《智能网联汽车环境感知技术》教学课件—第5章激光雷达
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《激光雷达简介》课件
激光雷达的测量范围通常在 几十米到几百米之间
测量范围越大，激光雷达的 探测距离就越远
测量范围越小，激光雷达的 探测精度就越高
激光雷达的分辨率是指其能够分辨的最小距离或角度 分辨率越高，激光雷达的精度和探测距离就越高 分辨率受激光雷达的硬件和软件设计影响 分辨率是衡量激光雷达性能的重要指标之一
扫描速率是指激光雷达在一定时间内能够扫描的频率 扫描速率越高，激光雷达的探测范围越广 扫描速率与激光雷达的硬件性能和算法有关 扫描速率是衡量激光雷达性能的重要指标之一
发射激光：激光雷 达发射激光束，形 成光束
接收反射：激光遇 到物体后反射，被 激光雷达接收
计算距离：通过计 算发射和接收的时 间差，计算出物体 与激光雷达的距离
生成图像：通过多次 发射和接收，激光雷 达可以生成三维图像 ，用于定位和导航
自动驾驶汽车：用于感知周围环境，实现自动驾驶 智能机器人：用于导航和避障，提高机器人自主性 测绘和地理信息：用于地形测绘、城市规划等 工业自动化：用于生产线上的物体检测和定位 安防监控：用于监控区域，实现智能安防 航空航天：用于卫星导航、空间探测等
激光雷达性能指标
测量距离：激光雷达可以精确测量物体的距离，误差范围在厘米级 测量角度：激光雷达可以精确测量物体的角度，误差范围在度级 测量速度：激光雷达可以精确测量物体的速度，误差范围在米/秒级 测量分辨率：激光雷达可以精确测量物体的分辨率，误差范围在毫米级
测量范围受到激光雷达的功率、 波长、接收器灵敏度等因素的 影响
工业监控：用 于监测生产设 备、环境、人
员等
环境监控来发展 前景
自动驾驶：激光雷达是自动驾驶汽车的关键传感器，可以提供精确的3D环境信息， 提高自动驾驶的安全性和可靠性。
测量范围越大，激光雷达的 探测距离就越远
测量范围越小，激光雷达的 探测精度就越高
激光雷达的分辨率是指其能够分辨的最小距离或角度 分辨率越高，激光雷达的精度和探测距离就越高 分辨率受激光雷达的硬件和软件设计影响 分辨率是衡量激光雷达性能的重要指标之一
扫描速率是指激光雷达在一定时间内能够扫描的频率 扫描速率越高，激光雷达的探测范围越广 扫描速率与激光雷达的硬件性能和算法有关 扫描速率是衡量激光雷达性能的重要指标之一
发射激光：激光雷 达发射激光束，形 成光束
接收反射：激光遇 到物体后反射，被 激光雷达接收
计算距离：通过计 算发射和接收的时 间差，计算出物体 与激光雷达的距离
生成图像：通过多次 发射和接收，激光雷 达可以生成三维图像 ，用于定位和导航
自动驾驶汽车：用于感知周围环境，实现自动驾驶 智能机器人：用于导航和避障，提高机器人自主性 测绘和地理信息：用于地形测绘、城市规划等 工业自动化：用于生产线上的物体检测和定位 安防监控：用于监控区域，实现智能安防 航空航天：用于卫星导航、空间探测等
激光雷达性能指标
测量距离：激光雷达可以精确测量物体的距离，误差范围在厘米级 测量角度：激光雷达可以精确测量物体的角度，误差范围在度级 测量速度：激光雷达可以精确测量物体的速度，误差范围在米/秒级 测量分辨率：激光雷达可以精确测量物体的分辨率，误差范围在毫米级
测量范围受到激光雷达的功率、 波长、接收器灵敏度等因素的 影响
工业监控：用 于监测生产设 备、环境、人
员等
环境监控来发展 前景
自动驾驶：激光雷达是自动驾驶汽车的关键传感器，可以提供精确的3D环境信息， 提高自动驾驶的安全性和可靠性。
24智能网联汽车新技术-05
(3) 激光雷达激光雷达可以获取车辆周边环境二维或三维距离信息，通过 距离分析识别技术对行驶环境进行感知。激光雷达能够直接获取物体三维距离信 息，测量精度高，对光照环境变化不敏感；但它无法感知无距离差异的平面内目 标信息，体积较大，价格较高，不便于车载集成。
(4) 毫米波雷达毫米波雷达与激光雷达一样，也可以获取车辆周边环境二 维或三维距离信息，通过距离分析识别技术对行驶环境进行感知。毫米波雷达抗 干扰能力强，受天气情况和夜间的影响小，体积小；传播损失比激光雷达少，行 人的反射波较弱，难以探测。
(3) 基于纹理特征的识别方法基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非 常具有结构规律的特征加以分析或者是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计
