二維激光的案例
無人駕駛汽車環境感知技術綜述
3.2 二維激光雷達
二維激光雷達常與三維激光雷達配合使用，由于三維雷達一般安裝的位置較高，往往會出現盲區，而二維雷達就是檢測無人駕駛汽車周邊的障礙物，解決盲區問題。二維激光雷達通過掃描來測量汽車周邊區域內的物體與自身之間的距離以及相對于自身坐標系的角度，而且還可以設置各種不同角度下的分辨率和掃描的頻率，這將影響到表達每次輸出光束的測量距離的方式。
為了能夠及時收取雷達每次測量的數據，一般都會選用網絡接口作為雷達與上機位之間的傳輸方式，首先建立一個IP連接雷達與上機位，雷達通過此連接接收上機位發送的掃描請求，然后雷達再通過網絡接口按照人工設定好的頻率向上機位傳輸數據。
3.3 三維激光雷達
三維激光雷達是目前無人駕駛汽車中應用最多的一類傳感器，它是把很多單線的激光組合在一起形成的，具有非常高的距離、角度和速度分別率、非常強的抗干擾能力等優勢，還可以獲取三維信息。在無人駕駛汽車中應用三維激光雷達，可以獲取更為全面的信息。它的掃描范圍在水平方向上為360°，最遠檢測距離為120 m，可以在除了雨霧等惡劣天氣的任何環境下使用。一般來說雷達安裝的位置和擺放的姿勢都會影響到其檢測的范圍，所以一般在無人駕駛汽車中，都會把三維激光雷達安裝在車頂的位置，這樣可檢測的范圍更廣[5]。
4 結束語
無人駕駛汽車的環境感知技術值得我們進行更加深入的研究，環境感知技術在無人駕駛汽車技術研究中占據著非常重要的地位，它的優劣將影響著整個駕駛過程的安全性與穩定性。而且環境感知技術包括的內容非常多，如傳感器方面的知識、計算機知識、計算機的圖像處理、對圖像的理解認知以及傳感器與計算機信息相融合的技術等等，需要更多專業人才為之努力，投身科研事業。
展開 一文了解最近很火的自動駕駛之“眼”
激光雷達
激光雷達，功能強大成本大幅降低可期。
激光雷達是軍轉民的高精度雷達技術。激光雷達的應用一開始主要為軍事領域，受到了各國軍事部門的極大關注。相比普通雷達，激光雷達可提供高分辨率的輻射強度幾何圖像、距離圖像、速度圖像。在民用領域中，激光雷達因其在測距測速、三維建模等領域的優越性能也被廣泛應用。
激光雷達性能精良，是無人駕駛的最佳技術路線。激光雷達相對于其他自動駕駛傳感器具有非常優越的性能：
1）分辨率高。激光雷達可以獲得極高的角度、距離和速度分辨率。通常激光雷達的角分辨率不低于0.1mard也就是說可以分辨3km距離上相距0.3m的兩個目標，并可同時跟蹤多個目標；距離分辨率可達0.1m；速度分辨率能達到10m/s以內。如此高的距離、速度分辨率意味著激光雷達可以利用多普勒成像技術獲得非常清晰的圖像。
2）精度高。激光直線傳播、方向性好、光束非常窄，彌散性非常低，因此激光雷達的精度很高。
3）抗有源干擾能力強。與微波、毫米波雷達易受自然界廣泛存在的電磁波影響的情況不同，自然界中能對激光雷達起干擾作用的信號源不多，因此激光雷達抗有源干擾的能力很強。
激光雷達可以分為一維激光雷達、二維激光雷達、三維激光掃描儀、三維激光雷達等。其中一維激光雷達主要用于測距測速等，二維激光雷達主要用于輪廓測量、物體識別、區域監控等，三維激光雷達可以實現實時三維空間建模。
展開 詳解三維激光切割技術
三維激光切割的工作機理
激光切割是利用高功率密度的激光束掃描過材料表面，在極短時間內將材料加熱到幾千至上萬攝氏度，使材料熔化或氣化，再用高壓氣體將熔化或氣化物質從切縫中吹走，達到切割材料的目的。
