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        激光雷達在無人駕駛汽車中的應(yīng)用

        2017-11-20 23:22:54白巧花
        卷宗 2017年30期
        關(guān)鍵詞:激光雷達固態(tài)障礙物

        白巧花

        當今,人類文明的進程在不斷加快,毫無疑問,21世紀將是人工智能的天下,而無人駕駛汽車就是人工智能皇冠上的明珠,無人駕駛已成為未來最值得期待的汽車技術(shù)之一,世界級IT企業(yè)和汽車巨頭都在加速布局無人駕駛戰(zhàn)略,力圖在未來數(shù)百億的無人駕駛市場中分一塊蛋糕。

        1 雷達是無人駕駛汽車的眼睛

        汽車要實現(xiàn)無人駕駛,就跟人走路一樣,必須通過眼睛來感知外界的信息,通過大腦來控制我們雙腿該怎么走。眼睛之于汽車,可以是攝像頭、普通雷達、激光雷達。大腦之于汽車,那就是芯片了,它會根據(jù)“眼睛”所看到情景,通過嚴密的計算,也可以結(jié)合例如地圖等數(shù)據(jù)庫,最終控制車輪該怎么走。在這些“眼睛”之中:攝像頭精度高、可見范圍遠,但是害怕霧雨天;普通雷是以微波和毫米波段的電磁波作為載波,不怕霧雨天,但是精度低、可見范圍短。而激光雷達正好結(jié)合以上兩者的優(yōu)點,它以光波波段電池輻射,波長比微波和毫米波短得多,因此,不僅精度高、可見范圍遠,也不怕霧雨天,自然成為無人駕駛汽車的首選。

        據(jù)國外調(diào)研機構(gòu)的分析預(yù)測,2015年全球汽車激光雷達市場規(guī)模約為六千兩百萬美元,預(yù)計2020年全球市場規(guī)模將達到2.7億美元左右,2017~2020年將以34%年復(fù)合成長率增長。

        2 激光雷達的發(fā)展對無人駕駛汽車的影響

        激光雷達能否大規(guī)模運用在無人駕駛汽車,主要取決于成本和效果。如果低成本的激光雷達方案能達到汽車業(yè)界期望的效果,將極大地推動無人駕駛汽車上市進度。目前,除了美國Velodyne公司,一些較為成規(guī)模也在做激光雷達的公司,以及一些處于創(chuàng)業(yè)階段公司都在為尋求降低激光雷達成本,而努力奮斗中。目前降低激光雷達成本的基本方向是,讓激光雷達從“機械式”往“固態(tài)式”的路線走。

        3 激光雷達的原理與結(jié)構(gòu)

        與雷達原理相似,激光雷達使用的技術(shù)是飛行時間(TOF, Time of Flight)。具體而言,就是根據(jù)激光遇到障礙物后的折返時間,計算目標與自己的相對距離。激光光束可以準確測量視場中物體輪廓邊沿與設(shè)備間的相對距離,這些輪廓信息組成所謂的點云并繪制出3D環(huán)境地圖,精度可達到厘米級別,從而提高測量精度。

        在ADAS系統(tǒng)中,激光雷達通過透鏡、激光發(fā)射及接收裝置,基于TOF飛行時間原理獲得目標物體位置、移動速度等特征數(shù)據(jù)并將其傳輸給數(shù)據(jù)處理器;同時,汽車的速度、加速度、方向等特征數(shù)據(jù)也將通過CAN總線傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理器;數(shù)據(jù)處理器對目標物體及汽車本身的信息數(shù)據(jù)進行綜合處理并根據(jù)處理結(jié)果發(fā)出相應(yīng)的被動警告指令或主動控制指令,以此實現(xiàn)輔助駕駛功能。

        4 機械雷達與固態(tài)雷達

        激光雷達包括機械激光雷達和固態(tài)激光雷達。

        機械激光雷達帶有控制激光發(fā)射角度的旋轉(zhuǎn)部件,而固態(tài)激光雷達則依靠電子部件來控制激光發(fā)射角度,無需機械旋轉(zhuǎn)部件。