来完成。 依据模式特征选择及判别决策方法的不同，图像模式识别方法可分为统计模
式（决策理论）识别方法、句法（结构）模式识别方法、模糊模式识别方法和神 经网络模式识别方法等。
(1) 统计模式识别方法统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方 法，它是以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是对被 研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征 进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行校式，即训练和分类。训练模 式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其 他操作；特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输人模式；分类器负责训 练分割特征空间。在分类校式中，被训练好的分类器将输人模式根据测ffl的特征 分配到某个指定的类。
边其他车辆行驶信息，也可以把车辆本身的信息传递给周边其他车辆。通过车载 自组织网络能够获取其他传感手段难以实现的宏观行驶环境信息，可实现车辆之 间信息共享，对环境干扰不敏感。
(7)融合传感融合传感是指运用多种不同传感手段获取车辆周边环境多种 不同形式信息，通过多信息融合技术对行驶环境进行感知，如视觉与毫米波雷 达、视觉与激光雷达、视觉与超声波传感器的融合等。其优点是能够获取丰富的 车辆周边环境信息，具有优良的环境适应能力，为安全快速辅助驾驶提供可靠保 障；缺点是系统复杂，成本髙。
(4) 毫米波雷达毫米波雷达与激光雷达一样，也可以获取车辆周边环境二 维或三维距离信息，通过距离分析识别技术对行驶环境进行感知。毫米波雷达抗 干扰能力强，受天气情况和夜间的影响小，体积小；传播损失比激光雷达少，行 人的反射波较弱，难以探测。
(3) 基于纹理特征的识别方法基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非 常具有结构规律的特征加以分析或者是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计
来完成。 依据模式特征选择及判别决策方法的不同，图像模式识别方法可分为统计模
式（决策理论）识别方法、句法（结构）模式识别方法、模糊模式识别方法和神 经网络模式识别方法等。
(1) 统计模式识别方法统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方 法，它是以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是对被 研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征 进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行校式，即训练和分类。训练模 式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其 他操作；特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输人模式；分类器负责训 练分割特征空间。在分类校式中，被训练好的分类器将输人模式根据测ffl的特征 分配到某个指定的类。
边其他车辆行驶信息，也可以把车辆本身的信息传递给周边其他车辆。通过车载 自组织网络能够获取其他传感手段难以实现的宏观行驶环境信息，可实现车辆之 间信息共享，对环境干扰不敏感。
(7)融合传感融合传感是指运用多种不同传感手段获取车辆周边环境多种 不同形式信息，通过多信息融合技术对行驶环境进行感知，如视觉与毫米波雷 达、视觉与激光雷达、视觉与超声波传感器的融合等。其优点是能够获取丰富的 车辆周边环境信息，具有优良的环境适应能力，为安全快速辅助驾驶提供可靠保 障；缺点是系统复杂，成本髙。
智能网联汽车技术基础最新版课件-项目二 智能网联汽车环境感知技术
智能网联汽车技术基础
项目二 智能网联汽车环境感知技术
任务一 环境感知系统整体认知
任务二 激光雷达原理及应用认知
任务三 任务四 任务五 任务六
毫米波雷达原理及应用认知 超声波雷达原理及应用认知 视觉传感器原理及应用认知 多传感器融合技术认知
1
环境感知系统整体认知
学习目标
智能网联汽车环境感知技术
