datasheet

光学雷达(LiDAR)在无人驾驶技术中的应用

2016-10-06来源: 21ic关键字:光学雷达  无人驾驶
无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术,而这些技术都离不开光学雷达(LiDAR)。本文将深入解析光学雷达是如何被广泛应用到无人车的各项技术中。文章首先介绍光学雷达的工作原理,包括如何通过激光扫描出点云;然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用,包括地图绘制、定位以及障碍物检测;最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战,包括外部环境干扰、数据量大、成本高等问题。

无人驾驶技术简介

无人驾驶技术是多个技术的集成,包括了传感器、定位与深度学习、高精地图、路径规划、障碍物检测与规避、机械控制、系统集成与优化、能耗与散热管理等等。虽然现有的多种无人车在实现上有许多不同,但是在系统架构上都大同小异。无人车的通用系统架构,系统的感知端由不同的传感器组成,其中GPS用于定位,光学雷达(Light Detection And Ranging,简称 LiDAR)用于定位以及障碍物检测,照相机用于基于深度学习的物体识别以及定位辅助。

在传感器信息采集后,我们进入了感知阶段,主要是定位与物体识别(图1中)。在这个阶段,我们可以用数学的方法,比如Kalman Filter与 Particle Filter等算法,对各种传感器信息进行融合,得出当前最大几率的位置。如果使用LiDAR为主要的定位传感器,我们可以通过LiDAR扫描回来的信息跟已知的高精地图做对比,得出当前的车辆位置。如果没有地图,我们甚至可以把当前的LiDAR扫描信息与之前的扫描信息用ICP算法做对比,推算出当前的车辆位置。在得出基于LiDAR的位置预测后,可以用数学方法与其它传感器信息进行融合,推算出更精准的位置信息。

最后,我们进入了计划与控制阶段.在这个阶段,我们根据位置信息以及识别出的图像信息(如红绿灯)实时调节车辆的行车计划,并把行车计划转化成控制信号操控车辆。全局的路径规划可以用类似A-Star的算法实现,本地的路径规划可以用DWA等算法实现。

光学雷达基础知识

先来了解下光学雷达的工作原理,特别是产生点云的过程。

工作原理

光学雷达是一种光学遥感技术,它通过首先向目标物体发射一束激光,再根据接收-反射的时间间隔来确定目标物体的实际距离。然后根据距离及激光发射的角度,通过简单的几何变化可以推导出物体的位置信息。由于激光的传播受外界影响小,LiDAR能够检测的距离一般可达100m以上。与传统雷达使用无线电波相比较,LiDAR使用激光射线,商用LiDAR使用的激光射线波长一般在600nm到1000nm之间,远远低于传统雷达所使用的波长。因此LiDAR在测量物体距离和表面形状上可达到更高的精准度,一般可以达到厘米级。

LiDAR系统一般分为三个部分:第一是激光发射器,发射出波长为600nm到1000nm之间的激光射线;第二部分是扫描与光学部件,主要用于收集反射点距离与该点发生的时间和水平角度(Azimuth);第三个部分是感光部件,主要检测返回光的强度。因此我们检测到的每一个点都包括了空间坐标信息(x, y, z)以及光强度信息(i)。光强度与物体的光反射度(reflectivity)直接相关,所以根据检测到的光强度也可以对检测到的物体有初步判断。

什么是点云?

无人车所使用的LiDAR并不是静止不动的。在无人车行驶的过程中,LiDAR同时以一定的角速度匀速转动,在这个过程中不断地发出激光并收集反射点的信息,以便得到全方位的环境信息。LiDAR在收集反射点距离的过程中也会同时记录下该点发生的时间和水平角度(Azimuth),并且每个激光发射器都有编号和固定的垂直角度,根据这些数据我们就可以计算出所有反射点的坐标。LiDAR每旋转一周收集到的所有反射点坐标的集合就形成了点云(point cloud)。

LiDAR通过激光反射可以测出和物体的距离distance,因为激光的垂直角度是固定的,记做a,这里我们可以直接求出z轴坐标为sin(a)*distance。由cos(a)*distance我们可以得到distance在xy平面的投影,记做xy_dist。LiDAR在记录反射点距离的同时也会记录下当前LiDAR转动的水平角度b,根据简单的集合转换,可以得到该点的x轴坐标和y轴坐标分别为cos(b)*xy_dist和sin(b)*xy_dist。

