激光雷达的原理及其应用课件

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激光雷达在无人驾驶中的作用2激光雷达的概念3

激光雷达的组成及分类4激光雷达的测距原理5

激光雷达在无人车中的应用6

车载激光雷达的发展趋势7实例分析与演示1激光雷达在无人驾驶中的作用1、激光雷达在无人驾驶中的作用激光雷达是无人驾驶车辆的“标配”1、激光雷达在无人驾驶中的作用障碍与行人检测图片来源于IBEO官网视频1、激光雷达在无人驾驶中的作用车距精准控制图片来源于IBEO官网视频1、激光雷达在无人驾驶中的作用环境地图构建2激光雷达的概念2.1、激光雷达的概念激光雷达实际上是一种工作在光学波段（特殊波段）的雷达；它是以激光作为载波，以光电探测器为接收器件，以光学望远镜为天线。LIDAR，(LightDetentionand

Ranging)LADAR, (LaserDetectionand

Ranging)2.2、点云的概念点云：激光雷达在单位采样时间内获得的位置点信息。2.2、点云的概念点云：激光雷达在单位采样时间内获得的位置点信息。传统的“雷达”

(RADAR，Radio

Detection

And

Ranging)是以微波和毫米波作为载波的雷达。“激光雷达”是激光技术与雷达技术相结合的产物，最早应用于航天领域。随着需求的牵引和技术的进步，以后陆续提出并实现：激光多普勒雷达、激光测风雷达、激光成像雷达、激光差分吸收雷达、拉曼散射激光雷达、微脉冲激光雷达、激光合成孔径雷达、激光相控阵雷达等。激光雷达已经广泛应用到诸多领域，如交通、测绘、安防、航天等。2.3、激光雷达的发展历程2.4、无人车挑战赛与激光雷达2.5、激光雷达的优势与不足优势分辨率高方向性好获取的信息量丰富可全天时工作不足容易受到大气条件以及工作环境的烟尘的影响3激光雷达的基本组成及分类3.1、激光雷达的基本组成激光雷达系统主要包括：激光发射器、扫描与光学部件和感光部件。3.1、激光雷达的基本组成从探测机理划分，主要有直接探测激光雷达和相干探测激光雷达。自动驾驶车辆、机器人、测绘用到的激光雷达，基本上属于这种直接探测激光雷达。测风、测速之类的雷达，一般会采用相干探测激光雷达。3.2、激光雷达的分类（从探测机理上分类）激光测距仪激光三维成像雷达激光测速雷达激光大气探测雷达……3.2、激光雷达的分类（从应用上分类）4激光雷达的测距原理根据激光遇到障碍物后的折返时间，计算目标与自己的相对距离。4、激光雷达的测距原理激光脉冲测距：通过测量激光脉冲在雷达和目标之间来回飞行时间获取目标距离的信息。4、激光雷达测距的基本原理激光相位测距

：通过测量被强度调制的连续波激光信号在雷达与目标之间来回飞行产生的相位差获得距离信息。4、激光雷达的测距原理5激光雷达在无人车中的应用5.1、无人车载激光雷达主要指标测量距离测量精度分辨率垂直分辨率水平分辨率测量速率5.1、无人车载激光雷达主要指标5.2、机械激光雷达与固态激光雷达机械激光雷达 • 固态激光雷达5.3、单线激光雷达单线激光雷达扫描一次只产生一条扫描线， 其所获得的数据为2D数据；扫描速度高、角度分辨率高；体积、重量和功耗低；可靠性更高；成本低。单线束（UTM-30LX）5.3、单线激光雷达单线激光雷达5.4、多线激光雷达多线激光雷达扫描一次可产生多条扫描线4线束、8线束、16线束、32线束、64线束多线束(Velodyne)5.4、多线激光雷达多线激光雷达目前以美国Velodyne公司的HDL-64ES2激光雷达为典型代表， 它发出多达64个激光束， 全部安装在旋转电机上， 其水平探测范围360°垂直方向探测范围26.8°。5.5、无人车中常用的激光雷达5.6、激光雷达的在无人车中的应用举例障碍物的检测、分类与跟踪5.6、激光雷达的在无人车中的应用举例车道线检测和路沿检测5.6、激光雷达的在无人车中的应用举例生成高精度地图5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战成本高对于无人车用激光雷达来说，高昂的设备成本是最大的问题。价格过高的激光雷达，将会不被无人驾驶车辆产业所接受。5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战安全性激光雷达发出去的激光本身是没有编码的，接收器自己本身是没办法识别到底这束光线是它隔壁发射器发射出去的还是干扰信号。如果有人恶意模拟车辆、行人的信号，反馈给激光雷达造成周围存在障碍物假象的攻击手法，最终会导致汽车被强制减速或者刹车。5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战恶劣环境适应性5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战恶劣环境适应性5.7、无人车载激光雷达遇到的挑战计算量大6车载激光雷达的发展趋势6.1、激光雷达的成本将进一步降低6.2、激光雷达向多线束以及固态激光雷达发展