1. 掌握智能网联汽车环境感知的定义和组成 2. 熟悉环境感知的对象和方法 3. 了解常见环境感知传感器的类型、特点及在智能网联汽车上的应用
1、环境感知系统整体认知
信息采集单元
视觉传感器 激光雷达 毫米波雷达 超声波雷达 车载自主网络 导航定位装置
信息处理单元
道路识别 车辆识别 行人识别 交通标志识别 交通信号灯识别
图2-1-3 环境感知系统组成
智能网联汽车环境感知技术
信息传输单元 显示系统 报警系统 传感器网络
车载自主网络
1、环境感知系统整体认知
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
图2-2-4单线激光雷达
但是，单线雷达只能平面式扫描，不 能测量物体高度，有一定局限性。目前， 主要应用于服务机器人身上，如扫地机器 人。在智能车上，单线激光雷达主要用于 规避障碍物、地形测绘等领域。
2、激光雷达原理及应用认知
图2-2-5多线激光雷达
智能网联汽车环境感知技术
多线激光雷达扫描一次可产生多条扫 描线，主要应用于障碍物的雷达成像，相 比单线激光雷达在维度提升和场景还原上 有了质的改变，可以识别物体的高度信息 ，目前市场上多线产品包括4线、8线、16 线、32线、64线等。如图2-2-5所示，为 多线激光雷达扫描的不同类型障碍物的点 云图，包括汽车、人、墙、树木、公交车 和小货车等。
项目二 智能网联汽车环境感知技术
任务一 环境感知系统整体认知
任务二 激光雷达原理及应用认知
任务三 任务四 任务五 任务六
毫米波雷达原理及应用认知 超声波雷达原理及应用认知 视觉传感器原理及应用认知 多传感器融合技术认知
1
环境感知系统整体认知
学习目标
智能网联汽车环境感知技术
1. 掌握智能网联汽车环境感知的定义和组成 2. 熟悉环境感知的对象和方法 3. 了解常见环境感知传感器的类型、特点及在智能网联汽车上的应用
1、环境感知系统整体认知
信息采集单元
视觉传感器 激光雷达 毫米波雷达 超声波雷达 车载自主网络 导航定位装置
信息处理单元
道路识别 车辆识别 行人识别 交通标志识别 交通信号灯识别
图2-1-3 环境感知系统组成
智能网联汽车环境感知技术
信息传输单元 显示系统 报警系统 传感器网络
车载自主网络
1、环境感知系统整体认知
2、激光雷达原理及应用认知
智能网联汽车环境感知技术
图2-2-4单线激光雷达
但是，单线雷达只能平面式扫描，不 能测量物体高度，有一定局限性。目前， 主要应用于服务机器人身上，如扫地机器 人。在智能车上，单线激光雷达主要用于 规避障碍物、地形测绘等领域。
2、激光雷达原理及应用认知
图2-2-5多线激光雷达
智能网联汽车环境感知技术
多线激光雷达扫描一次可产生多条扫 描线，主要应用于障碍物的雷达成像，相 比单线激光雷达在维度提升和场景还原上 有了质的改变，可以识别物体的高度信息 ，目前市场上多线产品包括4线、8线、16 线、32线、64线等。如图2-2-5所示，为 多线激光雷达扫描的不同类型障碍物的点 云图，包括汽车、人、墙、树木、公交车 和小货车等。
智能汽车环境感知技术PPT课件
环境感知的传感系统主要由机器视觉识别系统雷达系统超声波传感器和红外线传感器所组成机器视觉识别系统是指智能汽车利用ccd等成像元件从不同角度全方位拍摄车外环境根据搜集到的信息得到反映真实道路的图像数据然后综合运用各种道路检测算法提取出车道线道路边界以及车辆的方位信息判断汽车是否有驶出车行道的危险当情况十分危险时会通过报警系统给驾驶员发出提示和警报于此同时图像测控系统还可以根据视觉导航的输出对车辆的执行机构发出指令从而自主决定车辆当前的前进方向和控制车辆自身的运动状态
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开发ITS的目的就是通过当前飞速发展的信息技 术，有效利用现存的道路设施使得车辆、道路 和驾驶者和谐的统一起来。
智能汽车是智能运输系统（ITS）的关键部分。 智能车辆的研究方向包括驾驶员行为分析、环 境感知、极端情况下的自主驾驶、规范环境下 的自主导航、车辆运行控制系统、主动安全系 统、交通监控、车辆导航及协作、车辆交互通 信、军事应用、系统机构、先进的安全车辆。
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三、具体汽车环境感知技术实例
• 1、几种情况下的道路标识线识别
• 道路标识线快速准确的识别是环境感知的一项内 容也是车辆横向偏航警告技术的前提条件。以客 车为例，道路环境的多变且异常复杂充满了各种 不确定因素，导致CCD视觉识别系统采集道路 图像环境信息中很大程度上掺杂着如阴影遮挡、 可见度低、风雪之类等恶劣天气大量的随机干扰 因素，这些干扰因素增加了道路标识线检测的难 度。
