激光雷達(dá)原理演示實(shí)驗(yàn)裝置的設(shè)計(jì)與拓展

徐丹陽,葉震輝,何正才,戴天祥,吳其臻,蔣曹羽

(浙江工業(yè)大學(xué) 理學(xué)院,浙江 杭州 310023)

激光雷達(dá)是以激光器為發(fā)射光源,結(jié)合現(xiàn)代光電技術(shù)進(jìn)行探測的主動(dòng)遙感設(shè)備[1-2]. 目前在地形測繪[3-4]、建筑工程[5-6]、自動(dòng)駕駛[7]、大氣探測[8-10]、機(jī)器人[11]、醫(yī)療行業(yè)[12]等多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,具有十分巨大的發(fā)展?jié)摿褪袌鰞r(jià)值. 然而,激光雷達(dá)在實(shí)驗(yàn)儀器開發(fā)及教學(xué)領(lǐng)域涉及較少,在相應(yīng)課程教學(xué)時(shí)往往一筆帶過,無法激起學(xué)生的求知欲與好奇心. 目前,武漢大學(xué)航空航天測繪研究所開的激光雷達(dá)測量技術(shù)[13-14]課程應(yīng)用激光雷達(dá)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)教學(xué),利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集裝置采集點(diǎn)云數(shù)據(jù),然后上機(jī)實(shí)習(xí)使用數(shù)據(jù)處理軟件分析相關(guān)數(shù)據(jù). 該課程實(shí)驗(yàn)偏重于訓(xùn)練學(xué)生應(yīng)用激光雷達(dá)獲取數(shù)據(jù)與分析數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)技能,沒有系統(tǒng)設(shè)計(jì)激光雷達(dá)多樣化的功能性實(shí)驗(yàn)和拓展性實(shí)驗(yàn). 因此本文以激光雷達(dá)為核心部件開發(fā)了演示實(shí)驗(yàn)裝置,圍繞該裝置設(shè)計(jì)了3個(gè)功能性實(shí)驗(yàn)和2個(gè)拓展性實(shí)驗(yàn). 其中,3個(gè)功能性實(shí)驗(yàn)分別為:激光測距實(shí)驗(yàn),物體形狀識別實(shí)驗(yàn)和材料反射率測量實(shí)驗(yàn),幫助學(xué)生多角度地理解和掌握激光雷達(dá)的工作原理與基本功能. 2個(gè)拓展性實(shí)驗(yàn)分別為:運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物軌跡追蹤實(shí)驗(yàn)和利用點(diǎn)云圖實(shí)現(xiàn)人體三維建模實(shí)驗(yàn),以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)前沿技術(shù)的熱情.

1 激光雷達(dá)原理演示實(shí)驗(yàn)裝置簡介

采用紅外激光束向目標(biāo)發(fā)射探測信號,將接收到的反射信號與發(fā)射信號進(jìn)行比較、處理后,就能獲得目標(biāo)的距離、高度、速度及形狀等信息. 激光雷達(dá)原理演示實(shí)驗(yàn)裝置如圖1所示.

圖1 實(shí)驗(yàn)裝置示意圖

該儀器由16線束905 nm激光機(jī)械雷達(dá)的核心器件和紅外相機(jī)、三維調(diào)節(jié)平臺及載物臺等組成[15]. 計(jì)算機(jī)安裝激光雷達(dá)數(shù)字可視化軟件以獲取相關(guān)數(shù)據(jù),同時(shí)便于設(shè)置雷達(dá)的運(yùn)用模式和參量;控制箱主要用于控制激光雷達(dá)及紅外相機(jī)的正常運(yùn)行;將激光雷達(dá)和紅外相機(jī)置于三維調(diào)節(jié)平臺上,確定測量位置,其調(diào)節(jié)范圍為前后、上下調(diào)節(jié)15.00 cm,水平調(diào)節(jié)±15.0°;利用紅外相機(jī)實(shí)現(xiàn)905 nm激光線束的可視化,便于開展運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤實(shí)驗(yàn);多場景模擬板可以固定不同模擬工作背景圖,實(shí)現(xiàn)多場景模擬.

