激光雷達應用技術分析
激光雷達簡介
激光雷達，是以發射激光束探測目標的位置、速度等特徵量的雷達系統。其工作原理是向目標發射探測信號（激光束），然後將接收到的從目標反射回來的信號（目標回波）與發射信號進行比較，作適當處理後，就可獲得目標的有關信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數，從而對飛機、導彈等目標進行探測、跟蹤和識別。它由激光發射機、光學接收機、轉檯和信息處理系統等組成，激光器將電脈衝變成光脈衝發射出去，光接收機再把從目標反射回來的光脈衝還原成電脈衝，送到顯示器。
激光雷達最大的優點在於它能直接提供距離信息。平常我們看到的照片或者視頻是一個平面，這是XY二維空間，但是駕駛員最關心是距離，即Z座標，這就屬於三維。
- 車載激光雷達
目前，全球最大的車載激光雷達公司——Velodyne LiDAR 的前身是硅谷科技公司 Velodyne，它在 Google 佈局無人駕駛汽車之前就開始在車載激光雷達產業發力，之後與 Google 合作，成爲了車載激光雷達產業的龍頭。其包含了專注於音頻設備的 Velodyne Acoustics 公司和專注于海洋問題解決方案的 Velodyne Marine 公司，同樣地，Velodyne 在 2016 年將 Velodyne LiDAR 作爲一家獨立的公司剝離出來，這時正處於世界範圍內車載激光雷達相關技術飛速發展時期。其旗下的 HDL-64E 型機械激光雷達被廣泛採用於自動駕駛車輛的測試中，不過其高昂的價格和低生產率也提醒各個科技巨頭車載激光雷達的低成本化和量產化相當關鍵，這也正是 Tesla 一直不採用這種『3D 激光雷達』方案，而是堅持採用『毫米波雷達 + 攝像頭』方案的原因。目前 Velodyne LiDAR 已經推出成本更低、線數更多的 128 線的 VLS-128 型固態激光雷達，這意味着這款激光雷達有更高的分辨率、安全性以及更低的成本，並且可以實現量產。然而，『3D 激光雷達 + 高精度導航地圖 + 雲計算』被認爲是未來理想的綜合性解決方案，也就是說，從發展趨勢看，就汽車智能駕駛領域，『毫米波雷達 + 攝像頭』方案終將隨着車載激光雷達的成本下降而被逐漸取代。
不過，在 Velodyne 推出 VLS-128 之前，整體車載激光雷達市場上的趨勢都是往低線束化、固態化發展，也就是往減少激光雷達線束髮展，同時也從機械型轉爲固態型，比如 Quanergy 公司就在 2016 年 CES 展會上推出了與 Delphi 公司共同研發的新產品 S3，號稱全球首款固態激光雷達，就連 Velodyne 公司本身也在推出混合或固態的低線束激光雷達。因爲這樣做可以降低成本，但是需要用數量來彌補線數的不足，也體現出未來的技術路線未定，產業龍頭 Velodyne LiDAR 也不能確定到底是多線束激光雷達還是多激光雷達耦合。Velodyne LiDAR 認爲對於一輛在複雜環境中高速行駛的自動駕駛汽車來說，HDL-64 的性能還不夠保證安全，更高線程的激光雷達不僅可以配合一些必要的設備保證安全，還可以讓自動駕駛汽車將不再需要任何其它探測障礙的傳感器。但是 Velodyne LiDAR 的競爭對手 Luminar 公司也在做低線束固態激光雷達，其認爲由於激光擴散的原因，距離越遠，精準度越低。所以，絕大多數的自動駕駛公司在使用最先進的激光雷達的情況下，還是會選擇添加其他種類的傳感器。各大車載激光雷達公司之間的爭論也是行業的技術現狀之一，至於車載激光雷達技術之後如何發展，還需要看各科技公司的研發情況以及實際測試的結果。
