激光雷達的工作原理和分類

1、激光雷達的工作原理是什么？

激光雷達是一種以發(fā)射激光束來探測目標位置、速度等特征量的雷達系統(tǒng)。這個系統(tǒng)也可以通過掃描發(fā)射和接收裝置來獲取目標物體的三維形狀，在不同角度發(fā)射和接收激光脈沖，可以構建出物體的完整三維輪廓。

激光雷達的工作原理基于光的發(fā)射、傳播和接收，最終通過測量光脈沖從發(fā)射到接收的時間來確定距離，下圖是激光雷達測量距離的基本步驟。

發(fā)射激光脈沖：激光雷達設備發(fā)射一束激光脈沖，這些脈沖通常是紅外或近紅外光。

光的傳播：激光脈沖以光速傳播，向目標物體移動。

光的反射：當激光脈沖遇到目標物體時，部分光會被反射回來。

接收反射光：激光雷達設備中的接收器捕捉反射回來的激光。接收器通常與發(fā)射器緊密對齊，以確保接收到的光是直接從目標物體反射回來的。

時間測量：設備內部的計時器記錄激光脈沖發(fā)射和接收的時間間隔。由于光速是已知的，這個時間間隔可以用來計算光脈沖往返目標物體的距離。

計算距離：距離的計算公式是，距離=光速×時間/2，其中時間是光脈沖往返的時間。

數(shù)據(jù)處理：測量到的距離數(shù)據(jù)可以用于生成點云，這激光雷達在短時間內可以獲取大量的位置點信息（或者稱為激光點云），這些點云可以進一步處理，生成三維模型或地形圖。

2、激光雷達如何分類？

激光雷達有很多種不同的分類方法：

（1）按照波長分類，可分為905nm、1550nm、940nm等，目前主流的激光雷達主要有905nm和1550nm兩種波長。

905nm：激光雷達接收器可以直接選用價格較低的硅材質，905nm激光雷達成為了當下最主流的激光雷達所選用的波長。不過人眼可識別的可見光波長處在390780nm，而4001400nm波段內激光都可以穿過玻璃體，聚焦在視網膜上，而不會被晶狀體和角膜吸收，人眼視網膜溫度上升10℃就會造成感光細胞損傷。因此905nm激光雷達為了避免對人眼造成傷害，發(fā)射功率需先在在對人無害的范圍內。因此，905nm激光的探測距離也會受到限制。

1550nm：相比905nm激光，1550nm激光會被人眼晶狀體和角膜吸收，不會對視網膜產生傷害，因此1550nm激光雷達可以發(fā)射更大功率，探測距離也可以做到更遠。但是1550nm激光雷達無法采用常需要用到更加昂貴的銦鎵砷（InGaAs）材質，因此在價格上較905nm激光雷達會較高。

（2）按照測量方式分類，可以分為ToF激光雷達和FMCW激光雷達

ToF（Time of Flight，飛行時間）：ToF激光雷達通過直接測量發(fā)射激光與回波的信號的時間差，基于光在空氣中的傳播速度得到目標物體的距離信息，具有響應速度快，探測精度高的優(yōu)勢。ToF方案技術成熟度高，成本相對低，為目前主要激光雷達使用的方案。

FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，調頻連續(xù)波）：FMCW激光雷達將發(fā)射激光的光頻進行線性調制，通過回波信號與參考光進行相干拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間推出目標距離。FMCW具有可直接測量速度信息和抗干擾強的優(yōu)勢。

（3*按照掃描方式分類，可以分為機械式、半固態(tài)和全固態(tài)雷達，雷達正在經歷機械式到半固態(tài)，再由半固態(tài)到全固態(tài)的發(fā)展過程。

機械式激光雷達：以一定的速度旋轉，在水平方向采用機械結構進行 360°的旋轉掃描，在垂直方向采用定向分布式掃描，機械式激光雷達的發(fā)射器、接收器都跟隨掃描部件一同旋轉。機械式激光雷達作為最早裝車的產品，技術已經比較成熟，因為其是由電機控制旋轉，所以可以長時間內保持轉速穩(wěn)定，每次掃描的速度都是線性的。

