車載激光雷達關(guān)鍵性能參數(shù)及決定因素

曹 麗，宋夢洋，凌九紅

車載激光雷達關(guān)鍵性能參數(shù)及決定因素

曹 麗，宋夢洋，凌九紅

（武漢光迅科技股份有限公司，湖北 武漢 430205）

近年來，智能汽車的發(fā)展極大地推動了激光雷達產(chǎn)業(yè)的熱度，目前國內(nèi)外在激光雷達領(lǐng)域布局的公司越來越多。激光雷達系統(tǒng)復(fù)雜，應(yīng)用場景多樣，多種技術(shù)路線并存，因此，對激光雷達性能的評價不是一個簡單的問題，尤其是一些參數(shù)容易混淆，如探測精度、探測準確度、探測分辨率、幀頻和點頻等。論文選擇車載激光雷達的關(guān)鍵性能參數(shù)，對這些參數(shù)的定義、計算方法、相互關(guān)系、決定因素等進行了梳理和歸納，可以幫助用戶更好地使用激光雷達，對激光雷達的設(shè)計也有指導(dǎo)意義。

激光雷達；關(guān)鍵性能參數(shù)；計算方法；決定因素；智能汽車

激光雷達是一種發(fā)射光束并接收回波獲取目標三維信息的系統(tǒng)，已經(jīng)有幾十年的應(yīng)用歷史。近年來智能汽車輔助駕駛技術(shù)的興起，推動了激光雷達的技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)熱度。

激光雷達的參數(shù)眾多，由于還沒有統(tǒng)一的標準，不同廠家在宣傳中選擇的參數(shù)不完全相同。實際上，一些參數(shù)并不是激光雷達的核心參數(shù)，還有一些參數(shù)之間存在較強的關(guān)聯(lián)性。如果不能正確認識這些參數(shù)的含義、相互關(guān)系、決定因素，很可能被個別高性能指標吸引，而無法了解激光雷達的真實性能。

本文對車載激光雷達的關(guān)鍵性能參數(shù)進行了梳理和分析，對系統(tǒng)理解激光雷達的性能參數(shù)有重要的作用。

1 車載激光雷達核心性能參數(shù)及分類

對車載激光雷達的評價通常涉及到性能、可靠性以及應(yīng)用等方面。用戶關(guān)心的參數(shù)很多，包括：激光波長、探測距離、視場角（垂直+水平）、測距精度、角分辨率、出點數(shù)、線束、安全等級、輸出參數(shù)、防護等級、功率、供電電壓、激光發(fā)射方式、使用壽命等。但激光雷達功能上是一種距離測試系統(tǒng)，其核心性能應(yīng)圍繞測試的速度、測試的空間范圍、測試分辨率、測試的準確度、測試的重復(fù)度幾方面來評價。依據(jù)這個原則，通常認為激光雷達的核心性能參數(shù)有幀頻、最大探測距離和最小探測距離、視場角、距離分辨率、水平角分辨率、垂直角分辨率、點頻以及測距精度和測距準確度。

根據(jù)現(xiàn)有激光測距儀相關(guān)標準查詢，參數(shù)定義如下：

重復(fù)頻率[1]：每秒鐘完成的測距次數(shù)。

測程[1-2]：在規(guī)定大氣條件下，對規(guī)定目標達到規(guī)定的測距準測率時，能探測到的最遠/近距離。

水平視場角：在水平方向上最大方位掃描角度θ。

垂直視場角：在垂直方向上最大方位掃描角度θ。

距離分辨率[3]：在光束傳播方向上能夠區(qū)分兩個目標之間的最小距離間隔。

角分辨率[2]：在測程范圍內(nèi)，對位于光束截面上相對光軸的兩目標分辨的能力。

測距準確度[3]：所測得的目標距離值與實際距離值之間的偏差。

準測率[1-2]：達到規(guī)定測距精度的測距概率。

2 參數(shù)間的關(guān)系及決定因素

2.1 幀頻與轉(zhuǎn)速、掃描頻率

轉(zhuǎn)速是車載激光雷達一個很直觀的參數(shù)，對于機械旋轉(zhuǎn)激光雷達，轉(zhuǎn)速指的是電機旋轉(zhuǎn)速度，通常用每秒或分鐘轉(zhuǎn)的圈數(shù)來表示。20 r/s表示激光雷達的電機轉(zhuǎn)速是每秒鐘20圈。

激光雷達的幀頻和掃描頻率與轉(zhuǎn)速直接相關(guān)，旋轉(zhuǎn)一周掃描一次，掃描一次輸出一幀點云。20 r/s的轉(zhuǎn)速對應(yīng)的幀頻和掃描頻率都是20 Hz。

