激光雷達是以發(fā)射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統(tǒng)。其工作原理是向目標發(fā)射探測信號（激光束），然后將接收到的從目標反射回來的信號（目標回波）與發(fā)射信號進行比較，作適當處理后，就可獲得目標的有關信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等參數(shù)，從而對飛機、導彈等目標進行探測、跟蹤和識別。它由激光發(fā)射機、光學接收機、轉臺和信息處理系統(tǒng)等組成，激光器將電脈沖變成光脈沖發(fā)射出去，光接收機再把從目標反射回來的光脈沖還原成電脈沖，送到顯示器。

 硬件參數(shù)：

視場角與分辨率

激光雷達視場角分為水平視場角和垂直視場角，水平視場角即為在水平方向上可以觀測的角度范圍，旋轉式激光雷達旋轉一周為 360°，所以水平視場角為 360°。垂直視場角為在垂直方向上可以觀測的角度，一般為 40°。而它并不是對稱均勻分布的，因為我們主要是需要掃描路面上的障礙物，而不是把激光打向天空，為了良好的利用激光，因此激光光束會盡量向下偏置一定的角度。并且為了達到既檢測到障礙物，同時把激光束集中到中間感興趣的部分，來更好的檢測車輛，激光雷達的光束不是垂直均勻分布的，而是中間密，兩邊疏。下圖是禾賽 64 線激光雷達的光束示意圖，可以看到激光雷達的有一定的偏置，向上的角度為 15°，向下的為 25°，并且激光光束中間密集，兩邊稀疏。

回波模式

即周期采集點數(shù)，因為激光雷達在旋轉掃描，因此水平方向上掃描的點數(shù)和激光雷達的掃描頻率有一定的關系，掃描越快則點數(shù)會相對較少，掃描慢則點數(shù)相對較多。一般這個參數(shù)也被稱為水平分辨率，比如激光雷達的水平分辨率為 0.2°，那么掃描的點數(shù)為 360°/0.2°=1800，也就是說水平方向會掃描1800次。次。同一輪發(fā)光測距的不同回波數(shù)據(jù)，比如同時包含最強回波和最晚回波。

點頻

即周期采集點數(shù)，因為激光雷達在旋轉掃描，因此水平方向上掃描的點數(shù)和激光雷達的掃描頻率有一定的關系，掃描越快則點數(shù)會相對較少，掃描慢則點數(shù)相對較多。一般這個參數(shù)也被稱為水平分辨率，比如激光雷達的水平分辨率為 0.2°，那么掃描的點數(shù)為 360°/0.2°=1800，也就是說水平方向會掃描 1800 次。

那么激光雷達旋轉一周，即一個掃描周期內掃描的點數(shù)為 1800*64=115200。比如禾賽 64 線激光雷達，掃描頻率為 10Hz 的時候水平角分辨率為 0.2°，在掃描頻率為 20Hz 的時候角分辨率為 0.4°（掃描快了，分辨率變低了）。輸出的點數(shù)和計算的也相符合 1152000 pts/s。

有效檢測距離

激光雷達是一個收發(fā)異軸的光學系統(tǒng)（其實所有的機械雷達都是），也就是說，發(fā)射出去的激光光路，和返回的激光光路，并不重合。這主要是因為激光發(fā)射器和接收器不能做在一起導致的，此方案本身便存在小量的誤差?，F(xiàn)在很多方案，都是向著共軸努力。

激光雷達的測距精度，隨著距離的變化而變化。有幾個原因：

1. 我們這里說的激光雷達，是指 TOF 激光雷達，TOF 測距，靠的是 TDC 電路提供計時，用光速乘以單向時間得到距離，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的進位鏈實現(xiàn)，本質上是對一個低頻的晶振信號做差值，實現(xiàn)高頻的計數(shù)。所以，測距的精度，強烈依賴于這個晶振的精度。而晶振隨著時間的推移，存在累計誤差；

2. 距離越遠，接收信號越弱，雷達自身的尋峰算法越難以定位到最佳接收時刻，這也造成了精度的劣化；而由于激光雷達檢測障礙物的有效距離和最小垂直分辨率有關系，也就是說角度分辨率越小，則檢測的效果越好。如果兩個激光光束之間的角度為 0.4°，那么當探測距離為 200m 的時候，兩個激光光束之間的距離為200m*tan0.4°≈1.4m。也就是說在 200m 之后，只能檢測到高于 1.4m 的障礙物了。如果需要知道障礙物的類型，那么需要采用的點數(shù)就需要更多，距離越遠，激光雷達采樣的點數(shù)就越少，可以很直接的知道，距離越遠，點數(shù)越少，就越難以識別準確的障礙物類型。

