激光雷达在ADAS测试中的应用与方案-技术圈

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在科技高速发展的今天，汽车智能化已是必然的趋势，自动驾驶汽车的研究也在世界范围内进行得如火如荼。而在ADAS测试与开发中，激光雷达以其优越的性能和较高的精度而占据着非常重要的地位，它是ADAS测试与开发中必不可少的组成。

一

激光雷达介绍

| 激光雷达原理

1. 全称

激光雷达（英文Lidar），英文全称为Laser Detecting and Ranging，即激光探测和测距。

2. 探测原理

激光发射器发射激光脉冲，计时器记录发射时间；脉冲经物体反射后由接收器接受，计时器记录接受时间，距离d= (Δt*c) /2。

之后再通过水平旋转扫描来测角度，并根据角度和距离这两个参数来建立二维的极坐标系。然后通过获取不同的俯仰角度信号来获得三维中的高度信息。由此可探测到周围环境的空间三维位置，并且可根据探测到的信息来进行三维建模。

高频激光可以在一秒内获取大量（约150万个）的位置点信息（称为点云）。除了可以获取位置信息外，激光信号的反射率还可以区分目标物质的不同材质。

| 主流激光雷达品牌

1. Velodyne

特点：精度高；范围广，可360°探测；抗干扰能力强。其性能卓越，但价格昂贵。

以在全球位居前列的激光雷达制造厂商Velodyne为例：

2. Ibeo

特点：可识别障碍物类型，如行人、汽车或大卡车等。可输出障碍物俯视图轮廓、目标物体位置和运动信息参数。

| 激光雷达数据

在实际的无人驾驶系统中，每一帧的数据都会有时间戳，需根据时间戳进行后续和时间有关的计算。因此，N线激光雷达的点云数据结构如下图所示。

二

激光雷达在ADAS测试中的应用与作用

激光雷达在无人驾驶运用中拥有几个核心作用——周围环境3D建模、高精度定位以及障碍物检测与分类识别。

| 障碍物的检测和分类

激光雷达在扫描的过程中，首先识别障碍物，明确障碍物在空间中的位置，再根据存在的障碍物来进行分类。例如，我们将像车、人这些障碍物分割成为独立的个体，通过分割出来的独立个体再去匹配，从而进行障碍物的分类和物体的跟踪。而跟踪的过程是先分割点云，再通过点云做关联目标，如此一来，我们便能判断出上一桢和下一桢是否属于同一个物体，以便再进行目标跟踪，然后输出目标跟踪信息。