三維激光切割的工作機理相對于二維激光切割，三維激光切割需不停地調整激光切割頭姿勢， 以保證激光切割頭始終與工件表面垂直， 從而獲得優良的切割質量。在實際生產中，三維激光切割程序編制需先對零件三維建模，然后導入三維編程系統生路徑，并需要根據零件特征、工裝特征進行手工調整，以避免切割頭發生碰撞，操作復雜，工作量較大。由于三維激光切割機的切割頭配有電容式傳感器，能自動適應零件形狀，始終和零件保持一定距離進行切割，因此在零件曲面變化不劇烈的情況下，僅使用三維激光切割機的二維編程系統即可滿足生產需要。
三維激光切割的應用范圍
三維激光切割廣泛應用于鈑金加工、金屬加工、廣告制作、廚具、汽車、燈具、鋸片、升降電梯、金屬工藝品、紡織機械、糧食機械、眼鏡制作、航空航天、醫療器械、儀器儀表等行業。特別是在鈑金加工行業中已取代傳統加工方式，深受行業用戶的青睞。
可加工的材料：不銹鋼、碳鋼、合金鋼、硅鋼、彈簧鋼、鋁、鋁合金、鍍鋅板、鍍鋁鋅版、酸洗板、銅、銀、金、鈦等金屬板材及管材切割。
在鋁合金動車組制造中的應用。三維激光切割主要應用于鋁合金動車組司機室蒙皮的切割套料。司機室蒙皮為空間曲面結構的鋁合金薄板件，特別適合使用三維激光進行切割。在成形后，使用三維激光切割進行套料，相比使用帶鋸機進行劃線鋸切，三維激光切割的生產效率、切割精度明顯更高。
在不銹鋼地鐵制造中的應用。三維激光切割主要應用于不銹鋼地鐵門上橫梁、端門立柱、內層筋板等的眼孔及缺口加工，盲窗筋板的套料。
展開 【技術熱點】三維五軸激光在熱沖壓成形應用上的工藝提升
目前市場上的三維五軸激光切割設備均使用單光束，而通過使用二合一光纖，在相同的功率下能加快沖壓件的切割速度——我們采用通快三維五軸激光切割設備TruLaser Cell 8030測試兩種模式進行對比：一種是二維平板切割，另一種是三維立體的熱沖壓件。
二維平板的切割測試數據
圖 3. 通快TruLaser Cell 8030二維平板切割測試
表1. 二合一環芯可調切割二維平板時間數據對比。
真正的機器人為什么都需要SLAM？
以上五步是同時進行的，因此是simultaneous localization and mapping
離不開這兩類傳感器
目前用在SLAM上的Sensor主要分兩大類，激光雷達和攝像頭。
這里面列舉了一些常見的雷達和各種深度攝像頭。激光雷達有單線多線之分，角分辨率及精度也各有千秋。
SICK、velodyne、Hokuyo以及國內的北醒光學、Slamtech是比較有名的激光雷達廠商。他們可以作為SLAM的一種輸入形式。
這里展示的就是一種簡單的2D SLAM。
這個小視頻是賓大的教授kumar做的特別有名的一個demo，是在無人機上利用二維激光雷達做的SLAM。
而VSLAM則主要用攝像頭來實現，攝像頭品種繁多，主要分為單目、雙目、單目結構光、雙目結構光、ToF幾大類。
他們的核心都是獲取RGB和depth map(深度信息)。
簡單的單目和雙目（Zed、leapmotion）我這里不多做解釋，我主要解釋一下結構光和ToF。
最近流行的結構光和TOF
結構光原理的深度攝像機通常具有激光投射器、光學衍射元件（DOE）、紅外攝像頭三大核心器件。
這個圖（下圖）摘自primesense的專利。
可以看到primesense的doe是由兩部分組成的，一個是擴散片，一個是衍射片。
