LIDARの最も初期の定義はLIDAR、英語はライトデテアイオンと測距、中国語は「光検出と測距」を意味します。
実際、より正確な定義はLADAR:ラサーデテクティオンと測距、すなわち「レーザー検出と測距」です。これは2004年に提案された定義であり、LIDARの概念に沿ったものです。
LIDARは実際には光バンド(特殊バンド)で動作するレーダーの一種であり、その利点は非常に明白です:
1.非常に高い解像度:LIDARは、光バンドで動作し、周波数は、マイクロ波よりも桁2〜3桁高いです。そのため、マイクロ波レーダーと比較して、LIDARは非常に高い範囲の決断、角度の決断および速度の決断を有する
2.強力な抗干渉能力:レーザー波長が短く、それは非常に小さな発散角度(μradの順序で)でレーザービームを放出することができ、多経路効果は小さい(指向性放射を形成せず、マイクロ波またはミリ波でマルチパス効果を生成する)、検出可能な低高度/超低高度ターゲット。
3.得られる情報の量は豊富です:ターゲットの距離、角度、反射強度、速度および他の情報を直接得ることができるターゲットの多次元画像を生成する。
4.一日中動作することができます:レーザーアクティブ検出は、外部の照明条件やターゲット自体の放射線特性に依存しません。それは、独自のレーザービームを放出し、放出されたレーザー光のエコー信号を検出することによってターゲット情報を取得する必要があります。
しかし、LIDARの最大の欠点は、大気の状態や作業環境からの煙の影響を受けやすいということです。全天候環境を実現することは非常に困難です。
LIDAR 分類
LIDARの分類がシステムに分かれている場合、主に直接検出LIDARおよび一貫検出LIDARがある。実際、測量やマッピングに使用される自動運転、ロボット、ライダーなど、現時点で言及されているのは、基本的にこのタイプの直接検出LIDARに属しています。風の測定や速度測定などの一部の特殊なレーダーは、一般的にコヒーレントシステムを使用します。LIDARの分類がシステムに分かれている場合、主に直接検出LIDARおよび一貫検出LIDARがある。実際、測量やマッピングに使用される自動運転、ロボット、ライダーなど、現時点で言及されているのは、基本的にこのタイプの直接検出LIDARに属しています。風の測定や速度測定などの一部の特殊なレーダーは、一般的にコヒーレントシステムを使用します。
アプリケーション分類によると、レーザーレンジファインダー、レーザー3次元イメージングレーダー、レーザー速度測定レーダー、レーザー大気検出レーダーなど、より多くの分割が可能です。
単線ライダー、マルチラインライダー、測量ライダーのいずれであっても、基本的にはレーザー3次元イメージングレーダーのカテゴリーに分けることができます。
レーザー3次元イメージングレーダーは、実際には、ターゲット距離情報と目標角度情報の2つのコア情報を取得する必要があります。
3次元の座り方の基準を決定する場合は、距離、方位角、ピッチ角度の情報を取得する必要があります。次に、距離、方位角、ピッチ角の3つの情報に基づいて、ターゲットの3次元座標点を計算します。
一般的に言えば、エンコーダを測定して角度情報を得る技術は非常に成熟している。LIDARの距離情報を取得する方法について、より懸念しています。
レーザー三次元撮像レーダーは、直接測距・直角計測技術を通じてターゲットの3次元点群データを取得でき、取得したデータ自体が3次元データである。ターゲットの3次元画像を生成するために大量の計算と処理を必要とせず、レーザ測距は非常に高精度です。
そのため、レーザー三次元撮像レーダーは、現在、大きな三次元シーンの画像を得ることができる最も効率的なセンサであり、現在、三次元シーンの最高精度を得ることができるセンサでもあります。
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レーザ測距方式
現在、通常見られる距離測定方法は、レーザー飛行時間(TIme of Fly、TOF)法と三角測量法の大きなカテゴリーに分類できます。
レーザ時間の飛行方法は、パルス変調(パルス測距技術)、もう1つはレーザー連続波強度変調の位相変調で、位相差を通して距離情報を測定する2つのカテゴリに分けられます。
市場で見ることができる距離計、または単一行および複数行のLIDARsは、基本的にこれらの3種類の測距方法を使用します。
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レーザーパルス測距技術
レーザーパルス測距技術の原理は非常に簡単です:レーダーとターゲットの間のレーザーパルスの飛行時間を測定することによってターゲットの距離情報を取得します。ここでは、光の速度であるベンチマークが使用されます。すべての測定値は、データムを持っている必要があります。TOF に使用されるデータムはレーザーの飛行速度であるため、レーザーの場合、速度と周波数(2つの最も正確なデータム)という 2 つのデータムがあります。
