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激光雷达与3D成像技术-之 3D成像

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结合激光雷达的实现方式,描述激光雷达的3D成像方式,分析多种方式的优劣。本专题一共4章,分别1-TOF探测,2-扫描方式,3-LiDAR应用,4-3D成像,请尊重原创,转载请说明。



续:前几章我们介绍完了 LiDAR TOF 探测,扫描方式和应用,这一章主要讲 3D 成像。
主流3D成像技术:
下图描述了主流的3D成像技术。

双目:
人类左右两眼得到的不同影像,在大脑内合成出立体视觉,可以判断距离远近。 双目技术模拟人眼,采用两个相机拍摄目标,通过偏光等技术分别送入左右眼形成立体视觉,或通过计算机重构出具有深度信息的3D图像。



双目技术优势:可用市面上大量通用相机;价格相对便宜(但也会因为性能提升比如全局快门以及IR光源,成本上升) 。
双目技术劣势:需要物理基线-远距离和静距离测量的精度之间进行权衡;由于基线,模组的X方向尺寸较大,需要精确的机械对准和再校准;算法复杂,计算密集,需要计算负荷;受限场合:光线条件变化不良,阴影和光强度差异不大,表面检测(尤其光线暗时,被测物表面对比度较差时)范围受限。
结构光技术:
双目成像技术受外界光线环境,在不同条件下性能差异较大,而且对反差较小的景物,匹配点的查找比较困难,降低了 3D还原的精度。为克服上述问题,结构光采用主动发光协助进行深度探测。结构光3D成像系统由相机和投影仪组成。投影仪投射条纹光带到物体上,相机拍摄条纹光,根据物体上光的条纹扭曲计算位深信息。



结构光优势:相机帧率上无限制;无运动模糊(如果使用静态模式) ;抗多径干扰。
结构光劣势:主动光视觉需求精度高等较复杂的相机;需要镜头和投影仪之间精确稳定的
械对准;高校准工作;存在解除校准的风险;对环境中光学干涉或结构和纹理敏感。

激光三角测量(结构光):
激光三角测量系统由 2D相机,镜头,激光器组成,激光器将光斑投射到被测物,根据
激光相对被测物表面的距离,反射激光点出现在相机视野中的不同位置;此时激光点,照相
机和激光发射器形成三角形。
在工业中应用广泛,机械结构的 3D扫描通常采用这种3D技术。


激光三角测量优势:高精度测量,免疫散焦,尽可能的举例和灰度融合,相对较高的速度检查。
激光三角测量劣势:适合近距离测量,结构光技术对环境光敏感,限于扫描应用程序,复杂算法和校准,对结构化或复杂表面敏感。

飞行时间TOF(Time Of Flight):
TOF 原理是利用光源与图像传感器同步,利用发射光脉冲和光返回到图像传感器上的时间差来计算距离。与基于飞行时间的激光雷达原理一致。

飞行时间成像优势: 直接测量每个像素的深度和幅度;小长宽比;单个相机(无图像配准) ;
简单一次性校准;在环境光条件下工作;室内效果更良。
飞行时间成像劣势:主动光同步;多径干扰;潜在距离混叠。

脉冲型技术原理:
利用两个持续时间不同的脉冲对反射回来的信号进行积分。
0 时刻光源发射出脉冲光,同时探测器开始积分,积分到 t1 时刻,记录输出V1,积分到 t2时刻,记录输出V2.
按照横坐标时间,纵坐标输出的方式描出两次积分结果。在接收到光信号后积分结果随时间线性变化,通过两次积分节点反推返回的脉冲激光的时间 t0.


脉冲型技术应用:
脉冲型3D成像应用于工业中的AGV,机器人中的自主导航避障以及搜救传感器以及消费行
业中物体追踪,手势识别。   
优点在于计算原理简单,但需要激光作为光源,成本较高,且对于背景光抑制效果不好。

脉冲型实现方式-TCSPC
基于TCSPC的3D成像系统,主要包括两个部分:SPAD和TDC。   
通过TDC探测发射激光和接收被拍摄物体反射回来的光子的时间的相关性,得到距离信息。 距离大小不计数的数目多少有关。   



TCSPC型的3D成像应用于激光测距雷达,3D测图、工业自动控制、国民经济建设中的农业、公路勘测设计以及车辆自动导航等领域。   
优点在于可以实现很远距离的测量,但是需要较高的成本。



连续波技术:
通过检测发射的信号和反射回来的信号之间的相位差φ来计算距离, 如下式所示,其中f
为调制频率。   
连续波技术与激光雷达中相位法原理相同。   
当发射的信号为被调制的正弦信号时,图中a0,a1,a2,a3为等间隔点,距离为π/2,在
这四个位置分别对信号进行等时间的积分,可以得到A0,A1,A2,A3, 计算可以得到
所需要的相移φ。   



3D成像未来发展趋势-应用:
  激光雷达在军事领域的应用相对成熟,在民用领域,包括激光雷达在内的3D成像设备正向着高分辨率、高精度、小尺寸、高集成度、低成本、智能化方向发展。   
  未来3D成像设备在物流、安防、机器人、医疗等行业将发挥巨大的作用。   
  物流行业:迅速获得包裹的体积,来优化装箱和进行运费评估;   
  汽车:自动驾驶,感知周围环境以及乘客检测;   
  安防和监控:对人流或复杂交通系统的counting;   
  面部识别:亮度图像和深度信息准确迅速完成人脸匹配;   
  机器人:在安装、质量控制、原料拣选应用上的引导;   
  医疗和生物:足部矫形建模、病人活动/状态监控、手术辅助、面部3D识别;   
  互动娱乐:动作姿势探测、表情识别、娱乐广告;   

3D成像未来发展趋势-技术:
  高集成度-固态激光雷达   
  美国 Quanergy 公司,2016 年公布了“固态激光雷达”产品,Solid State LiDAR S3,属于光波导相控阵激光雷达。获得2017 年CES智能汽车类的最高奖项—最佳创新奖;   
  荷兰的Innoluce公司采用MEMS结构制作的激光雷达可以实现探测距离250米,角分辨率  0.1 度,激光功率利用率大于95%.   

  Velodyne 固态混合超级传感器,SH Ultra PUCK™ Auto,产品形状及大小类似冰球而被称作 “超级传感冰球”。   
  感应距离可达到200米,是与为汽车设计、能够处理各种驾驶情境的LiDAR传感器。其车载产品的价格将降低到500美元。   

  高集成度-小型化   
  光学相控技术为激光雷达小型化提供了可行性方案 。
  目前智能手机制造总是向着更薄、更轻的方向发展,而手机摄像头为了拍摄效果不可避免会使用更多透镜,使得摄像头部分凸出来了,影响美观,也容易磨损,限制了智能手机进一步变薄。   
  2017年,美国加州理工学院采用平面光波导技术研制了以光学相控阵接收器为基础的新型摄像头,利用一层薄的硅光学器件,就可以通过电子控制实现摄像头的多种成像特性,重新认识了摄像头技术,为成像设备开拓了一个新的研究方向。   

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