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优劣几何?三角法和TOF激光雷达大解析

更新时间  2021-11-21 01:11 阅读
本文摘要:激光雷达作为众多智能设备的核心传感器,其应用于早已十分普遍。如今我们需要在无人驾驶小车、服务机器人、AGV叉车、智能路政交通以及自动化生产线上屡屡看见激光雷达的身影,也不足以解释它在人工智能产业链上不可或缺的地位。就目前市面上的主流激光雷达产品而言,用作环境观测和地图建构的雷达,按技术路线大体可以分成两类,一类是TOF(TimeofFlight,时间飞行中法)雷达,另一类是三角测距法雷达。

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激光雷达作为众多智能设备的核心传感器,其应用于早已十分普遍。如今我们需要在无人驾驶小车、服务机器人、AGV叉车、智能路政交通以及自动化生产线上屡屡看见激光雷达的身影,也不足以解释它在人工智能产业链上不可或缺的地位。就目前市面上的主流激光雷达产品而言,用作环境观测和地图建构的雷达,按技术路线大体可以分成两类,一类是TOF(TimeofFlight,时间飞行中法)雷达,另一类是三角测距法雷达。

这两个名词坚信很多人并不陌生,但是要说这两种方案从原理、性能到成本、应用于上究竟孰优孰劣,以及背后的原因是什么,或许每个人都还某种程度有所困惑。今天小编就抛砖引玉,就这些问题做到一次解析。

一、原理三角法的原理如下图右图,激光器升空激光,在照射物体后,反射光由线性CCD接管,由于激光器和探测器间隔了一段距离,所以依照光学路径,有所不同距离的物体将不会光学在CCD上有所不同的方位。按照三角公式展开计算出来,就能推论出有被测物体的距离。光看原理,是不是实在一挺非常简单。

图1、三角法测距原理然而TOF的原理更为非常简单。如图2右图,激光器升空一个激光脉冲,并由计时器记录下出射的时间,修得光经接收器接管,并由计时器记录下修得的时间。两个时间相加即获得了光的“飞行中时间”,而光速是一定的,因此在未知速度和时间后很更容易就可以计算出来出有距离。图2、TOF测距原理惜的是,要是所有事情做到一起都如同想要一起一样非常简单,那世界就过于幸福了。

这两种方案在明确构建时都会有各自的挑战,但是比起一起,TOF要攻下的考验似乎要非常少。TOF雷达的构建难题主要在于:1.首先是计时问题。在TOF方案中,距离测量依赖时间的测量。

但是光速太快了,因此要取得准确的距离,对计时系统的拒绝也就显得很高。一个数据是,激光雷达要测量1cm的距离,对应的时间跨度大约为65ps。略为熟知电气特性的同学应当就告诉这背后对电路系统意味著什么。

2.其次是脉冲信号的处置。这里面又分两个部分:a)一个是激光的:三角雷达里对激光器驱动完全没什么拒绝,因为测量倚赖的激光脉冲的方位,所以只必须一个倒数光出射就可以了。但是TOF却敢,不光要脉冲激光,而且质量还无法太差,目前TOF雷达的出射光脉长都在几纳秒左右,下降沿堪称拒绝越快越好,因此每家产品的激光驱动方案也是有强弱之分的。

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b)另一个是接收器的。一般来说脉冲时刻辨别只不过是对下降沿的时间辨别,因此在对脉冲信号处理时,必需确保信号尽可能不要杂讯。

另外,即便信号没杂讯,由于脉冲信号不有可能是一个理想的方波,因此在同一距离下对有所不同物体的测量也不会造成前沿的变动。比如对同一方位的白纸和黑纸的测量,有可能获得如下图的两个脉冲信号,而时间测量系统必需测得这两个前沿是同一时刻的(因为距离是同一距离),这就必须尤其的处置。图3、有所不同反射率的脉冲信号差异除此以外,接收端还面对着信号饱和状态、底噪处置等等问题,可以说道困难重重。

二、性能PK,知其然可知其所以然?说道了这么多,只不过从下游用户的角度,并不关心你构建一起非常简单还是无以。用户最关心的不外乎两点:性能和价格。

再行说道性能,如果理解这个行业的人大多告诉,TOF雷达从性能上是高于三角雷达的。但是明确反映在哪些方面,背后的原因又是什么呢?1.测量距离从原理上来说,TOF雷达可以测量的距离更加近。实质上,在一些拒绝测量距离的场合,比如无人驾驶汽车应用于,完全都是TOF雷达。

三角雷达测不远处,主要有几个方面的原因:一是原理上的容许,只不过仔细观察图1难于找到,三角雷达测量的物体距离越大,在CCD上的方位差异就就越小,实在太在多达某个距离后,CCD完全无法辨别。二是三角雷达没有办法像TOF雷达那样取得较高的信噪比。

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TOF使用脉冲激光取样,并且还能严格控制视场以增加环境光的影响。这些都是长距离测量的前提条件。

当然,距离长短并不代表意味著的优劣,这各不相同明确的用于场景。2.比特率激光雷达刻画环境时,输入的是点云图像。每秒需要已完成的点云测量次数,就是比特率。

在扭矩一定的情况下,比特率要求了每一帧图像的点云数目以及点云的角分辨率。角分辨率越高,点云数量就越多,则图像对周围环境的刻画就就越精细。

就市面上的产品而言,三角法雷达的比特率一般都在20k以下,TOF雷达则能做更高(例如星秒的TOF雷达PAVO最低可以超过100k的比特率)。毕竟,TOF已完成一次测量只必须一个光脉冲,动态时间分析也能迅速号召。

但是三角雷达必须的运算过程耗时则更长。


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