上記3つのレンジ方式のうち、最も難しい技術的問題はパルスレンジ方式だと思います。しかし、それがもたらす利点は明らかです:測定速度は非常に速いです。測定は高いピーク値を持つレーザーによって行われるので、その妨害防止能力は非常に強い。
欠点は、測距分解能を向上させることが困難であり、検出回路が困難である点である。たとえば、位相レンジで 1.5 ミリメートルの分解能を実現する場合、100G 帯域幅に相当する 10 ピコ秒のタイミング クロック分解能を実現する必要があります。これは非常に難しいテクニックです。
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レーザー位相測位
一般的なハンドヘルドレーザーレンジファインダなどのレーザー位相測距は、位相測距を使用します。主にレーダーとターゲットの間を行き来する強度変調連続波レーザー信号によって生成された位相差を測定することにより、距離情報を取得します。
この技術の最大の利点:範囲の解像度は非常に高いです。現在、一般市場の位相レンジファインダーはミリレベルの分解能を実現できる。
欠点は、測定速度がパルスの範囲よりも遅いということです。結局のところ、少なくとも数十、あるいは数百サイクルの位相差を較正する必要があります。実際には、それは、その測定時間を位相で長くし、その測定速度は比較的低いのと同等です。また、その測定精度は、ターゲット形状の動きに比較的影響を受けやすい。測定された光の点内で、2つのターゲットが連携している場合、実際に測定された特定の情報は、以前のターゲット情報や次のターゲット情報ではなく、2つのターゲット間の距離の平均値です。
しかし、パルス範囲では、そのような情報を分離するのは簡単です。例えば、レーザーパルスの場合、10ナノ秒のパルス幅を達成できれば、複数のエコーで前方から後ろに30センチメートルのターゲットを区別することができます。
この方法を位相範囲で区別することは困難である。測定過程では時間が長くなり、目標運動によって持ち込まれる距離情報が測定値に導入されるからです。実際には、リアルタイム情報ではなく、平均距離情報を測定します。しかし、レーザーパルスの測距は、実際には現在の位置に関するリアルタイム情報です。
車両やロボット用のLIDARは、位相レンジ技術の代わりにレーザーパルス測距技術を使用することが多いのはこのためです。
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三角 測量
三角測量距離測定は、カメラ内のレーザー照射点の撮像位置を測定して距離情報を取得する。三角測量法の最大の利点は、技術的な難易度が低く、コストも非常に低く、近距離での測距の精度も非常に高い点です。たとえば、工業的な使用は100ミクロンの測距の正確さを達成できる。
しかし欠点は、距離の増加に伴ってその精度が徐々に悪化し、基本的にはパルスの範囲や位相の範囲と比較できないということです。
もう一つのポイントは、CMOSカメラが連続的なレーザーを使用して同期的に照らす必要があるため、平均電力は比較的低く、干渉防止能力は非常に強くなります。測距のこの方法は、一般的に屋内クローズアップ作業に適していますが、屋外のまぶしさの背景や屋内のまぶしさの背景の下で作業には適していません。
三角測量距離の測定は、ロボットなどの低パフォーマンス要件のシーンに適しています。比較的高いコストと技術的な難しさに加えて、パルスレンジングは他の面で優れた性能を有する。もちろん、その範囲の精度は位相の測距よりもわずかに低くなります。しかし、この種の精度は、現在の技術によると、基本的にはセンチメートル、あるいは数ミリメートルの順序で距離測定精度に到達することができ、基本的には多くの場面で使用の要件を満たすことができます。
私たちの主な方向は、マルチラインレーダーを含む単線レーダーを行うためにパルス範囲を使用することです。
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単一ラインのライダーとは
単線ライダーは、実際には高周波パルスレーザー距離計に加えて、1次元回転スキャンです。単一ラインのLIDARの特徴:
1.送信する唯一の方法があり、受信する1つの方法があり、構造は比較的シンプルで使いやすいです。
2.高いスキャン速度と高い角度解像度。
3.低容量、重量および電力消費;
4. 信頼性の向上
5. 低コスト;
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シングルライン LIDAR は何ができますか?