LiDAR 在无人驾驶技术中的应用领域

接下来介绍光学雷达如何应用在无人驾驶技术中,特别是面向高精地图的绘制、基于点云的定位以及障碍物检测。

高清地图的绘制

这里的高清地图不同于我们日常用到的导航地图。高清地图是由众多的点云拼接而成,主要用于无人车的精准定位。高清地图的绘制也是通过LiDAR完成的。安装LiDAR的地图数据采集车在想要绘制高清地图的路线上多次反复行驶并收集点云数据。后期经过人工标注,过滤一些点云图中的错误信息,例如由路上行驶的汽车和行人反射所形成的点,然后再对多次收集到的点云进行对齐拼接形成最终的高清地图。

基于点云的定位

首先介绍定位的重要性。很多人都有这样的疑问:如果有了精准的GPS,不就知道了当前的位置,还需要定位吗?其实不然。目前高精度的军用差分GPS在静态的时候确实可以在“理想”的环境下达到厘米级的精度。这里的“理想”环境是指大气中没有过多的悬浮介质而且测量时GPS有较强的接收信号。然而无人车是在复杂的动态环境中行驶,尤其在大城市中,由于各种高大建筑物的阻拦,GPS多路径反射(Multi-Path)的问题会更加明显。这样得到的GPS定位信息很容易就有几十厘米甚至几米的误差。对于在有限宽度上高速行驶的汽车来说,这样的误差很有可能导致交通事故。因此必须要有GPS之外的手段来增强无人车定位的精度。

上文提到过,LiDAR会在车辆行驶的过程中不断收集点云来了解周围的环境。我们可以很自然想到利用这些环境信息来定位。这里我们可以把这个问题用一个简化的概率问题来表示:已知t0时刻的GPS信息,t0时刻的点云信息,以及t1时刻无人车可能所在的三个位置:P1、P2和P3(这里为了简化问题,假设无人车会在这三个位置中的某一个)。求t1时刻车在这三点的概率。根据贝叶斯法则,无人车的定位问题可以简化为如下概率公式:

右侧第一项表示给定当前位置,观测到点云信息的概率分布。其计算方式一般分局部估计和全局估计两种。局部估计较简单的做法就是通过当前时刻点云和上一时刻点云的匹配,借助几何推导,可以估计出无人车在当前位置的可能性。全局估计就是利用当前时刻的点云和上面提到过的高清地图做匹配,可以得到当前车相对地图上某一位置的可能性。在实际中一般会两种定位方法结合使用。右侧第二项表示对当前位置预测的概率分布,这里可以简单的用GPS给出的位置信息作为预测。通过计算P1、P2和P3这三个点的后验概率,就可以估算出无人车在哪一个位置的可能性最高。通过对两个概率分布的相乘,可以很大程度上提高无人车定位的准确度,如图3所示。

障碍物检测

众所周知,在机器视觉中一个比较难解决的问题就是判断物体的远近,基于单一摄像头所抓取的2D图像无法得到准确的距离信息。而基于多摄像头生成深度图的方法又需要很大的计算量,不能很好地满足无人车在实时性上的要求。另一个棘手的问题就是光学摄像头受光照条件的影响巨大,物体的识别准确度很不稳定。图4展示了光线不好的情况下图像特征匹配的问题:由于相机曝光不充分,左侧图中的特征点在右侧图中没有匹配成功。图5左侧展示了2D物体特征匹配成功的例子:啤酒瓶的模板可以在2D图像中成功识别。但是如果将镜头拉远,我们只能识别出右侧的啤酒瓶只是附着在另一个3D物体的表面而已。2D物体由于维度缺失的问题很难在这个情境下做出正确的识别。

利用LiDAR所生成的点云可以很大程度上解决上述两个问题,借助LiDAR的特性,我们可以对反射障碍物的远近、高低甚至是表面形状有较为准确的估计,从而大大提高障碍物检测的准确度,而且这种方法在算法的复杂度上低于基于摄像头的视觉算法,因此更能满足无人车的实时性需求。

