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激光雷达基本介绍
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传感器融合-激光雷达系列文章
传感器融合是将多个传感器采集的数据进行融合处理，以更好感知周围环境；这里首先介绍激光雷达的相关内容，包括激光雷达基本介绍（本节内容），激光点云数据处理方法（点云分割，点云聚类，障碍物识别实例）等。 文章目录 传感器融合-激光雷达系列文章激光雷达简介Lidar系统结构Lidar分类Lidar工作原理Lidar技术指标 激光点云PCL（Point Cloud Library）点云库点云数据存储——PointT点类型PCL可用PointT类型PointXYZ——成员变量：float x，y，z;PointXYZI-成员变量：float x，y，z，intensity 激光雷达简介激光雷达Lidar：Light detection and ranging，激光探测与测距。 Lidar通过向目标物发射激光束并接收反射激光束，通过TOF飞行时间法等手段实现目标物距离，方位，速度，姿态等参数的测量，从而对障碍物、移动物体等目标进行探测、跟踪和识别。 激光波长短（0.5μm~10μm），准直性高，使得激光雷达性能优异： 角分辨率（Velodyne HDL-64E水平视角分辨率：0.1°~0.4°，垂直视角分辨率：0.4°）和距离分辨率高（厘米级）；抗干扰能力强；能获得目标多种图像信息（距离，角度，反射率，速度等）； 
Lidar系统结构
激光雷达Lidar系统构成： 发射系统；发射激光束即探测信号，包含激光器、发射光学系统；接收系统：接收反射的激光信号，即回波信号，包括接收光学系统、光学滤光装置、光电探测器；信号处理系统：光电转换，数据获取，信号处理，数据校准与输出；控制系统：控制激光激发，信号接收及系统工作模式等；以下是Velodyne HDL64激光雷达，64个激光器Z轴方向呈一定角度布置，水平方向360°机械旋转，角分辨率0.08°，旋转频率10Hz左右，最大探测距离120m（车辆等） Lidar根据其激光光源，信号形式，探测方式，线数，扫描方式，功能用途，运载平台等不同，，有各种类型。  MEMS型：利用MEMS微振镜，把所有的机械不见集成到单个芯片，采用半导体生成工艺。优点是集成度高，体积小，耗能低；芯片级工艺，适合量产；缺点是高精度高频振动控制难度大，制造精度要求高；无法实现360°扫描，需组合使用。  全固态激光雷达（Solid-State Lidar）：与相控阵雷达一样，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度；优点是扫描速度快（MHz），扫描精度高(
μ
r
a
d
\mu rad
μrad量级），可控性好。 
Lidar工作原理
Lidar通过飞行时间法测距：发射并接收反射回的激光光束，计算发射光束和反射光束的飞行时间来进行测距。 激光雷达的主要技术参数如下： 点云：激光测量中，Lidar中的每个激光器发射激光束，经物体反射后得到一个点云（包含距离，反射强度等信息），所有激光反射点的集合即为点云。 PCD点云数据（Point Cloud Data）：激光雷达数据的存储格式，如(x，y，z)，(x，y，z，i)，(x，y，z，RGB)格式存储，(x，y，z)为笛卡尔坐标系中的位置信息，i为反射强度。对于VLP64激光雷达，一个pcd文件包含大约64*360/0.08=288000个(x，y，z，i)值。 PCL是一个开源的C++库用于处理点云数据，包括点云相关的获取，滤波，分割，配准，检索，特征提取，识别，追踪，曲面重建，可视化的模块。 实际应用中，激光点云是复杂的n维结构，有不同类型的存储格式，包括PointXYZ，PointXYZI，PointXYZRGB等。 对于带有SSE功能的处理器，最高效的方法是存储三维坐标为浮点型，然后紧跟一个浮点型数据作为填补位数以满足存储对齐要求。 structure PointXYZ { float x; float y; float z; float padding; }但padding额外的填补会浪费存储空间，因此需要引入PointT模板类型。PCL使用模板（Templates）处理不同格式的点云数据，以实现代码重用。 PCL可用PointT类型PCL可用的PointT类型如要如下： PointXYZ——成员变量：float x, y, z;PointXYZI-成员变量：float x, y, z, intensity;PointXYZRGB-成员变量：float x, y, z, rgb;PointXYZRGBA-成员变量：float x, y, z; unit32_t rgba;简单的二维xy point结构InterestPoint-成员变量：float x, y, z, strength;…… PointXYZ——成员变量：float x，y，z;PointXYZ是使用最常见的点数据类型，只包含三维xyz坐标信息，附加一个浮点数来满足存储对齐，可通过.data[0]或.x来访问x轴坐标值。 union { float data[4]; struct { float x; float y; float z; }; }; PointXYZI-成员变量：float x，y，z，intensityxyz坐标加intensity的point类型。 union{ float data[4]; struct { float x; float y; float z; }; }; union{ struct{ float intensity; }; float data_c[4]; }; |
目前主要根据Lidar的成像扫描方式进行分类：
激光点云的坐标系和车辆本地坐标系一致，X轴指向车辆前方，Y轴指向车辆左侧，Z轴向上，符合右手定则。 
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