自動運転の分野では、基本的にマルチラインライダー、単線レーザーを見る
レーダーは何ができますか?
上の図に示すように、米国でDARPAオートパイロットチャレンジに参加した最初の車は、スタンリーという名前の2005スタンフォード車です。これはその年に優勝した車です。もう一つはカーネギーメロン大学の車です。
当時、彼らは基本的に単一ラインのLIDARを使用していました。特にスタンフォード大学のコンペティションカーでは、上に5つのライダーが設置されており、マルチラインライダーの創始者と考えることができますが、5つのシングルラインライダーを使用してマルチラインLIDAR機能を実現します。
2007年にVelodyneが64ラインライダーを発売した後、多くの自動運転車は基本的にVelodyne製品を使用していました。しかし、これは、単線LIDARがアシストまたは自動運転の市場を持っていないことを意味するのでしょうか?そうは思いません。例えば、単線 LIDAR は特性を持つため、複数行 LIDAR は高い繰り返し率と高い角度解像度で同じテクニカルインディケータを達成することは困難です。歩行者検出、障害物検出(小さなターゲット検出)、およびフロント障害物検出の観点から、単線レーザーは、単線レーザーレーダーがマルチラインライダーよりも高い角度解像度を持つことができるため、マルチラインライダーよりも多くの利点があります。これは、小さな物体や歩行者を検出するのに非常に便利です。この技術は、インテリジェントロボットやサービスロボットに非常に有用であり、この技術はホットフィールドでもあります。
多くの人が質問をするかもしれません, なぜカメラの代わりに車線検出にLIDARを使用.ADAS アルゴリズムは非常に成熟していませんか。なぜLIDARを使用する必要がありますか?
これは、カメラが特にバックグラウンドライトや強い光からの干渉を受けやすいためです。例えば、並木道を歩くと、木陰が斑点に落ちて白い車線線と組み合わさると、車線を認識することは非常に困難であり、認識確率は複雑な照明または強い光条件下にあります。その認識確率は非常に低く、アルゴリズムは非常に複雑です。
それでは、車線検出に LIDAR を使用する利点は何ですか?まず、可視光よりも赤外線帯の放射量がずっと低い赤外線レーザーを使用しています。次に、強いバックグラウンドライトを直接除外する非常に狭いフィルタを追加します。その後、赤外線を使用して検出します。このようにして、車線線の非常に高品質な画像を得ることができ、画像のグレースケールを通して、車線線を検出することは非常に容易である。つまり、車線線検出に LIDAR を使用すると、その性能はカメラよりも高くなります。
アシスト運転における単線ライダーの適用は歩行者検出である。実際、これは前方衝突防止アプリケーションでもあり、自動車の衝突防止に基本的に似ています。単線 LIDAR の角度分解能は複数行 LIDAR よりも高くなる可能性があるため、歩行者は、より大きな距離で事前に検出でき、制御システムまたはドライバーに対してより多くの警告時間を残すことができます。