2 功能性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

圍繞激光雷達(dá)原理演示實(shí)驗(yàn)裝置,從激光雷達(dá)獲取的目標(biāo)物距離數(shù)據(jù)、形狀信息、反射率數(shù)據(jù)、點(diǎn)云圖等信息出發(fā),設(shè)計(jì)了3個(gè)功能性實(shí)驗(yàn):激光測距實(shí)驗(yàn)、不同物體形狀識別實(shí)驗(yàn)和不同材料反射率實(shí)驗(yàn),使學(xué)生了解激光雷達(dá)的工作原理和數(shù)據(jù)的采集能力.

2.1 激光測距實(shí)驗(yàn)

激光雷達(dá)的測距能力能夠幫助用戶識別障礙物與自身的距離,從而實(shí)現(xiàn)避障. 該裝置選用的16線束905 nm激光機(jī)械雷達(dá)利用脈沖法測距,即根據(jù)發(fā)射激光的飛行時(shí)間來獲取被測物與自身的距離d:

(1)

其中,c為光速,t為激光飛行時(shí)間.

將多場景模擬板正對激光雷達(dá),使激光雷達(dá)中心與被測物之間的距離為97.00 cm. 打開激光雷達(dá)可視化數(shù)據(jù)軟件,顯示被測物與周圍環(huán)境的點(diǎn)云圖,尋找被測物所在點(diǎn)云圖區(qū)域中垂直角度為1°或-1°激光光線上的點(diǎn),讀取該點(diǎn)的距離數(shù)據(jù)值作為被測物與激光雷達(dá)的測量距離. 調(diào)節(jié)三維調(diào)節(jié)平臺前后距離臂與被測物的距離,并重復(fù)測量5次,獲取97.00～93.00 cm范圍內(nèi)5個(gè)距離的測量數(shù)據(jù),如表1所示,E為測距的絕對偏差,δ為測距相對偏差.從表1中可見,獲得距離的相對偏差δ≤2.0%,符合激光雷達(dá)出廠標(biāo)準(zhǔn).

2.2 物體形狀識別實(shí)驗(yàn)

激光入射角不同物體對激光的反射率就不同,激光雷達(dá)接收到的反射光信號強(qiáng)度也不同,點(diǎn)云圖中的各點(diǎn)顏色會隨反射強(qiáng)度的不同而不同. 因此可根據(jù)顏色差異從點(diǎn)云圖中尋找到目標(biāo)物體的大致形狀輪廓.

對點(diǎn)云圖的處理方法有很多種,這里選用Python語言對點(diǎn)云圖進(jìn)行圖像處理,獲得對比鮮明的輪廓圖. 特征輪廓提取流程圖如圖2所示. 該方法主要根據(jù)圖像中各點(diǎn)的RGB顏色值聚類區(qū)分出目標(biāo)物的形狀輪廓[16]. 首先,利用庫函數(shù)中的getpixel函數(shù)獲取圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的RGB顏色值. 然后,對所有RGB三維顏色向量進(jìn)行K-Means聚類[17],經(jīng)K-Means聚類得到2組顏色向量,第一組將顏色向量為RGB(0,0,0)～RGB(25,25,25)賦值為顏色向量RGB(0,0,0)構(gòu)成黑底;第二組將其余顏色向量賦值為RGB(255,255,255)構(gòu)成白色檢測物形狀輪廓線. 最后,獲得顏色對比鮮明的檢測物形狀圖像.

圖2 圖像處理流程圖

實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示,從圖中得出激光雷達(dá)具有探測區(qū)分物體形狀的能力,利用Python語言可以使物體輪廓進(jìn)一步清晰,從而加強(qiáng)學(xué)生的計(jì)算機(jī)語言應(yīng)用能力.