先通過擴散成一個區域的隨機散斑，然后復制成九份，投射到了被攝物體上。根據紅外攝像頭捕捉到的紅外散斑，PS1080這個芯片就可以快速解算出各個點的深度信息。
展開 從零搭建Comsol 5.6版本的激光超聲仿真模型
自己搭建的Comsol 5.6版本的激光超聲仿真模型，視頻內容詳細，歡迎觀看。
激光超聲二維位移圖如下：
激光超聲表面波波形如下：
點擊下方↓↓↓課程鏈接進行觀看。
課程鏈接
光纖激光切割機的用途和種類有哪些
同時可以切割較薄的金屬材料，對于較厚的金屬材料，建議不要采用CO2激光切割機。
光纖激光器的波長1.06um容易被金屬材質吸收，對于金屬材料的切割，光纖激光切割機具有切割速度快、精度高、損耗低等的特點。分類方式的不同，激光切割機的類型也非常多樣。結構可分為：龍門式、懸臂式、機械手式激光切割機等；功率可分為：高、中、低功率光纖激光切割機；
【確能激光】切割材料可分為：金屬與非金屬激光切割機；加工維度可分為：二維與三維激光切割機；激光切割機的種類凡多，所以用戶在購買激光切割機的時候，一定要根據自己的需求，如主要切割的材質、厚度、切割要達到的速度等等，去選擇一款真正適合自己的激光切割機。
展開 超全SLAM技術及應用介紹
▌離不開這兩類傳感器
目前用在SLAM上的Sensor主要分兩大類，激光雷達和攝像頭。
這里面列舉了一些常見的雷達和各種深度攝像頭。激光雷達有單線多線之分，角分辨率及精度也各有千秋。SICK、velodyne、Hokuyo以及國內的北醒光學、Slamtech是比較有名的激光雷達廠商。他們可以作為SLAM的一種輸入形式。
這個小視頻里展示的就是一種簡單的2D SLAM。
這個小視頻是賓大的教授kumar做的特別有名的一個demo，是在無人機上利用二維激光雷達做的SLAM。
而VSLAM則主要用攝像頭來實現，攝像頭品種繁多，主要分為單目、雙目、單目結構光、雙目結構光、ToF幾大類。他們的核心都是獲取RGB和depth map(深度信息)。簡單的單目和雙目（Zed、leapmotion）我這里不多做解釋，我主要解釋一下結構光和ToF。
▌最近流行的結構光和TOF
結構光原理的深度攝像機通常具有激光投射器、光學衍射元件（DOE）、紅外攝像頭三大核心器件。
這個圖（下圖）摘自primesense的專利。
可以看到primesense的doe是由兩部分組成的，一個是擴散片，一個是衍射片。先通過擴散成一個區域的隨機散斑，然后復制成九份，投射到了被攝物體上。根據紅外攝像頭捕捉到的紅外散斑，PS1080這個芯片就可以快速解算出各個點的深度信息。
這兒還有兩款結構光原理的攝像頭。
展開 最常見的AGV導航方式有哪些？5種方法詳細說明
二維碼導航優點：定位精確，小巧靈活，鋪設、改變路徑也較容易，便于控制通訊，對聲光無干擾。
二維碼導航缺點：路徑需要定期維護，如果場地復雜，則需要頻繁更換二維碼，對陀螺儀的精度及使用壽命要求嚴格，另外對場地平整度有一定要求，價格相對較高。
激光導航
激光導航又分為激光反光板導航和自然導航兩種：
激光反光板導航是在AGV 行駛路徑的周圍安裝位置精確的反射板，激光掃描器安裝在 AGV 車體上。激光掃描器隨 AGV 的行走的同時發出激光束，發出的激光束被沿 AGV 行駛路徑鋪設的多組反射板直接反射回來，觸發控制器記錄旋轉激光頭遇到反射板時的角度。控制器根據這些角度值與實際的這組反光板的位置相匹配，計算出 AGV 的絕對坐標，基于這樣的原理實現非常精確的激光導引。
