數字激光雷達
關注創建者：匿名 創建時間：2021-07-26
數字激光雷達的視頻教程
仿真技術之自動駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）
ANSYS自動駕駛系列Webinar，結合自動駕駛系統的研發講述ANSYS工具如何助力自動駕駛的開發驗證，本期重點為ANSYS自動駕駛解決方案之傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）。
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數字激光雷達的實例教程
作者 | ouster（翻譯:仿佛若有光）
來源 | CV技術指南
前言：
本文源自ouster(一家激光雷達公司)的博客，以往激光雷達和相機都是作為單獨的傳感器，在算法上對各自的數據做融合。這家公司開發了數字激光雷達OS1，在硬件上實現了對相機和激光雷達的融合。
OS1 模糊了激光雷達和相機之間的界限
三年前我們開始開發 OS1 (中距激光雷達)時，很明顯，針對相機的深度學習研究已經超過了激光雷達研究。激光雷達數據具有令人難以置信的優勢——豐富的空間信息和與光照無關的傳感等等——但它缺乏相機圖像的原始分辨率和高效的陣列結構，而且 3D 點云仍然更難以在神經網絡中編碼或使用硬件進行處理加速度。
考慮到兩種傳感模式之間的權衡，我們從一開始就著手將激光雷達和相機的最佳方面整合到一個設備中。今天，我們將發布固件升級和更新我們的開源驅動程序，以實現這一目標。OS1 現在無需攝像頭即可實時輸出固定分辨率的深度圖像、信號圖像和環境圖像。數據層在空間上完全相關，具有零時間不匹配或快門效應，并且具有每像素 16 位和線性照片響應。一探究竟：
從 OS1 輸出的同步實時圖像層。
您從上到下看到的是環境、強度、范圍和點云數據 - 全部來自我們的激光雷達。
請注意，環境圖像捕獲了多云的天空以及樹木和車輛的陰影。
OS1 的光學系統具有比大多數數碼單反相機更大的光圈，而且我們開發的光子計數 ASIC 具有極低的光敏度，因此即使在弱光條件下我們也能夠收集環境圖像。OS1 捕獲近紅外信號和環境數據，因此數據與同一場景的可見光圖像非常相似，這使數據看起來很自然，并且很有可能為相機開發的算法很好地轉化為數據。
展開 汽車自動駕駛系統通常可分為感知層、決策層、執行層，以激光雷達、攝像頭為代表的傳感器是自動駕駛感知層不可或缺的組成部分，但在傳感器整車集成方面，主機廠卻面臨著幾大痛點：
· 固定且外凸的激光雷達會給造型的美觀程度以及整車空氣動力學設計帶來很大的挑戰
· 復雜惡劣天氣環境下，激光雷達鏡面容易因受干擾而無法在最佳狀態下運行
· 激光雷達做為高單價傳感器存在較大的被盜風險
經緯恒潤自主研發的激光雷達集成系統可以為傳感器集成提供智能化的解決方案，是自動駕駛技術的重要組成部分。經緯恒潤激光雷達集成系統包含激光雷達收納機構和激光雷達清洗系統，整套系統可以實現激光雷達自動隱藏、展開，同時具備鏡面自動清洗功能。采用該套系統，可以：
· 提升車輛的整體造型美觀度
· 提升整車空氣動力學性能
· 滿足激光雷達全天候的使用場景要求
· 非工作狀態下有效保護傳感器
激光雷達集成系統
經緯恒潤激光雷達集成系統目前已配套路特斯旗下的多款車型，其中Eletre已開啟預售，將于今年下半年在武漢智能工廠實現投產，首批車型預計2023年開始交付。
路特斯Eletre
經緯恒潤智能駕駛產品線涵蓋環境感知系統、決策規劃系統和控制執行系統，具備向上集成完整智能駕駛方案的軟硬件產品基礎，是目前國內少數能夠實現覆蓋智能駕駛電子產品、研發服務及解決方案、高級別智能駕駛整體解決方案，能夠提供智能駕駛全棧式解決方案的供應商。未來，經緯恒潤將緊跟汽車行業發展大勢，堅持自主創新，努力為國內外客戶提供優質的產品和服務，為汽車行業的發展貢獻自己的一份力量！
展開 把激光雷達配置在前方位置在外觀設計和散熱方面的難度會低很多。但因其位置偏低，存在著容易受到地面沙石、水的飛濺和污染，甚至破壞的風險。一旦發生碰撞和損壞，更換成本會很高（激光雷達數量越多，硬件成本也會越高）。
