激光雷达(LiDAR)广泛应用于航天器导航、安防监控、3-D测绘、自动驾驶汽车、**装备及机器人等领域, 具有重要的**和民用价值。雪崩光电二极管(APD)阵列探测技术在LiDAR的发展过程中发挥着至关重要的作用。介绍了LiDAR和APD阵列的应用背景, 综述了APD阵列和LiDAR系统的发展历程和最新进展, 最后总结了APD阵列探测技术的发展前景和研究趋势。
激光技术 激光雷达 探测器 雪崩光电二极管阵列 自动驾驶汽车 laser technique light detection and ranging detectors avalanche photodiode array autonomous vehicle
Author Affiliations
Abstract
1 College of Electrical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China
2 Southwest Institute of Technical Physics, Chengdu 610041, China
The point clouds scanned by a 3D laser scanner may be affine transformed when the size and posture of the objects being scanned are different. This type of problem is common, but few algorithms can solve it. Therefore, this Letter proposes a parallel registration algorithm. The algorithm eliminates the effects of the affine matrix in the point cloud, based on a simple whitening operation. Moreover, it also has strong anti-noise performance. The algorithm proposed in this Letter is not only simple in structure, but also shows excellent effects in practical applications and simulations.
point cloud affinity parallel registration Chinese Optics Letters
2020, 18(7): 071001
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
点云配准是三维建模过程中的关键问题之一,快速高精度的配准是点云配准研究的重点。提出了一种利用独立成分分析(ICA)的点云配准方法,通过对两组点云数据作ICA,得到其独立分量、混合矩阵,以及解混合矩阵。由于ICA存在模糊问题,两点云的独立分量可能存在顺序和符号上的差异,在F范数最小的优化准则下可以得到两独立分量的最优变换矩阵。进一步,根据点云数据与独立分量之间的关系,实现点云的精确配准。实验结果表明,该算法配准速度快,具有较高的配准精度。
测量 点云配准 独立成分分析 F范数 激光与光电子学进展
2019, 56(1): 011203
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
结合点云统计学特性和形状特征,提出了带方差补偿的多向仿射变换点云配准算法,将求解放缩因子问题转化为求解带方差的超定非线性方程组,并通过二次曲面拟合对噪声方差进行最小二乘无偏估计。引入点云全局向量特征相似度,以相似度最大化求真解。将多向仿射变换点云配准转化为刚性配准,并利用主方向法配准点云。仿真结果表明,针对点云随机丢失和带噪声的点云配准情况,所提算法比现有配准算法的配准精度更高,并且配准耗时更短。
机器视觉 点云配准 Newton迭代法 相似度 最小二乘法 二次曲面
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
为了提高三维激光扫描点云的配准效率和精度,提出一种基于l
p空间力学模型的点云配准算法。针对待配准的两组点云数据,首先计算两片点云的重心,通过重心化将两组点云移到以重心为原点的同一坐标系下,然后利用l
p空间力学模型将复杂的两组点云数据分别简化为三个特征向量表示的模型,再根据两点云特征向量的对应关系利用奇异值分解方法求解刚体变换旋转矩阵,得到初始配准参数,最后使用改进的最近点迭代(ICP)算法实现两组点云的精确配准。本文算法可以处理无序散乱点云样本。相比于经典ICP算法,本文算法对Bunny点云数据的配准效率提高了72%,对Dragon点云数据的配准速度提高了4倍。实验表明,本文算法收敛速度较快,效果优良。
图像处理 激光光学 l
p空间 力学模型 点云配准 奇异值分解 最近点迭代 光学学报
2018, 38(10): 1010005
1 四川大学电气信息学院, 四川 成都 610065
2 西南技术物理研究所, 四川 成都 610041
为提高三维激光扫描点云的配准精度以及效率,解决数据点缺失、点云散乱时的配准问题,结合点云的全局和局部结构特征的不变特性,提出基于全局结构特征的初始配准算法和利用局部结构特征的快速精确配准算法。首先,给出全局结构特征的定义,并阐明初始配准方法,证明在点云样本集缺失数据时初始配准算法的有效性;然后,给定一种空间区域的划分方式,并找出划分的空间区域中两个点云的对应点;最后,通过找出的有限个对应点实现点云的精确配准。在仿真和实验数据处理时,该精确配准算法能够有效地完成缺失、散乱点云的精确、快速配准,且在效率和精度上比其他几种算法具有明显优势。
成像系统 图像配准 结构特征 最小二乘法 数据缺失 散乱点云
针对光电探测器的光电流信号弱、变化范围大的特点, 设计了一种全新的检测光电流信号的跨阻放大器(TIA)电路结构, 其检测电流信号范围为1.6 μA~1.6 mA, 动态电流检测范围达到60 dB。通过在电路内部设计出两个增益可调、增益段不同的TIA, 分别处理光电流的小电流段(1.6~50 μA)和大电流段(50 μA~1.6 mA), 增益可调范围为56~96 dBΩ; 通过外置输出电压饱和检测信号, 选择所需工作的TIA及其增益段。该电路采用0.18 μm标准CMOS工艺的PDK进行电路设计、版图设计和仿真验证等。测试结果表明: 在检测电流为1.6 μA时, 输出电压为95 mV; 检测电流为1.6 mA时, 输出电压为915 mV, 与仿真结果相一致。电路瞬态特性良好, 上升时间为5~10 ns, 3.3 V电压下功耗小于2 mW, 各指标满足设计要求。
光电探测器 跨阻放大器 检测范围 增益可调 photodetector transimpedance amplifier detection range gain adjustable