第16页/共21页
图7、汽车夜视系统
第17页/共21页
图8、汽车夜视系统 第18页/共21页
四、结语
• 环境感知作为车辆主动安全领域关键技术，在过 去二十年间得到了极大关注和快速发展。城市环 境中道路结构多变、车辆类型众多、环境背景复 杂，同时近年来环境污染导致雾霾天气频发，这 都给智能车辆环境感知技术带来挑战。但是随着 技术的进步和成本的不断降低，环境感知技术将 发展的越来越快，越来越全面的融入到我们的生 活中。
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开发ITS的目的就是通过当前飞速发展的信息技 术，有效利用现存的道路设施使得车辆、道路 和驾驶者和谐的统一起来。
智能汽车是智能运输系统（ITS）的关键部分。 智能车辆的研究方向包括驾驶员行为分析、环 境感知、极端情况下的自主驾驶、规范环境下 的自主导航、车辆运行控制系统、主动安全系 统、交通监控、车辆导航及协作、车辆交互通 信、军事应用、系统机构、先进的安全车辆。
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三、具体汽车环境感知技术实例
• 1、几种情况下的道路标识线识别
• 道路标识线快速准确的识别是环境感知的一项内 容也是车辆横向偏航警告技术的前提条件。以客 车为例，道路环境的多变且异常复杂充满了各种 不确定因素，导致CCD视觉识别系统采集道路 图像环境信息中很大程度上掺杂着如阴影遮挡、 可见度低、风雪之类等恶劣天气大量的随机干扰 因素，这些干扰因素增加了道路标识线检测的难 度。
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图7、汽车夜视系统
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图8、汽车夜视系统 第18页/共21页
四、结语
• 环境感知作为车辆主动安全领域关键技术，在过 去二十年间得到了极大关注和快速发展。城市环 境中道路结构多变、车辆类型众多、环境背景复 杂，同时近年来环境污染导致雾霾天气频发，这 都给智能车辆环境感知技术带来挑战。但是随着 技术的进步和成本的不断降低，环境感知技术将 发展的越来越快，越来越全面的融入到我们的生 活中。
智能网联汽车概论实训课程课件第5-6章
交通标志识别 交通信号识别
信息 传输 单元
显示系统 报警系统 传感器网络 车载网络
传感器
环视摄像头（高清） 前视摄像头（单目） 超声波传感器 侧向毫米波雷（24GHz ） 前向毫米波雷（77GHz ） 激光雷达
环境感知传感器配置
数量/个
最小感知范围
4
8m
1
50°/150m
12
5m
4
110°/60m
点
度、速度等信息，生成目标多维度图像
全天候工作 激光主动探测，不依赖于外界光照条件或目 标本身的辐射特性
智能网联汽车激光雷达系统由收发天线、收发前端、信号处理模 块、汽车控制装置和报警模块组成。
收发 天线
收发 前端
信号处理 模块
报警 模块
汽车控 装置
激光雷达的测距原理
毫米波雷达是高阶自动驾驶的标配。全球 毫米波雷达市场集中度较高，2018年CR5高达 68%，基本上被博世、大陆等外资寡头垄断。 毫米波雷达指工作在30～300GHz频域的雷达， 具有体积小、质量轻和空间分辨率高等优点， 具有全天候、全天时等优秀特性，能够同时 识别多个小目标，可以穿透雾、烟、灰尘等 环节，精准测量目标的相对距离和相对速度， 被广泛应用于自动驾驶汽车车间距离探测， 但易受干扰。
后视系统 倒车辅助系统 自动泊车辅助系统 防追尾碰撞系统
车内视觉系统 驾驶员疲劳检测系统 汽车平视显示系统 车载信息显示系统
角视系统 盲区检测系统 盲区警告系统 并线辅助系统
信息采集单元
惯性 元件 超声波传感器
激光 雷达 毫米波雷达 视觉传感器 定位 导航 车载网络
环境感知系统组成
信息处理单元 道路识别 车辆识别 行人识别
毫米波雷达传感器
信息 传输 单元
显示系统 报警系统 传感器网络 车载网络
传感器
环视摄像头（高清） 前视摄像头（单目） 超声波传感器 侧向毫米波雷（24GHz ） 前向毫米波雷（77GHz ） 激光雷达
环境感知传感器配置
数量/个
最小感知范围
4
8m
1
50°/150m
12
5m
4
110°/60m
点
度、速度等信息，生成目标多维度图像