半固態(tài)激光雷達：發(fā)射器和接收器固定不動，只通過少量運動部件實現(xiàn)激光束的掃描。半固態(tài)激光雷達由于既有固定部件又有運動部件，因此也被稱為混合固態(tài)激光雷達。根據(jù)運動部件類型不同，半固態(tài)激光雷達又可以細分為轉鏡類半固態(tài)激光雷達、MEMS半固態(tài)激光雷達和棱鏡類半固態(tài)激光雷達。

全固態(tài)激光雷達：內部完全沒有運動部件，使用半導體技術實現(xiàn)光束的發(fā)射、掃描和接收。固態(tài)激光雷達又可分為Flash固態(tài)激光雷達和OPA固態(tài)激光雷達。其中OPA（Optical Phase Array的簡稱，即光學相控陣）固態(tài)雷達應用的是相控陣技術，相控陣雷達發(fā)射的是電磁波，而OPA激光雷達發(fā)射的是光，而光和電磁波一樣也表現(xiàn)出波的特性，所以原理上是一樣的。波與波之間會產生干涉現(xiàn)象，通過控制相控陣雷達平面陣列各個陣元的電流相位，利用相位差可以讓不同的位置的波源會產生干涉（類似的是兩圈水波相互疊加后，有的方向會相互抵消，有的會相互增強），從而指向特定的方向，往復控制便得以實現(xiàn)掃描效果。光和電磁波一樣也表現(xiàn)出波的特性，因此同樣可以利用相位差控制干涉讓激光“轉向”特定的角度，往復控制實現(xiàn)掃描效果。

3、激光雷達的應用場景有哪些？

激光雷達在眾多領域都發(fā)揮著重要作用，并且隨著技術的不斷發(fā)展，其應用范圍還在不斷擴大。

自動駕駛：在自動駕駛汽車中，激光雷達能夠精確地感知車輛周圍的環(huán)境，包括車輛、行人、障礙物的位置、速度和形狀等，為車輛的路徑規(guī)劃和決策提供關鍵信息。

智能交通：用于交通流量監(jiān)測、道路狀況評估和智能交通信號控制。它可以實時檢測道路上的車輛數(shù)量、速度和間距，優(yōu)化交通流量。

測繪與地理信息：能夠快速、高精度地獲取地形、地貌和建筑物的三維信息，用于地圖繪制、城市規(guī)劃和土地測量。比如在大規(guī)模的地形測繪項目中，激光雷達可以生成詳細的數(shù)字高程模型。

工業(yè)自動化：在工廠自動化中，用于物料搬運、機器人導航和質量檢測。例如，在倉儲物流中，激光雷達可以幫助自動導引車（AGV）準確地在倉庫中行駛和裝卸貨物。

航空航天：用于飛機的防撞系統(tǒng)、地形跟隨和地形規(guī)避。同時，在衛(wèi)星遙感中，激光雷達可以測量大氣參數(shù)和地表特征。

軍事領域：用于目標偵察、武器制導和戰(zhàn)場態(tài)勢感知等。例如，在導彈制導系統(tǒng)中，激光雷達可以提高導彈的命中精度。

4、激光雷達選型時有哪些關鍵參數(shù)？

選擇激光雷達時需要注意一些關鍵規(guī)格參數(shù)

測距精度：表示為距離的誤差

角分辨率：可以探測到最小角度，與激光束發(fā)射和接收統(tǒng)計相關。

掃描頻率：每秒掃描次數(shù)，也稱幀率，影響激光雷達的實時性能。

視場角：雷達可以覆蓋的水平和垂直角度范圍，決定了激光雷達可以檢測到多少個目標。

工作距離：可以探測到的最遠距離，實際應用和激光功率、接收機靈敏度等相關。

數(shù)據(jù)輸出方式：輸出數(shù)據(jù)的格式和接口類型

掃地機器人是應用非常廣泛的機器人形態(tài)，掃地機器人的的關鍵指標主要包括，清潔能力指標，含清潔吸力、清掃部件設計、續(xù)航時間和清掃面積指標、塵盒容量、噪音指標等；智能化指標，含建圖能力、導航能力、傳感器配置、避障能力、自動回充能力等；控制APP易用性指標，含清掃模式設定、定時清掃設定、虛擬墻設置、地圖存儲等。

1、掃地機器人關鍵的技術指標有哪些？

（1）清潔能力

吸力指標：吸力的強弱直接影響清掃效果，是衡量掃地機器人清潔能力的重要指標，單位為帕斯卡（Pa）。日常家用清潔1500~2500Pa的吸力可以應對灰塵、毛發(fā)等常見垃圾；如果需要清理較大顆粒雜物或較頑固的污漬，則需要更高的吸力。當然，吸力越大通常意味著噪音和能耗也會相應增加。

