昂贵的价格仍是车载激光雷达最大的发展障碍
新型传感器技术在智能交通中的应用
新型传感器技术在智能交通中的应用随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
为了提高交通系统的安全性、效率和可持续性，各类新型传感器技术被广泛应用在智能交通领域。
本文将探讨几种新型传感器技术在智能交通中的应用，并介绍其优势和挑战。
一、激光雷达传感器激光雷达传感器是一种通过发射激光束并测量其回波时间来实现距离测量的传感器技术。
在智能交通中，激光雷达传感器广泛应用于自动驾驶和交通监控系统中。
激光雷达传感器能够准确地探测道路上的障碍物，并提供高精度的位置和距离信息，从而实现对车辆和行人的精确跟踪和定位。
然而，激光雷达传感器存在昂贵的价格和复杂的安装调试过程等挑战。
二、摄像头传感器摄像头传感器是一种通过捕捉图像和视频来感知周围环境的传感器技术。
在智能交通中，摄像头传感器通常用于车辆识别、交通监控和违章检测等应用。
通过分析摄像头传感器获取的图像和视频，智能交通系统可以实现车辆的自动检测、计数和跟踪，从而提高交通管理的效率和准确性。
然而，摄像头传感器在低光条件下的性能较差，并且对图像处理算法和计算资源有较高的要求。
三、雷达传感器雷达传感器是一种利用电磁波信号来测量目标位置、速度和方向的传感器技术。
在智能交通中，雷达传感器主要用于车辆的车道保持、碰撞预警和自动泊车等功能。
通过使用雷达传感器，智能交通系统可以实时监测车辆的运动状态，并提供及时的警告和指导。
雷达传感器具有较好的稳定性和适应性，但由于其较大的体积和较高的功耗，应用受到一定的限制。
四、红外传感器红外传感器是一种利用红外辐射来检测目标的位置和距离的传感器技术。
在智能交通中，红外传感器常用于交通信号灯的控制、车辆检测和行人检测等方面。
通过红外传感器，智能交通系统可以实时感知道路上的车辆和行人，并根据其位置和行动状态来进行相应的控制和安排。
红外传感器具有灵敏度高、响应快的优点，但受天气条件和环境干扰的影响较大。
综上所述，新型传感器技术在智能交通中的应用带来了许多优势和挑战。
激光雷达在自动驾驶中的应用
激光雷达在自动驾驶中的应用随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。
在实现自动驾驶的众多关键技术中，激光雷达（LiDAR）扮演着至关重要的角色。
激光雷达，简单来说，就是一种通过发射激光束并测量反射回来的时间来确定物体距离和形状的设备。
它就像是汽车的“眼睛”，能够为自动驾驶系统提供高精度、高分辨率的环境感知信息。
在自动驾驶中，激光雷达的首要作用是精确地探测周围环境中的物体。
无论是车辆、行人、建筑物还是其他障碍物，激光雷达都能迅速而准确地捕捉到它们的位置、形状和运动状态。
与传统的摄像头传感器相比，激光雷达不受光线条件的影响，无论是白天还是夜晚，晴天还是雨天，都能稳定地工作。
这使得自动驾驶汽车在各种复杂的环境下都能够保持可靠的感知能力。
激光雷达能够生成详细的三维点云数据。
这些点云数据就像是为自动驾驶系统绘制了一幅极其精确的地图，让车辆能够清晰地了解周围环境的地形和地貌。
通过对这些数据的分析，自动驾驶系统可以规划出安全、高效的行驶路径。
此外，激光雷达在车辆的定位和导航方面也发挥着重要作用。
它可以与全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）等其他传感器相结合，为车辆提供更精准的位置信息。
在高楼林立的城市峡谷中，GPS信号可能会受到干扰，而激光雷达能够弥补这一不足，确保车辆始终清楚自己的位置。
为了更好地理解激光雷达在自动驾驶中的应用，我们可以通过一个具体的场景来进行说明。
假设一辆自动驾驶汽车正在城市道路上行驶，突然前方出现了一个行人横穿马路。
激光雷达能够迅速检测到行人的存在，并将其位置和运动轨迹实时传输给自动驾驶系统。
系统会根据这些信息立即做出刹车或避让的决策，从而避免事故的发生。
然而，激光雷达在自动驾驶中的应用也并非一帆风顺。
目前，激光雷达面临着一些技术挑战和成本问题。
在技术方面，激光雷达的测量范围和分辨率仍有待提高。
虽然现有的激光雷达已经能够满足一定程度的自动驾驶需求，但在面对长距离和复杂环境时，可能会出现测量不准确的情况。
激光雷达在车辆探测与避障中的作用和挑战
激光雷达在车辆探测与避障中的作用和挑战激光雷达是一种基于激光原理实现的远程测距和重构场景的感知技术。
