光学雷达在无人驾驶技术中的应用

什么是点云？

无人车所使用的LiDAR并不是静止不动的。在无人车行驶的过程中，LiDAR同时以一定的角速度匀速转动，在这个过程中不断地发出激光并收集反射点的信息，以便得到全方位的环境信息。LiDAR在收集反射点距离的过程中也会同时记录下该点发生的时间和水平角度(Azimuth)，并且每个激光发射器都有编号和固定的垂直角度，根据这些数据我们就可以计算出所有反射点的坐标。LiDAR每旋转一周收集到的所有反射点坐标的集合就形成了点云(point cloud)。

图2.点云的产生

如图2所示，LiDAR通过激光反射可以测出和物体的距离distance，因为激光的垂直角度是固定的，记做a，这里我们可以直接求出z轴坐标为sin(a)*distance。由cos(a)*distance我们可以得到distance在xy平面的投影，记做xy_dist。LiDAR在记录反射点距离的同时也会记录下当前LiDAR转动的水平角度b，根据简单的集合转换，可以得到该点的x轴坐标和y轴坐标分别为cos(b)*xy_dist和sin(b)*xy_dist。

LiDAR在无人驾驶技术中的应用领域

接下来介绍光学雷达如何应用在无人驾驶技术中，特别是面向高精地图的绘制、基于点云的定位以及障碍物检测。

高清地图的绘制

这里的高清地图不同于我们日常用到的导航地图。高清地图是由众多的点云拼接而成，主要用于无人车的精准定位。高清地图的绘制也是通过LiDAR完成的。安装LiDAR的地图数据采集车在想要绘制高清地图的路线上多次反复行驶并收集点云数据。后期经过人工标注，过滤一些点云图中的错误信息，例如由路上行驶的汽车和行人反射所形成的点，然后再对多次收集到的点云进行对齐拼接形成最终的高清地图。

基于点云的定位

首先介绍定位的重要性。很多人都有这样的疑问：如果有了精准的GPS，不就知道了当前的位置，还需要定位吗?其实不然。目前高精度的军用差分GPS在静态的时候确实可以在“理想”的环境下达到厘米级的精度。这里的“理想”环境是指大气中没有过多的悬浮介质而且测量时GPS有较强的接收信号。然而无人车是在复杂的动态环境中行驶，尤其在大城市中，由于各种高大建筑物的阻拦，GPS多路径反射(Multi-Path)的问题会更加明显。这样得到的GPS定位信息很容易就有几十厘米甚至几米的误差。对于在有限宽度上高速行驶的汽车来说，这样的误差很有可能导致交通事故。因此必须要有GPS之外的手段来增强无人车定位的精度。