清掃部件設計：包含滾刷、邊刷等清潔部件的設計。滾刷位于掃地機器人底部吸塵口前方，主要作用是將底部灰塵掃起。滾刷材質有膠條滾刷和刷毛滾刷，膠條滾刷能刮掉地面頑固顆粒，刷毛滾刷可拔出地磚和地板縫隙的灰塵，一些產品采用兩者結合的方式，滾刷的形狀、長度、轉速等設計也會影響清掃效果。邊刷位于掃地機器人的邊緣，可將墻邊和角落的灰塵清掃出來，邊刷的長度、材質以及轉動靈活度等也會影響其清掃性能。對于掃拖一體的掃地機器人還需要考慮拖布的設計，拖布的材質、形狀、濕潤度控制等都很關鍵。

清掃面積和續(xù)航時間指標：續(xù)航時間決定了機器人在一次充電后能清掃的面積，單位為分鐘；清掃面積以平方米（m2）計算。電池容量在3000mAh的家用掃地機器人可滿足大多數(shù)日常清潔需求。

塵盒容量設計：塵盒用于收集垃圾，塵盒容量越大，可容納的垃圾就越多，減少清理塵盒的頻率。

噪音指標：清掃工作時產生的噪音，通常以分貝（dB）為單位，影響用戶體驗。噪音在60分貝以下的掃地機器人較為適合家用場景使用，一些掃地機器人會采用渦流降噪技術等方式來降低噪音。

（2）智能化程度

建圖能力：通過機器人的激光傳感器掃描周圍環(huán)境，構建地圖，定位精度高、建圖速度快。

定位和導航：可通過激光雷達傳感器、慣性傳感器、視覺傳感器等協(xié)同導航。定位和導航中應用的不同傳感器都會遇到一些限制，如應用視覺導航對光線條件有要求，光線較暗影響導航精度；應用陀螺儀和加速度計等慣性傳感器獲取機器人的運動信息，容易產生累積誤差。

路徑規(guī)劃：合理的路徑規(guī)劃可提高掃地機器人的清潔效率和覆蓋率，避免漏掃和重復清掃。比如根據(jù)房間的布局和障礙物分布，自動規(guī)劃高效的清掃路線，先沿邊清掃、再分區(qū)清掃等。

避障能力：掃地機器人在清掃過程中避免碰撞家具、墻壁等障礙物，減少機身磨損和損壞。通過紅外避障、超聲波避障、激光避障、視覺避障、碰撞傳感器等協(xié)同實現(xiàn)避障。不同成本的掃地機器人，會配置不同的傳感器組合。

自動充電：自動回充功能可以讓掃地機器人在電量不足時自動返回充電座充電，充電完成后繼續(xù)工作，

（3）控制APP易用性指標

機器人需支持手機等終端的APP控制、并有清潔模式選擇、定時清掃、虛擬墻設置、地圖存儲等功能。

2、"聰明"和"不聰明"的掃地機器人的區(qū)別是什么？

智能化的掃地機器人需要具備自主導航、路徑優(yōu)化、動態(tài)避障、自動充電等能力。掃地機器人的智能化差別主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

（1）掃地機器人導航能力差別

不聰明的：通常采用隨機導航，僅僅依靠超聲波探測實現(xiàn)基礎避障；容易重復清掃或遺漏區(qū)域。

聰明的：使用激光雷達、攝像頭等進行地圖構建和路徑規(guī)劃，能夠高效避障。

（2）掃地機器人環(huán)境感知能力差別

不聰明的：傳感器較少，缺乏學習能力，僅能進行基本的碰撞檢測。

聰明的：配備多種傳感器，通過不同的傳感器協(xié)同能識別不同地面類型、障礙物和污垢區(qū)域。

（3）掃地機器人清掃模式能力差別

不聰明的：功能簡單，可能有一種或幾種基本清掃模式。

聰明的：支持多種清掃模式，如自動清掃，局部清掃，邊緣清掃，定點清掃，區(qū)域清掃，深度清掃，靜音清掃等。聰明的掃地機器人會跟人一樣，區(qū)分清楚哪些是干凈的地方哪些是比較臟的地方，通過先沿邊清掃、再分區(qū)清掃、最后定點深度清掃等組合操作實現(xiàn)智能清掃。

