在实际应用中,很多时候并不知道点云之间的邻接关系。针对此,研究人员开发了较小张树算法和连接图算法以实现邻接关系的计算。总体而言,三维模型重建算法的发展趋势是自动化程度越来越高,所需人工干预越来越少,且应用面越来越广。然而,现有算法依然存在运算复杂度较高、只能针对单个物体、且对背景干扰敏感等问题。研究具有较低运算复杂度且不依赖于先验知识的全自动三维模型重建算法,是目前的主要难点。然而,如何在包含遮挡、背景干扰、噪声、逸出点以及数据分辨率变化等的复杂场景中实现对感兴趣目标的检测识别与分割,仍然是一个富有挑战性的问题。激光雷达助无人驾驶感知路况,让出行安全高效。浙江泰览Tele-15激光雷达厂家
激光雷达难点:当周边环境中存在透明介质 (如洁净水体) 时,位于透明介质内部或后方的目标能够被测到。由于光线在透明介质中会发生折射,被测目标实际上位于折射光路上,而测量结果则位于直线光路上,测量出的目标位置会发生偏差,此外,雷达也可能会收到两个反射回波,一个来自于透明介质内部或后方的实际目标表面的反射,另一个来自于不完全洁净的透明介质表面的漫反射,此时的测量结果不确定,有可能是介质表面,也可能是实际目标。江苏汽车激光雷达正规激光雷达在智能交通信号灯控制中实现了车辆流量的精确感知。
激光雷达的FOV,FOV指激光雷达能够探测到的视场范围,可以从垂直和水平两个维度以角度来衡量范围大小,下图比较形象的展示了激光雷达FOV范围,之所以要提到FOV是因为后面不同的技术路线基本都是为了能够实现对FOV区域内探测。垂直FOV:常见的车载激光雷达通常在25°,形状呈扇形;水平FOV:常见的机械式激光雷达可以达到360°范围,通常布置于车顶;常见的车载半固态激光雷达通常可以达到120°范围,形状呈扇形,可布置于车身或车顶。
MEMS激光雷达模组,光学相控阵式(OPA),相控阵发射器由若干发射接收单元组成阵列,通过改变加载在不同单元的电压,进而改变不同单元发射光波特性,实现对每个单元光波的单独控制,通过调节从每个相控单元辐射出的光波之间的相位关系,在设定方向上产生互相加强的干涉从而实现强度高光束,而其他方向上从各个单元射出的光波彼此相消。组成相控阵的各相控单元在程序的控制下可使一束或多束强度高光束按设计指向实现空域扫描。但光学相控阵的制造工艺难度较大,这是由于要求阵列单元尺寸必需不大于半个波长,普通目前激光雷达的任务波长均在1微米左右,这就意味着阵列单元的尺寸必需不大于500纳米。而且阵列数越多,阵列单元的尺寸越小,能量越往主瓣集中,这就对加工精度要求更高。此外,材料选择也是十分关键的要素。激光雷达的耐用性保证了其在恶劣环境下的长期稳定运行。
我们可以根据 LiDAR 能描绘出稀疏的三维世界的特点,而扫描得到的障碍物点云通常又比背景更密集,通过分类聚类的方法可以利用其进行感知障碍物。而随着深度学习带来的检测和分割技术上的突破,LiDAR 已经能做到高效的检测行人和车辆,输出检测框,即 3D bounding box,或者对点云中的每一个点输出 label,更有甚者在尝试使用 LiDAR 检测地面上的车道线。在三维目标识别的对象方面,较初研究主要针对立方体、柱体、锥体以及二次曲面等简单形体构成的三维目标。探测距离 70 米 @80% 反射率,览沃 Mid - 360 抗室外强光性能佳。安徽激光雷达厂家
360°x59° 超广 FOV,Mid - 360 助力移动机器人感知复杂 3D 环境。浙江泰览Tele-15激光雷达厂家
而如较新的 Livox Horizon 激光雷达,也包含了多回波信息及噪点信息,格式如下:每个标记信息由1字节组成:该字节中 bit7 和 bit6 为头一组,bit5 和 bit4 为第二组,bit3 和 bit2 为第三组,bit1 和 bit0 为第四组。第二组表示的是该采样点的回波次序。由于 Livox Horizon 采用同轴光路,即使外部无被测物体,其内部的光学系统也会产生一个回波,该回波记为第 0 个回波。随后,若激光出射方向存在可被探测的物体,则较先返回系统的激光回波记为第 1 个回波,随后为第 2 个回波,以此类推。如果被探测物体距离过近(例如 1.5m),第 1 个回波将会融合到第 0 个回波里,该回波记为第 0 个回波。浙江泰览Tele-15激光雷达厂家