自然導航是通過激光傳感器感知周圍環境。與激光導航不同的是，不需要在AGV行駛路徑的周圍安裝用于定位的反射板或反光柱，自然導航的定位標志物可以是工作環境中的墻面、物體等信息。相比于激光反光板導航，自然導航的施工成本與周期都較低。
激光導航的優點：激光導航的方式使得AGV能夠靈活規劃路徑，定位準確，行駛路徑靈活多變，施工較為方方便，能夠適應各種使用環境。
激光導航的缺點：制造成本高，對環境要求較相對較高(外界光線，地面要求，能見度要求等)。
視覺導航
視覺導航是通過AGV車載視覺傳感器獲取運行區域周圍的圖像信息來實現導航的方法。硬件上需要下視攝像頭、補光燈和遮光罩等支持該種導航方式的實現。該方式通過AGV在移動過程中攝像頭拍攝地面紋理進行自動建圖，再將在運行過程中獲取的地面紋理信息，與自建地圖中的紋理圖像進行配準對比，以此估計移動機器人當前位姿，實現移動機器人的定位。
視覺導航的優點：視覺紋理導航的優點是硬件成本較低，定位精確。
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二維碼導航優點：定位精確，小巧靈活，鋪設、改變路徑也較容易，便于控制通訊，對聲光無干擾。
二維碼導航缺點：路徑需要定期維護，如果場地復雜，則需要頻繁更換二維碼，對陀螺儀的精度及使用壽命要求嚴格，另外對場地平整度有一定要求，價格相對較高。
激光導航
激光導航又分為激光反光板導航和自然導航兩種：
激光反光板導航是在AGV 行駛路徑的周圍安裝位置精確的反射板，激光掃描器安裝在 AGV 車體上。激光掃描器隨 AGV 的行走的同時發出激光束，發出的激光束被沿 AGV 行駛路徑鋪設的多組反射板直接反射回來，觸發控制器記錄旋轉激光頭遇到反射板時的角度。控制器根據這些角度值與實際的這組反光板的位置相匹配，計算出 AGV 的絕對坐標，基于這樣的原理實現非常精確的激光導引。
自然導航是通過激光傳感器感知周圍環境。與激光導航不同的是，不需要在AGV行駛路徑的周圍安裝用于定位的反射板或反光柱，自然導航的定位標志物可以是工作環境中的墻面、物體等信息。相比于激光反光板導航，自然導航的施工成本與周期都較低。
激光導航的優點：激光導航的方式使得AGV能夠靈活規劃路徑，定位準確，行駛路徑靈活多變，施工較為方方便，能夠適應各種使用環境。
激光導航的缺點：制造成本高，對環境要求較相對較高(外界光線，地面要求，能見度要求等)。
視覺導航
視覺導航是通過AGV車載視覺傳感器獲取運行區域周圍的圖像信息來實現導航的方法。硬件上需要下視攝像頭、補光燈和遮光罩等支持該種導航方式的實現。該方式通過AGV在移動過程中攝像頭拍攝地面紋理進行自動建圖，再將在運行過程中獲取的地面紋理信息，與自建地圖中的紋理圖像進行配準對比，以此估計移動機器人當前位姿，實現移動機器人的定位。
視覺導航的優點：視覺紋理導航的優點是硬件成本較低，定位精確。
展開 激光技術在電子業的技術應用值得分享
說起激光設備與應用技術范圍還是比較廣泛的，例如激光醫療設備，激光家具雕刻，激光切割，激光束武器，激光芯片設備，激光焊接，激光打標，激光航道，激光警示，激光相機，激光測量，激光美白，激光恢復視力，激光雷達等行業。
編輯這個文章時我個人感覺對激光技術還蠻有緣的，也想找機會想聊聊這方面的技術應用與發展方向，近期看到朋友發布了相關的文章，于是整理了這篇文章揭開激光技術的相關知識，小編先來聊一聊從業來遇到的相激光技術，最早主編接觸激光技術是在十年前，設備外觀與功能大概如下圖：
