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應

用1

激光雷達在無人駕駛中的作用2激光雷達的概念3

激光雷達的組成及分類4激光雷達的測距原理5

激光雷達在無人車中的應用6

車載激光雷達的發展趨勢7實例分析與演示1激光雷達在無人駕駛中的作用1、激光雷達在無人駕駛中的作用激光雷達是無人駕駛車輛的“標配”1、激光雷達在無人駕駛中的作用障礙與行人檢測圖片來源于IBEO官網視頻1、激光雷達在無人駕駛中的作用車距精準控制圖片來源于IBEO官網視頻1、激光雷達在無人駕駛中的作用環境地圖構建2激光雷達的概念2.1、激光雷達的概念激光雷達實際上是一種工作在光學波段（特殊波段）的雷達；它是以激光作為載波，以光電探測器為接收器件，以光學望遠鏡為天線。LIDAR，(LightDetentionand

Ranging)LADAR, (LaserDetectionand

Ranging)2.2、點云的概念點云：激光雷達在單位采樣時間內獲得的位置點信息。2.2、點云的概念點云：激光雷達在單位采樣時間內獲得的位置點信息。傳統的“雷達”

(RADAR，Radio

Detection

And

Ranging)是以微波和毫米波作為載波的雷達。“激光雷達”是激光技術與雷達技術相結合的產物，最早應用于航天領域。隨著需求的牽引和技術的進步，以后陸續提出并實現：激光多普勒雷達、激光測風雷達、激光成像雷達、激光差分吸收雷達、拉曼散射激光雷達、微脈沖激光雷達、激光合成孔徑雷達、激光相控陣雷達等。激光雷達已經廣泛應用到諸多領域，如交通、測繪、安防、航天等。2.3、激光雷達的發展歷程2.4、無人車挑戰賽與激光雷達2.5、激光雷達的優勢與不足優勢分辨率高方向性好獲取的信息量豐富可全天時工作不足容易受到大氣條件以及工作環境的煙塵的影響3激光雷達的基本組成及分類3.1、激光雷達的基本組成激光雷達系統主要包括：激光發射器、掃描與光學部件和感光部件。3.1、激光雷達的基本組成從探測機理劃分，主要有直接探測激光雷達和相干探測激光雷達。自動駕駛車輛、機器人、測繪用到的激光雷達，基本上屬于這種直接探測激光雷達。測風、測速之類的雷達，一般會采用相干探測激光雷達。3.2、激光雷達的分類（從探測機理上分類）激光測距儀激光三維成像雷達激光測速雷達激光大氣探測雷達……3.2、激光雷達的分類（從應用上分類）4激光雷達的測距原理根據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。4、激光雷達的測距原理激光脈沖測距：通過測量激光脈沖在雷達和目標之間來回飛行時間獲取目標距離的信息。4、激光雷達測距的基本原理激光相位測距

：通過測量被強度調制的連續波激光信號在雷達與目標之間來回飛行產生的相位差獲得距離信息。4、激光雷達的測距原理5激光雷達在無人車中的應用5.1、無人車載激光雷達主要指標測量距離測量精度分辨率垂直分辨率水平分辨率測量速率5.1、無人車載激光雷達主要指標5.2、機械激光雷達與固態激光雷達機械激光雷達 ? 固態激光雷達5.3、單線激光雷達單線激光雷達掃描一次只產生一條掃描線， 其所獲得的數據為2D數據；掃描速度高、角度分辨率高；體積、重量和功耗低；可靠性更高；成本低。單線束（UTM-30LX）5.3、單線激光雷達單線激光雷達5.4、多線激光雷達多線激光雷達掃描一次可產生多條掃描線4線束、8線束、16線束、32線束、64線束多線束(Velodyne)5.4、多線激光雷達多線激光雷達目前以美國Velodyne公司的HDL-64ES2激光雷達為典型代表， 它發出多達64個激光束， 全部安裝在旋轉電機上， 其水平探測范圍360°垂直方向探測范圍26.8°。5.5、無人車中常用的激光雷達5.6、激光雷達的在無人車中的應用舉例障礙物的檢測、分類與跟蹤5.6、激光雷達的在無人車中的應用舉例車道線檢測和路沿檢測5.6、激光雷達的在無人車中的應用舉例生成高精度地圖5.7、無人車載激光雷達遇到的挑戰成本高對于無人車用激光雷達來說，高昂的設備成本是最大的問題。價格過高的激光雷達，將會不被無人駕駛車輛產業所接受。5.7、無人車載激光雷達遇到的挑戰安全性激光雷達發出去的激光本身是沒有編碼的，接收器自己本身是沒辦法識別到底這束光線是它隔壁發射器發射出去的還是干擾信號。如果有人惡意模擬車輛、行人的信號，反饋給激光雷達造成周圍存在障礙物假象的攻擊手法，最終會導致汽車被強制減速或者剎車。5.7、無人車載激光雷達遇到的挑戰惡劣環境適應性5.7、無人車載激光雷達遇到的挑戰惡劣環境適應性5.7、無人車載激光雷達遇到的挑戰計算量大6車載激光雷達的發展趨勢6.1、激光雷達的成本將進一步降低6.2、激光雷達向多線束以及固態激光雷達發展

