率是LiDAR區(qū)分在視角范圍內(nèi)相鄰兩點的能力。
      3.發(fā)射功率及人眼安全:
      對無人駕駛激光雷達(dá)的應(yīng)用來說,具有較長的探測距離是非常重要的,對應(yīng)則需要有較大的發(fā)射功率。然而,最大的發(fā)射功率會受到人眼安全規(guī)則的限制,這也是激光雷達(dá)相對微波雷達(dá)最大的設(shè)計影響因素,因為僅僅毫瓦級的激光束就可以對人眼產(chǎn)生嚴(yán)重的傷害。
      4.最大測量距離:
      激光雷達(dá)最大的測量距離一般受限于發(fā)射功率和接收機(jī)的靈敏度。在無人駕駛汽車這個應(yīng)用領(lǐng)域,對激光雷達(dá)的探測距離是有要求的。比如說高速公路上要能夠檢測到前方車輛,還有在十字路口上,要能夠觀測馬路對面的汽車。


四、典型LiDAR

      從實現(xiàn)原理上來對LiDAR作個分類,比較典型的設(shè)計方案有脈沖調(diào)制(Pulsed),調(diào)幅連續(xù)波(AMCW)和調(diào)頻連續(xù)波(FMCW)。這對應(yīng)了兩種測距的方法,脈沖法和相位法。脈沖法測距的優(yōu)點是測量距離遠(yuǎn),系統(tǒng)體積小,抗干擾能力強(qiáng),但精度較低;相位法測距的優(yōu)點是精度高,但測量距離受到一定限制,且系統(tǒng)造價高。下面分別介紹一下這三種類型方案的原理及對比。
   
      1.脈沖調(diào)制LiDAR

無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖3)
圖3. 脈沖調(diào)制LiDAR原理及應(yīng)用
     
      如圖3所示,脈沖調(diào)制型LiDAR通過測量脈沖光到目標(biāo)的往返時間來計算目標(biāo)的距離。雖然脈沖調(diào)制型LiDAR是以調(diào)制方式來命名,但是它同樣影響了接收機(jī)的設(shè)計,單光子雪崩檢測器(SPADs)的采用就是為了改善脈沖調(diào)制LiDAR的靈敏度和增強(qiáng)探測距離。
        (a)提供了一幅簡明的脈沖調(diào)制LiDAR原理架構(gòu);
        (b)說明了LiDAR工作的時序圖;
        (c)是芯片的顯微圖;
        (d)是使用LiDAR構(gòu)建的人臉3D圖像。
   
      2.調(diào)幅連續(xù)波LiDAR

無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖4)
圖4. 調(diào)幅連續(xù)波LiDAR原理及應(yīng)用 
     
      類似脈沖調(diào)制LiDAR,調(diào)幅連續(xù)波LiDAR基于調(diào)制光的強(qiáng)度,不過調(diào)制的波不再包含尖銳的脈沖,技術(shù)的實現(xiàn)上有一定成本優(yōu)勢。調(diào)幅連續(xù)波LiDAR通過改變激光二極管中的極電流來調(diào)整發(fā)射光強(qiáng)度,從而實現(xiàn)調(diào)制。圖5中展示了一種像素級圖像獲取設(shè)計的基本電路和時序圖,并展示了其3D圖像的效果。
     
      3.調(diào)頻連續(xù)波LiDAR

無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖5)
圖5. 調(diào)頻連續(xù)波LiDAR原理及應(yīng)用 
     
      調(diào)頻連續(xù)波LiDAR從根本上不同于脈沖調(diào)制LiDAR和調(diào)幅連續(xù)波LiDAR,調(diào)頻連續(xù)波LiDAR依靠光波特性,對光的頻率進(jìn)行調(diào)制,在接收端采用相干檢測方案,因此擁有大的頻率帶寬來提升激光雷達(dá)的性能。圖6中展示了基本的調(diào)頻連續(xù)波LiDAR的原理架構(gòu)和調(diào)制方法,光頻被針對時間軸進(jìn)行線性調(diào)制,然后從發(fā)射機(jī)發(fā)出,返回光中包含了相位差,延遲,多普勒頻移等信息,從而就可以得到需求的測量距離,速度等。
     
      4.三種類型激光雷達(dá)的對比
      從圖6中可以看到三種激光雷達(dá)的測距精度及探測距離和使用范圍。脈沖調(diào)制LiDAR主要用于中長距范圍,精度在1米以內(nèi);調(diào)幅連續(xù)波LiDAR則主要用于中距范圍,精度和脈沖調(diào)制LiDAR差不多;調(diào)頻連續(xù)波LiDAR則主要用于近距離測量,精度要高于其他兩種LiDAR,在1毫米以內(nèi)。從對比結(jié)果可知,用于無人駕駛系統(tǒng)的激光雷達(dá)一般會采用脈沖調(diào)制方式進(jìn)行設(shè)計。

無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖6)
圖6. 1990年以來大量學(xué)術(shù)及工業(yè)界激光雷達(dá)在精度和使用范圍上的對比


五、不利天氣條件下的性能驗證

      無人駕駛車輛不僅需要在天氣晴朗的白天行駛,同樣需要在具有挑戰(zhàn)的天氣條件下行駛。兩種激光雷達(dá)在惡劣天氣條件下(霧天和雨天)的性能。雷達(dá)在幾乎所有天氣條件下都具有良好的性能,但分辨率存在問題,而激光雷達(dá)具有良好的分辨率和遠(yuǎn)距離(>70米)探測能力。但激光雷達(dá)的性能受到了不利天氣的很大影響,在測試中,激光雷達(dá)對目標(biāo)的檢測性能出現(xiàn)了約50%的下降。其測試結(jié)果如表1所示:

無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖7)
表1 兩種LiDAR和毫米波雷達(dá)在不利天氣環(huán)境的測試結(jié)果。
     
       從表中可以看到,毫米波雷達(dá)幾乎能適應(yīng)全部雨霧天氣,性能不受影響,但是激光雷達(dá)出現(xiàn)了性能下降。

無人駕駛激光雷達(dá)LiDAR原理介紹與性能測試(圖8)
圖7 研發(fā)中的自動駕駛不利天氣傳感器


六、結(jié)束語

      激光雷達(dá)作為無人駕駛系統(tǒng)提供物理環(huán)境數(shù)據(jù)的眾多傳感器之一,生成的數(shù)據(jù)是最容易理解的,并且它也將變得更便宜,激光雷達(dá)的成本在過去7年里下降了10倍。但是激光雷達(dá)在自動駕駛中也存在短板。
      針對無人駕駛系統(tǒng)的需求,我們要充分發(fā)揮激光雷達(dá)的優(yōu)勢的同時,也要盡量補(bǔ)償它的弱項,那么該如何來解決呢?目前最主要的方案,是選擇搭配毫米波雷達(dá),毫米波雷達(dá)作為自動駕駛系統(tǒng)的核心傳感器類型,從上世紀(jì)起就已在高檔汽車中使用,技術(shù)相對成熟。毫米波的波長介于厘米波和光波之間,因此毫米波兼有微波制導(dǎo)和光電制導(dǎo)的優(yōu)點,且其引導(dǎo)頭具有體積小、質(zhì)量輕和空間分辨率高的特點。此外,毫米波導(dǎo)引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強(qiáng),相比于激光雷達(dá)是一大優(yōu)勢。可見未來的無人駕駛系統(tǒng)必然是多感知設(shè)備融合的系統(tǒng)。
   (點此查看中為檢驗技術(shù)激光實驗室)
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