1 北京理工大学 光电学院 仿生机器人教育部重点实验室,北京 100081
2 中国人民解放军陆军研究院系统工程所,北京 100039
三维成像激光雷达因获取信息丰富、抗干扰能力强、分辨率高等优势已广泛应用于地貌勘测、自动驾驶、智能交通、视觉跟踪等**与民用领域。随着雪崩光电二极管(APD)探测器件的发展与三维成像体制的多样化(例如:微机电系统扫描、相控阵、闪光等),激光雷达性能较早期已得到大幅提升。立足于军民领域对激光雷达的新需求,迫切需求新方法、新体制进一步提升三维成像的综合性能。首先从APD三维成像激光雷达的发射单元、接收单元、算法单元(数据处理单元)三方面关键技术展开分析。然后,以载荷应用需求对三维成像激光雷达进行了分类阐述与讨论,重点以车载环境感知为例深入讨论了现有激光雷达的应用现状与军民应用所面临的难点问题。基于APD器件的三维成像方法多元化发展,讨论了两种适用于APD器件的新型三维成像方法(异构变分辨率与鬼成像)。最后,在分析三维成像激光雷达研究现状的基础上,总结了三维成像激光雷达正朝着大视场、高分辨、高精度、实时性、模块化、智能化的方向发展,为进一步研究高性能三维成像激光雷达奠定基础。
三维成像 激光雷达 雪崩光电二极管 识别 变分辨 three-dimensional imaging lidar APD identification subdivision 红外与激光工程
2020, 49(9): 20190549
红外与激光工程
2020, 49(8): 20201026
1 北京理工大学 光电学院 机器人与系统教育部重点实验室, 北京 100081
2 西安应用光学研究所, 陕西 西安, 710065
3 西安现代控制技术研究所, 陕西 西安, 710065
4 上海航天控制技术研究所, 上海 201109
针对现有脉冲激光回波目标识别方法不能准确反映目标姿态的关键问题, 提出一种基于激光回波与散斑的时空域目标探测方法, 重点建立了粗糙目标的脉冲激光回波与二维激光散斑模型, 通过对平面、球面和非球面三种面型目标进行仿真, 不仅可以映射出不同目标的面型和偏转角度, 还可以区分目标的偏转方向, 说明该方法的可行性与有效性。
光电探测 激光雷达目标识别 激光回波 散斑 photoelectric detection lidar target recognition laser echo speckle