那么第一次接觸的激光設備用途：不僅可以金屬焊接還可以表面金屬雕刻字，屬于金屬機加方面的激光焊接技術作用示意圖如下：
8年前接觸半自動激光鐳射雕刻二維碼，此技術為汽車電子車燈外殼雕刻追溯二維碼，替代標簽與噴墨二維碼追溯的概念，（節約成本與耗材，追溯有效性唯一性）設備外觀大概如下，半自動人工按開始后拿著組裝好的車燈外殼放到激光鐳射頭雕刻二維碼，當時用的紫外的激光鐳射頭，此技術為塑料表面鐳射技術，二維碼可識別的平面與弧度彎曲面塑料產品。
展開 
光纖激光器已為新能源車市場做好準備
電池極耳、電力電子、電池密封和電池模組的焊接，都是光纖激光器在新能源車領域的焊接應用中的一小部分。IPG高性能連續光纖激光器配備精選的焊接頭，在上述提到的應用中取得了優異的應用效果。
下面的例子突出了光纖激光焊接技術在新能源車應用領域的優點。在電機定子制造中銅端子焊接，提出了以下幾點加工要求：
焊接部位多
工藝穩定性高
搭橋能力高，高度與位置失配容錯性優
焊接時間短
可靠性高
IPG在電機定子制造中的銅端子焊接
IPG千瓦級光纖激光器能很好地滿足上述這些要求。
許多實驗研究已經表明，光纖激光器克服了銅焊接中存在的所有已知問題。
光纖激光器也可用于其他材料加工領域，例如鋁箔和銅箔的表面處理，以提高電池的容量。此外，電池上通常需要打上二維碼作為一種零件追溯手段，用于提供在自動化生產線中使用的電芯信息。使用納秒脈沖光纖激光器，能很容易且快速地在電芯上標記二維碼。光纖激光器還將服務于輕量結構以及諸如造船廠和運輸業等其他使用電力傳動系統的行業。
展開 軍用地面無人機動平臺技術發展綜述
環境感知系統是指通過各種傳感器設備的輸入建立無人車輛周圍包含二維或三維環境特征的環境模型的系統。它主要由硬件和軟件處理程序組成。硬件主要包括二維激光雷達、三維激光雷達、毫米波雷達、彩色相機、立體相機、聲納、慣性導航元件、GPS等各種類型的傳感器。軟件處理程序實現的功能主要為路面識別、障礙物檢測、目標識別與跟蹤、建立地圖與定位等。它的主要作用是建立地面無人機動平臺周圍的環境模型,為無人系統的決策、規劃和控制提供地圖、環境約束和定位信息。
圖1 軍用地面無人機動平臺
Fig.1 Military maneuvering unmanned ground platforms
運動規劃系統是指根據環境感知系統輸入的環境模型,考慮任務約束、環境約束、平臺自身的運動學和動力學約束等,生成能夠驅動動態非線性系統從初始狀態到達指定目標狀態的控制參考輸入序列的系統[31]。該子系統的主要功能是根據任務要求、環境地圖或是先驗知識生成待執行的無碰撞路徑或軌跡,作為控制系統的參考輸入,通常包括路徑規劃和軌跡規劃兩部分。
跟蹤控制系統是指根據控制參考輸入序列和控制律生成控制指令使得動態系統達到期望輸出結果的控制器[32]。對于地面無人機動平臺而言,跟蹤控制是指根據參考軌跡輸入和控制律生成車輛執行器（如方向盤、電子油門、制動器）的控制命令使執行器產生影響車輛運動的力或力矩。
平臺底盤系統是指由車輛底盤及相應執行器構成受控的機械執行系統。
除了包含上述必要組成部分,根據無人機動平臺所實現功能的不同和智能化程度的差異,有的系統還會包含遙控站、多車通信系統、任務規劃系統、人機交互系統等。
展開 主流激光雷達分類及原理
Scala內部圖
