大面阵SPAD高分辨三维成像技术研究.pdf

摘要

随着自动驾驶技术的不断发展，它们对激光雷达性能的要求也越来越高。

而光电探测器作为激光雷达的核心部件，很大程度上决定了其成像性能。常规

的光电探测器在实际应用当中存在着各种各样的限制或不足，而单光子雪崩二

极管(SPAD)，具有单光子灵敏度和皮秒量级的时间分辨率，因此它成为了目前

激光雷达的首选器件。随着SPAD器件水平的不断提高，采用面阵SPAD进行无

扫描成像已经成为车载激光雷达的一种发展趋势。随着面阵SPAD的规模不断扩

大，像元的数量也不断增多。在发射激光功率不变的情况下，单个像元所接收

到回波光子的数量随着像元数的增加而减小，输出信号的信噪比也就大幅降低。

为了提高像元的信噪比和系统的测距精度，我们需要对图像数据进行降噪处理。

同时，随着像元数量的增加，系统需要传输和处理的数据量也会大幅增加，从

而限制了大面阵SPAD成像帧率的提升。

本文首先对SPAD面阵与TCSPC成像方法的基本理论进行了研究，在此基

础上分析了SPAD面阵的成像特点。推导了在不同距离下SPAD面阵成像的纵向

分辨率和横向分辨率的表达公式。还研究了两种分辨率的耦合现象，并推导了

具体表达公式。最后，结合信噪比从理论上研究了成像系统的测距精度。

接着，研究了半径滤波、统计滤波和引导点云滤波这三种降噪算法的原理

和特点，并通过仿真对比了它们的实际效果。各种算法的降噪率均大于71%，在

35947个点的目标点云中加入100000个噪声点的情况下，半径滤波的降噪率可以

达到78%。然后研究泊松重建和快速三角化两种表面重建算法的原理和特点，并

通过仿真对比了它们的实际效果。快速三角化算法在有哪些信誉好的足球投注网站半径为1000~5000的范

围内获得了足以辨认目标物体细节信息的重建结果，MLS和泊松重建算法的组

合方式在MLS算法的有哪些信誉好的足球投注网站半径为0.04时的重建结果已经不能辨认出目标物体的

信息。最终选用半径滤波与引导点云滤波两种降噪算法的组合和快速三角化重

建算法来应用到实际的系统当中。

最后，以大面阵SPAD为成像核心器件，构建了基于嵌入式技术的图像处理

系统，并研究了基于信号控制的变区成像方法。最终在成像系统上通过延时操

作实现了375m范围内间隔15m的变区成像，帧率为10FPS。对深度图进行处理

后实现了高分辨三维成像，系统距离目标3m的情况下横向分辨率为1cm、纵向

分辨率为12cm、精度为5mm。

关键词：激光雷达；大面阵SPAD；嵌入式；分辨率；精度

Keywords:Lidar,LargeareaarraySPAD,Embedded,Resolution,Precision

目录

摘要I

AbstractII

第1章绪论1

1.1课题背景及研究的目的和意义1

1.2SPAD成像的国内外发展概况2

1.2.1SPAD成像的国外研究现状2

1.2.2SPAD成像的国内研究现状4

1.3国内外研究现状分析6

1.4本文的主要研究内容7

第2章SPAD面阵成像原理9

2.1引言9

2.2SPAD面阵相关理论9

2.2.1SPAD的工作原理9

2.2.2SPAD的特性参数10

2.3TCSPC成像方法12

2.3.1时间数字转换方法12

2.3.2TCSPC基本成像原理14

2.3.3成像系统评价指标15

2.3.4由深度图获得点云图方法16

2.3.5TCSPC成像特点17

2.4成像系统信噪比与测距精度19

2.5大面阵SAPD分辨率的研究20

2.6本章小结21

第3章SPAD面阵的三维点云处理算法23

3.1引言23

3.2三维点云图降噪算法和仿真23

3.2.1半径滤波算法23

3.2.2统计滤波算法24

3.2.3引导点云滤波算法26

3.2.4降噪算法的仿真与比较27

3.3三维点云图表面重建