它以其高精度、高分辨率和强抗干扰能力，被广泛应用于自动驾驶领域，成为车辆探测与避障中不可或缺的重要组件。
然而，激光雷达在应用过程中也面临着一些挑战。
首先，激光雷达在车辆探测与避障中起到了关键作用。
它能够准确测量目标物体与车辆之间的距离和方位信息，为车辆的导航和避障提供重要的数据支持。
通过扫描周围环境，激光雷达可以实时获取车辆周围的物体位置、形状和运动状态等信息。
这对于车辆的安全驾驶至关重要，能够帮助车辆快速识别并回避可能的障碍物，确保行驶安全。
其次，激光雷达具有高精度和高分辨率的特点。
激光雷达通过向周围发射激光束，并测量激光束被目标物体反射后返回的时间和角度信息，从而实现对目标物体的测距和重构。
它的测距精度能够达到厘米级甚至毫米级，而且在测距范围内具有较高的分辨率。
这样的高精度和高分辨率能够提供更为准确的环境感知数据，帮助车辆更好地理解周围道路和物体的情况，提高自动驾驶系统的决策和控制能力。
此外，激光雷达还具有很好的抗干扰能力。
激光雷达使用的激光波束具有较强的定向性和指向性，能够准确地照射到目标物体上，而对于其他光源和干扰物体相对不敏感。
这使得激光雷达能够在复杂的环境中进行可靠的测量，不受日光、大气、雨雪等自然光干扰的影响。
同时，激光雷达还能够通过发射不同频率的激光波束，避免与其他雷达系统的干扰，提高整体感知系统的稳定性和可靠性。
然而，激光雷达在车辆探测与避障中也面临着一些挑战。
首先是成本问题。
激光雷达的制造和维护成本较高，限制了其在普及应用领域的推广。
目前市面上较为成熟的激光雷达产品大多价格昂贵，这对于自动驾驶车辆的大规模商业化应用提出了一定的挑战。
其次，激光雷达在复杂场景下的性能还有待进一步提升。
在复杂的城市交通环境中，激光雷达可能面临多目标跟踪、遮挡处理和动态障碍物识别等问题，需要继续改进算法和硬件设计，提高其适应复杂场景的能力。
机器人的导航与定位方案
机器人的导航与定位方案随着科技的发展，机器人在日常生活中扮演着越来越重要的角色。
机器人的导航与定位是机器人能够准确感知和移动的关键技术之一。
本文将介绍几种常见并且可行的机器人导航与定位方案。
一、视觉导航与定位视觉导航是一种基于机器视觉技术的导航与定位方案。
该方案利用机器人配备的相机和图像处理算法，通过识别环境中的特征物体、地标或者二维码来进行导航与定位。
相对于其他导航与定位技术，视觉导航需要的硬件成本相对较低，并且能够较为准确地感知环境。
然而，视觉导航容易受到光照、遮挡等外界因素影响，对环境要求较高。
二、惯性导航与定位惯性导航与定位是一种以惯性传感器为基础的导航与定位方案。
通过使用陀螺仪和加速度计等惯性传感器，机器人可以感知自身的加速度、角速度等信息，并通过积分计算出机器人的位置和姿态。
惯性导航与定位不依赖于外界参考，对环境的要求较低，且具有较高的精度和实时性。
但是，由于惯性传感器的误差会随着时间的推移而积累，因此需要结合其他导航与定位技术进行纠正，以提高定位的精度。
三、激光雷达导航与定位激光雷达导航与定位是一种基于激光雷达扫描地图和传感器测距原理的导航与定位方案。
机器人搭载激光雷达设备，通过发射激光束扫描周围环境，并根据激光束的反射情况构建地图。
利用地图信息和机器人当前位置的估计值，可以进行导航与定位。
激光雷达导航与定位具有较高的精度和可靠性，适用于复杂的室内和室外环境。
然而，激光雷达设备价格昂贵，使用成本较高，且不适用于某些特殊环境，如强光环境或者雨雪天气。
四、超声波导航与定位超声波导航与定位是一种基于超声波传感器的导航与定位方案。
机器人使用超声波传感器发射超声波，通过测量超声波的传播时间和反射情况，可以计算出物体与机器人的距离和方位，从而实现导航和定位。
超声波导航与定位具有成本较低、实时性较好的优点，适用于室内环境中的障碍物避开和目标搜索。
然而，由于超声波传感器测量范围有限，并且容易受到噪声的干扰，导致其定位精度相对较低。
基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测
1收稿日期：2020-07-27作者简介：曾祥（1989—），男，博士，工程师，主要从事环境感知技术研究。
基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测曾 祥，蒋国涛，鲍纪宇，刘邦繁，肖志鸿（中车株洲电力机车研究所有限公司，湖南 株洲 412001）摘 要：采用激光雷达对隧道环境中的障碍物进行检测时，海量的隧道点云容易造成虚警。
