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激光雷達(dá)檢測(cè)的工作原理

2022-01-17 19:31:49·  來(lái)源：汽車ECU開(kāi)發(fā)  
　
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，激光雷達(dá)(LiDAR)的原理是通過(guò)發(fā)射單元發(fā)射激光束，遇到障礙物后進(jìn)行反射，并被接收單元捕獲，通過(guò)測(cè)量每束激光飛行時(shí)間(TOF，TimeofFlight)來(lái)確定障礙
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，激光雷達(dá)(LiDAR)的原理是通過(guò)發(fā)射單元發(fā)射激光束，遇到障礙物后進(jìn)行反射，并被接收單元捕獲，通過(guò)測(cè)量每束激光飛行時(shí)間(TOF，TimeofFlight)來(lái)確定障礙物的距離，并且構(gòu)建點(diǎn)云。
當(dāng)激光雷達(dá)的質(zhì)量(價(jià)格)非常高時(shí)，每秒可以發(fā)射多達(dá)200萬(wàn)激光束，意味著有200多萬(wàn)個(gè)點(diǎn)云，點(diǎn)云代表3D世界，因?yàn)榧す饫走_(dá)獲取的是每撞擊點(diǎn)的準(zhǔn)確三維坐標(biāo)(X,Y,Z)。從而構(gòu)建豐富的環(huán)境3D場(chǎng)景。

激光雷達(dá)的缺點(diǎn)是什么？
1. 激光雷達(dá)不能直接估計(jì)速度。他們需要計(jì)算兩次連續(xù)測(cè)量之間的差異才能做到這一點(diǎn)。
2. 激光雷達(dá)在惡劣的天氣條件下無(wú)法正常工作。在有霧的情況下，激光可以擊中它并混淆場(chǎng)景。類似于雨滴或泥土。
3．激光雷達(dá)在尺寸方面很笨重——它們不能像相機(jī)或雷達(dá)那樣隱藏起來(lái)。
4. 激光雷達(dá)的價(jià)格雖然在下降，但仍然很高。
激光雷達(dá)有哪些優(yōu)勢(shì)？
1．激光雷達(dá)可以準(zhǔn)確估計(jì)障礙物的位置。到目前為止，我們還沒(méi)有更準(zhǔn)確的方法來(lái)做到這一點(diǎn)。
2.如果我們看到車輛前面的激光雷達(dá)生成的點(diǎn)云，即使障礙物檢測(cè)系統(tǒng)沒(méi)有檢測(cè)到任何東西，我們也可以停下來(lái)。
使用 LiDAR 進(jìn)行“對(duì)象檢測(cè)”有兩種主要方法：
1．用無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
2．使用 3D 深度學(xué)習(xí)
下面主要介紹第一種方法，該方法主要有4個(gè)步驟：
1.點(diǎn)云處理；
2.點(diǎn)云分割；
3.障礙物聚集；
4.編輯框擬合；
01.點(diǎn)云處理——體素網(wǎng)格
體素網(wǎng)格是一個(gè) 3D 立方體,通過(guò)每個(gè)立方體只留下一個(gè)點(diǎn)來(lái)過(guò)濾點(diǎn)云。
立方體越大，點(diǎn)云的最終分辨率越低。
最后，我們可以將云的采樣從 100000點(diǎn)降低到只有幾千點(diǎn)。
對(duì)點(diǎn)云就行采樣處理完后，就可以進(jìn)行分割、聚類和邊界框的實(shí)現(xiàn)。
02.激3D分割——RANSAC
點(diǎn)云分割的任務(wù)是將障礙物從場(chǎng)景中區(qū)分出來(lái)。
RANSAC
一種非常流行的用于分割的方法稱為RANSAC(隨機(jī)抽樣一致性算法)，該算法的目標(biāo)是識(shí)別一組點(diǎn)中的異常值。
點(diǎn)云的輸出一般代表一些形狀。有些形狀代表障礙物，有些則簡(jiǎn)單地代表地面上的倒影。RANSAC 的目標(biāo)是識(shí)別這些點(diǎn)并通過(guò)擬合平面或線將它們與其他點(diǎn)分開(kāi)。
為了擬合一條線，我們可以考慮線性回歸。但是有這么多的異常值，回歸會(huì)試圖平均結(jié)果并錯(cuò)過(guò)這條線。與線性回歸相反，這里的算法將識(shí)別這些異常值。
我們可以將這條線視為場(chǎng)景的目標(biāo)路徑（即道路），將異常值視為障礙物。

