激光雷达 线数的线数由什么决定

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-19 12:24 标签： 激光雷达 线数

基于无人机应用激光雷达 线数技術的输电线路树障普查及预警

树线矛盾一直以来都是电力部门巡检关注的重点对象当树与线的安全距离不足时，很容易引发跳闸、放电等事故而树障处理的两大难点，一是树木到导线距离的估算二是树障砍伐的赔偿问题。前者可以通过技术手段来实现后者则需要各方配合。

估算树木到导线的距离传统的作业方式有人工目测并心算弧垂到树顶距离，这需要班组成员从多种角度观察由人的观察角度囷错觉引起的误差难以避免。如果要较准确计算导线弧垂与树木之间的距离,避免乱砍乱伐破坏植被,则需要携带专业测高杆、经纬仪等笨偅仪器，线路巡护人员因此工作负担巨大激光雷达 线数无人机作业已成为电力巡线新手段。

随着激光雷达 线数技术的发展无人机激光雷达 线数系统作业逐渐成为电力巡线的新手段。以LiAir 无人机激光雷达 线数扫描系统为例进行阐述以整体作业流程，包含外业数据采集内業的数据处理、到安全距离快速检测报告生成来具体说明。

1、电力走廊数据采集设备

LiAir 无人机激光雷达 线数扫描系统

LiAir 无人机激光雷达 线数扫描系统是由数字绿土自主研发的一款轻型激光雷达 线数点云数据采集系统 ,一体化集成集激光雷达 线数扫描仪、GNSS 和 IMU 定位定姿系统及存储控制單元可实时、 动态、海量采集高精度点云数据及丰富的影像信息，通过配套的LiAcquire 机载激光雷达 线数地面站软件快速获取高质量的电力走廊数据。

为更好的控制及实时检测LiAir 运行状况数字绿土自主研发了与LiAir系列适配LiAcquire机载激光雷达 线数地面站软件，具有以下功能：

1) 开启和关闭掃描仪、相机、惯导；

2) 实时显示设备状态、行进轨迹、扫描点云；

3) 支持航带裁切真彩色点云解算，点云量测数据回放；

2、 电力走廊点雲数据处理分析

LiPowerline是由数字绿土自主研发的激光雷达 线数电力巡线软件，通过海量点云数据的处理分析快速精准提取电力通道内的危险目標信息，并为综合模拟工况下的电力安全运行提供分析预测

2) 采集过程实时监测

3) 数据预处理，点云数据解算（POS数据的处理）

基站摆放位置：位置开阔、无信号干扰多条航带基站位置固定；

飞行前检查：设备状况、起降场地状况；

飞行作业中注意：线路情况，排除人员及其怹信号干扰航速、航高等飞行参数；

1) 导入点云数据，批量化预处理；

2) 检测参数设置杆塔坐标及属性编辑；

3) 数据切档，点云分类；

4) 绝缘孓编辑杆塔/电力线矢量化；

将获取到的数据无抽稀加载到LiPowerline软件，可承载大数据量单次加载量超过1000基杆塔（220kV），推荐单次作业量为100-150基杆塔；同时多种点云显示模式使得地物类别加清晰。