        由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)有所差別,兩種激光雷達的體積大小也不盡相同。機械激光雷達體積較大、價格昂貴、測量精度相對較高,一般置于汽車外部。固態(tài)激光雷達尺寸較小、性價比較高、測量精度相對低一些,但可隱藏于汽車車體內(nèi),不會破壞外形美觀。

        激光雷達的固態(tài)化、小型化、低成本化將是大勢所趨。有了低成本高精度的激光雷達,我們將會向無人駕駛的量產(chǎn)邁出一大步。

        5 激光雷達在無人駕駛汽車上的基本運用

        二維激光雷達和三維激光雷達在無人駕駛車輛上得到了廣泛應(yīng)用。與三維測距雷達相比,二維激光雷達只在一個平面上掃描,結(jié)構(gòu)簡單、測距速度快、系統(tǒng)穩(wěn)定可靠,但是將二維激光雷達用于地形復(fù)雜、路面高低不平的環(huán)境時,無法完成地形的重建工作,且容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真和虛報等現(xiàn)象;而三維激光雷達則可以獲得車輛環(huán)境的深度信息,準確發(fā)現(xiàn)障礙物,構(gòu)建可行駛區(qū)域,在豐富的點云數(shù)據(jù)上可獲得包括車道、路沿等道路要素,還可獲得非結(jié)構(gòu)化道路的障礙物和可行駛區(qū)域,行駛環(huán)境中行人和車輛,交通信號燈和交通標志等其他豐富信息。

        1)動靜態(tài)障礙物檢測與分類

        障礙物檢測時無人駕駛汽車自主導(dǎo)航的基本前提和安全保障。對于靜態(tài)障礙物,無人車需要通過激光雷達準確獲取障礙物的位置、寬度、長度、高度等信息以便進行防碰撞、避障等動作;對于動態(tài)障礙物,無人車需要通過激光雷達獲取障礙物的橫縱向移動速度、位置、長寬高、類別等信息,無人車可以基于移動障礙物的信息進行合理的動作規(guī)劃。

        2)道路邊緣檢測與道路特征識別

        道路邊緣檢測可以讓無人車更合理的規(guī)劃當前路徑的可行駛區(qū)域,在GPS導(dǎo)航失效時保障無人車繼續(xù)行駛;同時,不同顏色的道路區(qū)域反射率不同,基于此,激光雷達可以利用反射率進行車道線檢測;對于多線激光雷達,無人車可以利用每條線之間的關(guān)系進行坡度檢測。

        3)激光雷達用于地圖構(gòu)建和定位

        在自主駕駛過程中需要一個厘米級的高精度地圖,結(jié)合環(huán)境模型和傳感器場景和交通狀況感知,最后進行駕駛決策。這其中,激光雷達起到了地圖采集、環(huán)境感知和輔助定位等功能。

        通過采用激光雷達多次行駛獲取道路的三維點云數(shù)據(jù),進行人工標注,過濾一些點云圖中的錯誤信息,對多次收集的點云數(shù)據(jù)進行對齊拼接最終形成高清地圖。所建立路面模型包含較全的交通標志和交通信號燈,車道線位置、數(shù)量和寬度等,道路坡度和斜率等,還包括車道限高、下水道口、障礙物以及其他道路細節(jié)。既提供當前道路的靜態(tài)環(huán)境模型,也可以通過預(yù)先存儲的點云和圖像特征數(shù)據(jù)來提供高精度定位。

        參考文獻

        [1]董輝. 谷歌無人駕駛汽車裝用的雷達傳感器 [J].汽車電器,2017(6)

        [2]王世峰 戴祥. 無人駕駛汽車環(huán)境感知技術(shù)綜述.[J].長春理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) , 2017,40(1)endprint

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