激光雷达原理演示实验装置的设计与拓展

徐丹阳,叶震辉,何正才,戴天祥,吴其臻,蒋曹羽

(浙江工业大学 理学院,浙江 杭州 310023)

激光雷达是以激光器为发射光源,结合现代光电技术进行探测的主动遥感设备[1-2]. 目前在地形测绘[3-4]、建筑工程[5-6]、自动驾驶[7]、大气探测[8-10]、机器人[11]、医疗行业[12]等多个领域得到广泛应用,具有十分巨大的发展潜力和市场价值. 然而,激光雷达在实验仪器开发及教学领域涉及较少,在相应课程教学时往往一笔带过,无法激起学生的求知欲与好奇心. 目前,武汉大学航空航天测绘研究所开的激光雷达测量技术[13-14]课程应用激光雷达进行实验教学,利用激光雷达数据采集装置采集点云数据,然后上机实习使用数据处理软件分析相关数据. 该课程实验偏重于训练学生应用激光雷达获取数据与分析数据的实验技能,没有系统设计激光雷达多样化的功能性实验和拓展性实验. 因此本文以激光雷达为核心部件开发了演示实验装置,围绕该装置设计了3个功能性实验和2个拓展性实验. 其中,3个功能性实验分别为:激光测距实验,物体形状识别实验和材料反射率测量实验,帮助学生多角度地理解和掌握激光雷达的工作原理与基本功能. 2个拓展性实验分别为:运动目标物轨迹追踪实验和利用点云图实现人体三维建模实验,以激发学生学习前沿技术的热情.

1 激光雷达原理演示实验装置简介

采用红外激光束向目标发射探测信号,将接收到的反射信号与发射信号进行比较、处理后,就能获得目标的距离、高度、速度及形状等信息. 激光雷达原理演示实验装置如图1所示.

图1 实验装置示意图

该仪器由16线束905 nm激光机械雷达的核心器件和红外相机、三维调节平台及载物台等组成[15]. 计算机安装激光雷达数字可视化软件以获取相关数据,同时便于设置雷达的运用模式和参量;控制箱主要用于控制激光雷达及红外相机的正常运行;将激光雷达和红外相机置于三维调节平台上,确定测量位置,其调节范围为前后、上下调节15.00 cm,水平调节±15.0°;利用红外相机实现905 nm激光线束的可视化,便于开展运动目标跟踪实验;多场景模拟板可以固定不同模拟工作背景图,实现多场景模拟.

2 功能性实验设计

围绕激光雷达原理演示实验装置,从激光雷达获取的目标物距离数据、形状信息、反射率数据、点云图等信息出发,设计了3个功能性实验:激光测距实验、不同物体形状识别实验和不同材料反射率实验,使学生了解激光雷达的工作原理和数据的采集能力.

2.1 激光测距实验

激光雷达的测距能力能够帮助用户识别障碍物与自身的距离,从而实现避障. 该装置选用的16线束905 nm激光机械雷达利用脉冲法测距,即根据发射激光的飞行时间来获取被测物与自身的距离d:

(1)

其中,c为光速,t为激光飞行时间.

将多场景模拟板正对激光雷达,使激光雷达中心与被测物之间的距离为97.00 cm. 打开激光雷达可视化数据软件,显示被测物与周围环境的点云图,寻找被测物所在点云图区域中垂直角度为1°或-1°激光光线上的点,读取该点的距离数据值作为被测物与激光雷达的测量距离. 调节三维调节平台前后距离臂与被测物的距离,并重复测量5次,获取97.00～93.00 cm范围内5个距离的测量数据,如表1所示,E为测距的绝对偏差,δ为测距相对偏差.从表1中可见,获得距离的相对偏差δ≤2.0%,符合激光雷达出厂标准.

2.2 物体形状识别实验

激光入射角不同物体对激光的反射率就不同,激光雷达接收到的反射光信号强度也不同,点云图中的各点颜色会随反射强度的不同而不同. 因此可根据颜色差异从点云图中寻找到目标物体的大致形状轮廓.

对点云图的处理方法有很多种,这里选用Python语言对点云图进行图像处理,获得对比鲜明的轮廓图. 特征轮廓提取流程图如图2所示. 该方法主要根据图像中各点的RGB颜色值聚类区分出目标物的形状轮廓[16]. 首先,利用库函数中的getpixel函数获取图像中每个像素点的RGB颜色值. 然后,对所有RGB三维颜色向量进行K-Means聚类[17],经K-Means聚类得到2组颜色向量,第一组将颜色向量为RGB(0,0,0)～RGB(25,25,25)赋值为颜色向量RGB(0,0,0)构成黑底;第二组将其余颜色向量赋值为RGB(255,255,255)构成白色检测物形状轮廓线. 最后,获得颜色对比鲜明的检测物形状图像.

图2 图像处理流程图

实验结果如图3所示,从图中得出激光雷达具有探测区分物体形状的能力,利用Python语言可以使物体轮廓进一步清晰,从而加强学生的计算机语言应用能力.

2.3 材料反射率测量实验

反射率是衡量物体反光能力的参量,与物体的材质有本质关系,因此利用激光雷达获得的反射率信息可以区分不同材质的被测物. 激光雷达对反射率信息的规定反射光强值赋值0～255,当反射强度小于100时被认为是漫反射物体,大于100的认为是镜面反射物体,接近255的认为是光全部反射的物体. 目标物对激光的反射率为

(2)

其中,I0为发射激光强度(默认设定值为255),I为雷达接收到的目标物对激光的反射强度.