▲圖4激光雷達的3個布置
激光雷達還可以像小鵬P5安裝方式是在前方左右兩側，兩顆激光雷達裝于前側左右保險杠處，還需要注意兩邊激光雷達的角度布置，解決近距離盲區和十字路口AEB工況的問題。激光雷達的安裝位置需要考慮到以下幾個方面：
●外觀：牛角確實不太好看
●散熱
●碰撞保護
●表面防污
●設備干涉
●盡可能小的盲區
●成本
從我們來看，一款好的產品需要考慮車身ID設計、車身外觀和功能定義，并兼顧激光雷達的位置選定。而激光雷達的布設方案設計的出發點，應該是是否滿足功能場景的需求與工程落地之間的平衡點。
▲圖5.激光雷達也要卷
小結：隨著激光雷達的成本下降和用量快速上揚，這一波感知方向傳感器的探索還是確定在快速增長的。
展開 類似的把無線電波替換為激光就得到了相控陣激光雷達。
Flash面陣式激光雷達和相控陣激光雷達兩種雷達都是一部到位地解決了旋轉掃描問題的純固態激光雷達，是車載激光雷達的最終方案。不過目前受限于技術和成本，這種雷達的普及還需要時間。
混合固態雷達
混合雷達是機械雷達和純固態雷達方案的妥協方案。與機械式激光雷達相比，只掃描前方一定角度內的范圍;同純固態激光雷達相比，仍然有一些較小的活動部件。不過混合固態激光雷達在成本、體積等方面更容易得到控制，是目前階段量產裝車的主流產品。混合固態激光雷達有多種技術路線方案，主要包括MEMS振鏡、轉鏡、棱鏡等。
MEMS振鏡
MEMS（微機電系統）是利用半導體工藝生產的，其結構也很簡單：把所有的機械部件集成到單個芯片上，相當于把外部的大鏡子縮小到芯片的級別，只有一束激光和一塊反光鏡。工作原理方面，通過電控來控制光束激光射向類似陀螺一樣旋轉的反光鏡，實現對激光方向的控制。這樣一來就使得MEMS擁有微鏡振動幅度小、頻率高、成本低、技術成熟、可靠性高等眾多優勢。
轉鏡
轉鏡是指反射鏡的鏡面圍繞圓心不斷旋轉掃描激光的方法。2017年，奧迪發布的全球首款量產的L3級自動駕駛汽車A8上搭載的激光雷達，就是使用的轉鏡結構。左上角激光器向右發出激光至旋轉掃描鏡，并被偏轉向前發射，然后車外物體的反射光經光學系統被左下方的探測器接收。這種結構在功耗、散熱等方面有著明顯優勢。
棱鏡
棱鏡式激光掃描是利用兩個棱鏡完成激光掃描的。
展開 圖森未來（TuSimple）的自動駕駛卡車
該款卡車周邊配置了多個傳感器，包括：兩個激光雷達激光掃描儀及一個前向式雷達。該系統的關鍵之處在于其側部及后部的多個攝像頭。據其首席技術官透露，在競爭愈發激烈的無人駕駛卡車領域，圖森未來堅持使用攝像頭設備，該款攝像頭的最大測距為1000米，幾乎是其他競爭對手車載雷達測距的三倍多。激光雷達系統通常測距有限，即便是最強大的設備，其探查距離也只能等到250-300米。
在駕駛座前方的中央位置，有一塊顯示屏（監視器，monitor），該系統可根據Skittles-y sprinkle顏色（隨機分配，assigned at random）來識別其他車輛，并顯示對方的距離及車速。就像一名經驗豐富的駕駛員，該款無人駕駛卡車可根據數據來作出駕駛決策。在進入高速前會減速，遇到緊急車輛也會作出避讓，直到后者安全通過。
若前方無車輛阻擋，該款攝像頭的測距高達1000米，該設備可謂是“大殺器”，因為大部分攝像頭的最大測距都達不到該水平，后者通常只能維持在300米這一極限值。這也就導致，許多卡車無法在如此近距離作出應對，規避碰撞事故、車道偏離及避讓消防車等舉動，更遑論自行作出制動或變道決策并執行了。然而，圖森未來的無人駕駛卡車卻能在短短30秒內完成該操作，因為其攝像頭可提前探查到情況，并作出應對。
在演示結束后，該款卡車還進行了語音提示：“自動駕駛模式關閉（Autonomous driving off）”。
展開 
數字激光雷達的最新內容
激光雷達超遠距離測距技術2個月前
摘 要
針對超遠距離多功能交會對接激光雷達需求，開展基于非相干測距技術的遠距離激光測距通信一體化模塊研制，在不改變原有雷達主機架構和信號體制下，實現對遠距離高動態合作目標的通信測距功能。推導出測距原理，對動態、時鐘性能等因素產生的測距誤差進行理論分析，給出速度、時鐘性能對測距誤差的影響公式。得出在高動態環境下，相對速度與測距周期、雙方鐘差共同作用產生測距系統誤差，且速度越大系統誤差越大的結論。
