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設(shè)計(jì)車載激光雷達(dá) 搞清這5點(diǎn)很重要!

發(fā)布時(shí)間:2023-05-22 來(lái)源:Digi-Key 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】設(shè)計(jì)一個(gè)TOF車載激光雷達(dá)系統(tǒng),首先要確定系統(tǒng)需要探測(cè)的最小目標(biāo)、該目標(biāo)的反射率,以及該目標(biāo)的距離,視場(chǎng)角。上述這些因素會(huì)定義系統(tǒng)的角分辨率。并在該基礎(chǔ)上計(jì)算最小信噪比(SNR),這也是后續(xù)軟件判定檢測(cè)對(duì)象真/假的重要檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。


問(wèn):車載激光雷達(dá)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路


設(shè)計(jì)一個(gè)TOF車載激光雷達(dá)系統(tǒng),首先要確定系統(tǒng)需要探測(cè)的最小目標(biāo)、該目標(biāo)的反射率,以及該目標(biāo)的距離,視場(chǎng)角。上述這些因素會(huì)定義系統(tǒng)的角分辨率。并在該基礎(chǔ)上計(jì)算最小信噪比(SNR),這也是后續(xù)軟件判定檢測(cè)對(duì)象真/假的重要檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。


檢測(cè)距離


我們以自動(dòng)駕駛汽車,防撞的應(yīng)用來(lái)舉例。最小目標(biāo):小轎車4.8m×1.8 m長(zhǎng)。目標(biāo)的反射率:取決于物體本身的性質(zhì)(表面狀況)。這里不詳細(xì)討論,假設(shè)目標(biāo)可以很好的反射。


以汽車100公里/小時(shí)的速度來(lái)計(jì)算,不僅考慮以100 km/h速度行駛的車輛,還要考慮以相同速度反向行駛的另一輛車輛。因此,雷達(dá)系統(tǒng)需要能夠檢測(cè)到200公里/小時(shí)的物體,也就是每秒相對(duì)運(yùn)動(dòng)至少50m。


當(dāng)然,還要考慮,如非線性速度、停車距離、規(guī)避動(dòng)作等復(fù)雜情況。所以一般說(shuō)來(lái),高速應(yīng)用需要激光雷達(dá)系統(tǒng)檢測(cè)更遠(yuǎn)的距離。


視場(chǎng)角(FOV)


對(duì)于不同的應(yīng)用,不同的環(huán)境,視場(chǎng)角的選擇也不一樣。


1681990203831220.jpg

圖 1. 自動(dòng)駕駛車輛和自動(dòng)地面車輛的對(duì)象檢測(cè)和防撞等應(yīng)用 (圖片來(lái)源于ADI)


如上圖:對(duì)于自動(dòng)駕駛車輛和自動(dòng)地面車輛的對(duì)象檢測(cè)和防撞等應(yīng)用,可以使用16像素FOV。在大客車應(yīng)用中,可以用4× 4網(wǎng)格矩陣,以檢測(cè)系統(tǒng)周圍的物體,作為車輛的安全器件。


從FOV到角度分辨率


確定FOV之后, 我們可以計(jì)算相應(yīng)的分辨率。


FOV可以分為垂直FOV(VFOV)和水平FOV(HFOV)


當(dāng)激光二極管陣列選定之后,比如下圖,一行16個(gè)激光二極管組成一個(gè)陣列,每個(gè)像素尺寸2mm×0.8mm, 20mm焦距的鏡頭。


1681990174724254.jpg

圖 2. 激光二極管陣列 (圖片來(lái)源于ADI)


于是,可以利用三角函數(shù)可以計(jì)算每個(gè)像素對(duì)應(yīng)的VFOV與HFOV


1681990159774086.jpg

圖 3.  VFOV 與 HFOV 計(jì)算 (圖片來(lái)源于ADI)


因此,根據(jù)三角函數(shù)我們可以得出每個(gè)像素,VFOV=5.7°,HFOV=2.292°


有了VFOV/HFOV, 我們就可以得知在某一特定距離,實(shí)物尺寸與相素的關(guān)系。


角度分辨率


換一個(gè)場(chǎng)景,假設(shè)FOV=1°,即1°角度分辨率,在200 m距離時(shí),


一個(gè)像素點(diǎn),對(duì)應(yīng)于2×Tan(0.5°)×200m=3.5m長(zhǎng)的物體。


即1°角分辨率會(huì)轉(zhuǎn)換成每側(cè)3.5米像素。


對(duì)于4.8m×1.8 m小轎車來(lái)說(shuō),很難檢測(cè)。


相比FOV=0.1°,即0.1°角度分辨率,在200 m距離時(shí),


一個(gè)像素點(diǎn),對(duì)應(yīng)于2×Tan(0.05°)×200m = 0.35m長(zhǎng)的物體。


對(duì)于一個(gè)4.8m×1.8 m長(zhǎng)的小轎車,在200 m距離時(shí),至少可以有5個(gè)像素寬度的成像。


精細(xì)的角度分辨率使車載雷達(dá)系統(tǒng)能夠從單一對(duì)象接收多個(gè)像素的返回信號(hào)。因此,在這個(gè)系統(tǒng)下,甚至有可能區(qū)分汽車和摩托車。


距離精度與最小信噪比(SNR)


距離(或深度)、精度都與ADC采樣速率相關(guān)。距離精度允許系統(tǒng)準(zhǔn)確地知道一個(gè)物體有多遠(yuǎn)。對(duì)于移動(dòng)的應(yīng)用來(lái)說(shuō),非常重要。


假設(shè)ADC采樣周期Δt 為1 ns采樣時(shí)段, 我們可以計(jì)算距離


d=(c×Δt)/2 = 15cm      


c是光速


即使用1 GSPS ADC的距離精度可達(dá)到15 cm。


當(dāng)然可以采用更復(fù)雜的技術(shù)(例如過(guò)采樣插值)來(lái)改善范圍測(cè)量精度。


據(jù)估計(jì),大約可以將范圍測(cè)量精度提升SNR的平方根。匹配濾波器是用于處理數(shù)據(jù)的性能最高的算法之一,它可以在插入之后最大化SNR,以得出最高的范圍測(cè)量精度。


激光雷達(dá)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)


以ADI的方案為例:


37.jpg

圖 4. ADI 激光雷達(dá)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) (圖片來(lái)源于ADI)



免責(zé)聲明:本文為轉(zhuǎn)載文章,轉(zhuǎn)載此文目的在于傳遞更多信息,版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系小編進(jìn)行處理。


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