全天候工作 激光主动探测，不依赖于外界光照条件或目 标本身的辐射特性
智能网联汽车激光雷达系统由收发天线、收发前端、信号处理模 块、汽车控制装置和报警模块组成。
收发 天线
收发 前端
信号处理 模块
报警 模块
汽车控 装置
激光雷达的测距原理
毫米波雷达是高阶自动驾驶的标配。全球 毫米波雷达市场集中度较高，2018年CR5高达 68%，基本上被博世、大陆等外资寡头垄断。 毫米波雷达指工作在30～300GHz频域的雷达， 具有体积小、质量轻和空间分辨率高等优点， 具有全天候、全天时等优秀特性，能够同时 识别多个小目标，可以穿透雾、烟、灰尘等 环节，精准测量目标的相对距离和相对速度， 被广泛应用于自动驾驶汽车车间距离探测， 但易受干扰。
后视系统 倒车辅助系统 自动泊车辅助系统 防追尾碰撞系统
车内视觉系统 驾驶员疲劳检测系统 汽车平视显示系统 车载信息显示系统
角视系统 盲区检测系统 盲区警告系统 并线辅助系统
信息采集单元
惯性 元件 超声波传感器
激光 雷达 毫米波雷达 视觉传感器 定位 导航 车载网络
环境感知系统组成
信息处理单元 道路识别 车辆识别 行人识别
毫米波雷达传感器
智能网联汽车技术教学PPT
激光雷达基础知识
激光雷达(Light Detection And Ranging, LiDAR)是一种光学 遥感技术，是一种可以精确、快速获取地面或大气三维空间信息的 主动探测技术，其应用范围和发展前景十分广阔。它的工作原理是： 首先向目标物体发射一束激光；然后根据接受-反射的时间间隔确定 目标物体的实际距离；再根据距离以及激光发射的角度通过几何关 系推到出物体的位置信息。此外根据反射信号的信号强弱和频率变 化等数，还可以确定被测目标的运动速度、姿态以及物体形状信息。
目录 Catalogue
1
激光雷达
2
毫米波雷达
3
超声波雷达
4 单目及双目摄像头
பைடு நூலகம்5 GPS全球定位系统
激光雷达
无人驾驶技术包含了高精地图、实 时定位、障碍物检测等在内的多种技术， 而激光雷达在这些技术中都能发挥重要 作用。本节主要介绍激光雷达的基本工 作原理及其在无人驾驶技术中的应用与 挑战。
激光雷达系统应用构架图
毫米波(Millimeter Wave, MMW)是指长度在110mm的电磁波，对 应的频率范围为30300GHz。毫米波位于微波与远红外波相交叠的波 长范围，所以毫米波兼有这两种波谱的优点，同时也有自己独特的 性质。
毫米波雷达(Millimeter Wave Radar)测距原理很简单，就是把 无线电波(毫米波)发出去，然后接收回波，并根据收发的时间差测 得目标的位置数据和相对距离。根据电磁波的传播速度，可以确定 目标的距离为：s=ct/2，其中s为目标距离，t为电磁波从雷达发射 出去到接收到目标回波的时间，c为光速，也即电磁波传播的速度。
LiDAR技术面临的挑战
(3)成本挑战 对于激光雷达来说，高昂的设备成本是它需要克服的最大挑战之一。
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5.8 激光雷达的产品及应用
第 31 页
5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
第 33 页
5.8 激光雷达的产品及应用
第 34 页
5.8 激光雷达的产品及应用
第 35 页
5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.7 激光雷达的标定
第 23 页
5.7 激光雷达的标定
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.5 激光雷达的类型
第 1.5 激光雷达的类型
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5.6 激光雷达的技术参数
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5.6 激光雷达的技术参数
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5.7 激光雷达的标定
第 20 页
5.7 激光雷达的标定
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5.7 激光雷达的标定
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第4页
5.1 激光雷达的定义
第5页
5.1 激光雷达的定义