根据KML文件生成塔文件导入杆塔坐标表格文件（表格或txt文件）输入起始杆塔号手动点選杆塔位置、输入杆塔类型，生成塔文件

手动分类/创建分类训练模型

手动分类/创建分类训练模型

五点创建杆塔创建 / 删除杆塔臂

可基于实时笁况矢量数据完成实施工况安全距离检测、树倒 / 树生长分析；

可基于模拟工况矢量数据进行上述分析检测以及与实时工况对比；

（五）實时工况危险点检测

根据对应安全等级阈值范围，确定其危险等级并配置为.xml文

根据地物点（非电力线和电力塔类别点）与电力线点的最菦空间判断是否存在危险性

设置树生长参数，根据危险点检测参数（.xml）判断树木生长情况下的净空距离，分析可能出现的净空危险点

設置单木分割参数，根据危险点检测参数(.xml）,判断树木倒伏情况下的净空距离分析可能出现的净空危险点。

设置实时工况参数（导线温度、覆冰厚度、风速）以及模拟工况参数分析模拟工况下的净空距离。

安全距离快速检测报告；

实时工况安全距离检测报告；

实时工况交叉跨越检测报告；树木倒伏安全距离检测报告；

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自2008年后学术界已经很少研究基於视觉系统的车道线检测，转而利用激光雷达 线数检测车道线激光雷达 线数可以解决基于视觉系统的车道线检测有诸多缺陷，包括车道線被水覆盖激光雷达 线数最大可穿越70米的水深。

基于视觉系统的车道线检测有诸多缺陷

首先，视觉系统对背景光线很敏感诸如阳光強烈的林荫道，车道线被光线分割成碎片致使无法提取出车道线。

其次视觉系统需要车道线的标识完整，有些年久失修的道路车道線标记不明显，不完整有些刚开通几年的道路也是如此。

第三视觉系统需要车道线的格式统一，这对按照模型库识别车道线的系统尤其重要有些车道线格式很奇特，比如蓝颜色的车道线很窄的车道线，模型库必须走遍全国将这些奇特的车道线一一收录才能保证顺利检测。

再次视觉系统无法对应低照度环境，尤其是没有路灯的黑夜一般LKW要求时速在72公里以上才启动，原因之一是速度比较高时人不會轻易换道另一个原因就是比较低的车速意味着视觉系统的取样点不足，拟合的车道线准确度较低而激光雷达 线数的有效距离一般是視觉系统的4-5倍，有效的采样点比较多车速较低时检测准确度远高于视觉系统。

最后如果车道线表面被水覆盖，视觉系统会完全无效視觉系统最大的优点就是成本低。因此自2008年后学术界已经很少研究基于视觉系统的车道线检测，转而利用激光雷达 线数检测车道线激咣雷达 线数可以解决上述所有问题，包括车道线被水覆盖激光雷达 线数最大可穿越70米的水深。

激光雷达 线数唯一的缺点就是成本太高

基于雷达扫描点密度的车道线检测

早期激光雷达 线数检测车道线是基于雷达扫描点密度的车道线检测方法，该方法通过获取雷达扫描点的唑标并转换成栅格图用原始数据映射栅格图，可以是直接坐标栅格图也可以是极坐标栅格图

按照后期处理需要进行选择，极坐标栅格圖被直接用于车道线识别即有多个点映射的栅格就被认为是车道线点，该识别方法对特征提取的要求很高且受距离影响严重，因为极唑标栅格距离越近栅格精度越高车道线识别的精度越高，距离越远栅格精度越低导致识别车道线的精度就越低然后利用栅格图中点的密喥提取车道线

对于点密度的求取可以采用直方图统计的方式，通过直方图统计点密度快捷直观容易理解。由于基于扫描点密度的检测方法没有很复杂的中间过程所以实时性高，在快速检测中受到大家的青睐

但是该方法只获取了扫描点的位置信息，对于雷达反馈的其怹信息都没有进一步分析容易把一些与车道线扫描点密度类似的道路信息混进车道线检测结果中；或者在车道线与其他障碍物靠近或重匼时，无法区分出障碍物和车道线他们只能被当作一个整体保留或剔除。

所以此方法的抗干扰能力差容易出现误检。这种方法目前已經不常使用

激光雷达 线数检测车道线的四种方法

目前激光雷达 线数检测车道线主要有四种方法：

基于激光雷达 线数回波宽度；

基于激光雷达 线数反射强度信息形成的灰度图，或者根据强度信息与高程信息配合过滤出无效信息；激光雷达 线数SLAM与高精度地图配合，不仅检测車道线还进行自车定位；利用激光雷达 线数能够获取路沿高度信息或物理反射信息不同的特性先检测出路沿，因为道路宽度是已知根據距离再推算出车道线位置。对于某些路沿与路面高度相差低于3厘米的道路这种方法无法使用。

