激光反射层析成像技术是一种通过不同角度下激光在物体深度方向的一维时间流信号积分重建目标二维轮廓图像的远距离成像技术,其重建图像的空间分辨率只与探测器的带宽、激光的脉冲宽度和噪声有关,与作用距离、光学接收孔径无关,是现阶段实现远距离空间目标探测的最可行手段。介绍了激光反射层析成像的基础理论问题、投影数据处理方法、图像重建算法、探测成像实验系统以及成像实验研究等问题,总结和对比了国内外的研究进展,探讨了需要重点解决的问题,并展望了激光反射层析成像技术未来的研究方向。

三维激光雷达广泛应用在智能车系统中,点云目标分割是智能车环境感知中的关键技术。针对目前三维激光雷达点云目标分割算法实时性和准确性不高的问题,提出一种基于深度图的点云目标快速分割方法。将点云数据表示为深度图,建立深度图与点云数据的映射关系。利用激光雷达扫描线的角度阈值去除地面点云数据,结合深度图和自适应参数改进的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对非地面点云进行聚类分割。实验结果表明该方法相对于传统聚类算法在时间效率上有很大的提升,且能较好地降低欠分割错误率,分割准确度提升10%,达到了85.02%。

反射层析激光成像雷达只能获得目标的二维轮廓像，不能对平面目标进行成像。报道了聚束模式下的非相干合成孔径激光成像雷达实验，在这种成像模式下，可以对二维平面目标进行图像重构。采用侧视观察的模式获取目标的角度距离强度信息，然后通过滤波反投影实现平面目标的图像重建，并进行了计算机仿真，证明了实验结果的正确性。该系统作为非相干合成孔径激光雷达的一种，实现了区别于目标轮廓的二维成像，具有一定的实际意义和使用价值。