LiDAR技术面临的挑战

前文我们专注于LiDAR对无人驾驶系统的帮助,但是在实际应用中,LiDAR也面临着许多挑战,包括技术、计算性能以及价格挑战。要想把无人车系统产品化,我们必须解决这些问题。

技术挑战:空气中悬浮物

LiDAR的精度也会受到天气的影响。空气中悬浮物会对光速产生影响。大雾及雨天都会影响LiDAR的精度。

测试中使用了A和B两个来自不同制造厂的LiDAR,可以看到随着实验雨量的增大,两种LiDAR的最远探测距离都线性下降。雨中或雾中的传播特性最近几年随着激光技术的广泛应用越来越受到学术界的重视。研究表明:雨和雾都是由小水滴构成的,雨滴的半径直接和其在空中的分布密度直接决定了激光在传播的过程中与之相撞的概率。相撞概率越高,激光的传播速度受影响越大。

计算性能挑战:计算量大

即使是16线的LiDAR每秒钟要处理的点也达到了30万。要保证无人车定位算法和障碍物检测算法的实时性,如此大量的数据处理是面临的一大挑战。例如,之前所说的LiDAR给出的原始数据只是反射物体的距离信息,需要对所有产生的点进行几何变换,将其转化为位置坐标,这其中至少涉及4次浮点运算和3次三角函数运算,而且点云在后期的处理中还有大量坐标系转换等更复杂的运算,这些都对计算资源 (CPU、GPU、FPGA) 提出了很大的需求。

展望未来

尽管无人驾驶技术渐趋成熟,但LiDAR始终是一个绕不过去的坎。纯视觉与GPS/IMU的定位以及避障方案虽然价格低,却还不成熟,很难应用到室外场景中;但同时LiDAR价格高居不下,消费者很难承受动辄几十万美元定价的无人车。因此,当务之急就是快速把系统成本特别是LiDAR的成本大幅降低。其中一个较有希望的方法是使用较低价的LiDAR,虽然会损失一些精确度,但可以使用其它的低价传感器与LiDAR做信息混合,较精准地推算出车辆的位置。换言之,就是通过更好的算法去弥补硬件传感器的不足,我们相信这是无人车近期的发展方向。而高精度LiDAR的价格由于市场需求大增也将会在未来的一两年内出现降幅,为无人车的进一步普及铺路。

关键字:光学雷达  无人驾驶

编辑:什么鱼 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/qrs/article_2016100630793.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:交流充电桩上电源和RS485隔离的应用
下一篇:传统节能减排之发动机小型化相关技术解析

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

2024年LiDAR 市场规模将扩至14亿美元,亚洲潜力最大

  根据市场顾问公司 Esticast Research 报告,光学雷达(LiDAR)市场规模 2016 年为 3.3 亿美元,预估 2024 年将扩增至 14 亿美元,2017-2024 年平均复合年增率(CAGR)达 21.4%。下面就随汽车电子小编一起来了解一下相关内容吧。  报告指出,北美是 LiDAR 是最大市场,占比达 47%,不过以成长动能来看,亚太地区的潜力最大,预测期间内预估成长率达 28.2%。  从应用面来看,空用 LiDAR 为最大应用市场,2016 年占比超过五成。不过展望未来,随着自动驾驶汽车技术演进,中国用 LiDAR 预估成长动能最强,2017-2024 年预估复合成长率达 26.8%。  再从
发表于 2018-01-29

光学雷达(LiDAR)在无人驾驶技术中的应用

无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术,而这些技术都离不开光学雷达(LiDAR)。本文将深入解析光学雷达是如何被广泛应用到无人车的各项技术中。文章首先介绍光学雷达的工作原理,包括如何通过激光扫描出点云;然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用,包括地图绘制、定位以及障碍物检测;最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战,包括外部环境干扰、数据量大、成本高等问题。 无人驾驶技术简介 无人驾驶技术是多个技术的集成,包括了传感器、定位与深度学习、高精地图、路径规划、障碍物检测与规避、机械控制、系统集成与优化、能耗与散热管理等等。虽然现有的多种无人车在实现上有许多不同,但是在系统架构上都大同小异。图1显示了无
发表于 2016-06-13

