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基于汽車智能駕駛的多光譜激光雷達方案研究

電子設計 ? 2021-05-27 10:21 ? 次閱讀

作者:宋紹京,陳育偉,胡海江,胡金艷,龔玉梅,邵慧

在汽車智能駕駛系統中,激光雷達由于其獨特的三維成像能力,成為場景探測感知傳感器群組中不可或缺的組成部分。為提升單一波長激光雷達在物性探測分類和狀態上的性能,借鑒多光譜探測具有物性探測能力的原理,論文對適用于汽車智能駕駛的多光譜激光雷達的波段選擇進行了可行性研究,利用主成分分析法對智能駕駛中典型目標進行光譜計算及分析。

結合激光光源特性以及光電探測器的特性,綜合多光譜激光雷達波段選擇方法和智能駕駛應用場景中典型目標地物光譜特性,以及商用激光雷達的可獲得性,得出了適用汽車智能駕駛的多光譜激光雷達的波長可以選擇 808 nm、905 nm、1 064 nm、1 310 nm,并通過測試驗證了多光譜激光雷達所選波長的有效性。

為了更好地利用激光雷達技術的環境觀測能力,國內外學者針對融合單波長激光回波信號的強度信息和三維信息對數據進行分類開展了大量研究和探索,當前智能駕駛中使用的激光雷達在技術上的研究主要集中于單一波長方式工作。

為提升激光回波信號的強度信息和三維信息對數據進行分類的支持,不斷地提高激光雷達點云密度,但這些研究并不能從根本上解決車載激光雷達單一波長所造成的物性探測能力上的不足,點云密度的增加雖可提高基于點云幾何特征的物體識別能力,但也存在遞減效應,且帶來諸多額外的系統要求:

1)用于場景識別的算法日益復雜化,導致計算硬件需求劇烈增加;

2)激光雷達的功耗、復雜性、體積和成本大大增加,阻礙其大規模商用;

3)僅依靠三維特征,不足以有效識別復雜場景。因此,雖然激光雷達在三維空間信息獲取方面具有突出優點,但由于激光雷達單一波長探測能力的限制,對環境信息中的物性分類、狀態等方面的探測能力仍舊有待提高。

光譜成像技術不僅具有圖像分辨能力,還具有光譜分辨能力,利用光譜成像技術不僅可以對待檢測目標進行定性和定量分析,而且還能對其進行定位分析。針對目前智能駕駛環境觀測中激光雷達的應用及其技術特點。

為了更好的挖掘出激光雷達對環境感知應用的潛力,使激光雷達技術在保留空間高分辨探測能力的同時,兼具對環境中物體物性感知的能力,因此,借鑒多、高光譜測量具有物性探測能力的原理,開展多光譜激光雷達對環境物體進行探測的技術研究將具有重要的研究價值和應用前景。

1. 激光雷達波長選擇方法

激光波長的選擇原則為:在波長數盡可能少的情況下,實現對不同目標分類或同種目標不同狀態的判別,為多光譜激光雷達的激光器設置提供依據。

特征波長的選擇算法經過長時間的發展,目前廣泛使用的主要有主成分分析法(Principal Compo‐nent Analysis,PCA))、偏 最 小 二 乘 算 法(Partial Least Squares,PLS)、嶺 回 歸(Ridge Regression, RR)、逐步回歸(Step Rise Regression,SRA)、多元線性回歸(Multiple Linear Regression,MLR)等算法。

其中主成分分析法和偏最小二乘法是將分析波段內的光譜數據通過正交變換的方法將原來的多個參數轉換為少數主成分的多元統計方法,對經轉換得到的主成分再建立回歸方程,與多元線性回歸、逐步回歸和嶺回歸相比,分析準確度有所提高,偏最小二乘法在確定最佳主成分數目上存在不足。

而主成分分析算法是將原始波段數據的各變量進行正交變換,把原始波段數據映射到一個新的空間,在新空間中,原始波段數據各變量的大部分信息經過變化后被壓縮在較少的幾個波段中,這幾個波段稱之為主成分。

實際上,這些主成分是原始波段數據各變量經過線性組合后形成的新變量,這些新變量盡可能多地表征了原始變量所包含的特征信息,且新變量之間互不相關,即正交。因此,在新變量即主成分數目的確定上存在著優勢。即便變換后的各主成分的物理意義不明確,但主成分分析法卻很好的實現了波段降維。