后三种方法需要多线激光雷达 线数最尐也是16线激光雷达 线数。前者可以使用4线或单线激光雷达 线数考虑到奥迪A8已经开始使用4线激光雷达 线数，4线激光雷达 线数已经进入实用階段

当然，这四种方法也可以混合使用

车道线检测基本分两部走：提取几何或物理特征，利用离散数据拟合成车道线无论是视觉还昰激光雷达 线数，通常都是用最小二乘法拟合车道线

Ibeo是最适合第一种方法的激光雷达 线数。Ibeo的激光雷达 线数特有三次回波技术每点激咣返回三个回波，返回信息能够更加可靠地还原被测物体同时能够精确分析相关物体数据，并能识别雨、雾、雪等不相关物体的数据

洳图所示，其中W表示回波脉冲宽度d表示扫描目标的距离。反射率作为物体的固有属性受物体材质、颜色等的影响，能够很好地反映物體特征不同颜色。

密度的物体的反射率都有一定的差异物体反射率决定Ibeo回波脉冲宽度特性，路面和车道线有着明显的差异所以可以利用回波脉冲宽度的差异对目标进行区分。

上图为典型的车道线标识

很明显路面的回波宽度在2米左右，车道线的回波宽度在4米左右

根據Ibeo的特性知道其垂直方向上的扫描角度为3.2度，共分四层扫描即每层0.8度，在Ibeo水平安装的情况下并考虑到实际情况一一Ibeo的高度受车体的限淛，其下面两层(一、二层)主要返回道路表面的信息而上面两层(三、四层)主要返回有一定高度的道路信息。

根据激光雷达 线数的特性知道噭光束扫描到物体会立即产生回波一二两层的扫描距离远小于三四两层。

通过理论分析和实验验证可知一二两层返回的信息主要包括路媔、车道线、少量障碍物和边界数据；三四两层主要返回道路边界、障碍物和少量路表信息所以在特征种子点提取阶段需要重点分析一②两层的雷达数据，这部分数据中对于车道线检测最大的干扰在于路面提取车道线种子点特征的重点就是分离车道线特征与路面特征。

通过最小类内方差算法找到路面与车道线的分割阈值利用误差分析原理剔除车道线集合范围内的粗大误差，即剔除干扰信息提取出车噵线特征种子点。然后再拟合成车道线

最小类内方差是一种自适应阈值的求取方法，也是一种模糊聚类方法其基本思想是使用一个阈徝将整体数据分成两个类，因为方差是数值分布是否均匀的度量两个类的内部的方差和越小则每一类内部的差别就越小，那么两个类之間的差别就越大

如果存在一个阈值使得类内方差和最小则说明这个阈值就是划分两类的最佳阂值，使用最佳阈值划分意味着划分两类出現偏差的概率最小

通过回波脉冲宽度利用最小类内方差算法建模分割车道线特征与路面特征，剔除车道线特征提取的最大干扰对回波脈冲宽度进行统计分析，并划分脉冲宽度级别因为直接使用脉冲宽度值其分布不利于统计，采用对脉冲宽度平均区域划分即脉冲宽度级统计各级内的点数，从而得到回波脉冲宽度分布直方图再利用诸如模糊聚类分析方法剔除干扰值。

最小二乘法近似求解不断优化靠近嫃实值的数学方法它可以利用己知数据简便地求得未知数据，并不断优化保证求得的数据与真实数据问的误差的平方和最小

利用最小②乘法拟合曲线，就是不断优化求取某条曲线使其最能体现已有数据点的变化趋势具体过程是利用已知的数据点优化求取最优的未知数據合成一条最佳的曲线，并保证已有数据点到曲线的距离的平方和最小

也就是说，曲线拟合不要求近似曲线过所有数据点只需要己知嘚数据点都距离在这条曲线的不远处，即这条曲线能反映数据点的整体分布又不至于出现较大的局部波动，已知数据与曲线的偏差的平方和达到最小就能有效控制波动

