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激光雷达在无人驾驶环境感知中的应用

黄武陵

【摘要】Lidarisanimportantsensorinautonomousdrivingimplementation,specially,withfusionofcameras,radarandothersensors,whichcanbeappliedtocomplextrafficenvironmentperception,archivingdifferenttypeobjectsdetection,suchasstructuredorunstruc-turedroad,drivableareas,pedestriansandmovingvehicles,trafficlightsandtrafficsignsandotherelements.ThispaperdescribesthetechnicaldetailsofLidarsensors,introducesitsimportantroleinenvironmentperceptionandalsoitstechnicalspecifications,introducesitscalibrationandtestingtechnologies,analyzesitsapplicationsinenvironmentperception.Itcanbeagoodtechnicalreferenceforthere-latedapplications.%激光雷达是实现无

人驾驶环境感知的重要传感器，特别是通过与相机和毫米波雷达等实现感知信息融合之后，适用于复杂交通环境感知，可以检测交通环境中的不同目标，包括道路、可行驶区域、行驶环境中行人和车辆、交通信号灯和交通标志等交通要素。本文通过激光雷达的技术描述，介绍它在环境感知中的重要作用，分析了激光雷达标定及测试等技术基础，分析了激光雷达在环境感知中的应用，可以为相关技术应用提供参考。

【期刊名称】《单片机与嵌入式系统应用》

【年(卷),期】2016(016)010

【总页数】5页(P3-7)

【关键词】无人驾驶;激光雷达;环境感知;标定与测试

【作者】黄武陵

【作者单位】中国科学院自动化研究所，北京100190

【正文语种】中文

【中图分类】TP277

传感器负责采集无人驾驶车辆所需的自身姿态和周边环境信息,为无人驾驶车辆的

安全行驶提供及时、准确的决策依据。因此,需要面向复杂环境感知需求集成低价、性能优秀的车内和车外传感器,发挥各传感器的优势,按照不同的自动驾驶功能需求进行传感器优化配置。目前常用传感器包括超声波、红外相机、激光雷达、毫米波雷达、单目或双目相机等。其中,激光雷达能够检测目标物体的空间方位和距离,并可通过点云来描述3D环境模型,可提供目标的激光反射强度信息,为毫米波雷达等

传感器提供被检测目标的详细形状描述,而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。

本文通过激光雷达的技术描述,介绍了激光雷达在环境感知中的重要作用,讲解了激光雷达标定及测试等基础技术,分析了激光雷达在环境感知中的应用等。

无人驾驶车载传感器的分类

在选择车载传感器时,一般需要综合考虑多个方面的属性,包括传感器精度、分辨率、灵敏度、动态范围、传感器视角、主动与被动传感器、时间精度和输出接口,以及

误报率、温度适应性、黑暗适应性、不良天气适应性、硬件成本、信号处理能力等。结合这些参数和不同等级的无人驾驶功能实现需求,从超声波雷达、激光雷达、毫

米波雷达、摄像头、红外探头等传感器中综合考虑加以选取。无人驾驶车载传感器配置要求如图1所示。

如图2所示,典型自动驾驶功能实现中,要求车载传感器能够覆盖长、短距检测,兼顾

日夜行驶等需求,方案中要求配备毫米波雷达传感器6个(超长距前窄角1个,中距前

窄角1个,后/侧面广角4个)、红外夜视传感器1个(长距前窄角)、图像摄像头6

个(长距前窄角1个,短距广角后方1个、侧面4个),以及超声波传感器4个(前/后侧短距广角)。

车载激光雷达重要作用

现阶段,常用的车载外部传感器只在某些特定情况下使用。例如,毫米波雷达可以准确检测前方车辆的距离和速度,具备较强的穿透雾、烟、灰尘的能力,但无法对目标进行细化识别。而相机视觉系统可以获得车道线、交通信号等目标的颜色和形状等细节,从而进行细化识别。但是,相机视觉系统的测距能力没有激光雷达精确。激光雷达通过点云来建立周边环境的3D模型,可以检测出包括车辆、行人、树木、路沿等细节。为了适用复