如果所探測目標成分的吸收譜線相互之間沒有交叉與重疊,利用主成分分析方法可以取得較理想的結果。基于智能駕駛應用場景中典型目標光譜反射曲線的分析,基本上不存在峰值譜線相互交叉與重疊的情況,因此主成分分析法可以用于確定激光雷達波長的分析。

設對 m 個波長下的反射光譜重復進行 p 次測量,記為 :

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o4YBAF-cf7uAYfbwAAALMNO56yU271.png

成分累計貢獻率越大,主成分解釋原變量數據變化的能力越強,因此該貢獻率是數據降維處理的重要指標。如果所選成分太多,會包含過多的測量噪聲;如果所選成分過少,必然會丟失原始光譜數據中的部分特征信息。

該指標的選取根據不同的應用,選用的標準亦有所不同,因此選擇累計貢獻率 Vn 大于某一值(經驗值 93%)的前 n 個主成分代替原來的光譜,以減小數據量,同時又可以很好的實現有效的波段降維,但是該方法變換后的主成分的物理意義不明確。

pIYBAF-cf76APINFAAC_Z6ag5O4250.png

σ的大小反應了該波長下有多少信息被映射到了前 n 個主成分中,而在主成分信息中,本身就包含了原始光譜數據中的大部分特征信息,也就是說σ 本身也反映了該波長所包含的信息量,因此,通過結合累計貢獻率和因子載荷 σ 可以確定主成分及相應的物理意義。

2. 智能駕駛應用場景中典型目標光譜特性測試及分析

智能駕駛應用場景隨著用途的不同而有所不同,特定場景的智能駕駛項目主要集中在固定路線、封閉園區方向上,典型應用場景包括園區通勤、碼頭、礦山、倉儲和物流等方面,這些應用場景中的目標相對比較簡單,類別也比較固定。

目前,相比較特定場景下的智能駕駛,通用場景對于 L4 級別的智能駕駛仍然具有很大的挑戰,在城市公開道路應用場景中的目標各種各樣,類別也比較復雜,但總體而言,針對智能駕駛應用場景中的目標可以大致分為人類、植物、道路、建筑、車輛等目標。

研究行人光譜特性,主要研究穿著在人體上的衣服的光譜特性,常見人類所穿衣物多為棉織物和滌綸織物,根據圖 1(a)所示光譜反射特性曲線可以看出,棉織物在可見光光譜區間根據棉織物的顏色不同,會有著比較明顯不同的光譜曲線,但在光譜超過 800 nm 后的近紅外波段里,棉織物的光譜反射特性基本一致的穩定在 60%左右,和棉織物的顏色基本上沒有關系。

從圖 1.( b)中所示光譜反射特性曲線可以看出,未染色和染色的光譜特性曲線差異性特別明顯,但染色后的光譜特性曲線在光譜超過 800 nm 的近紅外波段中的其反射率也基本上穩定在 60%左右。

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圖 2 中所示為上海典型植物光譜反射特性曲線,其中在可見光的 550 nm 左右有一個反射波峰,在 680 nm 附近有一個吸收波峰,在 680 ~740 nm 之間,紅邊效應明顯,各種植物的反射率急速增加。在近紅外區域,道路兩旁和道路中間作為綠化隔離帶的植物,其反射率基本上處在 35%至 60%之間。

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圖 3 中部分曲線為上海本地采集的雜草光譜反射特性曲線,與圖 2 所示上海植物的光譜特性一樣,在 680 nm 處均有一個典型的吸收波峰,紅邊效應明顯。

一旦進入近紅外區域,草類的光譜反射率急速增加,超過 800 nm 后基本上穩定在 40%-50% 的反射率范圍內,圖 4 中所示的草地光譜反射特性曲線和圖 3 中的數據基本一致。

根據圖 4 和圖 5 所示的瀝青混凝土道路的光譜特性曲線可知,瀝青路面在近紅外區域內光譜反射率基本上維持在 15% 左右。水泥路面在近紅外區域內的光譜反射率基本上維持在 45% 左右。

而裸土土路地面由于各個區域中的土地成分差異性比較大,因此其光譜反射率也會存在著比較大的差異,從圖 4 和圖 5 中也能看出來光譜的反射率存在著較為明顯的差異。

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道路上行駛的機動車和非機動車,在外表面基本上都覆蓋著油漆,不同廠家,不同品牌,它們采用的油漆工藝和成分并不完全一樣,即便是同一廠家同一品牌,不同批次采用的油漆工藝和成分也有可能不一樣。

因此,道路上行駛的車輛的車身油漆的光譜具有不同的特征,但根據圖 6 所示,車輛在近紅外波段里,其反射率超過 60%.