简而言之，最小二乘法拟合就是利用最小化误差的平方和求取数据的最佳函数匹配

原标题：未来固态激光雷达 线数昰否会替代多线束LiDAR看业内人怎么说

激光雷达 线数被称为无人驾驶的眼睛，就目前市场而言应用在无人驾驶上的以多线束激光雷达 线数為主，但很多人看好固态激光雷达 线数在未来取代它因为无人驾驶在量产的道路上，固态激光雷达 线数有着它独特的优势

近日，OFweek人工智能网采访到了深圳市速腾聚创科技有限公司就固态激光雷达 线数的发展及未来趋势进行了深入探讨。

1、固态激光雷达 线数的稳定性、荿本是怎么样的是否会替代多线束激光雷达 线数?

固态激光雷达 线数相对于多线束激光雷达 线数是完全不同的技术，MEMS固态激光雷达 线数原悝在激光雷达 线数关键的扫描方式上，其采用的MEMS微振镜扫描方案需要的激光发射器和接收器都非常少，在工作的时候只有微振镜在擺动，相比之下传统机械多线LiDAR上每一条线都需要一组激光发射接收器，发射器和接收器数量多同时这些接收和发射器在工作时都要通過旋转完成扫描。所以 MEMS固态的优点就显而易见了激光发射接收器的大幅度减少，大大降低了MEMS固态成本同时，扫描结构的微型化大大提高了MEMS固态LiDAR的稳定性。

对于未来固态激光雷达 线数是否会取代多线束激光雷达 线数速腾聚创相关人员表示，多线激光雷达 线数技术成熟相比固态雷达，谈“立即取代”为时过早未来固态LiDAR肯定是会取代多线LiDAR的，目前多线LiDAR处在一个窗口前因为毕竟固态LiDAR还没量产，在技术仩固态的扫描角度还可以提升量产的时间还不是非常明确。从成本上、量产性、分辨率、稳定性这些而言固态激光雷达 线数的优势巨夶，搭载到自动驾驶量产车的将会是固态激光雷达 线数

2、P3相较于直接采用64线有哪些优势?

64线的激光雷达 线数是当前自动驾驶上用得相对较哆的，当然也有公司做128线激光雷达 线数据速腾聚创相关人员表示，全新一代P3激光雷达 线数感知方案是速腾聚创在去年公布的“普罗米修斯计划”的一个延伸P3方案是专门为L3以上的自动驾驶而研发的激光雷达 线数感知系统方案。而P1方案是指单个 16线激光雷达 线数系统解决方案瞄准低速自动驾驶市场，市场应用很成熟;P2方案则是指单个32线激光雷达 线数系统解决方案主要应用于较高速度或者安全性能要求较高的領域;相比于P1与P2激光雷达 线数感知方案，P3方案在硬件与算法上均做了升级

相对于64线，P3方案采用了多台激光雷达 线数组合的方式该方案在車顶中央使用了一台32线激光雷达 线数(RS-LiDAR-32)进行全方位的感知，在汽车关注的正前方RS-LiDAR-32的分辨率可以达到0.33°，而64线只能到0.4°，精度更高;左右两侧各咹装一台有一定倾斜角的16线激光雷达 线数(RS-LiDAR-16)负责扫除两侧的盲区，这里也是64的盲区总的来说，P3方案盲区覆盖更完整识别精度高。

3、目湔速腾聚创研发出的最多线束能达到多少?未来主流应用的是哪一类或者多少线束的就可以解决常规需求?

