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可實現實時的三維數據采集的激光雷達
一．激光雷達介紹
激光雷達的工作原理與雷達非常相近，以激光作為信號源，由激光器發射出的脈沖激光，打到地面的樹木、道路、橋梁和建筑物上，引起散射，一部分散射光波會反射到激光雷達的接收器上，根據激光測距原理計算，就得到從激光雷達到目標點的距離，以雷達為原點，就可以得到目標的坐標數據，脈沖激光不斷地掃描目標物，就可以得到目標物上全部目標點的數據，用此數據進行成像處理后，就可得到的三維立體圖像。
激光雷達zui基本的工作原理與無線電雷達沒有區別，即由雷達發射系統發送一個信號，經目標反射后被接收系統收集，通過測量反射光的運行時間而確定目標的距離。至于目標的徑向速度，可以由反射光的多普勒頻移來確定，也可以測量兩個或多個距離，并計算其變化率而求得速度，這也是直接探測型雷達的基本工作原理。由此可以看出，直接探測型激光雷達的基本結構與激光測距機頗為相近，其原理框圖如下所示：
二．Velodyne激光雷達產品
Velodyne公司的激光雷達，采用多個激光器，通常是32個和64個兩種，形成掃描陣列，在垂直方向形成一個張角，以每分鐘600轉到1200轉的速度旋轉掃描，從而可以得到非常詳細的實時三維點云數據。這個數據包含目標的三維坐標，距離，方位角，反射激光的強度（0-255分級），激光編碼，時間，以及GPS/IMU的數據，以UDP的形式通過以太網實時發送。
Velodyne工作原理是使用64/32束短脈沖激光，根據激光測距的原理，雷達發出的激光照射到物體上，經物體散射返回，被接收器探測到之后，獲得目標數據。由于激光的速度很快，相對于80m/100m的探測距離，我們可以認為獲得的數據是實時的。同時雷達水平方向360度旋轉，我們就可以得到一個垂直扇區為26度/40度的范圍內所有目標物體的三維數據。
其32個激光器的產品型號是HDL-32E，使用905nm，脈沖寬度為5ns的一級人眼安全激光，探測范圍是1m至80m，每秒可以獲得70萬個點云數據，擁有+10°至-30°的垂直張角，水平方向360°掃描，掃描準確度小于2cm，垂直角分辨率為1.33°，水平角分辨率為0.16°（600rpm）。同時HDL-32E擁有IP67級的防護標準，內置MEMS加速傳感器和陀螺儀，預留GPS和IMU數據接口，使GPS和IMU可以整合在雷達輸出的數據中，可以應對多種使用環境。并且其體積很小巧，外形尺寸為Φ100mm*150mm的圓柱體，重量小于2Kg，可以方便的安裝到汽車，無人飛機，遙控汽車等各種設備上，使用100MBPS UDP以太網傳輸數據，並使用12V/ 2Amps的直流電源供電。
HDL-64E，使用64個激光器，同樣為905nm，脈沖寬度為5ns的一級人眼安全激光，探測距離增加到120m，每秒可以獲得133萬個點云數據，垂直張角為+3°至-23°，水平方向360°掃描，掃描準確度小于2cm，垂直角分辨率為1.33°，水平角分辨率為0.16°（600rpm）。同樣是IP67級的環境防護，內置MEMS加速傳感器和陀螺儀，預留GPS和IMU數據接口，使GPS和IMU可以整合在雷達輸出的數據中，可以應對多種使用環境，使用100MBPS UDP以太網傳輸數據，使用15V+/-1.5V，4Amps的直流電源供電。zui大外形尺寸為140mm*140mm*254mm，重量小于13Kg。
三．Velodyne激光雷達產品的應用
Velodyne創新型的激光雷達廣泛應用于無人駕駛汽車，無人小型飛機，無人運貨車，移動測繪車，街景車，游艇，機場等各個方面。可以說，只要你需要詳細的三維點云數據，你都可以用到他。樂隊Radiohead甚至把它用在自己的電子音樂MV《House of Cards》中。Google的無人車全部使用Velodyne的激光雷達作為無人車的眼睛[3]，每年由美國*預先研究計劃局（DARPA）舉辦的無人車挑戰賽，大多數車隊均是使用Velodyne的激光雷達，并且獲得了不錯成績。*重大研究計劃“視聽覺信息的認知計算”的重要組成部分-中國智能車未來挑戰賽（Future Challenge），每年的大部分參賽車隊也都是使用Velodyne的激光雷達。