近年來，面陣激光雷達(光探測和測距)技術開始在消費類光學產品中發揮作用。特別是，面陣激光雷達解決方案-采用固態設計-非常適合現代智能設備的設計，如蘋果公司的iPhone 12及其iPad Pro產品。這種光學裝置通常由透鏡和衍射光學元件組成。通過在VirtualLab Fusion中的可編程參數運行，構建了一個具有多個光源陣列的面陣激光雷達系統，并從空間和空間頻域兩個方面分析了該系統的工作原理
摘要
如今，激光雷達技術不僅應用于專業領域，而且應用于消費品領域。以面陣激光雷達為例，由于其快速、準確的三維距離檢測和測量能力，在智能設備中得到了廣泛的應用。在這個例子中，我們演示了一個典型的面陣激光雷達的工作原理，該雷達由光源陣列、準直透鏡系統以及衍射光柵作為分束器組成。分析在空間和空間頻率域中進行。
建模任務
建模任務
簡介：激光探測和測距系統(LIDAR)
以下四個示例設計演示了如何使用OptiSystem模擬光檢測和測距系統（LIDAR），具體如下：
?激光脈沖飛行時間測量
?相移測距
?調頻連續波（FMCW）直接檢測測距和調頻連續波相干測距
圖1使用直接檢測的FMCW LIDAR OptiSystem模型示例視圖
1.測距(飛行時間)
1)原理簡介
?使用激光脈沖，飛行時間測距法測量發射脈沖從發射裝置行進到目標并返回接收器所花費的時間
簡介：激光探測和測距系統(LIDAR)
以下四個示例設計演示了如何使用OptiSystem模擬光檢測和測距系統（LIDAR），具體如下：
□ 激光脈沖飛行時間測量
□ 相移測距
□ 調頻連續波（FMCW）直接檢測測距和調頻連續波相干測距
圖1.使用直接檢測的FMCW LIDAR OptiSystem模型示例視圖
1.測距(飛行時間
原文信息
原文標題：“Metasurface-enhanced light detection and ranging technology”
第一作者：Renato Juliano Martins
通訊作者：Patrice Genevet
激光雷達（LiDAR）相關背景
激光雷達如今受到廣泛關注，這與近年來智能駕駛的快速發展密切相關。其概念最早誕生于上世紀
簡介：激光探測和測距系統(LIDAR)
以下四個示例設計演示了如何使用OptiSystem模擬光檢測和測距系統（LIDAR），具體如下：
激光脈沖飛行時間測量
相移測距
調頻連續波（FMCW）直接檢測測距和調頻連續波相干測距
圖1.使用直接檢測的FMCW LIDAR OptiSystem模型示例視圖
1.測距(飛行時間)
原理簡介
使用激光脈沖，飛行時間測距法測量發射脈沖從發射裝置行進到目標并返回接收器所花費的時間
1.概述
激光雷達 (Laser Detection And Ranging, LADAR 或 Light Detection And Ranging, LIDAR) 區別于傳統的以微波和毫米波作為載波的雷達，是指以激光作為載波、以光電探測器作為接收器件、以光學鏡頭作為天線的光雷達。
其工作原理是向被測目標發射激光束，然后測量反射或散射信號的到達時間、強弱程度等參數，以確定目標的距離
aiSim中的LiDAR是一種基于光線追蹤的傳感器，能夠模擬真實LiDAR發射的激光束，將會生成LAS v1.4標準格式的3D點云，包含了方位角、俯仰角和距離等。
aiSim能夠模擬LiDAR單態（Monostatic）和同軸（Coaxial）配置。在aiSim中，LiDAR仿真是將模型建為在某個方向上發射單束光線的點光源，因此，單束光線承載了激光的全部功率。
一、與不同形式降水的相互作用
簡介：激光探測和測距系統(LIDAR)
以下四個示例設計演示了如何使用OptiSystem模擬光檢測和測距系統（LIDAR），具體如下：
激光脈沖飛行時間測量
相移測距
調頻連續波（FMCW）直接檢測測距和調頻連續波相干測距
圖1.使用直接檢測的FMCW LIDAR OptiSystem模型示例視圖
1.測距(飛行時間)
原理簡介
使用激光脈沖，飛行時間測距法測量發射脈沖從發射裝置行進到目標并返回接收器所花費的時間
