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公元前440年#xff0c;古希腊哲学家、预言家、科学家、江湖术士恩培多克勒提出月亮是由反射发光#xff1b;提出光有速度。1638年#xff0c;伽利略提着一盏灯站在山头上#xff0c;默默的把灯盖了起来… 远处的另一个山头上#xff0c;他的助手在看到灯灭的一瞬…1. 历史
公元前440年古希腊哲学家、预言家、科学家、江湖术士恩培多克勒提出月亮是由反射发光提出光有速度。1638年伽利略提着一盏灯站在山头上默默的把灯盖了起来… 远处的另一个山头上他的助手在看到灯灭的一瞬间也把自己手上的灯盖了起来。伽利略想用这样的办法计算出光的速度。可惜他不仅没能测出光速甚至没能判断出光速是不是无限的对于当时的技术手段光速实在太快了。 1676年奥勒罗默通过观察木星的卫星得到光在地球公转轨道的传播时间为22分钟爱因斯坦发表狭义相对论提到光速恒定不变的概念1972年美国埃文森等人测量出真空中的光速约为299792458m
2. 提出激光雷达
Light Detection And RangingRADAR radio detection and ranging通过利用光速同一介质速度不变等原理激光雷达应运而生 激光雷达是一种通过发射激光束探测目标的雷达车用雷达的目的都是先探测距离为基础
基础原理 ToF法 简单理解可表示为发射一段激光束反射回来被接收器接收再用光速来计算距离即ToF法 FMCWFrequency Modulated Continuous Wave调频连续波 有一个信号发生器发出频率随时间呈三角波变化的信号给发射机激光雷达发出信号然后接收机接收这个频率呈三角状变化的信号回波的频率变化规律与发射的相同但是存在时间延迟这就导致相同时间的频率有微小的差别。通过对两个信号的拍频测量就可以得到距离信息。优点低峰值功率、测量速度、解决干扰ToF法加入光随机码,FMCW对波进行encode密码 但是仅靠一束光线仅能测出一个点的距离没法满足如自动驾驶等的探测需求因此需要加上更多的线束这样就能探测出障碍物的垂直轮廓了线束越多能够探测的精度就越高 128线束及约为25度的垂直视场角 分辨率1200*128每秒153万次测量 禾赛at128一维转镜转镜 常用波长为905nm无法做到高功率否则对人眼有伤害1550nm人眼对这一波段不敏感功率可以做高 可是这样激光雷达只能扫一条线啊
激光雷达分类 机械式 Velodyne 64线激光雷达结构示意图发射系统和接收系统存在物理意义上的转动也就是通过不断旋转发射器将激光点变成线并在竖直方向上排布多束激光发射器形成面达到 3D 扫描并接收信息的目的。但由于通过复杂的机械结构实现高频准确的的转动平均的失效时间仅 1000-3000 小时难以达到车厂最低 13000 小时的要求。
半固态
转镜 与MEMS微振镜平动和扭转的形式不同转镜是反射镜面围绕圆心不断旋转。转镜在功耗、散热等方面有着更大优势。法雷奥推出的全球首款车规级激光雷达就采用了转镜形式。 在转镜方案中也存在一面扫描镜一维转镜和一纵一横两面扫描镜二维转镜两种技术路线。一维转镜线束与激光发生器数量一致而二维转镜可以实现等效更多的线束在集成难度和成本控制上存在优势。
棱镜
棱镜式激光雷达也称为双楔形棱镜式激光雷达内部包括两个楔形棱镜激光在通过第一个楔形棱镜后发生一次偏转通过第二个楔形棱镜后再一次发生偏转。控制两面棱镜的相对转速便可以控制激光束的扫描形态。与前面提到的扫描形式不同棱镜激光雷达累积的扫描图案形状状若菊花而并非一行一列的点云状态。这样的好处是只要相对速度控制得当在同一位置长时间扫描几乎可以覆盖整个区域。
微振镜MEMSMicroelectromechanical Systems
通过微振动镜反射激光
纯固态
完全取消活动部件减少震动 不需要获得部件依靠电子部件控制旋转角度
Flash式
通过光学扩散镜打出一个面功率下降距离下降
光学相控阵式
受到质疑
激光雷达应用
目标检测目标识别运动追踪及预测物体
激光雷达劣势
成本较高探测距离有限雨雪雾霾天气会影响性能体积较大集成度较低寿命短
赛道玩家
Avea:FMCW奥迪Velodyne机械、转镜现代、福特Luminar1550MEMS沃尔沃禾赛科技: 转镜理想、小鹏
参考资料
超快速超简单5分钟了解激光雷达基础原理的线束视场角题目二车载激光雷达从原理到应用, 李铀博士上走进自动驾驶传感器一——激光雷达用动画解释TOF单线激光雷达工作原理详解激光雷达完整版预见2023《2023年中国激光雷达行业全景图谱》(附市场现状、竞争格局和发展趋势等)MEMS激光雷达技术的发展与落地禾赛 FT120 纯固态激光雷达亮相 CES 2023将于下半年开始交付行研笔记_LIDAR2转镜与MEMS一文看懂激光雷达LIDAR基本工作原理自动驾驶传感器之激光雷达四主流激光雷达工作原理介绍预见2023《2023年中国激光雷达行业全景图谱》(附市场现状、竞争格局和发展趋势等)Li, You, 和Javier Ibanez-Guzman. 《Lidar for Autonomous Driving: The Principles, Challenges, and Trends for Automotive Lidar and Perception Systems》. IEEE Signal Processing Magazine 37, 期 4 (2020年7月): 50–61. https://doi.org/10.1109/MSP.2020.2973615.Royo, Santiago, 和Maria Ballesta-Garcia. 《An Overview of Lidar Imaging Systems for Autonomous Vehicles》. Applied Sciences 9, 期 19 (2019年9月30日): 4093. https://doi.org/10.3390/app9194093.McManamon, Paul F., Paul Banks, Jeffrey Beck, Dale G. Fried, Andrew S. Huntington和Edward A. Watson. 《Comparison of Flash Lidar Detector Options》. Optical Engineering 56, 期 3 (2017年3月7日): 031223. https://doi.org/10.1117/1.OE.56.3.031223.