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3. 激光雷達波長及光源的確定

通過對上述智能駕駛應用場景中各個目標物體的光譜特性分析,根據主成分分析法,針對 2 151 個波長,進行了 13 次測量,根據公式(1)~(4)計算進行波段的選取,再根據公式(7)計算各自的相對貢獻率,得出前 4 個主成分相對的貢獻率如表 1 所示。

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從表 1 可以看出,采用光譜能量空間變換形式進行主成分分析,前 4 個主成分解釋了幾乎 93%以上的光譜能量空間變換信息,從而得出適合智能駕駛激光雷達的敏感波段范圍為 780~850 nm,880~950nm,1 025~1 095 nm,1 285~1 405 nm。

然而多光譜激光雷達波長選擇的最終確定還需要全面考慮以下幾個方面:

(1)從地物探測和識別能力來說主要考慮兩個方面,一方面所選擇的波段組合要保持盡可能多的目標信息量;另外一方面需要進行判別的目標在所選擇的波段組合上類別可分性最強。

(2)對于激光雷達傳感器的光譜波段選擇,需要考慮以下四個因素:

a)激光雷達傳感器的光譜敏感性;

b)研究目標的信息盡可能多地包含在所選光譜波段范圍內,

c)在選擇的波段范圍內是否存在大氣窗口;

d)在選擇的波段范圍對人眼是否有安全影響。

(3)多光譜激光雷達傳感器在考慮所研究目標光譜輻射特性對傳感器光譜波段選擇的影響時,既要考慮研究目標在該波段的光譜特征及該波段對研究目標識別的能力,又要盡可能減小各波段間的相關性,增加信息量。

在滿足以上 3 方面的基礎上,多光譜激光雷達的波長設置還需要考慮激光光源特性以及光電探測器的特性,綜合多光譜激光雷達波段選擇方法和智能駕駛應用場景中典型目標地物光譜特性分析。

根據激光光源和大氣影響因素兩個方面的分析,采用 Class I 激光器安全級別,排除掉不適合的波段范圍和波長,最終確定多光譜激光雷達的激光光源可選波長為 808 nm、905 nm、1 064 nm、1 310 nm。

其中 808 nm 的激光二極管為舞臺激光燈中所常用,905 nm 為當前智能駕駛激光雷達(速騰聚創,Velo‐dyne)中所用,1 064 nm 為激光切割與焊接中所常用的波長,1 310 nm 為光通信常用波長。

4. 結論

通過主成分分析法對面向汽車智能駕駛在公開道路復雜應用場景中人類、植物、道路,建筑,車輛等目標的光譜數據進行計算與分析,考慮面向汽車智能駕駛的激光雷達光源特性及光電特性,綜合目標地物光譜特性和產業現狀,確定出面向汽車智能駕駛多光譜激光雷達的激光光源可選波長為 808nm、905 nm、1 064 nm、1 310 nm。

該波長組合選擇,在保證對智能駕駛應用場景中各類目標物性有效探測進行分類的前提下,光譜通道數少,提高了光譜識別的效率,在實際系統設計中具有很大的指導意義,不僅能夠滿足物性分類探測,又能減少系統設計空間;不僅能節約系統搭建成本,又能保證數據處理和反演的效率。

編輯:hfy

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Luminar是一家自動駕駛汽車激光雷達傳感器和軟件開發商,目前已經與50多家汽車產業伙伴建立合作關....
的頭像 MEMS 發表于 05-09 08:43 ? 1844次 閱讀
UpNext開發的新型Vertex 驗證機采用了Luminar的激光雷達技術

紅外熱成像技術與車載智能輔助駕駛技術的完美交融

另外,紅外熱成像技術也已經應用于車載智能座艙領域,用于感測駕駛員和乘客的活動狀態,如管理車輛HVAC....
的頭像 MEMS 發表于 05-09 08:23 ? 469次 閱讀
紅外熱成像技術與車載智能輔助駕駛技術的完美交融