LiDAR的數(shù)據(jù)

三維點

對于旋轉式激光雷達來說，得到的三維點便是一個很好的極坐標系下的多個點的觀測，包含激光發(fā)射器的垂直俯仰角，發(fā)射器的水平旋轉角度，根據(jù)激光回波時間計算得到的距離。但 LiDAR 通常會輸出笛卡爾坐標系下的觀測值，第一是因為 LiDAR 在極坐標系下測量效率高，也只是對于旋轉式 LiDAR，目前陣列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡爾坐標系更加直觀，投影和旋轉平移更加簡潔，求解法向量，曲率，頂點等特征計算量小，點云的索引及搜索都更加高效。

對于 MEMS 式激光雷達，由于一次采樣周期為一個偏振鏡旋轉周期，10hz 下采樣周期為 0.1 秒，但由于載體本身在進行高速移動時，我們需要對得到的數(shù)據(jù)進行消除運動畸變，來補償采樣周期內的運動。

反射強度

LiDAR 返回的每個數(shù)據(jù)中，除了根據(jù)速度和時間計算出的反射強度其實是指激光點回波功率和發(fā)射功率的比值。而激光的反射強度根據(jù)現(xiàn)有的光學模型，可以較好的刻畫為以下模型。

$P_R=\frac{P_E{D}_R^2\rho cos\alpha }{4R^2}{\eta }_{Sys}{\eta }_{Atm}$

$回波功率=\frac{發(fā)射功率?接受機孔{徑}^2?物體表面反射率?cos入射角}{4?距{離}^2}?系統(tǒng)傳輸率?大氣傳輸率$

我們可以看到，激光點的反射率和距離的平方成反比，和物體的入射角成反比。入射角是入射光線與物體表面法線的夾角。

時間戳和編碼信息

LiDAR 通常從硬件層面支持授時，即有硬件 trigger 觸發(fā) LiDAR 數(shù)據(jù)，并支持給這一幀數(shù)據(jù)打上時間戳。通常會提供支持三種時間同步接口，

1. IEEE 15882008同步，遵循精確時間協(xié)議，通過以太網(wǎng)對測量以及系統(tǒng)控制實現(xiàn)精確的時鐘同步。

2. 脈沖同步（PPS），脈沖同步通過同步信號線實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。

3. GPS同步（PPS+UTC），通過同步信號線和 UTC 時間（GPS 時間）實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。

然后我們從 LiDAR 硬件得到一串數(shù)據(jù)包，需要過一次驅動才能將其解析成點云通用的格式，如 ROSMSG 或者 pcl 點云格式，以目前最普遍的旋轉式激光雷達的數(shù)據(jù)為例，其數(shù)據(jù)為 10hz，即 LiDAR 在 0.1s 時間內轉一圈，并將硬件得到的數(shù)據(jù)按照不同角度切成不同的 packet，而每一個 packet 包含了當前扇區(qū)所有點的數(shù)據(jù)，包含每個點的時間戳，每個點的 xyz 數(shù)據(jù)，每個點的發(fā)射強度，每個點來自的激光發(fā)射機的 id 等信息。

每個標記信息由1字節(jié)組成：該字節(jié)中 bit7 和 bit6 為第一組，bit5 和 bit4 為第二組，bit3 和 bit2 為第三組，bit1 和 bit0 為第四組。

第二組表示的是該采樣點的回波次序。由于 Livox Horizon 采用同軸光路，即使外部無被測物體，其內部的光學系統(tǒng)也會產(chǎn)生一個回波，該回波記為第 0 個回波。隨后，若激光出射方向存在可被探測的物體，則最先返回系統(tǒng)的激光回波記為第 1 個回波，隨后為第 2 個回波，以此類推。如果被探測物體距離過近（例如 1.5m），第 1 個回波將會融合到第 0 個回波里,該回波記為第 0 個回波。

第三組基于回波能量強度判斷采樣點是否為噪點。通常情況下，激光光束受到類似灰塵、雨霧、雪等干擾產(chǎn)生的噪點的回波能量很小。目前按照回波能量強度大小將噪點置信度分為二檔：01 表示回波能量很弱：這類采樣點有較高概率為噪點，例如灰塵點；10 表示回波能量中等，該類采樣點有中等概率為噪點，例如雨霧噪點。噪點置信度越低，說明該點是噪點的可能性越低。

第四組基于采樣點的空間位置判斷是否為噪點。例如：激光探測測距僅在測量前后兩個距離十分相近的物體時，兩個物體之間可能會產(chǎn)生拉絲狀的噪點。目前按照不同的噪點置信度分為三檔，噪點置信度越低，說明該點是噪點的可能性越低。

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