它是如何工作的？

過(guò)程如下：
1、隨機(jī)選擇2個(gè)點(diǎn)
2、將線性模型擬合到這些點(diǎn)
3、計(jì)算每隔一個(gè)點(diǎn)到擬合線的距離。如果距離在定義的距離容差范圍內(nèi)，我們將該點(diǎn)添加到內(nèi)層列表中。
因此它需要一個(gè)參數(shù)：距離容差。
最后，選擇內(nèi)層數(shù)最多的迭代作為模型;其余的都是異常值。這樣，我們就可以把每一個(gè)內(nèi)線都看作是道路的一部分，把每一個(gè)異常值都看作是障礙的一部分。
RANSAC 也適用于 3D。在這種情況下，3 點(diǎn)之間的平面是算法的基礎(chǔ)。然后計(jì)算點(diǎn)到平面的距離。
下圖是點(diǎn)云上的 RANSAC 算法的結(jié)果。紅色區(qū)域代表車輛，而地面為綠色。
RANSAC 是一種非常強(qiáng)大且簡(jiǎn)單的點(diǎn)云分割算法。它試圖找到屬于同一形狀的點(diǎn)，以及不屬于同一形狀的點(diǎn)。然后，它可以分離云。
03.聚類-歐氏與KD樹(shù)
RANSAC的輸出是一個(gè)障礙點(diǎn)列表，一個(gè)道路點(diǎn)列表。由此，我們可以為每個(gè)障礙定義獨(dú)立的簇。
聚類是一種根據(jù)點(diǎn)的距離將一組點(diǎn)分開(kāi)的技術(shù)?？紤]到上面的圖像，我們有一些可見(jiàn)的障礙，我們需要算法本身來(lái)理解實(shí)際上有多輛車，并為每個(gè)障礙設(shè)置一種顏色。
它是如何工作的？
聚類是一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括：k-means（最流行的）、DBScan、HDBScan 等
我們可以簡(jiǎn)單地使用歐幾里得聚類并計(jì)算點(diǎn)之間的歐幾里得距離。
過(guò)程如下：
1、選擇 2 個(gè)點(diǎn)，一個(gè)目標(biāo)和一個(gè)當(dāng)前點(diǎn)
2、如果目標(biāo)與當(dāng)前點(diǎn)之間的距離在距離容差范圍內(nèi)，則將當(dāng)前點(diǎn)添加到集群中。
3、如果沒(méi)有，請(qǐng)選擇另一個(gè)當(dāng)前點(diǎn)并重復(fù)。
聚類算法將距離容差、最小聚類大小和最大聚類大小作為輸入。這樣，我們可以過(guò)濾“幽靈障礙物”（無(wú)緣無(wú)故地在空間中的一點(diǎn)上的一個(gè)點(diǎn)云）并定義封閉障礙物的距離。
計(jì)算和 KD 樹(shù)
上述技術(shù)的問(wèn)題在于，一個(gè) LiDAR 傳感器可以輸出 100,000 個(gè)點(diǎn)云。這將意味著 100,000 次歐幾里得距離計(jì)算。為了避免計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的距離，我們可以使用 KD 樹(shù)。
KD樹(shù)是一種搜索算法，它將根據(jù)點(diǎn)在樹(shù)中的XY位置進(jìn)行排序。一般的想法是，如果一個(gè)點(diǎn)不在一個(gè)定義的距離公差內(nèi)，那么其x或y更大的點(diǎn)肯定不會(huì)在這個(gè)距離內(nèi)。這樣，我們就不用計(jì)算所有的點(diǎn)。
以上面的這種情況為例，底部的橙色點(diǎn)不低于距離容差閾值。我們可以刪除這個(gè)橙色點(diǎn)右側(cè)的每個(gè)點(diǎn)，因?yàn)槲覀兇_信它們也不會(huì)在容差閾值內(nèi)。然后我們可以取另一個(gè)點(diǎn)，計(jì)算距離，然后依次重復(fù)。
KD 樹(shù)非常適合計(jì)算——?dú)W幾里得使得計(jì)算量大大減少。再加上聚類算法，它們是有效獲取獨(dú)立障礙物的強(qiáng)大工具。
04.邊界框
最終目標(biāo)是在每個(gè)集群周圍創(chuàng)建一個(gè) 3D 邊界框。
這部分不是特別難，但它對(duì)障礙物的大小做出了假設(shè)。由于我們沒(méi)有進(jìn)行任何分類，我們必須將邊界框與點(diǎn)相匹配。
一種可以幫助擬合邊界框的算法是主成分分析 (PCA)。使用 PCA，我們可以繪制一個(gè)與點(diǎn)云完全對(duì)應(yīng)的邊界框。
通過(guò)結(jié)合上面討論的所有 3 種技術(shù)，我們有一個(gè)基于 LiDAR 點(diǎn)云的障礙物檢測(cè)算法！其結(jié)果如下所示。
LiDAR是一種非常強(qiáng)大且可靠的傳感器，在機(jī)器人技術(shù)中得到了廣泛應(yīng)用。
一段時(shí)間以來(lái)，LiDAR技術(shù)因其笨重的尺寸和價(jià)格而飽受詬病，使其成為精英傳感器。
隨著價(jià)格的下降，甚至獨(dú)立開(kāi)發(fā)者也可以使用它。
隨著 LiDAR 的可用性，獲得使用該傳感器的技能將成為工程師的真正優(yōu)勢(shì)！傳感器融合也是一個(gè)引人入勝的話題，只有掌握了 LiDAR + 攝像頭或 LiDAR + RADAR 檢測(cè)才有意義。
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