激光雷達電機旋轉(zhuǎn)速度越快，掃描速度越快，輸出點云速度越快。

2.2 最大探測距離和最小探測距離

激光雷達的探測距離是最核心的性能參數(shù)。激光測距性能方程是激光測距系統(tǒng)設(shè)計的理論基礎(chǔ)，用于估算激光測距系統(tǒng)的最大探測距離。如圖1所示，激光器發(fā)出的光功率為0，光束經(jīng)過光學(xué)系統(tǒng)和傳輸距離，被光學(xué)系統(tǒng)和大氣衰減之后到達到目標物，再從目標反射光到接收光路。

到探測器的光功率為[4-5]

式中，目標物的反射率為，發(fā)射和接收光學(xué)系統(tǒng)的透過率分別為TT，窄帶濾光片的透過率為T，大氣衰減率為，目標反射表面法線與光軸之間的夾角為，接收機透鏡孔徑面積為A，目標距離為。

由式（1）可以看出，激光測距系統(tǒng)的最大測程同時取決于外部測距條件和測距系統(tǒng)自身性能。

在激光測距系統(tǒng)的設(shè)計中，必須提高激光發(fā)射單元的發(fā)射功率，增大光學(xué)系統(tǒng)的透過率，增大接收單元的面積，減小接收機的最小可探測功率Pmin。

和兩個系數(shù)分別與光斑的大小、目標物有效發(fā)射截面積A、發(fā)射光束的遠場發(fā)散角和為接收視場角相關(guān)[5]。

目標物有效發(fā)射截面積小于光斑面積時，發(fā)射光束的遠場發(fā)散角越大，光束發(fā)散越快，接收端接收到的光功率越小。因此，發(fā)射端需要通過準直整形減小激光器的光束發(fā)散角和光斑大小。

除了最大探測距離，激光雷達內(nèi)部發(fā)射光路與接收光路之間的距離會導(dǎo)致探測盲區(qū)產(chǎn)生，當探測距離低于最小探測距離時激光雷達就無法探測到目標物。

最小探測距離min的計算方式為

式中，為發(fā)射準直光路中心與接收會聚光路中心的垂直距離；為探測器的感光區(qū)域直徑；為所選透鏡的焦距。

2.3 視場角

激光雷達的視場角是衡量激光雷達的感知范圍的一個指標。視場角越大，能感知范圍更大，對于汽車駕駛的安全性更有幫助。但視場角也不是所有情況下都是越大越好，例如相同線數(shù)時，視場角越大垂直角分辨率越低。視場角需要根據(jù)具體應(yīng)用環(huán)境和使用要求來選擇。視場角的決定因素主要是激光雷達的掃描部分和光學(xué)設(shè)計。機械旋轉(zhuǎn)掃描方式因為整個收發(fā)部分都在旋轉(zhuǎn)，所以很容易實現(xiàn)360°的水平視場角。而轉(zhuǎn)鏡、棱鏡和微機電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanical System, MEMS）等掃描方式的視場角則由掃描鏡對光的反射角度決定。尤其是MEMS掃描方式，由于MEMS微振鏡的口徑有限，激光雷達的掃描角度范圍也相當有限。如果要擴大視場角，可以采用凸凹透鏡組成擴角系統(tǒng)來進行光學(xué)擴束，增加視場角[6]。

2.4 距離分辨率

距離分辨率指的是在同一方位上，能分辨的最小距離Δ。

如圖2所示，發(fā)射脈沖的寬度為，當兩個回波脈沖的前沿的時間間隔Δ=2Δ/≥τ時，兩個脈沖不重疊，激光雷達可以正確分辨兩個脈沖，反之兩個回波脈沖重疊，激光雷達無法分辨兩個物體。

圖2 回波脈沖示意圖

因此，脈沖雷達中最小距離分辨率Δ≥/2。

由此可見，降低脈沖寬度有利于提高激光雷達的距離分辨率。

2.5 水平角分辨率和垂直角分辨率

角分辨率也是激光雷達的重要參數(shù)，決定了在一定距離時激光雷達可以識別的物體的大小。

如圖3所示，假設(shè)激光雷達的垂直角分辨率為0.08°，即兩個激光光束之間的角度為0.08°，那么當探測距離為200 m時，兩個光束之間的距離為200 m×tan0.08°≈0.28 m。也即在200 m之后，障礙物尺寸小于28 cm就有識別不到的風(fēng)險。

圖3 激光雷達線束示意圖

垂直角分辨率最直接的決定因素是激光雷達的線數(shù)，在激光雷達線束均勻分布的情況下：

垂直角分辨率=垂直視場角/線數(shù) （5）

為了提高線數(shù)，一維掃描方案通常通過堆疊中間區(qū)域的激光器實現(xiàn)，二維掃描方案的線數(shù)分布可以任意變換，可根據(jù)需要調(diào)節(jié)感興趣區(qū)域的角度范圍和垂直分辨率大小。

水平角分辨率的計算公式為

水平角分辨率=視場角×轉(zhuǎn)速/采樣率（6）

由式（6）可見，水平角分辨率與視場角和幀頻相關(guān)，不能在不看這兩個參數(shù)的情況下單獨看水平分辨率水平。相同視場角，采樣率一定的情況下，轉(zhuǎn)速越慢水平角分辨率越高。

