3d激光雷达开发(入门)

Posted 费晓行

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了3d激光雷达开发(入门)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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        大约在2017年的时候,学习百度的apollo系统的时候,就知道3d激光雷达了。3d激光雷达和普通的激光雷达不太一样。像现在很多的扫地机器人,都配置了激光雷达。不过这些扫地机器人用的是单线激光雷达,常常用于定位。而从去年开始到现在,车企开始部署和推广的是3d激光雷达,也就是多线激光雷达。这里面原因很多,价格其实是最主要的原因,通俗一点说就是便宜了、用得起了。

1、为什么现在学3d激光雷达正好?

        过去,大家获取3d的方法很多,比如3d camera、3d lidar等等。但是相比较3d camera,3d lidar推广的比较慢,这里面最主要的原因其实是成本和价格。虽然都知道3d lidar是好东西,但是如果成本太高,也是不利于推广。没有了市场的反馈,当然也就没有3d lidar的持续改进了。

        要想知道一个机械3d雷达有多贵,举一个简单的例子,当时apollo系统上用的一个64线雷达,它的价格基本和一台5系宝马差不多一样的价格。这种价格,除了个别研究所用得起,很难推广到个人消费级市场。

2、3d雷达数据

        2d雷达的数据一般有三个,(x,y,intensity)

        3d雷达的数据一般有四个,(x,y,z,intensity)

3、雷达的购买

        雷达购买目前主要有两个渠道。一个是电商渠道和厂家的官方商城,比如大疆livox这样,你可以直接在它的网上商城下单;还有一个就是寻找厂家的销售电话,一对一询价。两种方式各有各的好处,电商渠道比较正规,一般价格都是固定的,不会因为消费者的不同而不同。一对一询价的话,价格差异很大,不同的人不同价格,不同购买数量不同的价格,这个需要自己灵活掌握。

4、开源库

        和摄像头使用opencv一样,激光雷达也有自己的开源库,用的比较多的就是pcl,全称是point cloud library。当然pcl做的更多的还是voxel计算,也就是一个点一个点的处理,如果想使用最新的深度学习算法来处理3d雷达数据,那么还是需要去阅读最新的论文来获取。

5、雷达的驱动

        目前大部分厂家的激光雷达都提供驱动代码。此外,大部分雷达的接口都是以提供ethernet为主,不管是直连,还是通过交换机相连,只要能够ping通设备,就可以访问激光雷达。相关的驱动代码,一般都可以通过github寻找到,这一点不用担心。除此之外,商家一般还提供view工具,通过这个view工具可以直接查看到外面的成像效果,这也是比较便捷的一个做法。

6、3d激光雷达的优缺点

        3d激光雷达优点和缺点一样显著,优点就是数据准确,不受外来环境影响,持续工作能力强。当然缺点也很明显,数据比较稀疏,像素低,没有camera分辨率高。因此,对于某些限制性场景,完全可以考虑lidar和camera组合使用的方案,lidar提供了宝贵的深度信息,camera提供了丰富的细节信息,如果对外界环境做一点控制和约束的话,那么肯定可以开发出很多很好的应用。

7、选择3d雷达考虑的参数

        选择雷达考虑的参数很多,但是最重要的还是这么几个。1)水平视场角;2)垂直视场角;3)探测距离;4)盲区距离;5)距离误差;6)角度误差等等。

8、新型3d激光雷达

        传统的激光雷达都是依靠电机旋转实现360扫描的,而新型的固态雷达一般都是透过内部mems微机电系统实现旋转扫描的,外面是看不出来的,角度范围也没有那么大,这个是需要注意的。因此,如果需要吧新型3d激光雷达放在机器人上面,或者需要覆盖更大一些场景的话,那么必须要考虑安装多个lidar才能实现这一目标。

9、未来激光雷达走向

        不出意外,车上面的雷达数量会越来越多,而这样也会进一步推动雷达的普及和应用。只有价格合适了,产品才能有推广的可能。此外,多传感器融合也是一个重要趋势,不光是车上面,工业场景也有很大的应用机会,这些都值得考虑和把握。

以上是关于3d激光雷达开发(入门)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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