在2018年的

CES

（国际消费类电子产品展览会）上，Velodyne

对外展示了两款产品：128 线激光雷达 VLS-128和固态激光雷达 Velarray。6.3、国产激光雷达将占有一席之地企业代表产品地点成立时间北科天绘R-Fans车载三维激光雷达北京2005年速腾聚创RS16线小型激光雷达深圳2014年镭神智能C16三维激光雷达深圳2015年禾赛科技40线回合固态激光雷达上海2013年欧镭激光Toucan系列16线激光雷达杭州2016年7实例分析与演示7.1、UTM-30LX激光雷达的基本参数HOKUYO公司UTM-30LX单线激光雷达7.1、

UTM-30LX激光雷达的基本参数7.2、UTM-30LX激光雷达的数据采集在获取数据之前，首先要设定串口参数。根据

HOKUYO

公司提供的资料，将串口的接收缓存设置为

15000

字节的内存来接收数据，输出缓存设为

512

字节，波特率为9600，无校验位，8

个数据位，1

个停止位，并以二进制方式读取数据。7.2、UTM-30LX激光雷达的数据采集设置完串口的基本属性之后，可通过串口向激光雷达发送命令，使雷达启动并接收数据。基于SCIP2.0协议：激光雷达收到启动指令后便开始扫描，并以长字符串的形式传回给计算机，字符串的前几位由很多标志位和命令符号位构成，这些标志位用来检验该数据是否“健康”，因此不能直接利用从接口回传的数据，还需要进行数据解码的工作。7.2、UTM-30LX激光雷达的数据采集在信息传输过程中，将信息编码是为了减小传输时间。SCIP2.0

定义根据数据的长度了三种编码方式：双字符编码。三字符编码。四字符编码。7.2、UTM-30LX激光雷达的数据采集双字符编码与解码双字符编码方式应用于表示数据最大占据

12

位的情况。将真实数值分解成低六位，与高六位，然后再加上十六进制数值

30H，再将其转换为

ASCII

字符。编码解码7.2、UTM-30LX激光雷达的数据采集三字符编码与解码三字符编码方式应用于表示数据最大占据18位的情况。将真实数值分解成低六位、中六位与高六位，然后再加上十六进制数值

30H，再将其转换为

ASCII字符。编码解码7.2、UTM-30LX激光雷达的数据采集四字符编码与解码四字符编码方式应用于表示数据最大占据

24位的情况。将真实数值分解成四个六位，然后给每个六位基础上再加上十六进制数值30H，并将其转换为ASCII字符。编码解码7.2、UTM-30LX激光雷达的数据采集7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现研究内容

采用HOKUYO公司UTM-30LX

激光雷达采集环境信息、SLAM算法Cartographer进行解算，实现实时输出环境地图。激光雷达搭载在TurtleBot2移动平台上，将树莓派作为下位机，负责融合激光雷达和IMU传感器信息，将传感器信息发送至上位机。在上位机上，运行SLAM算法，显示地图结果。7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现什么是SLAM？SLAM：Simultaneous

Localization

and

Mapping,同步定位与建图。SLAM问题可以描述为:

无人车在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现无人车的自主定位和导航。7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现什么是SLAM？7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现基于激光雷达实现SLAM算法的过程预处理。对激光雷达原始数据进行优化，剔除一些有问题的数据。匹配。也就是说把当前这一个局部环境的点云数据在已经建立地图上寻找到对应的位置。地图融合。将这一轮来自激光雷达的新数据拼接到原始地图当中，最终完成地图的更新。7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现硬件平台7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现各部分硬件的功能激光雷达：信息采集前端。激光雷达发出激光束，测得距离信息，从而能获得环境的轮廓形状。惯性测量单元(IMU)：采集运动载体的运动学信息，包含加速度、角速度等，从而获运动载体的运动轨迹。TurtleBot2：移动平台。Turtlebot是一个开源的硬件平台和移动基站，采用ROS操作系统。7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现各部分硬件的功能树莓派：下位机。树莓派一款基于ARM的微型电脑主板，又称卡片式电脑。在本项目中，其负责融合激光雷达和TurtleBot2的信息，然后发送给上位机，以进行后续操作。同时，它接收上位机指令，控制TurtleBot的移动。笔记本电脑：上位机。中央控制处理端，获取下位机的传感器信息，然后运行SLAM算法，实时产生地图。同时，控制TurtleBot在环境中的运动。7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现硬件平台7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现算法流程7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现软件构架采用基于ROS（Robot

Operating

System）的软件架构。ROS是用于机器人的一种操作系统。它提供类似操作系统所提供的功能，它封装了机器人控制中经常会使用到的一些功能，例如传感器的读取、环境感知、导航规划等。研究人员可以直接调用ROS中封装好的程序库，实现目标功能。在ROS中，不同的模块被封装成节点（Node），各节点间通过发布和订阅消息（Message）完成数据的通信。在系统中会通过不同的话题（Topic）来管理这些消息。7.3、基于激光雷达的SLAM研究与实现四个核心节点Cartographer_node：CarographerSLAM提供的地图构建节点，该节点根据激光扫描数据建立地图，我们将根据需求修改和优化该节点的功能；tf：坐标转换节点，提供实时的坐标转换查询与更改服务；scan：获取用于SLAM的激光扫描数据；rviz：可视化节点，根据得到的地图，图形化模