從以上對國外車載激光雷達技術現狀的分析中能夠得到的統一趨勢有低成本化、固態化、量產化，但是 Velodyne LiDAR 推出更高線束的激光雷達和其他科技廠商推出低線束激光雷達的行爲並不矛盾，他們的整體方向依然是要實現激光雷達的更高分辨率和精準度，進一步保證無人駕駛的安全性，只不過前者傾向於使用更強大的設備，後者傾向於使用多激光雷達耦合並降低成本。同時，低線束激光雷達對高線束激光雷達可以起到補充的作用。
實際上國內車載激光雷達的發展不比國外起步晚，北科天繪於 2005 年成立於北京，和 Velodyne 的激光雷達計劃幾乎同時開始，然而目前來看，國外的車載激光雷達水平較高。儘管自動駕駛市場需求量極大，激光雷達仍面臨着成本高、量產難的問題。製造門檻高，且應用領域較窄(汽車、資源勘測)，使該類產品供應商相對較少，缺乏針對車規級的成熟量產方案。要推動激光雷達解決方案落地，供應商勢必要完整掌握硬件的核心技術，以便控制成本，並以配套的算法推動市場接受其方案。目前，實現激光雷達低成本的路線有：犧牲一定的精度，使用全固態、低線束激光雷達降低製作成本;提高生產率，通過量產帶來的規模效益攤薄產品成本。速騰聚創、禾賽科技等公司均提供自動駕駛的『硬件 + 算法』一體化解決方案，希望以低線束、低成本、量產化的激光雷達產品打通市場;用於機器人、無人機的激光雷達產商北醒光子、思嵐科技也在向自動駕駛佈局。儘管部分廠商已有成品，並與其它初創公司達成合作，但能否打通主機廠和 Tier1(一級供應商)尚存疑。相較而言，在2016年，全球頂尖廠商Velodyne-LiDAR在中國的銷售額已達到 1500 萬美元。
- 激光雷達技術分析
2.1 激光雷達分類
對於激光雷達，可以分別按照探測體系、應用方向、線束、基於機械/電子部件分類如下：
圖 2-1 激光雷達分類圖
2.2 激光雷達工作原理
LiDAR，是英文 Light Detection And Ranging 的縮寫，中文名稱爲激光雷達。激光雷達作爲在激光測距雷達基礎上發展起來的一項主動成像雷達技術，如圖3-2 所示，通過發射和接收激光束，分析激光遇到目標對象後的折返時間，計算出到目標對象的相對距離，並利用此過程中收集到的目標對象表面大量密集的點的三維座標、反射率和紋理等信息，快速得到出被測目標的三維模型以及線、面、體等各種相關數據，建立三維點雲(Point Cloud)圖，繪製出環境地圖，以達到環境感知的目的。由於光速非常快，飛行時間可能非常短，因此要求測量設備具備非常高的精度。從效果上來講，激光雷達維度(線束)越多，測量精度越高，安全性就越高。
相比於可見光、紅外線等傳統被動成像技術，激光雷達技術具有如下顯著特點：一方面，它顛覆傳統了二維投影成像模式，可採集目標表面深度信息，得到目標相對完整的空間信息，經數據處理重構目標三維表面，獲得更能反映目標幾何外形的三維圖形，同時還能獲取目標表面反射特性、運動速度等豐富的特徵信息，爲目標探測、識別、跟蹤等數據處理提供充分的信息支持、降低算法難度;另一方面，主動激光技術的應用，使得其具有測量分辨率高，抗干擾能力強、抗隱身能力強、穿透能力強和全天候工作的特點。
圖 2-2 激光測距原理
大多數激光雷達系統主要包括四部分：激光器、光學掃描器，光電檢測器，導航系統。本節將簡單說明各部分的原理、功能以及技術指標。
2.2.1 激光器
激光和發光二極管都起源於 20 世紀 60 年代，激光是受激輻射的光放大而來，兩者都使用二極管產生不同形式的光，當電通過發光二極管時，發出非相干的可見光，光射向所有的方向;激光器使用高度專業化的二極管，其在電磁光譜的光學部分處或附近產生能量。當這種能量對人眼可見時，我們將其稱爲“光”，當不可見時，我們將其稱爲“輻射”，這與放射性物質的輻射不同。來自激光器的能量通過稱爲受激發射的原子過程被放大到極高的強度，最後將能量變成高度定向的波束，意味着所有的單個能量波被對齊，變爲“同相”並且沿相同的方向移動。舉個例子的話，發光二極管的能量就像在遊樂場的保險槓車;而激光的能量就像賽車，並且它們會同時向同一方向衝出去。發光二極管照明廣泛，而激光精確定位，最適合需要聚焦和精確度的任務。
根據激光輸出功率和波長、脈衝持續時間的不同，國際電工委員會(IEC)將激光分爲 4 類：
Category 4 是最高強度的激光，可以造成火災以及對皮膚造成傷害，同時存在漫反射危險，也就是說激光表面的脈衝反射也是危險。
Category 3 同樣對人類有危害，但是在長時間直射眼睛的情況下才是有危害的，一般人眨眼的頻率會保證眼睛在短時間內直射不會受害。但是不會造成火災以及對皮膚造成傷害。
Category 2 肉眼可見，但是通常直射眼睛會不舒服，長時間直射也不安全。
Category 1m 是第二安全的類型，如果觀察者使用望遠鏡等光學放大裝置直接觀察到直徑爲 1m 的光束就不安全了。
Category 1 最安全的激光類型，這個類別包括所有的激光或激光系統，它們的光輻射水平在任何曝光條件下都不會高於眼睛的暴露極限。
2.2.2 光學掃描器
激光雷達成像的速度取決於外部反射的光子經光學掃描部件進入系統的速度。市場上存在許多掃描的方法以改變方位角和仰角，如雙振盪平面鏡、雙軸掃描鏡、多面鏡等。光學掃描器決定了激光雷達的分辨率和檢測範圍(角度)[2]。圖 2-3 表示 HDL-64E 的光學掃描部件的結構。
圖 2-3 激光雷達光學掃描器部分
2.2.3 光電檢測器
光電檢測器即讀取和記錄反射回到激光雷達的信號的設備。主要有兩種光電檢測技術，分別爲固態檢測器(Solid State Detector)和光電倍增管[2]。
2.2.4
導航系統
當激光雷達安裝在移動的平臺，如衛星和飛機上時，它需要其它設備的協助以確定設備當前的位置和轉向信息，這樣才能保證激光雷達測量數據的可用性。衛星導航系統(GNSS, Global Navigation Satellite System)可以提供準確的地理位置信息，慣性測量單元(IMU, Inertial Measurement Unit )則記錄當前位置激光雷達的姿態和轉向信息。GNSS 和 IMU 配合使用，可以將激光雷達測量點由相對座標系轉換爲絕對座標系上的位置點，從而應用於不同的系統中[2]。
2.3 激光雷達技術指標
2.3.1 線束
爲獲得儘量詳細的點雲圖，激光雷達必須要快速採集周圍環境的數據。一種方式是提高發射機/接收機的採集速度，每個發射機在每秒內可以發送十萬以上組脈衝，也就是說在 1 秒內，有 100,000 組脈衝完成一次發射/返回的循環。複雜的激光雷達有高達 64 組發射機/接收機，組就是線(Channel)的意思，線表示激光雷達系統包含獨立的發射機/接收機的數目。多線的配置使得激光雷達在每秒內可構建高達百萬的數據點。
圖 2-4 示例多線激光雷達掃描的點雲，圖中每個同心圓表示一組激光器掃描的點雲。對於兩組相鄰的激光器而言，其垂直間隔角爲常量(下文“垂直角分辨率”將介紹到)。因此距離越遠，相鄰激光器掃描的點雲同心圓間隔越大。也就是說，距離越遠，數據的保真度越低。激光雷達對於近處的物體有更高的分辨率[2]。
2-4 Velodyne HDL-64 激光雷達系統掃描的點雲圖
2.3.2 方位角
方位角(Field of View, FOV)包括水平方位角和垂直方位角，指的是激光雷達在水平和垂直方向的檢測角度。
上面提到線的概念，然而在實際應用中，64 線對於構建周圍環境精確的點雲是遠遠不夠的，它只能在有限範圍內達到足夠的精度。但是在製造工藝上，把線數提高到 64 組以上，將大大提高設備的成本，因此不少激光雷達系統採用旋轉鏡頭，如圖 2-5，激光雷達的主體部分固定在旋轉馬達的基座上，工作時不斷旋轉，即可對周圍 360°進行掃描，也就是說這些激光雷達的水平方位角爲 360°。
垂直方位角指的是激光雷達垂直方向的檢測角度，一般在40°以內[2]。VelodyneHDL-64E 幾個激光發射單元之間有一定間隙，如圖 2-6 所示。
圖 2-5 Velodyne HDL-64E 水平掃描示意圖
圖 2-6 Velodyne HDL-64E 垂直掃描示意圖
2.3.3 掃描幀頻
激光雷達點雲數據更新的頻率。對於混合固態激光雷達來說，也就是旋轉鏡每秒鐘旋轉的圈數，單位 Hz 。例如，10 Hz 即旋轉鏡每秒轉 10 圈，同一方位的數據點更新 10 次[2]。
2.3.4 角分辨率
角分辨率分爲水平角分辨率和垂直角分辨率。水平角分辨率是指水平方向上掃描線間的最小間隔度數。它是隨掃描幀頻的變化而變化，轉速越快，則水平方向上掃描線的間隔越大，水平角分辨率越大。垂直角分辨率指的是垂直方向上兩條掃描線的間隔度數[2]。
2.3.5 測量精度
激光雷達的數據手冊中的測量精度(Accuracy)常表示爲，例如 ±2 cm 的形式。精度表示設備測量位置與實際位置偏差的範圍[2]。
2.3.6 探測距離
激光雷達的最大測量距離。在自動駕駛領域應用的激光雷達的測距範圍普遍在100~200 m 左右[2]。
2.3.7 數據率
激光雷達每秒鐘生成的激光點數，例如：40 線掃描幀頻爲 20 Hz 的激光雷達，水平角分辨率是 0.45°(每一圈每束激光掃描 800 次)。因此每秒鐘生成的激光點數和爲：4020800 = 640, 000 points/sec[2]。
2.4 激光雷達測試分析
市場上車載激光雷達種類、型號繁雜，其中 Velodyne HDL-64E 是最受歡迎的激光雷達之一，其所使用的激光是 Category 1 類型，以大約 10 赫茲的頻率快速旋轉。同時，每個激光脈衝的波長爲 905 納米，平均功率爲 2 毫瓦，相當於是標準 10 瓦 LED 大燈泡在近光燈設置下的功率輸出的 0.02%。這意味着任何單個激光束將在大約 1 毫秒內掃過眼睛，平均功率小於普通的激光指示器。並且由於每個單獨的激光器以不同的方向和角度安裝，所以多個激光器不能一次同時直射眼睛並增加功率。即使行人有意盯着 Velodyne 傳感器，低功耗和快速旋轉的組合情況下也是 Category 1 級，十分安全。
另外，它由激光發射機、光學接收機、轉檯和信息處理系統等組成，激光器將電脈衝變成光脈衝發射出去，光接收機再把從目標反射回來的光脈衝還原成電脈衝，送到顯示器。
其基本參數、實際輸出數據格式和結構如表 2-1、表2-2 和圖 2-7 所示：
表 2-1 Velodyne HDL-64E型激光雷達參數：
表 2-2 激光雷達輸出數據格式表：
圖 2-7 Velodyne HDL-64E 激光雷達組成示意圖
利用有幸從別處取得的 HDL-64E 的數據，繪製得到點雲圖的其中一幅如下：
圖2-8 HDL-64E 實際數據所繪製的點雲圖
根據表 3-2 可得，HDL-64E 所輸出的數據爲點的 X，Y，Z 座標，激光強度以及激光器的編號，由於對激光雷達的仿真不需要模擬出激光強度的效果，所以只需要對其他四個數據進行獲取。
至於點雲圖的繪製，是對實際數據處理之後按照 Z 軸座標的不同顯示，不過實際數據和仿真採集數據的不同在於，實際數據中的點的座標都是符合激光雷達數據規範的，仿真需要考慮的是將採集到的點篩選出符合規範的，再顯示出來。下一節將會分別對模塊仿真、數據處理、數據仿真進行詳細說明。
- 仿真測試與數據處理
3.1 模塊仿真
實際的激光雷達是先發射激光束再接收返回的激光束而獲取到點的座標，並且其中還要依靠光學掃描器和光學檢測器才能完成這一複雜的過程，而仿真的激光雷達只需要模擬激光器，也就是激光發射裝置，進而獲取到點的座標，最後繪製成圖即可。根據仿真經驗，可以考慮使用 OpenGL 中透視投影的一點透視的方式設置相機視角，然後通過編寫 shader 從相機中獲取點數據。如圖 3-1 所示，透視投影的視線(投影線)是從視點(觀察點)出發，所有視線從視點出發，視線是不平行的。所以可以用 OpenGL 的配置透視投影的相機來充當激光雷達的觀察方式，然後從相機中設法取出在該視角下觀察場景的位置信息即可完成激光雷達的模擬。那麼如何設置相機呢?首先，在使用 OpenGL 的透視投影的方式獲取點的數據時，根據 HDL-64E 的水平方位角爲 360°，垂直方位角爲 26.8°，掃描最長距離爲 120 m，考慮使用四個相機拼合的方式實現，其中每個相機上仰角度爲 2°，下俯角度爲 24.9°，水平張角爲 90°，遠處裁剪處爲 120，然後獲取數據。
圖3-1 透視投影原理
根據以上的分析，大致可以將激光雷達的仿真分爲兩個模塊，一是激光發射模塊，其中包括了對獲取到的數據的處理過程(篩選過程);二是建模模塊，用於對激光雷達仿真的精度測試和算法驗證。
3.2 數據處理
由於本文只對於仿真激光雷達提供一個方向，具體的實現方法是多元的，接下來只對其中一種方法在仿真 HDL-64E 時的實現過程作大致說明。由於我們需要取出點的位置信息，而在 shader 關於頂點信息的只有 gl_Vertex 這個內置變量。經過用例檢測後，發現 gl_Vertex 的頂點信息是該點相對於當前模型的相對座標，若想將其變化爲我們需要的位置信息還需進行矩陣變換。
根據公式：相對位置 = 相機的模型矩陣 × 模型的模擬矩陣
× 目標點相對模型的相對座標。
將模型的投影矩陣右乘 gl_Vertex，再右乘傳進的相機的投影矩陣，便得出此點相對於相機視點(即激光雷達的位置)的相對座標。值得注意的是，由於本算法是在 OSG 中運行的，因爲 OSG 中矩陣的右乘等於 OpenGL 的左乘，故造成這裏的公式和上文提到的公式不同。
3.3 數據傳輸
數據傳輸的方法有很多種，比如共享內存、以文件形式輸出、利用網絡傳輸等，本節只對實現數據傳輸的其中一種的實現過程加以說明。一般來說，激光雷達仿真需要實現動態的實時場景顯示和點雲圖顯示。動態的實時場景顯示，可以考慮多加一個相機進行顯示。而點雲圖的繪製可以根據四個相機取到的數據，不以文件形式輸出，而是將數據寫進內存，直接從內存裏獲得點數據信息並利用 OpenGL 繪製出來。從內存裏直接取數據則需要做到共享內存，也就是要滿足進程間的通信，在渲染場景時將數據寫在一個內存地址裏，繪製點雲圖時利用這個內存地址找到點數據的存儲地址並取出數據，這樣的方式可以使得渲染和繪製的效率都提高，要做到動態繪製時也更爲方便，但進程間的先後關係需要做一定的控制，否則容易出現繪製時內存地址裏沒有數據或者是錯誤數據的情況。