对此，文章提出了一种基于车载激光雷达的隧道内障碍物检测方法。
其首先设计了背景点云的滤除策略，根据三维点云生成二维栅格图，并标记隧道边界栅格和地面栅格；对隧道边界栅格点云进行欧几里得聚类和边界曲线估计，根据估计曲线滤除隧道边界点云；对地面栅格点云进行平面估计，根据估计平面滤除地面点云。
接着，对保留的障碍物点云进行欧几里得聚类并提取障碍物的尺寸和位置信息。
最后，应用改进距离准则的全局最近邻算法和卡尔曼滤波算法对障碍物进行跟踪，并设计了基于生命状态转移的目标航迹管理策略。
实验结果表明，本文所提方法不仅能有效消除背景点云的干扰，而且能稳定识别和跟踪隧道内的障碍物。
关键词：环境感知；激光雷达；障碍物识别；点云；隧道；参数估计；距离准则；生命状态转移中图分类号 ：U1；TP24 文献标识码 ：A 文章编号 ：2096-5427(2021)01-0001-08doi:10.13889/j.issn.2096-5427.2021.01.100Detection of Obstacles in Tunnel Based on Vehicle-borne LiDARZENG Xiang, JIANG Guotao, BAO Jiyu, LIU Bangfan, XIAO Zhihong( CRRC Zhuzhou Institute Co., Ltd., Zhuzhou, Hunan 412001, China )Abstract: Massive point clouds introduced by tunnel wall reflection can easily cause false alarms in LiDAR-based detection of obstacles in tunnel environment. A vehicle-borne LiDAR based obstacle-in-tunnel detection methodology is proposed in this paper. Firstly, a strategy of removing background point cloud is designed. 2D grid map is generated from 3D point cloud, and grids corresponding to the tunnel boundary or the ground are labeled respectively. Based on the Euclidean clustering algorithm, the point cloud corresponding to the tunnel boundary is extracted. With the estimation of the parameters of the boundary curves, point cloud corresponding to the tunnel boundary is further removed. Similarily, the point cloud corresponding to the ground is also removed based on the estimation of parameters of a space plane. Subsequently, the obstacles are extracted independently from the remaining point cloud by Euclidean clustering, followed by the estimation of the position and dimensions of all those obstacles. Finally, the obstacles tracking is achieved by means of the global nearest neighbor algorithm with improved distance metric and the Kalman filter, and the track of all obstacles is updated by a customized life state transition strategy. Experimental results show that the proposed method can eliminate