（圖源：搜狐）
優點：
可車規，壽命長，可靠度高
缺點：
掃描線數少，掃描角度不能到360度
2.3 楔形棱鏡旋轉
收發模塊的PLD（Pulsed Laser Diode）發射出激光，通過反射鏡和凸透鏡變成平行光，掃描模塊的兩個旋轉的棱鏡改變光路，使激光從某個角度發射出去。激光打到物體上，反射后從原光路回來，被APD接收。
Livox Lidar的工作原理示意圖
（圖源：Livox官網）
與MEMS Lidar相比，它可以做到很大的通光孔徑，距離也會測得較遠。與機械旋轉Lidar相比，它極大地減少了激光發射和接收的線數，降低了對焦與標定的復雜度，大幅提升生產效率，降低成本。
優點：
非重復掃描，解決了機械式激光雷達的線式掃描導致漏檢物體的問題
可實現隨著掃描時間增加，達到近100％的視場覆蓋率
沒有電子元器件的旋轉磨損，可靠性更高，符合車規
缺點：
單個雷達的FOV較小，視場覆蓋率取決于積分時間
獨特的掃描方式使其點云的分布不同于傳統機械旋轉Lidar，需要算法適配
Livox的點云分布圖
（圖源：Livox官網）
2.4 二維掃描振鏡激光雷達
這類激光雷達的核心元件是兩個掃描器——多邊形棱鏡和垂直掃描振鏡，分別負責水平和垂直方向上的掃描。特點是掃描速度快，精度高。比如：一個四面多邊形，僅移動八條激光器光束（相當于傳統的8線激光雷達），以5000rpm速度掃描，垂直分辨率為2667條/秒，120度水平掃描，在10Hz非隔行掃描下，垂直分辨率達267線。
展開 低延遲高精度 地平線頂尖自動駕駛算法實力解析｜Waymo自動駕駛算法挑戰賽
Waymo自動駕駛算法挑戰賽
Waymo數據庫共有1150個場景，每個場景20秒鐘，包含了同步的的激光雷達和可見光相機。這些場景來自不同城市的開放道路，具有非常好的多樣性。更為重要的是，數據庫提供了超過1200萬個高質量的物體標注，這對于深度學習算法來說是非常寶貴的資源，也是構建數據庫中最為費時費力的步驟。相比較于其它面向自動駕駛應用的數據庫，Waymo數據庫無論是在數據的規模、質量，還是多樣性上，都是首屈一指的。
除了數據庫本身，Waymo還組織了自動駕駛算法挑戰賽，吸引了全世界頂尖的研究機構來進行挑戰，并且與計算機視覺和機器學習領域的頂級國際會議CVPR合作，發布競賽結果，介紹獲勝的團隊及其使用的算法。可以說，Waymo的挑戰賽已經成為了自動駕駛基于研究的風向標，該領域的工作者會對獲勝的算法進行討論、研究和實驗，對其進行改進，以此推動整個行業的進一步發展。今年的Waymo挑戰賽包含了動態預測、關聯預測、實時2D檢測及實時3D檢測四個任務，其中實時2D/3D檢測對應自動駕駛的底層感知任務。如圖1所示，2D檢測任務是從圖像中檢測物體的二維邊框，而3D檢測任務是從激光雷達點云中檢測物體的三維邊框。
如前文所述，深度學習技術首先在計算機視覺領域取得了突破性的進展，從圖像中檢測二維物體的算法已經相對成熟，落地應用也很多。不同于二維圖像，激光雷達可以精確的測量物體的距離及其三維形狀，而且受天氣和環境的影響較小。這對于自動駕駛來說是非常重要的性質，因此近幾年來，學術界和工業界逐漸把目光轉移到基于激光
雷達的三維物體檢測算法上。與圖像的二維像素排列格式不同，激光雷達的數據是三維的點云，其密度隨著距離的增加而減少。
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