早期的掃地機器人就屬于“不聰明”的模式，模式是“隨機”清掃，沒有規(guī)劃能力，走到哪里掃到哪里，碰到哪里就改變路線?，F(xiàn)在智能化的掃地機器人是“聰明”的模式，清掃告別了“橫沖直撞”的隨機式，利用定位導航技術讓清掃變得有規(guī)劃，提高清掃效率，降低機器損耗。

1、機器人進入了未知的環(huán)境會怎樣？

當我們去了一個陌生的環(huán)境，為了迅速熟悉環(huán)境并到達自己想去的地方，如圖書館、旅店、咖啡廳等，我們會做下面這些事情。

眼睛觀察周圍地標，如建筑、大樹、花壇等，并記住他們的特征。

根據(jù)雙眼獲得的信息，在自己的腦海中把特征地標在三維地圖中重建出來，形成完整的對環(huán)境認知的三維信息。

在行走時不斷獲取新的特征地標，并且校正自己頭腦中的地圖模型。

根據(jù)自己前一段時間行走獲得的特征地標，確定自己的位置。

走了很長一段路的時候，我們可能會回頭看看，和腦海中之前的地標進行匹配。

如以上五步在整個行進的過程中，我們同時進行定位和建圖。

如果將一個機器人放入未知的環(huán)境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊逐步描繪出此環(huán)境完全的地圖，一邊決定應該往哪個方向行進？例如掃地機器人，如何能不受障礙物影響行進到房間，并進入每個角落完成清掃工作。這就涉及到兩個主要的任務，建圖任務與定位任務，并且這兩個任務是并發(fā)的。

2、SLAM是什么？

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同步定位與地圖構建），是一種在機器人學、自動駕駛和移動機器人和增強現(xiàn)實等領域中非常重要的技術。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出，是實現(xiàn)真正全自主移動機器人的關鍵。

SLAM技術解決的問題是，機器人被放置在一個它從未見過的環(huán)境中，SLAM技術讓機器人在沒有任何先驗地圖信息的情況下，通過自身的傳感器來探索環(huán)境，同時構建出環(huán)境的地圖，并在這個過程中確定自己在地圖中的位置。定位（Localization）任務和地圖構建任務（Mapping）是同時進行的。

SLAM可以分為激光SLAM和視覺SLAM，激光SLAM可以分為2D SLAM和3D SLAM，視覺SLAM可以分為Sparse SLAM和Dense SLAM

SLAM技術的發(fā)展涉及到多個學科，包括計算機視覺、機器人學、人工智能和控制理論等。隨著技術的進步，SLAM在精度、效率和應用范圍上都有了顯著的提升。

3、SLAM中有哪些關鍵技術點？

（1）傳感器技術：外部信息的采集依賴慣性測量單元（IMU）、霍爾編碼器（Encoder）、激光雷達（Lidar）、深度攝像機等。

慣性測量單元：IMU提供姿態(tài)和位置信息。

霍爾編碼器：通過編碼器獲取車輪的運動數(shù)據(jù)，原理參考霍爾傳感器 。

激光雷達：Lidar通過發(fā)射激光束來探測目標位置、速度等特征量，感知外部信息。

攝像機：包括單目攝像頭、雙目攝像頭、深度攝像機，核心都是獲取RGB和depth map（深度信息）。

（2）算法技術

應用SLAM算法的時候主要考慮下面幾個方面

如何表示地圖？比如根據(jù)實際場景需求去選擇dense或sparse算法。

如何感知信息？比如選擇激光雷達或者深度攝像機去感知外部環(huán)境。

如何關聯(lián)傳感器數(shù)據(jù)？對于不同sensor的數(shù)據(jù)類型、時間戳、坐標系表達方式各有不同，需要統(tǒng)一處理。

如何進行定位與構圖？這是指實現(xiàn)位姿估計和建模，這里面涉及到很多數(shù)學問題，物理模型建立，狀態(tài)估計和優(yōu)化。

以視覺SLAM（VSLAM）為例，SLAM處理信息處理流程可以歸納為如下流程圖，其中“前端”是視覺里程計，提取每幀圖像特征點，利用相鄰幀圖像，進行特征點匹配，然后去除大噪聲進行匹配，得到一個位姿信息，同時利用IMU提供的姿態(tài)信息進行濾波融合。“后端”則是通過非線性算法對前端輸出的結果進行優(yōu)化，涉及的數(shù)學知識較多，需利用濾波理論（EKF、UKF、PF）、或者優(yōu)化理論等算法進行優(yōu)化，最終得到最優(yōu)的位姿估計。