第6页
5.2 激光雷达的组成
第7页
第8页
5.3 激光雷达的特点
第9页
5.4 激光雷达的原理
第 10 页
5.4 激光雷达的原理
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5.4 激光雷达的原理
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5.4 激光雷达的原理
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5.4 激光雷达的原理
第5章 激光雷达
➢ 5.1 激光雷达的定义 ➢ 5.2 激光雷达的组成 ➢ 5.3 激光雷达的特点 ➢ 5.4 激光雷达的原理 ➢ 5.5 激光雷达的类型 ➢ 5.6 激光雷达的技术参数 ➢ 5.7 激光雷达的标定 ➢ 5.8 激光雷达的产品及应用
第1页
第5章 激光雷达
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第5章 激光雷达
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.7 激光雷达的标定
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5.7 激光雷达的标定
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.8 激光雷达的产品及应用
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5.5 激光雷达的类型
第 1.5 激光雷达的类型
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5.6 激光雷达的技术参数
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5.6 激光雷达的技术参数
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5.7 激光雷达的标定
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5.7 激光雷达的标定
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5.7 激光雷达的标定
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5.1 激光雷达的定义
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5.1 激光雷达的定义
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5.2 激光雷达的组成
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5.3 激光雷达的特点
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5.4 激光雷达的原理
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5.4 激光雷达的原理
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5.4 激光雷达的原理
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5.4 激光雷达的原理
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5.4 激光雷达的原理
第5章 激光雷达
➢ 5.1 激光雷达的定义 ➢ 5.2 激光雷达的组成 ➢ 5.3 激光雷达的特点 ➢ 5.4 激光雷达的原理 ➢ 5.5 激光雷达的类型 ➢ 5.6 激光雷达的技术参数 ➢ 5.7 激光雷达的标定 ➢ 5.8 激光雷达的产品及应用
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第5章 激光雷达
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第5章 激光雷达
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