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优劣几何?三角法和TOF激光雷达大解析

导读: 激光雷达作为众多智能设备的核心传感器,其应用已经非常广泛。如今我们能够在无人驾驶小车、服务机器人、AGV叉车、智能路政交通以及自动化生产线上频频看到激光雷达的身影,也足以说明它在人工智能产业链上不可或缺的地位。

激光雷达作为众多智能设备的核心传感器,其应用已经非常广泛。如今我们能够在无人驾驶小车、服务机器人、AGV叉车、智能路政交通以及自动化生产线上频频看到激光雷达的身影,也足以说明它在人工智能产业链上不可或缺的地位。

就目前市面上的主流激光雷达产品而言,用于环境探测和地图构建的雷达,按技术路线大体可以分为两类,一类是TOF(Time of Flight,时间飞行法)雷达,另一类是三角测距法雷达。这两个名词相信很多人并不陌生,但是要说这两种方案从原理、性能到成本、应用上到底孰优孰劣,以及背后的原因是什么,也许每个人都还或多或少有所疑惑。今天小编就抛砖引玉,就这些问题做一次解析。

一、原理

三角法的原理如下图所示,激光器发射激光,在照射到物体后,反射光由线性CCD接收,由于激光器和探测器间隔了一段距离,所以依照光学路径,不同距离的物体将会成像在CCD上不同的位置。按照三角公式进行计算,就能推导出被测物体的距离。

光看原理,是不是觉得挺简单。

优劣几何?三角法和TOF激光雷达大解析

图1、三角法测距原理

然而TOF的原理更加简单。如图2所示,激光器发射一个激光脉冲,并由计时器记录下出射的时间,回返光经接收器接收,并由计时器记录下回返的时间。两个时间相减即得到了光的“飞行时间”,而光速是一定的,因此在已知速度和时间后很容易就可以计算出距离。

优劣几何?三角法和TOF激光雷达大解析

图2、TOF测距原理

可惜的是,要是所有事情做起来都如同想起来一样简单,那世界就太美好了。这两种方案在具体实现时都会有各自的挑战,但是相比起来,TOF要攻克的难关显然要多得多。

TOF雷达的实现难点主要在于:

1.首先是计时问题。在TOF方案中,距离测量依赖于时间的测量。但是光速太快了,因此要获得精确的距离,对计时系统的要求也就变得很高。一个数据是,激光雷达要测量1cm的距离,对应的时间跨度约为65ps。稍微熟悉电气特性的同学应该就知道这背后对电路系统意味着什么。

2.其次是脉冲信号的处理。这里面又分两个部分:

a)一个是激光的:三角雷达里对激光器驱动几乎没什么要求,因为测量依赖的激光回波的位置,所以只需要一个连续光出射就可以了。但是TOF却不行,不光要脉冲激光,而且质量还不能太差,目前TOF雷达的出射光脉宽都在几纳秒左右,上升沿更是要求越快越好,因此每家产品的激光驱动方案也是有高低之分的。

b)另一个是接收器的。一般来说回波时刻鉴别其实是对上升沿的时间鉴别,因此在对回波信号处理时,必须保证信号尽量不要失真。另外,即便信号没有失真,由于回波信号不可能是一个理想的方波,因此在同一距离下对不同物体的测量也会导致前沿的变动。比如对同一位置的白纸和黑纸的测量,可能得到如下图的两个回波信号,而时间测量系统必须测出这两个前沿是同一时刻的(因为距离是同一距离),这就需要特别的处理。

优劣几何?三角法和TOF激光雷达大解析

图3、不同反射率的回波信号差异

除此以外,接收端还面临着信号饱和、底噪处理等等问题,可以说困难重重。

二、性能PK,知其然可知其所以然?

说了这么多,其实从下游用户的角度,并不关心你实现起来简单还是难。用户最关心的不外乎两点:性能和价格。先说性能,如果了解这个行业的人大多知道,TOF雷达从性能上是优于三角雷达的。但是具体体现在哪些方面,背后的原因又是什么呢?

1.测量距离

从原理上来说,TOF雷达可以测量的距离更远。实际上,在一些要求测量距离的场合,比如无人驾驶汽车应用,几乎都是TOF雷达。三角雷达测不远,主要有几个方面的原因:一是原理上的限制,其实仔细观察图1不难发现,三角雷达测量的物体距离越远,在CCD上的位置差别就越小,以致于在超过某个距离后,CCD几乎无法分辨。二是三角雷达没办法像TOF雷达那样获得较高的信噪比。TOF采用脉冲激光采样,并且还能严格控制视场以减少环境光的影响。这些都是长距离测量的前提条件。

当然,距离长短并不代表绝对的好坏,这取决于具体的使用场景。

2.采样率

激光雷达描绘环境时,输出的是点云图像。每秒能够完成的点云测量次数,就是采样率。在转速一定的情况下,采样率决定了每一帧图像的点云数目以及点云的角分辨率。角分辨率越高,点云数量越多,则图像对周围环境的描绘就越细致。

就市面上的产品而言,三角法雷达的采样率一般都在20k以下,TOF雷达则能做到更高(例如星秒的TOF雷达PAVO最高可以达到100k的采样率)。究其原因,TOF完成一次测量只需要一个光脉冲,实时时间分析也能很快响应。但是三角雷达需要的运算过程耗时则更长。

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