2.3 材料反射率測量實(shí)驗(yàn)

反射率是衡量物體反光能力的參量,與物體的材質(zhì)有本質(zhì)關(guān)系,因此利用激光雷達(dá)獲得的反射率信息可以區(qū)分不同材質(zhì)的被測物. 激光雷達(dá)對反射率信息的規(guī)定反射光強(qiáng)值賦值0～255,當(dāng)反射強(qiáng)度小于100時(shí)被認(rèn)為是漫反射物體,大于100的認(rèn)為是鏡面反射物體,接近255的認(rèn)為是光全部反射的物體. 目標(biāo)物對激光的反射率為

(2)

其中,I0為發(fā)射激光強(qiáng)度(默認(rèn)設(shè)定值為255),I為雷達(dá)接收到的目標(biāo)物對激光的反射強(qiáng)度.

將多場景模擬板放置在激光雷達(dá)正前方97.00 cm處,將光面白卡紙固定在板上. 讀取點(diǎn)云圖中激光角度為1°或-1°的反射光數(shù)值,根據(jù)式(2)計(jì)算反射率. 依次檢測粗面白卡紙、反光條及紅色塑料板的反射率,數(shù)據(jù)如表2所示. 通常材料表面反光能力越強(qiáng),激光雷達(dá)接收到的信號能量就越大,表明該材料反射率越大. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明反光條的反射率明顯高于其他材料,紅色塑料的反射率低于其他被測材料.

表2 不同材料的反射率

3 拓展性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

激光雷達(dá)常用于捕捉動(dòng)態(tài)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡,主要用于自動(dòng)駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)等領(lǐng)域. 同時(shí),激光雷達(dá)的三維建模技術(shù)在地形測繪、建筑工程等領(lǐng)域同樣有著廣泛的應(yīng)用和巨大的發(fā)展?jié)摿18]. 基于以上應(yīng)用設(shè)計(jì)了2個(gè)拓展性實(shí)驗(yàn):運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物軌跡追蹤實(shí)驗(yàn)和利用點(diǎn)云圖實(shí)現(xiàn)人體三維建模實(shí)驗(yàn).

3.1 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物軌跡追蹤實(shí)驗(yàn)

讓學(xué)生了解激光雷達(dá)對運(yùn)動(dòng)物體的追蹤軌跡,從而加深理解激光雷達(dá)在實(shí)際輔助駕駛過程中的應(yīng)用.

選取半徑為2.00 cm的小球作為跟蹤目標(biāo),設(shè)置激光雷達(dá)轉(zhuǎn)速為600 r/min,此時(shí)點(diǎn)云圖2幀之間的時(shí)間間隔為0.1 s. 可塑導(dǎo)軌固定示意圖如圖4所示.

圖4 可塑導(dǎo)軌固定示意圖

利用雷達(dá)自身軟件的錄制功能錄制小球的運(yùn)動(dòng)軌跡,同時(shí)利用紅外相機(jī)記錄捕捉小球的完整運(yùn)動(dòng)軌跡. 點(diǎn)云圖顏色隨物體反射率的不同而不同,根據(jù)顏色差異和圖像變化逐幀尋找運(yùn)動(dòng)的小球,對應(yīng)數(shù)據(jù)如表3所示. 利用Tracker軟件分析紅外相機(jī)拍攝的小球視頻,獲得相應(yīng)的時(shí)間與位置數(shù)據(jù),如表4所示. 利用Origin軟件繪制線圖如圖5所示,從圖中可以發(fā)現(xiàn)2條曲線重合度較高,說明激光雷達(dá)具有很好的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物實(shí)時(shí)追蹤能力.

表3 600 r/min轉(zhuǎn)速下激光雷達(dá)測得的小球位移與時(shí)間數(shù)據(jù)

表4 用Tracker軟件獲得小球位移與時(shí)間數(shù)據(jù)

圖5 Tracker處理與600 r/min轉(zhuǎn)速激光雷達(dá)測量小球的位移-時(shí)間對比圖

3.2 利用點(diǎn)云圖實(shí)現(xiàn)人體三維建模實(shí)驗(yàn)

在物體形狀識別實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,可以進(jìn)一步開發(fā)激光雷達(dá)立體圖形檢測實(shí)驗(yàn). 先檢測規(guī)則物體長方體黑盒和籃球,黑盒的尺寸為7.50 cm×7.60 cm×34.30 cm,籃球的直徑為24.50 cm,實(shí)物如圖6所示.