在2018年的

CES

（國際消費類電子產品展覽會）上，Velodyne

對外展示了兩款產品：128 線激光雷達 VLS-128和固態激光雷達 Velarray。6.3、國產激光雷達將占有一席之地企業代表產品地點成立時間北科天繪R-Fans車載三維激光雷達北京2005年速騰聚創RS16線小型激光雷達深圳2014年鐳神智能C16三維激光雷達深圳2015年禾賽科技40線回合固態激光雷達上海2013年歐鐳激光Toucan系列16線激光雷達杭州2016年7實例分析與演示7.1、UTM-30LX激光雷達的基本參數HOKUYO公司UTM-30LX單線激光雷達7.1、

UTM-30LX激光雷達的基本參數7.2、UTM-30LX激光雷達的數據采集在獲取數據之前，首先要設定串口參數。根據

HOKUYO

公司提供的資料，將串口的接收緩存設置為

15000

字節的內存來接收數據，輸出緩存設為

512

字節，波特率為9600，無校驗位，8

個數據位，1

個停止位，并以二進制方式讀取數據。7.2、UTM-30LX激光雷達的數據采集設置完串口的基本屬性之后，可通過串口向激光雷達發送命令，使雷達啟動并接收數據。基于SCIP2.0協議：激光雷達收到啟動指令后便開始掃描，并以長字符串的形式傳回給計算機，字符串的前幾位由很多標志位和命令符號位構成，這些標志位用來檢驗該數據是否“健康”，因此不能直接利用從接口回傳的數據，還需要進行數據解碼的工作。7.2、UTM-30LX激光雷達的數據采集在信息傳輸過程中，將信息編碼是為了減小傳輸時間。SCIP2.0

定義根據數據的長度了三種編碼方式：雙字符編碼。三字符編碼。四字符編碼。7.2、UTM-30LX激光雷達的數據采集雙字符編碼與解碼雙字符編碼方式應用于表示數據最大占據

12

位的情況。將真實數值分解成低六位，與高六位，然后再加上十六進制數值

30H，再將其轉換為

ASCII

字符。編碼解碼7.2、UTM-30LX激光雷達的數據采集三字符編碼與解碼三字符編碼方式應用于表示數據最大占據18位的情況。將真實數值分解成低六位、中六位與高六位，然后再加上十六進制數值

30H，再將其轉換為

ASCII字符。編碼解碼7.2、UTM-30LX激光雷達的數據采集四字符編碼與解碼四字符編碼方式應用于表示數據最大占據

24位的情況。將真實數值分解成四個六位，然后給每個六位基礎上再加上十六進制數值30H，并將其轉換為ASCII字符。編碼解碼7.2、UTM-30LX激光雷達的數據采集7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現研究內容

采用HOKUYO公司UTM-30LX

激光雷達采集環境信息、SLAM算法Cartographer進行解算，實現實時輸出環境地圖。激光雷達搭載在TurtleBot2移動平臺上，將樹莓派作為下位機，負責融合激光雷達和IMU傳感器信息，將傳感器信息發送至上位機。在上位機上，運行SLAM算法，顯示地圖結果。7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現什么是SLAM？SLAM：Simultaneous

Localization

and

Mapping,同步定位與建圖。SLAM問題可以描述為:

無人車在未知環境中從一個未知位置開始移動,在移動過程中根據位置估計和地圖進行自身定位,同時在自身定位的基礎上建造增量式地圖，實現無人車的自主定位和導航。7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現什么是SLAM？7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現基于激光雷達實現SLAM算法的過程預處理。對激光雷達原始數據進行優化，剔除一些有問題的數據。匹配。也就是說把當前這一個局部環境的點云數據在已經建立地圖上尋找到對應的位置。地圖融合。將這一輪來自激光雷達的新數據拼接到原始地圖當中，最終完成地圖的更新。7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現硬件平臺7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現各部分硬件的功能激光雷達：信息采集前端。激光雷達發出激光束，測得距離信息，從而能獲得環境的輪廓形狀。慣性測量單元(IMU)：采集運動載體的運動學信息，包含加速度、角速度等，從而獲運動載體的運動軌跡。TurtleBot2：移動平臺。Turtlebot是一個開源的硬件平臺和移動基站，采用ROS操作系統。7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現各部分硬件的功能樹莓派：下位機。樹莓派一款基于ARM的微型電腦主板，又稱卡片式電腦。在本項目中，其負責融合激光雷達和TurtleBot2的信息，然后發送給上位機，以進行后續操作。同時，它接收上位機指令，控制TurtleBot的移動。筆記本電腦：上位機。中央控制處理端，獲取下位機的傳感器信息，然后運行SLAM算法，實時產生地圖。同時，控制TurtleBot在環境中的運動。7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現硬件平臺7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現算法流程7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現軟件構架采用基于ROS（Robot

Operating

System）的軟件架構。ROS是用于機器人的一種操作系統。它提供類似操作系統所提供的功能，它封裝了機器人控制中經常會使用到的一些功能，例如傳感器的讀取、環境感知、導航規劃等。研究人員可以直接調用ROS中封裝好的程序庫，實現目標功能。在ROS中，不同的模塊被封裝成節點（Node），各節點間通過發布和訂閱消息（Message）完成數據的通信。在系統中會通過不同的話題（Topic）來管理這些消息。7.3、基于激光雷達的SLAM研究與實現四個核心節點Cartographer_node：CarographerSLAM提供的地圖構建節點，該節點根據激光掃描數據建立地圖，我們將根據需求修改和優化該節點的功能；tf：坐標轉換節點，提供實時的坐標轉換查詢與更改服務；scan：獲取用于SLAM的激光掃描數據；rviz：可視化節點，根據得到的地圖，圖形化模