将多场景模拟板放置在激光雷达正前方97.00 cm处,将光面白卡纸固定在板上. 读取点云图中激光角度为1°或-1°的反射光数值,根据式(2)计算反射率. 依次检测粗面白卡纸、反光条及红色塑料板的反射率,数据如表2所示. 通常材料表面反光能力越强,激光雷达接收到的信号能量就越大,表明该材料反射率越大. 实验结果表明反光条的反射率明显高于其他材料,红色塑料的反射率低于其他被测材料.

表2 不同材料的反射率

3 拓展性实验设计

激光雷达常用于捕捉动态物体的运动轨迹,主要用于自动驾驶和高级驾驶辅助系统等领域. 同时,激光雷达的三维建模技术在地形测绘、建筑工程等领域同样有着广泛的应用和巨大的发展潜力[18]. 基于以上应用设计了2个拓展性实验:运动目标物轨迹追踪实验和利用点云图实现人体三维建模实验.

3.1 运动目标物轨迹追踪实验

让学生了解激光雷达对运动物体的追踪轨迹,从而加深理解激光雷达在实际辅助驾驶过程中的应用.

选取半径为2.00 cm的小球作为跟踪目标,设置激光雷达转速为600 r/min,此时点云图2帧之间的时间间隔为0.1 s. 可塑导轨固定示意图如图4所示.

图4 可塑导轨固定示意图

利用雷达自身软件的录制功能录制小球的运动轨迹,同时利用红外相机记录捕捉小球的完整运动轨迹. 点云图颜色随物体反射率的不同而不同,根据颜色差异和图像变化逐帧寻找运动的小球,对应数据如表3所示. 利用Tracker软件分析红外相机拍摄的小球视频,获得相应的时间与位置数据,如表4所示. 利用Origin软件绘制线图如图5所示,从图中可以发现2条曲线重合度较高,说明激光雷达具有很好的运动目标物实时追踪能力.

表3 600 r/min转速下激光雷达测得的小球位移与时间数据

表4 用Tracker软件获得小球位移与时间数据

图5 Tracker处理与600 r/min转速激光雷达测量小球的位移-时间对比图

3.2 利用点云图实现人体三维建模实验

在物体形状识别实验的基础上,可以进一步开发激光雷达立体图形检测实验. 先检测规则物体长方体黑盒和篮球,黑盒的尺寸为7.50 cm×7.60 cm×34.30 cm,篮球的直径为24.50 cm,实物如图6所示.

(a) 黑盒

以目标物为中心,设立4个不同的观测方向,探测每个方向上的数据时,激光雷达都正对目标物,且距离相同,保存每个观测方位的点云图数据. 首先,将激光雷达采集的数据导入Matlab,去除每个方位上的背景点及地面点. 然后,选取其中一个观测方位所对应的坐标系作为绝对坐标系,将其他3个观测方位的坐标系经过平移、旋转等变换为绝对坐标系. 最后,将目标物在绝对坐标系下的点云图数据进行整合拼接,得到目标物的三维立体图,如图7所示.

(a)黑盒 (b)篮球

为进一步探究激光雷达探测不规则立体图形的能力,选取人体作为检测目标,开展拓展实验. 激光雷达探测人体照片如图8所示,重复上述步骤获得三维坐标下对应人体的三维点云图,如图9所示,从图中可以获得人体轮廓.

(a)左视图 (b)右后视图 (c)右视图

(a)左视图 (b)右后视图 (c)右视图

通过三维点云图得到人体的三维模型图,需要使用逆向建模软件Geomagic Studio,包括点云数据处理、多边形处理和NURBS曲面重建3个步骤[19].

(3)

其中v为阈值系数.

在多边形处理阶段,通过利用细小的空间三角形将三维点云图数据进行封装组织生成一系列曲面,逼近还原实体模型. 利用多边形原理[21],对于法向量连续一致的某块点云图数据可通过法线投影到某一平面,然后选取样本三角片作为初始曲面,并不断扩张曲面边界,最终形成完整的三角网格曲面,从而得到各点的连接关系,确定各点云图数据间的拓扑关系,所得三角网格即为重建的多边形曲面.

在NURBS曲面重建阶段,先对其表面进行区域划分,然后将每个曲面拟合成NUBRS曲面,进而创建整体曲面. NURBS曲面拟合方法[22]为:选取一组控制点及权重参量生成NURBS曲面网格,网络形状由权重参量控制,再通过最小化点云图数据和拟合曲面之间的距离以优化权重参量,直到拟合误差达到预设精度. 最后,得到人体三维模型多视角图像如图10所示,建模效果良好.

4 结束语

利用激光雷达演示实验装置设计了激光测距、物体形状识别和材料反射率测量3个功能性实验,其操作简单,理论清晰,实验现象直观可视,有助于学生理解激光雷达的工作原理及判断其性能的优劣. 运动目标物轨迹追踪实验和利用点云图实现人体三维建模实验为拓展性综合实验,不仅丰富了该演示设备的实验内容,还有效调动了学生的积极性.