(a) 黑盒

以目標(biāo)物為中心,設(shè)立4個(gè)不同的觀測方向,探測每個(gè)方向上的數(shù)據(jù)時(shí),激光雷達(dá)都正對目標(biāo)物,且距離相同,保存每個(gè)觀測方位的點(diǎn)云圖數(shù)據(jù). 首先,將激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab,去除每個(gè)方位上的背景點(diǎn)及地面點(diǎn). 然后,選取其中一個(gè)觀測方位所對應(yīng)的坐標(biāo)系作為絕對坐標(biāo)系,將其他3個(gè)觀測方位的坐標(biāo)系經(jīng)過平移、旋轉(zhuǎn)等變換為絕對坐標(biāo)系. 最后,將目標(biāo)物在絕對坐標(biāo)系下的點(diǎn)云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行整合拼接,得到目標(biāo)物的三維立體圖,如圖7所示.

(a)黑盒 (b)籃球

為進(jìn)一步探究激光雷達(dá)探測不規(guī)則立體圖形的能力,選取人體作為檢測目標(biāo),開展拓展實(shí)驗(yàn). 激光雷達(dá)探測人體照片如圖8所示,重復(fù)上述步驟獲得三維坐標(biāo)下對應(yīng)人體的三維點(diǎn)云圖,如圖9所示,從圖中可以獲得人體輪廓.

(a)左視圖 (b)右后視圖 (c)右視圖

(a)左視圖 (b)右后視圖 (c)右視圖

通過三維點(diǎn)云圖得到人體的三維模型圖,需要使用逆向建模軟件Geomagic Studio,包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理、多邊形處理和NURBS曲面重建3個(gè)步驟[19].

(3)

其中v為閾值系數(shù).

在多邊形處理階段,通過利用細(xì)小的空間三角形將三維點(diǎn)云圖數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝組織生成一系列曲面,逼近還原實(shí)體模型. 利用多邊形原理[21],對于法向量連續(xù)一致的某塊點(diǎn)云圖數(shù)據(jù)可通過法線投影到某一平面,然后選取樣本三角片作為初始曲面,并不斷擴(kuò)張曲面邊界,最終形成完整的三角網(wǎng)格曲面,從而得到各點(diǎn)的連接關(guān)系,確定各點(diǎn)云圖數(shù)據(jù)間的拓?fù)潢P(guān)系,所得三角網(wǎng)格即為重建的多邊形曲面.

在NURBS曲面重建階段,先對其表面進(jìn)行區(qū)域劃分,然后將每個(gè)曲面擬合成NUBRS曲面,進(jìn)而創(chuàng)建整體曲面. NURBS曲面擬合方法[22]為:選取一組控制點(diǎn)及權(quán)重參量生成NURBS曲面網(wǎng)格,網(wǎng)絡(luò)形狀由權(quán)重參量控制,再通過最小化點(diǎn)云圖數(shù)據(jù)和擬合曲面之間的距離以優(yōu)化權(quán)重參量,直到擬合誤差達(dá)到預(yù)設(shè)精度. 最后,得到人體三維模型多視角圖像如圖10所示,建模效果良好.

4 結(jié)束語

利用激光雷達(dá)演示實(shí)驗(yàn)裝置設(shè)計(jì)了激光測距、物體形狀識別和材料反射率測量3個(gè)功能性實(shí)驗(yàn),其操作簡單,理論清晰,實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象直觀可視,有助于學(xué)生理解激光雷達(dá)的工作原理及判斷其性能的優(yōu)劣. 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物軌跡追蹤實(shí)驗(yàn)和利用點(diǎn)云圖實(shí)現(xiàn)人體三維建模實(shí)驗(yàn)為拓展性綜合實(shí)驗(yàn),不僅豐富了該演示設(shè)備的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容,還有效調(diào)動(dòng)了學(xué)生的積極性.