四龙升天节能环保、新能源汽车、智能汽车成为我国汽车发展方向,智能汽车主要是发展自主式智能汽车和网联式智能汽车。自主式智能汽车和网联式智能汽车要实现上述功能只装配普通微波雷达是不能实现的,要实现上述功能,激光雷达是自主式智能汽车和网联式智能汽车电气系统控制系统中必不可少的元件。
目前能在智能汽车上使用的扫描式激光雷达有机械式旋转激光雷达、微机电系统扫描式雷达和相控阵激光雷达。机械式旋转激光雷达(发射、接收、共轴旋转的激光雷达)是目前比较成熟的,已有无人驾驶概念汽车试用机械式旋转激光雷达装置。基于微机电系统的扫描式雷达目前属于技术研究状态,它的原理是通过微机电系统扫描镜来改变光路。相控阵激光雷达是通过逐点扫描的方式,即通过多个小天线之间发射的激光的发射相位来改变光路而实现的。面阵式激光雷达发射的就是一个面阵的光,主要问题在于探测距离较近。
在飞行时间ToFLiDAR中,激光发出持续时间为τ的光脉冲,在发射的瞬间激活计时电路内部时钟。从目标反射的光脉冲到达光电探测器时,会产生一种使时钟失效的输出电信号。这种电子测量往返ToFΔt可计算出目标到反射点的距离R。若现实中激光和光电探测器位于同一位置,其距离R是由以下两个因素影响:c为光在真空中的速度,n为传播介质的折射率(空气中折射率接近1)。这两个因素影响着距离分辨率ΔR:若激光点的直径大于要解析的目标大小,则测量Δt和脉冲的空间宽度w(w=cτ)的不确定性为δΔt。
在典型汽车LiDAR系统中,激光产生的脉冲持续时间约为4ns,因此最小光束发散角是必需的。对汽车激光雷达系统来说,最关键的就是选择光的波长。目前最受欢迎的两种波长是905nm和1550nm,对于汽车LiDAR来说,由于天气条件和反射表面类型可能性众多,这是一个复杂的问题。在现实的环境中,由于1550nm的吸水率比905nm的更强,其实905nm的光损失更少。
计算以LiDar传感器某一范围内的各个单元格中与点有关的8个统计量,将其作为通道特征输入到卷积神经网络(FCNN)。(1)卷积神经网络的障碍物预测是智能汽车激光雷达感知的重要环节。完全卷积神经网络由3层构成:下游编码层(特征编码器)、上游解码层(特征解码器)、障碍物属性预测层(预测器)。(2)特征编码器将通道特征图像作为输入,并且随着特征抽取的增加而连续下采样其空间分辨率。然后特征解码器逐渐对特征图像上采样到输入2D网格的空间分辨率,可以恢复特征图像的空间细节,以促进单元格方向的障碍物位置、速度属性预测。根据具有非线性激活(即ReLu)层的堆叠卷积/分散层来实现下采样和上采样操作。(3)基于FCNN的预测,输出每个单元格的4个预测信息,分别用于之后的障碍物聚类和后期处理。(4)障碍物集群(cluster2D)。基于单元格中心偏移预测构建有向图,采用压缩的联合查找算法(UnionFindalgorithm)基于对象性预测有效查找连接组件。(5)构建障碍物集群。每个单元格对象中心偏移预测;阴影填充部分对应于物体概率不小于0.5的对象单元。图中固体多边形内的单元格组成候选对象集群。(6)后期处理。聚类后获得一组包括若干单元格的候选对象集,每个候选对象集包括若干单元格。根据每个候选群体的检测置信度分数和物体高度,来确定最终输出的障碍物集群/分类。分类包括:小机动车、大机动车、非机动车和行人。(7)障碍物边框检测。边界框的主要目的还是预估障碍物(例如车辆)的边界和方向。同样地,边框也用于可视化障碍物。
激光雷达在智能汽车上定位功能主要包括建图和匹配定位两个主要模块:一是建图:SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping),同步定位与地图构建。二是匹配定位:通过当前点云和点云地图进行匹配,可以完成定位。常用的方法有基于Delaunay三角剖分的曲面重建与基于区域生长法的曲面重建。激光雷达在智能汽车上使用,可保证新一代智能汽车安全、节能、舒适行驶。
航鑫光电激光雷达标定板可用于激光雷达标定、无人汽车驾驶、智能码头、无人货运和高光谱相机等领域,具有近完美的朗伯特性和稳定性。航鑫光电激光雷达标定板采用自主研发的技术工艺,反射率可从1-99%可选,可定制0.05m-3m或以上的不同漫反射板尺寸和形状。常用于激光雷达标定板的反射率有10%、50%和80%这三个反射率,如果定标精度要求比较高,还可定制更多的阶梯反射率。
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