2.6 點頻

點頻也叫出點數(shù)，指激光雷達每秒獲取的探測點的總數(shù)目，點頻的計算公式為

點頻=每幀水平方向平均點數(shù)×

每幀垂直方向平均點數(shù)×幀頻 （7）

對于一維掃描方式，每次掃描垂直方向平均點數(shù)就是其線數(shù)，因此

點頻=（水平視場角/水平分辨率）×線數(shù)×幀頻=

采樣率×線數(shù)×幀頻/轉(zhuǎn)速=采樣率×線數(shù)（8）

從以上公式可以看出，點頻由激光雷達的采樣率和線數(shù)決定，與幀頻無關(guān)。提高幀頻會使水平分辨率降低，點頻保持不變。用點頻參數(shù)能避免靠降低幀頻提高水平分辨率來取巧。點頻是激光雷達的核心性能參數(shù)，點頻越多說明激光雷達對目標物的感知能力越好。

2.7 測距精度和測距準確度

測距精度和測距準確度兩個參數(shù)容易相互混淆。測距精度衡量的是測試的重復(fù)性，高精度意味著對同一目標的重復(fù)測量的結(jié)果非常接近，低精度意味著測量結(jié)果在均值附近的離散性較大。測距準確度反映的是測試的距離與其實際距離的接近程度偏差。

測距精度與激光雷達的信噪比密切相關(guān)，信噪比高于一定閾值時，測距數(shù)據(jù)的分布較好地服從正態(tài)分布，隨著信噪比的降低，測試數(shù)據(jù)的分布范圍變大，測試精度降低[7]。

測距準確度直接正比于飛行時間的準確度。

如圖4所示，激光雷達通過比較發(fā)射和反射脈沖的時間差來計算飛行時間[8]。

圖4 激光雷達時間差測試原理

飛行時間的準確度取決于發(fā)射、接收脈沖觸發(fā)時間的準確度以及內(nèi)部時鐘晶振的頻率穩(wěn)定度。發(fā)射脈沖、時鐘穩(wěn)定度由激光雷達的內(nèi)部電路決定，接收脈沖觸發(fā)時間準確度與激光脈沖形狀、目標物反射特性以及背景噪聲等因素相關(guān)。

3 結(jié)束語

激光雷達的應(yīng)用場景多樣，包括測繪、機器人、無人車、輔助駕駛等，近年來輔助駕駛車載應(yīng)用場景發(fā)展迅速，激光雷達技術(shù)在不斷完善和迭代。多種因素導(dǎo)致激光雷達性能的評價較為復(fù)雜。本文對車載激光雷達的幾個關(guān)鍵性能參數(shù)進行詳細而系統(tǒng)的分析，通過對參數(shù)的計算方法的分析，能夠幫助理解不同參數(shù)之間的關(guān)系，以及性能參數(shù)的決定因素，對理解激光雷達的性能有重要的指導(dǎo)意義。

[1] 中國機械工業(yè)聯(lián)合會.半導(dǎo)體激光測距儀通用技術(shù)條件:GB/T 29299[S].北京:中國標準出版社,2012.

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[3] 中國人民解放軍總裝備司令部. 脈沖激光測距儀性能試驗方法:GJB 2241A－2008[S].北京:總裝備部軍標出版發(fā)行部,2008.

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[5] 張合,郭婧,張祥金,等.半導(dǎo)體脈沖激光光斑整形方法研究[J] .南京理工大學(xué)學(xué)報,2010,34(5):2-3.

[6] 李小寶,王春暉,曲揚,等.三維成像激光雷達系統(tǒng)中的微電子機械系統(tǒng)掃描:掃描視場角與擴束[J] .激光與光電子學(xué)進展,2015,52(11):169-174

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Key Performance Parameters and Determinants of Vehicle Lidar

CAO Li, SONG Mengyang, LING Jiuhong

( Accelink Technologies Company Limited, Wuhan 430205, China )

In recent years, the development of intelligent vehicles has greatly promoted the popularity of lidar industry. At present, there are more and more companies at home and abroad in the field of lidar. The lidar system is complex. The application scenarios are diverse, and a variety of technical routes coexist. So the evaluation of lidar performance is not simple. In particular, some parameters are easy to be confused, such as detection precision, detection accuracy and detection resolution, frame rate and point rate. In this paper, the key performance parameters of vehicle lidar were selected, and the definitions, calculation methods, interrelations and determinants of these parameters were sorted and summarized, which can help users better use lidar and guide the design of lidar.

Lidar; Keyperformance parameters; Calculation methods; Determinants;Intelligent vehicles

TN951

A

1671-7988(2022)24-196-04

TN951

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10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.024.036

曹麗（1980—），女，碩士，高級工程師，研究方向為光電子器件、激光雷達，E-mail:li.cao@accelink.com。