常見的SLAM算法包括一下算法。PTAM算法，這是早期的視覺 SLAM 算法；Mono-SLAM算法，是單目視覺SLAM算法；ORB-SLAM算法，是基于 ORB 特征的視覺SLAM算法，具有較好的實時性和魯棒性；還有RGBD-SLAM算法、LSD-SLAM算法等。實際應用中，SLAM建圖具體實現(xiàn)方式會因使用的算法、傳感器類型以及應用場景的不同而有所差異。

使用ROS實現(xiàn)機器人的SLAM是非常方便的，因為有較多現(xiàn)成的功能包可供開發(fā)者使用，如gmapping、hector_slam、cartographer、rgbdslam、ORB_SLAM、move_base、amcl等，并且開發(fā)者還能應用仿真環(huán)境進行驗證。

4、SLAM技術在自動駕駛中的應用

（1）SLAM技術在自動駕駛中的應用體現(xiàn)在以下幾個方面

環(huán)境感知：自動駕駛汽車通過搭載的傳感器（如激光雷達、相機、雷達等）實時獲取周圍環(huán)境的信息。利用SLAM技術，車輛能夠從這些傳感器數(shù)據(jù)中提取特征，構建出周圍環(huán)境的地圖。

實時定位：在行駛過程中，車輛需要實時確定自身在地圖中的位置。SLAM技術通過傳感器數(shù)據(jù)和地圖信息，計算出車輛的精確位置和姿態(tài)。這種定位不僅依賴于GPS，還依賴于車輛自身的傳感器，確保在GPS信號弱或無信號的環(huán)境中也能準確定位。

路徑規(guī)劃：有了環(huán)境地圖和自身定位信息，自動駕駛汽車可以進行路徑規(guī)劃。SLAM技術幫助車輛識別可行路徑，避開障礙物，規(guī)劃出最優(yōu)行駛路線。

自動避障：在行駛過程中，車輛需要實時檢測和避開障礙物。SLAM技術通過傳感器數(shù)據(jù)，識別出前方的障礙物，并計算出避障路徑。

回環(huán)檢測：回環(huán)檢測是SLAM中的一個重要環(huán)節(jié)，指的是車輛在行駛過程中識別出曾經經過的地點。這有助于校正地圖和定位信息，避免重復探索和定位誤差。

動態(tài)地圖更新：環(huán)境是動態(tài)變化的，自動駕駛汽車需要不斷更新其地圖信息。SLAM技術能夠實時處理新的傳感器數(shù)據(jù)，更新地圖，確保地圖的準確性和時效性。

傳感器融合：自動駕駛汽車通常搭載多種傳感器，每種傳感器都有其優(yōu)缺點。SLAM技術通過融合不同傳感器的數(shù)據(jù)，提高整體的感知能力和魯棒性。

數(shù)據(jù)關聯(lián)：不同傳感器的數(shù)據(jù)類型和時間戳可能不同，SLAM技術需要將這些數(shù)據(jù)關聯(lián)起來，確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性。

（2）SLAM技術具體實現(xiàn)步驟

傳感器數(shù)據(jù)采集：車輛通過激光雷達、相機、IMU、超聲波等傳感器獲取周圍環(huán)境的圖像和距離信息。

特征提取與匹配：從傳感器數(shù)據(jù)中提取特征點，并在不同時間點的圖像中進行匹配。

位姿估計：利用特征點匹配結果，計算車輛在地圖中的位置和姿態(tài)。

地圖構建：將車輛的移動軌跡和環(huán)境特征結合起來，逐步構建出環(huán)境地圖。

路徑規(guī)劃與優(yōu)化：根據(jù)地圖和車輛定位信息，規(guī)劃出最優(yōu)行駛路徑，并在行駛過程中不斷優(yōu)化。

動態(tài)更新：實時處理新的傳感器數(shù)據(jù)，更新地圖和定位信息，應對環(huán)境變化。

通過這些步驟，SLAM技術為自動駕駛汽車提供了強大的環(huán)境感知和導航能力，確保其在復雜環(huán)境中的安全和高效行駛。

內容來源：硬十AI