the interference of background point cloud effectively and yield stable results of obstacles identification and tracking.Keywords: environment perception; LiDAR; obstacles identification; point cloud; tunnel; parameter estimation; distance metric; life state transition总第469期2021年第1期0 引言激光雷达因具有高测距精度、高分辨率、受光照影响小的优点而被广泛应用于车辆环境感知领域。
激光雷达避障的原理及应用
激光雷达避障的原理及应用简介激光雷达避障技术是利用激光束测量距离和检测周围障碍物的一种技术。
它通过发射激光束并接收反射的激光信号，以确定与目标的距离和位置。
激光雷达避障技术在自动驾驶、机器人导航、无人机飞行等领域中得到广泛应用。
原理激光雷达避障技术的原理基于时间差测量（Time of Flight，TOF）和相位差测量（Phase Shift）两种方式。
时间差测量（TOF）时间差测量是指通过测量激光信号发射和接收之间的时间差来计算目标物体与激光雷达的距离。
当激光束射向障碍物并反射回来时，激光雷达会记录下发射和接收信号的时间差。
根据光速的恒定值，可以通过时间差乘以光速来计算距离。
相位差测量（Phase Shift）相位差测量是通过比较发射信号和接收信号的相位差来计算目标物体与激光雷达的距离。
激光雷达发射的激光信号会经过目标物体反射后返回，接收信号的相位会发生变化。
通过测量这个相位差，可以计算出与目标物体的距离。
应用激光雷达避障技术在许多领域中都有广泛应用。
以下是一些常见的应用场景：1.自动驾驶车辆：激光雷达可以帮助自动驾驶车辆通过识别道路上的障碍物，实现智能避障和导航功能。
2.机器人导航与感知：激光雷达可以帮助机器人定位和建立环境地图，从而实现自主导航和感知功能。
3.面向军事的无人机：激光雷达可以用于无人机的障碍物检测和避障，提高飞行安全性和任务执行能力。
4.工业自动化：激光雷达可以用于工厂自动化生产线上的物料检测、定位和测量等任务，提高生产效率和准确性。
优势与挑战激光雷达避障技术相比其他避障技术具有以下优势：•高精度：激光雷达可以提供高精度的距离和位置信息，能够检测到较小的障碍物。
•实时性：激光雷达的测量速度快，可以实时监测周围环境，及时作出反应。
尽管激光雷达避障技术具有很多优势，但还面临一些挑战：•价格高昂：激光雷达的价格相对较高，限制了其在某些应用场景中的普及和推广。
•复杂性：激光雷达系统的搭建和维护相对复杂，需要专业的技术人员进行操作和管理。
激光雷达行业简介
激光雷达(LightDetectionAndRanging，简称为LiDAR)在短时间内向周围环境发射大量光子，通过测量反射回来光子的飞行时间(TOF,TimeofFlight)，计算与周围物体的距离。
按线束数量的多少，激光雷达又可分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。
顾名思义，单线束激光雷达扫描一次只产生一条扫描线，其所获得的数据为2D数据，因此无法区别有关目标物体的3D信息。
多线束激光雷达细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达。
2.5D激光雷达与3D激光雷达最大的区别在于激光雷达垂直视野的范围，前者垂直视野范围一般不超过10°，而后者可达到30°甚至40°以上。
通常激光雷达的角分辨率不低于0.1m，也就是说可以分辨3km距离上相距0.3m的两个目标，并可同时跟踪多个目标;距离分辨率可达0.1m;速度分辨率能达到10m/s以内。
如此高的距离和速度分辨率意味着激光雷达可以利用多普勒成像技术获得非常清晰的图像。
激光直线传播、方向性好、光束非常窄，弥散性非常低，因此精度很高。
与微波、毫米波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强。
激光雷达探测远距离物体有绝对优势，但是不适合超近距离应用。
现在阻碍激光雷达大规模应用的主要因素是价格过于昂贵以及体积过大无法嵌入汽车车身。
Advantagesanddisadvantagesfor激光雷达毫米波是频率在30GHz—300GHz的电磁波，对应波长在10到1毫米因而被称作毫米波。