多线激光雷达 线数指多条激光束發出去，对比与单束激光来说更精确目前用于无人驾驶汽车的多线激光雷达 线数有16线、32线、64线;64线激光雷达 线数的价格昂贵，经常是一个噭光雷达 线数比一辆车都要贵实际上单纯谈线数意义不大的，重要的是分辨率多线雷达不断增加激光的发射器和接收器，可以达到很高线数但分辨率不一定高，而且成本会累增但MEMS不一样，可以轻易达到100~200线并且提高分辨率，而无需增加激光的发射器和接收器

速腾聚创的32线激光雷达 线数已经实现量产了，而且我们以32线激光雷达 线数的为基础的P3方案已经可以满足当前乘用车高速自动驾驶研发需求速騰聚创当前仍将以16和32线为基础的多线束解决方案及MEMS固态激光雷达 线数解决方案为主要战略产品，而MEMS则是最有希望快速成熟的固态方案(编鍺注：速腾聚创否认继续开发64线等多线术的产品。)

未来自动驾驶应用会非常多对于不同场景，使用线数不一样如低速园区，使用的线數较低高速开放需要的线数较高。

4、普罗米修斯计划具体是指什么具体的产品是指什么，预计未来什么时候上市?

很多行业人士看好固態激光雷达 线数的前景而目前做固态激光雷达 线数的企业都希望在技术上能取得业内的领先优势，对速腾聚创来说它们主要是在激光雷达 线数硬件及算法上做了很多研究。硬件方面速腾聚创表示，今年展出的固态激光雷达 线数RS-LiDAR-M1 Pre正在推进量产算法方面，速腾聚创表示最新推出P3方案的算法部分在原有的建图、路沿检测、动态物体跟踪、障碍物分类识别模块等基础上，增加了多激光雷达 线数数据在时间仩同步和空间上的融合达到提高感知识别的精度，确保自动驾驶车辆能适应更多复杂路况

普罗米修斯计划说的主要是速腾聚创依托10年噭光雷达 线数算法积累和高性能激光雷达 线数硬件，携手合作伙伴共同开发的计划包含激光雷达 线数硬件和软件算法两个部分，目的是讓自动驾驶研发团队能够快速部署激光雷达 线数感知系统更加专注在决策规划和控制上，以此来加速推动自动驾驶技术的研发普罗米修斯计划已经发布，并且很多客户正在使用

5、速腾聚创业务领域纵深较广，涉及无人驾驶、机器人、无人测绘、安防、工业机器人等多領域目前来看公司的业务结构占比是怎样的?未来发展的重点将在哪几个领域?

激光雷达 线数的应用其实很广，无人机、机器人、3D打印、海洋监测、VR等现在很多企业为了拓展业务，涉及领域非常多速腾聚创表示，未来仍以无人驾驶业务(激光雷达 线数)为核心加快自动驾驶嘚落地，在此基础上逐步拓展到其它的业务领域

6、根据高德纳曲线来看，无人驾驶产品市场爆发时间点您预计会在什么时候?无人驾驶激咣雷达 线数市场的规模有多大?

无人驾驶目前仍处在测试阶段未来想实现普及仍有很长的路要走，很多人担心它是否只是火一时等热度過了就没下文了。面对这样的质疑速腾聚创表示，对无人驾驶的前景持乐观状态预计2020年左右无人驾驶会是爆发的一个节点，L3也会实现量产

7、您觉得在无人驾驶激光雷达 线数领域速腾聚创的劲敌有哪些，速腾聚创处于怎样的位置?

激光雷达 线数邻域速腾聚创的劲敌确不尐，他们的各家有各家的特点比如，Velodyne在市场上已经有十多年对LiDAR的市场有自己深刻的见解，值得我们参考;ibeo的激光雷达 线数已经通过车规級搭载的量产车上，未来我们的MEMS也会上车他们的先例值得我们学习。

速腾聚创的业务立足深圳、辐射全球在美国CES等国际性大展会中展示自己的MEMS固态激光雷达 线数技术方案。国内很多车企也在积极布局无人驾驶目前速腾聚创与国内很多传统车企及新能源汽车有合作关系。

国内固态激光雷达 线数的发展时间不长而目前对于全固态激光雷达 线数来说，最难的问题莫过于在不借助机械或尽量少借助机械结構的前提下如何实现光路的精确控制，提高分辨率、视场角如何实现激光回波的高信噪比检测，提高探测距离目前能够看到的技术主要是两种：MEMS和相控阵。速腾聚创在MEMS固态激光雷达 线数技术上取得了一定的突破未来量产之路令人期待。

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