现代汽车与俄互联网公司合作研发无人驾驶出租车

现代汽车集团近日表示,将在俄罗斯测试与俄罗斯互联网公司Yandex联合研发的“无人驾驶出租车”。根据今年3月签署的初步协议,现代与Yandex已开发出一款基于现代索纳塔中型轿车的无人驾驶平台。 协议称,双方将于今年在莫斯科测试100辆无人驾驶出租车。公司发言人表示:“测试期间,车辆将配有安全监督人员,不会参与驾驶,但会坐在驾驶席,以便在紧急情况下进行干预。”  据报道,即将进行测试的无人驾驶出租车采用L4级自动驾驶技术。L4级自动驾驶汽车可自主执行所有对于安全至关重要的驾驶功能,并监测路况,司机无需控制车辆。 自去年起,摩比斯便已在高速公路测试其L3级自动驾驶技术,测试地为韩国、美国以及欧洲
发表于 2019-07-17
现代汽车与俄互联网公司合作研发无人驾驶出租车

无人驾驶开辟新战场:远程驾驶怎么样?

这是挑战难度很大的任务。 遥控操作是指远距离驾驶或者指挥一辆车的能力,虽然它是个冷门的话题,但却是一个能让自主无人驾驶技术走向世界的关键技术要素。一家名为Designated Driver的新公司认为,他们可以在这方面发挥助力。 即便在正午,开车从旧金山跑到圣何塞这80公里左右的路途也是个苦差事。在湾区开车时而要遭遇在出行高峰时段堵车,时而又经历转瞬即逝的欣喜狂奔,驾驶者就像一个蹒跚学步的孩童,要在沉默和狂暴两个状态中切换。这不禁令人格外期盼,有朝一日,让公路上都是机器人驾驶。而现在,更让我羡慕的是Evan Livingston。他此刻正在操纵一辆林肯MKZ轿车在圣何塞市中心行驶,因为和我会面的缘故
发表于 2019-07-17
无人驾驶开辟新战场:远程驾驶怎么样?

华为未来要开展无人驾驶研发

(申请号:201910082123.7),申请人为华为技术有限公司。根据目前公开的专利文件资料,让我们一起来看看华为的无人驾驶技术是如何实现的吧。如上图为自动驾驶汽车的结构示意图。车辆被配置为完全或部分地自动驾驶模式,例如,车辆可以在处于自动驾驶模式的同时控制自身,并且可通过人为操作来确定车辆及其周边环境的当前状态,确定周边环境中的至少一个其他车辆的可能行为,并确定该其他车辆执行可能行为的可能性相对应的置信水平,基于所确定的信息来控制车辆。车辆可包括各种子系统,例如行进系统、传感器系统、控制系统、一个或多个外围设备以及电源、计算机系统和用户接口,每个子系统和元件可以通过有线或者无线互连。自动驾驶汽车包含有传统汽车的各种部件:行进系统
发表于 2019-07-17
华为未来要开展无人驾驶研发

密歇根大学研发新软件 提升无人驾驶汽车的计算机视觉能力

(图片来源:密歇根大学官网)据外媒报道,在进行探测“极度虚假”视频的项目中,密歇根大学(University of Michigan)的工程师研发出一种软件,可利用视频片段提高计算机追踪物体的能力,而且计算机的物体追踪能力平均提高了11%。该软件名为BubbleNets,可为人类选择出最好的视频帧,以便进行人工注射。除了能够帮助训练算法识别出被篡改的视频片段,该软件还能够提升无人驾驶汽车、无人机、监控和家庭机器人等新兴领域内的计算机视觉能力。目前分析视频片段的软件都需要依靠人工在视频中标记物体,如标记人、动物和车辆。随后,“视频物体分割”算法将通过视频,跟踪此类物体的边界。如今的先进“深度学习”程序需要人类只标出单个视频帧,而通常
发表于 2019-07-11
密歇根大学研发新软件 提升无人驾驶汽车的计算机视觉能力

小广播

何立民专栏

单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2019 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved