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    激光雷達原理演示實驗裝置的設計與拓展

    2023-12-01 00:46:28徐丹陽葉震輝何正才戴天祥吳其臻蔣曹羽
    物理實驗 2023年11期
    關鍵詞:實驗

    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 理學院,浙江 杭州 310023)

    激光雷達是以激光器為發(fā)射光源,結合現代光電技術進行探測的主動遙感設備[1-2]. 目前在地形測繪[3-4]、建筑工程[5-6]、自動駕駛[7]、大氣探測[8-10]、機器人[11]、醫(yī)療行業(yè)[12]等多個領域得到廣泛應用,具有十分巨大的發(fā)展?jié)摿褪袌鰞r值. 然而,激光雷達在實驗儀器開發(fā)及教學領域涉及較少,在相應課程教學時往往一筆帶過,無法激起學生的求知欲與好奇心. 目前,武漢大學航空航天測繪研究所開的激光雷達測量技術[13-14]課程應用激光雷達進行實驗教學,利用激光雷達數據采集裝置采集點云數據,然后上機實習使用數據處理軟件分析相關數據. 該課程實驗偏重于訓練學生應用激光雷達獲取數據與分析數據的實驗技能,沒有系統(tǒng)設計激光雷達多樣化的功能性實驗和拓展性實驗. 因此本文以激光雷達為核心部件開發(fā)了演示實驗裝置,圍繞該裝置設計了3個功能性實驗和2個拓展性實驗. 其中,3個功能性實驗分別為:激光測距實驗,物體形狀識別實驗和材料反射率測量實驗,幫助學生多角度地理解和掌握激光雷達的工作原理與基本功能. 2個拓展性實驗分別為:運動目標物軌跡追蹤實驗和利用點云圖實現人體三維建模實驗,以激發(fā)學生學習前沿技術的熱情.

    1 激光雷達原理演示實驗裝置簡介

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

    圖1 實驗裝置示意圖

    該儀器由16線束905 nm激光機械雷達的核心器件和紅外相機、三維調節(jié)平臺及載物臺等組成[15]. 計算機安裝激光雷達數字可視化軟件以獲取相關數據,同時便于設置雷達的運用模式和參量;控制箱主要用于控制激光雷達及紅外相機的正常運行;將激光雷達和紅外相機置于三維調節(jié)平臺上,確定測量位置,其調節(jié)范圍為前后、上下調節(jié)15.00 cm,水平調節(jié)±15.0°;利用紅外相機實現905 nm激光線束的可視化,便于開展運動目標跟蹤實驗;多場景模擬板可以固定不同模擬工作背景圖,實現多場景模擬.

    2 功能性實驗設計

    圍繞激光雷達原理演示實驗裝置,從激光雷達獲取的目標物距離數據、形狀信息、反射率數據、點云圖等信息出發(fā),設計了3個功能性實驗:激光測距實驗、不同物體形狀識別實驗和不同材料反射率實驗,使學生了解激光雷達的工作原理和數據的采集能力.

    2.1 激光測距實驗

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

    (1)

    其中,c為光速,t為激光飛行時間.

    將多場景模擬板正對激光雷達,使激光雷達中心與被測物之間的距離為97.00 cm. 打開激光雷達可視化數據軟件,顯示被測物與周圍環(huán)境的點云圖,尋找被測物所在點云圖區(qū)域中垂直角度為1°或-1°激光光線上的點,讀取該點的距離數據值作為被測物與激光雷達的測量距離. 調節(jié)三維調節(jié)平臺前后距離臂與被測物的距離,并重復測量5次,獲取97.00~93.00 cm范圍內5個距離的測量數據,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%,符合激光雷達出廠標準.

    2.2 物體形狀識別實驗

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

    對點云圖的處理方法有很多種,這里選用Python語言對點云圖進行圖像處理,獲得對比鮮明的輪廓圖. 特征輪廓提取流程圖如圖2所示. 該方法主要根據圖像中各點的RGB顏色值聚類區(qū)分出目標物的形狀輪廓[16]. 首先,利用庫函數中的getpixel函數獲取圖像中每個像素點的RGB顏色值. 然后,對所有RGB三維顏色向量進行K-Means聚類[17],經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)構成黑底;第二組將其余顏色向量賦值為RGB(255,255,255)構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

    實驗結果如圖3所示,從圖中得出激光雷達具有探測區(qū)分物體形狀的能力,利用Python語言可以使物體輪廓進一步清晰,從而加強學生的計算機語言應用能力.

    2.3 材料反射率測量實驗

    反射率是衡量物體反光能力的參量,與物體的材質有本質關系,因此利用激光雷達獲得的反射率信息可以區(qū)分不同材質的被測物. 激光雷達對反射率信息的規(guī)定反射光強值賦值0~255,當反射強度小于100時被認為是漫反射物體,大于100的認為是鏡面反射物體,接近255的認為是光全部反射的物體. 目標物對激光的反射率為

    (2)

    其中,I0為發(fā)射激光強度(默認設定值為255),I為雷達接收到的目標物對激光的反射強度.

    將多場景模擬板放置在激光雷達正前方97.00 cm處,將光面白卡紙固定在板上. 讀取點云圖中激光角度為1°或-1°的反射光數值,根據式(2)計算反射率. 依次檢測粗面白卡紙、反光條及紅色塑料板的反射率,數據如表2所示. 通常材料表面反光能力越強,激光雷達接收到的信號能量就越大,表明該材料反射率越大. 實驗結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 拓展性實驗設計

    激光雷達常用于捕捉動態(tài)物體的運動軌跡,主要用于自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)等領域. 同時,激光雷達的三維建模技術在地形測繪、建筑工程等領域同樣有著廣泛的應用和巨大的發(fā)展?jié)摿18]. 基于以上應用設計了2個拓展性實驗:運動目標物軌跡追蹤實驗和利用點云圖實現人體三維建模實驗.

    3.1 運動目標物軌跡追蹤實驗

    讓學生了解激光雷達對運動物體的追蹤軌跡,從而加深理解激光雷達在實際輔助駕駛過程中的應用.

    選取半徑為2.00 cm的小球作為跟蹤目標,設置激光雷達轉速為600 r/min,此時點云圖2幀之間的時間間隔為0.1 s. 可塑導軌固定示意圖如圖4所示.

    圖4 可塑導軌固定示意圖

    利用雷達自身軟件的錄制功能錄制小球的運動軌跡,同時利用紅外相機記錄捕捉小球的完整運動軌跡. 點云圖顏色隨物體反射率的不同而不同,根據顏色差異和圖像變化逐幀尋找運動的小球,對應數據如表3所示. 利用Tracker軟件分析紅外相機拍攝的小球視頻,獲得相應的時間與位置數據,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2條曲線重合度較高,說明激光雷達具有很好的運動目標物實時追蹤能力.

    表3 600 r/min轉速下激光雷達測得的小球位移與時間數據

    表4 用Tracker軟件獲得小球位移與時間數據

    圖5 Tracker處理與600 r/min轉速激光雷達測量小球的位移-時間對比圖

    3.2 利用點云圖實現人體三維建模實驗

    在物體形狀識別實驗的基礎上,可以進一步開發(fā)激光雷達立體圖形檢測實驗. 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,實物如圖6所示.

    (a) 黑盒

    以目標物為中心,設立4個不同的觀測方向,探測每個方向上的數據時,激光雷達都正對目標物,且距離相同,保存每個觀測方位的點云圖數據. 首先,將激光雷達采集的數據導入Matlab,去除每個方位上的背景點及地面點. 然后,選取其中一個觀測方位所對應的坐標系作為絕對坐標系,將其他3個觀測方位的坐標系經過平移、旋轉等變換為絕對坐標系. 最后,將目標物在絕對坐標系下的點云圖數據進行整合拼接,得到目標物的三維立體圖,如圖7所示.

    (a)黑盒 (b)籃球

    為進一步探究激光雷達探測不規(guī)則立體圖形的能力,選取人體作為檢測目標,開展拓展實驗. 激光雷達探測人體照片如圖8所示,重復上述步驟獲得三維坐標下對應人體的三維點云圖,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,包括點云數據處理、多邊形處理和NURBS曲面重建3個步驟[19].

    (3)

    其中v為閾值系數.

    在多邊形處理階段,通過利用細小的空間三角形將三維點云圖數據進行封裝組織生成一系列曲面,逼近還原實體模型. 利用多邊形原理[21],對于法向量連續(xù)一致的某塊點云圖數據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,并不斷擴張曲面邊界,最終形成完整的三角網格曲面,從而得到各點的連接關系,確定各點云圖數據間的拓撲關系,所得三角網格即為重建的多邊形曲面.

    在NURBS曲面重建階段,先對其表面進行區(qū)域劃分,然后將每個曲面擬合成NUBRS曲面,進而創(chuàng)建整體曲面. NURBS曲面擬合方法[22]為:選取一組控制點及權重參量生成NURBS曲面網格,網絡形狀由權重參量控制,再通過最小化點云圖數據和擬合曲面之間的距離以優(yōu)化權重參量,直到擬合誤差達到預設精度. 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 結束語

    利用激光雷達演示實驗裝置設計了激光測距、物體形狀識別和材料反射率測量3個功能性實驗,其操作簡單,理論清晰,實驗現象直觀可視,有助于學生理解激光雷達的工作原理及判斷其性能的優(yōu)劣. 運動目標物軌跡追蹤實驗和利用點云圖實現人體三維建模實驗為拓展性綜合實驗,不僅豐富了該演示設備的實驗內容,還有效調動了學生的積極性.

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