目前幾乎所有自動駕駛汽車都在使用這個技術。
Velodyne的另一個重要的應用時移動測繪和街景地圖，Nokia的Navteq公司是*兩大地圖廠商之一，他們使用Velodyne的激光雷達的Here Living Maps擁有大量的用戶，和巨大的市場。同時TOPCON，Mandi，LidarUSA等公司也是Velodyne的使用者。國內的幾大互聯網公司都在使用Velodyne激光雷達。
同時，也有很多研究機構和大學實驗室使用Velodyne的激光雷達，例如浙江大學提出一種室外動態未知環境下自主車的多障礙實時檢測與跟蹤的算法。使用Velodyne HDL-64E三維激光雷達，其數據量大、精度高等特點，采用其與相機結合感知環境，結合從圖像處理中得到的道邊信息，在自主車平臺上能夠以每幀100ms實現準確、穩定地檢測和跟蹤障礙物。
使用Velodyne的激光雷達獲得周圍環境的信息。
并且，Velodyne也和美國軍方合作多個項目，例如Squad Mission Support System小隊任務支持系統SMSS，Ground Unmanned Support Surrogate地面無人支持機器系統GUSS等，均使用Velodyne的激光雷達作為數據的獲得，即這些系統的“眼睛”。
四．結語
Velodyne的zui大特點是可以獲得非常詳細的環境數據，每秒70萬/133萬個，解決了獲得如何獲得詳細的環境數據這個難題，并且其905nm的短脈沖激光束可以方便的排除環境噪聲干擾，并且其激光的特性對于強光，弱光，甚至無光線的環境都可以獲得正確的數據，同時在一些對身體有害的環境，例如高輻射，毒氣等高危險的環境，可以方便的使用遙控設備安裝Velodyne激光雷達獲得數據。并且其可高速移動的特性，在測繪方面有很重要的應用意義。
這個“眼睛”可以賦予機器感知周圍環境的能力，對于環境探測，智能控制，自動化，移動測繪，機器人，智能交通，智能識別，智能控制，環境監測，城市建模，測量測繪，人工智能，3D動畫制作等各個方面的應用都有重大的促進作用。
與此同時，的開源軟件包VTK、ITK以及CMake等軟件的開發商Kitware與Velodyne聯合推出開源點云可視化軟件VeloView，并在github公布了源碼，VeloView是Kitware針對點云可視化做的一個拓展，其以前主要做醫學影像相關的可視化。VeloView支持對Velodyne激光雷達設備HDL-32E 和HDL-64E實時獲取與可視化分析，其配置通過腳本都自動化了，對于研究來說非常容易。其實不久之前點云庫PCL也發布了Velodyne激光雷達設備HDL-32E 和HDL-64E的兼容grabber接口。在Kitware的支持下，相信VeloView會成為海量點云可視化的解決方案之一，Veloview同時會讓Velodyne激光雷達的使用者獲得更多的便利和節省一些前期的開發時間。
參考文獻：
Craig Glennie，Static Calibration and Analysis of theVelodyne HDL-64E S2 for High Accuracy Scanning，Remote Sensing 2010, 2, 1610-1624;doi:10.3390/rs2061610。
James Scott Baron，Brain in a cloud - Industry inligenceleans on digital data collection。Director of communications for the American Traffic Safety ServicesAssociation, Fredericksburg, Va.
交出你的方向盤，科技新時代 13年11月號
YANG Fei，基于三維激光雷達的動態障礙實時檢測與跟蹤， 浙江大學學報（工學版），2012, 46(9)。