毫米波雷达的优点是探测距离远、昼夜无差别工作以及对雾雨雪的良好穿透能力。
这些优点再结合其体积小价格低的特点，毫米波雷达从70年代就已经在一些高级车型上使用，在自动驾驶汽车领域更是成为必要的传感装置。
Advantagesanddisadvantagesfor毫米波毫米波雷达分辨率不是很高，在探测距离近的物体时无法准确分辨位置。
激光雷达行业研究包报告
激光雷达行业研究包报告1.激光雷达：智能化利器，迎来高速发展黄金期1.1L3进阶下，汽车智能化之利器当前汽车产业呈现出“新四化”趋势，即所谓的电动化、网联化、智能化和共享化。
在这四个趋势中，电动化为基础，网联化可实现大数据的收集，助力实现智能化出行，最终达到自动驾驶的终极目标。
所谓自动驾驶的终极形态是摆脱人的控制，通过电脑系统实现汽车的自动安全稳定运行。
从自动驾驶的硬件结构来看，可分为感知层、决策层和控制层三个层次，其中感知层是前提和基础。
L3级别是进入完全自动驾驶的开始阶段，对于车身周围环境信息感知要求将明显提高，激光雷达重要性开始凸显，是实现智能化升级的利器。
由于绝对的无人驾驶/自动驾驶在实现路径上无法在短期达到最终形态，根据美国SAE协会标准，自动驾驶根据其自动化程度的不同分为了L0-L56个等级。
L0级：即传统汽车，由驾驶员完全掌控车辆。
L1级：驾驶操控为主，系统适时辅助。
特定的时候系统会介入，如ESP电子车身稳定系统或ABS防锁死煞车系统，主要用于提高行车安全性。
L2级辅助驾驶：部分自动化，驾驶者仍需专心于路况，目前主流车厂都可以实现。
L1级别自动驾驶仪主要辅助油门和刹车，L2级别加入方向盘，可以实现高速路的快速行车和驾驶员在车内的自动泊车等新功能。
当前主流车厂均可实现L2级别自动驾驶。
L3级半自动驾驶：有条件自动控制，该系统可自动控制车辆在大多数路况下，驾驶注意力不需专注于路况，但当系统发出请求时，驾驶员必须重新取得驾驶控制权，因此驾驶员仍无法进行睡觉或者深度休息。
L4级高度自动驾驶：在某些环境和特定条件下，能够完成驾驶任务并监控驾驶环境。
L5级完全自动驾驶：全自动化，人类完全成为乘客。
根据上述分类，自动驾驶系统（ADS）通常是指L3-L5级别，当前主流车厂已经突破L2级别，陆续向L3级别进行突破，进入真正自动驾驶的初步阶段。
当前自动驾驶处在L2级向L3级别过渡阶段，激光雷达配置方案是大部分主流厂商的选择。
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昂贵的价格仍是车载激光雷达最大的发展障碍
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。
从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。
但本文并不讲什么飞机导弹，本文主要介绍的是在汽车上的激光雷达，俗称车载激光雷达，而车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，是一种移动型三维激光扫描系统，是目前城市建模的最有效的工具之一。
什么是三维激光扫描仪？三维激光扫描仪是利用激光的传播速度快，直线型好的特点将激光发射出去，并接收返回的信息来描述被测量物理的表面形态的。
由于被测物体的反射率不同接收到的返回信息也有强弱之分。
所谓的三维既是利用扫描仪的水平转动来覆盖一整片区域。
这个过程很类似民间的360度全景摄影。
区别就是我们得到的底片不是图像而是成千上万个点组成的表面形态，在测量术语中叫做点云。
请见右图的船体，看似是一副图片，其实是由无数个激光点组成的。
不同的颜色就是激光返回不同的反射率的表现。
车载/船载激光雷达不论是车载还是船载甚至是机载的激光雷达，其原理都是将三维激光扫描仪加上POS系统装载车上。
目的就是为了能在更长，更远的范围内建立DTM模型。
GPS的的应用目的就是为了让车子知道自己在任何时刻的位置，以方便拟合。
在任何移动测量的系统中，做为赋予点云和影像的地理坐标的来源导航系统，都是其关键的部件。
导航系统一般都会使用GPS和惯导单元。
但是，地面上复杂的状况，例如：树木。
建筑物和立交桥等往往会阻断GPS信号。
因此，一套先进的导航系统必须包括其他辅助的传感器和完善的数据处理方法，以使得在GPS丢失信号的同时其航线的精度也能够得到保障。
车载激光雷达的应用道路和高速公路方面的应用
1.公路测量，维护和勘察•。