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    解析機器人激光雷達的兩大類型

    發布時間:2020-06-05 責任編輯:lina

    【導讀】如今,激光雷達已被廣泛應用于機器人、無人駕駛、AR/VR、3D 打印等多個領域,根據應用領域的不同,激光雷達的類型也存在一定差異,機器人是目前激光雷達應用最為火熱的領域之一,按照不同的技術路線,可將機器人激光雷達分為 TOF 激光雷達及三角測距激光雷達兩大類型。
       
    如今,激光雷達已被廣泛應用于機器人、無人駕駛、AR/VR、3D 打印等多個領域,根據應用領域的不同,激光雷達的類型也存在一定差異,機器人是目前激光雷達應用最為火熱的領域之一,按照不同的技術路線,可將機器人激光雷達分為 TOF 激光雷達及三角測距激光雷達兩大類型。
     
    TOF 激光雷達
    TOF 激光雷達是一種進行光飛行的時間的測量方法,顧名思義就是發射出一道激光,然后會有一種二極管來進行激光的回波檢測,再使用一個很高精度的計時器去測量光波發射到目標物引起反饋再回來的時間差,而光速具有不變性,再將時間差乘以光速便可得到目標物體的距離。
     
    對于 TOF 的測距原理,如果再加以細分,還可再分為脈沖式及相位式兩種。
     
    脈沖式比較簡單直接,就是發出一道激光的脈沖,然后再檢測激光的相關信息。這個是目前 TOF 激光雷達采用的主流方式。
     
    相位式則是連續的發射激光。但是接收到的回波信號會由于光速傳播的特性,相位上會有差距。當檢查相位時就可以轉過來處理這個距離。這種方式的優勢在于成本相對更低,但其主要問題是測量的速度沒法提高。
     
     解析機器人激光雷達的兩大類型
     
    現下較熱的 RPLIDAR S1 激光雷達便采用了脈沖式 TOF 測距原理,其配合思嵐科技研發的高速激光采集處理機構,能進行每秒 9200 次的測距動作,在測距過程中,RPLIDAR S1 將發射經過調制的紅外激光信號,該激光信號在照射到目標物體后產生的反光將被 RPLIDAR S1 的激光采集系統接收,然后經過嵌入在 RPLIDAR S1 內部的 DSP 處理器實時解算,被照射到的目標物體與 RPLIDAR S1 的距離值以及當前的角度信息將從通訊接口中輸出。
     
     解析機器人激光雷達的兩大類型
     
    基于 TOF 原理的 RPLIDAR S1 激光雷達,目前可實現 40 米的測距距離,同時也是業內體積最小的激光雷達之一,即使在遠距離物體條件下,這款 TOF 激光雷達也能保證測量的精度不發生改變,同時在室外及更大場景中,其性能依舊穩定。
     
    三角測距激光雷達
    三角測距激光雷達是一種基于圖像處理的方法,就像我們給人拍照,人距離相機的遠近會決定 TA 在成像里的大小,這就是三角測距的一種原理應用。像 connect 體感攝像頭,Intel 研發的 RealSense 都會使用到三角測距法,三角測距法采用了一種特制的攝像頭,能拍攝出激光的光斑的特性,從而能反推出距離。
     
    相比 TOF 激光雷達,三角測距激光雷達的成本會有很大降低,本質上來說就是一個攝像頭加一個處理芯片。當然三角測距激光雷達也有一些缺點,它會有分辨率的限制,如分辨率不高,物體又較遠,可能會出現看不清的情況,同理,三角測距法對于遠距離的物體來說,便會看的不是很清楚,所以對算法具有很高挑戰。如果算法不夠優秀,即使測量四五米開外的物體就會出現問題。
     
     解析機器人激光雷達的兩大類型
    上表是詳細對比,實際上來說,TOF(Time of Flight)方法在性能上比較占優,但成本相對更高。而三角測距法則相反,在成本上,它是一種非常占優的方案。但是其缺點在于如果軟件的復雜度不夠高,在進行遠距離的測量的時候,性能就會下降得特別快。
     
    下圖可作為具體解釋:
     
     解析機器人激光雷達的兩大類型
     
    我們看到,在這個畫面中,右邊這張圖顯示的就是,算法寫的不好或者是說比較傳統的激光雷達,它在測量遠距離的物體時,明明應該是一個筆直的墻體,但是它掃描出來的效果就會有很多類似鋸齒狀的馬賽克的感覺,給后期的算法處理上帶來了很多障礙。
     
    而左圖是思嵐科技使用的算法。該算法能使激光在遠距離情況下依舊做的非常遠,實際上三角測距的激光雷達存在的一個主要的制約技術門檻,就在于算法的優秀性。經過長時間的迭代優化,目前思嵐科技的 RPLIDAR A3 三角測距激光雷達已能達到 25 米的測距范圍,突破了曾經業內曾認為三角測距雷達因為自身原理難以突破 20 米以上的實用化測距。另外,在實現了 25 米范圍的實用化測距的同時,還能做到每秒高達 16,000 的采樣頻率,及 0.33°(15hz 情況)的角度分辨率。
     
     
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