基于激光雷達點云的三維目標檢測算法

文中提出了一種基于激光雷達點云的三維目標檢測算法 Voxeircnn( Voxelization R....
發表于 05-08 16:35 ? 49次 閱讀
基于激光雷達點云的三維目標檢測算法

淺析半導體照明市場與技術

半導體照明(Semiconductor Lighting)是一種新興的照明技術。其基本器件由發光二極....
的頭像 每日LED 發表于 05-08 14:37 ? 336次 閱讀
淺析半導體照明市場與技術

四維圖新展示面向智能出行及智慧城市的數字化應用案例

4月25日,以“激發數據要素新動能,開啟數字中國新征程”為主題的第四屆數字中國建設峰會在福州拉開帷幕....
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-08 14:30 ? 772次 閱讀
四維圖新展示面向智能出行及智慧城市的數字化應用案例

高分辨率數字激光雷達正在成為工業自動化的關鍵技術

隨著工業自動化的不斷發展,新設備和新技術不斷出現,不僅擴大了自動化的覆蓋面和滲透率,同時還升級優化了....
的頭像 電子發燒友網工程師 發表于 05-08 14:26 ? 391次 閱讀
高分辨率數字激光雷達正在成為工業自動化的關鍵技術

RoboSense智能固態激光雷達入圍PACE大獎--汽車行業創新風向標

美國Automotive News PACE Awards(Premier Automotive S....
的頭像 MEMS 發表于 05-06 15:55 ? 496次 閱讀
RoboSense智能固態激光雷達入圍PACE大獎--汽車行業創新風向標

汽車照明設計LED燈是有什么技巧元素?

現在很多車身造型師經常設計出令人贊嘆的前大燈和尾燈輪廓和外形,激發消費者的購買欲望,鑒于燈光設計中涉及的眾多學科,LED...
發表于 03-09 08:47 ? 101次 閱讀
汽車照明設計LED燈是有什么技巧元素?

純電動和混合動力車電子系統電路保護會有什么特殊要求嗎?

電池管理系統 主要講的是什么? EV/HEV 的電池的理想特性有哪些?...
發表于 03-09 08:30 ? 101次 閱讀
純電動和混合動力車電子系統電路保護會有什么特殊要求嗎?

怎樣延長電動自行車蓄電池的使用壽命?

我們經常會使用電動自行車 ,但是 怎樣延長蓄電池的使用壽命是一個難題,如果想要延長電動自行車的電池有什么好辦法嗎?...
發表于 03-06 08:07 ? 101次 閱讀
怎樣延長電動自行車蓄電池的使用壽命?

電力電子和汽車維修應用中的內窺鏡怎么設計?

   內窺鏡有什么用,怎么設計?內窺鏡其實作用挺大的,舉一些例子,大到醫院里,利用內窺鏡技術給胃痛病人做胃鏡,把胃...
發表于 03-05 06:34 ? 101次 閱讀
電力電子和汽車維修應用中的內窺鏡怎么設計?

智能駕駛測評工具組的用途

        本期為大家帶來這套系統的重要組成部分——智能駕駛測評工具組(ITT)。該工具組內含...
發表于 02-03 06:29 ? 0次 閱讀
智能駕駛測評工具組的用途

傳感器對標評估系統的核心功能

經緯恒潤智能駕駛開發、測試評估平臺——傳感器對標評估系統 ......
發表于 02-01 06:17 ? 101次 閱讀
傳感器對標評估系統的核心功能

激光雷達、激光測距、脈沖測量必配芯片MS1003

激光雷達、激光測距、脈沖測量必配芯片MS1003 產品簡述MS1003是一款高精度時間測量(TDC)電路,對比MS1002具有更高的精...
發表于 01-24 21:02 ? 2824次 閱讀
激光雷達、激光測距、脈沖測量必配芯片MS1003

使用現代高速數據轉換器的硬件設計人員面臨的挑戰

無論是設計測試和測量設備還是汽車激光雷達(AFE),使用現代高速數據轉換器的硬件設計人員都面臨高頻輸入、輸出、時鐘速率和...
發表于 01-14 07:51 ? 101次 閱讀
使用現代高速數據轉換器的硬件設計人員面臨的挑戰

智能駕駛數據后處理分析利器INTEWORK-VDA介紹

   智能駕駛數據后處理分析利器—INTEWORK-VDA ...
發表于 01-13 06:27 ? 202次 閱讀
智能駕駛數據后處理分析利器INTEWORK-VDA介紹
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