高分辨率深度感知检测，激光雷达如何凸显优势？
随着自动驾驶汽车与智能化工业机器人应用从想象逐渐变为现实，汽车和工业厂商开始寻求新的环境感知解决方案，力图让这些机器能够实现自动导航，激光雷达（light detection and ranging，lidar）便是该领域发展最快的技术之一。随着其越来越成熟和可靠，应用范围也变得更加广泛，在安防监控、工业自动化、土木建筑等领域同样呈现了巨大的市场想象力，而adi公司的高性能激光雷达相关产品系列则可以助力这些想象一一落地。
高分辨率深度感知检测，激光雷达如何凸显优势？
众所周知，传统雷达以微波作为载波，通过发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标的距离、速度、方位、高度等信息，激光雷达（lidar）则利用激光器作为发射光源，通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。
就汽车自动驾驶应用为例，采用激光雷达解决方案与车前车后各部署毫米波雷达和用于adas功能的摄像头相较各有优势。准确的环境感知和精确的定位是自动驾驶汽车在复杂动态环境中能够进行可靠导航，信息决策以及安全驾驶的关键，这两个任务需要获取和处理真实环境中的高度准确且信息丰富的数据。传统上，相机捕获的图像数据能够提供二维语义和纹理信息，且低成本和高效率，是感知任务中最常用的数据之一，但是图像数据缺少三维地理信息。雷达适合远距离检测和跟踪，激光雷达则提供更高的角分辨率，可以识别对象并对其进行分类。换句话说，雷达适合检测对象是否存在，激光雷达则能够在雷达检测到对象的基础上提供关于该对象的具体信息。因此，由激光雷达收集的密集的、准确的、具有三维地理信息的点云数据也应用于感知任务中。此外，激光雷达对照明条件的变化不敏感，可以在白天和夜晚工作，即使有强光和阴影干扰。
激光雷达则提供更高的角分辨率，可以识别对象并对其进行分类
虽说雷达、摄像头和激光雷达、定位导航传感器三者兼备是自动驾驶最理想的解决方案，但业界有试验证明，激光雷达已完全具备“独自作战”的能力，即便在没有车灯照明的情况下也能正常工作。不过，集成在测试车辆上的传统激光雷达系统价格高昂，目前多出现在高端豪华零售汽车中。据悉，adi公司在真正非机械式且经济高效的激光雷达技术上进行了大量投资，以促进汽车激光雷达系统的采纳成为主流，并使汽车供应商和oem能够在客车中部署基于激光雷达的adas和自动驾驶应用。adi公司拥有丰富的高性能信号链和电源管理元件，可用于构建几乎任何激光雷达系统，这些产品适用于脉冲或fmcw/连续波系统，以及构建在900 nm至1500 nm波长范围内的系统。
满足个性化需求的激光雷达系统设计参考
对于设备集成商而言，除了成本限制外，设计激光雷达系统时也会面临一些技术挑战，包括snr最大化、最小可检测要求、视场以及航位推测等，处理这些系统的功耗和散热同样是不小的挑战。此外，客户在开发自己的激光雷达时，系统设计中会存一些不同之处：接收和发送光学器件、激光器的数量和方向、激光发射模式、激光束控制，以及光接收元件的数量。
不管做出什么选择，在接收信号链和激光器驱动信号要求方面，所有传感器都高度相似。基于该假设，adi公司设计出模块化激光雷达原型制作平台ad-fmclidar1-ebz，让客户能够使用他们自己的硬件轻松配置或更换器件。该平台根据特定的应用要求设计，但仍可以用作整个系统。ad-fmclidar1-ebz 是adi经过实践检验的1d非扫描激光雷达开发模块硬件平台，可以灵活地满足个性化设计需求，缩短产品上市时间，并降低激光雷达开发的复杂性。它包括可在客户设计中集成的开源软件框架以及matlab和python的包装器。
作为高性能的激光雷达原型制作平台，ad-fmclidar1-ebz也是905 nm脉冲dtof激光雷达开发套件。这个参考设计中选用的组件主要是针对长距离脉冲激光雷达应用。该系统采用905 nm激光源，由高速、双通道4a mosfet adp3634驱动。它还包括由可编程电源 lt8331供电（用于生成apd电源电压）的first sensor公司的16通道apd阵列。包括多个低噪声、高带宽的4通道ltc6561 tia，一个ad9094 ad9094 1 gsps、8位adc，其在通道上的功耗最低，为每通道435 mw。
激光雷达技术多样化场景应用探讨
事实上，除了在自动驾驶应用领域开始导入激光雷达技术外，激光雷达在地理测量中的应用已经有一段时间，其可以快速精准地获取研究对象三维空间结构参数、表面信息（回波波形、纹理、反射强度，反射系数、粗糙度等），也是唯一能测定森林覆盖区的可靠技术，在未来的勘探测绘应用前景同样广泛。
在修造建筑物时，激光雷达可用于实时监视施工进度，将这些测量结果与当前原理图进行比较，并允许更新这些原理图。它解决了精度、位置、图像及其他点云数据方面的困扰，能够在密度和精准度上为整个建筑物生成更加直观的3d模型，还可以对现有结构进行扫描，以更好地了解随时间变化建筑进度的完整性，使我们能够更适当地评估翻新或重建的需求。
工厂和仓库区都属于危险之地，激光雷达则可帮助机械臂和移动机器人（agv）等运动部件测量系统到所关注物体的距离，改变路线以避免碰撞，甚至可在检测到安全隐患时关机。在叉车等自动驾驶应用中，同样可以使用 lidar 解决方案设置安全幕。而在长途卡车运输和运载车辆中，甚至可以将激光雷达用进行装货量的估算等。
十年前，激光雷达还只是光成像测距和检测的缩写，现在它已不仅仅是下一代汽车技术的代名词，未来也将逐渐走向主流化，在工业自动化、地图绘制、土木建筑，vr/ar游戏等更多领域落地开花。
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高分辨率深度感知检测，激光雷达如何凸显优势？
众所周知，传统雷达以微波作为载波，通过发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标的距离、速度、方位、高度等信息，激光雷达（lidar）则利用激光器作为发射光源，通过发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。
就汽车自动驾驶应用为例，采用激光雷达解决方案与车前车后各部署毫米波雷达和用于adas功能的摄像头相较各有优势。准确的环境感知和精确的定位是自动驾驶汽车在复杂动态环境中能够进行可靠导航，信息决策以及安全驾驶的关键，这两个任务需要获取和处理真实环境中的高度准确且信息丰富的数据。传统上，相机捕获的图像数据能够提供二维语义和纹理信息，且低成本和高效率，是感知任务中最常用的数据之一，但是图像数据缺少三维地理信息。雷达适合远距离检测和跟踪，激光雷达则提供更高的角分辨率，可以识别对象并对其进行分类。换句话说，雷达适合检测对象是否存在，激光雷达则能够在雷达检测到对象的基础上提供关于该对象的具体信息。因此，由激光雷达收集的密集的、准确的、具有三维地理信息的点云数据也应用于感知任务中。此外，激光雷达对照明条件的变化不敏感，可以在白天和夜晚工作，即使有强光和阴影干扰。
激光雷达则提供更高的角分辨率，可以识别对象并对其进行分类
虽说雷达、摄像头和激光雷达、定位导航传感器三者兼备是自动驾驶最理想的解决方案，但业界有试验证明，激光雷达已完全具备“独自作战”的能力，即便在没有车灯照明的情况下也能正常工作。不过，集成在测试车辆上的传统激光雷达系统价格高昂，目前多出现在高端豪华零售汽车中。据悉，adi公司在真正非机械式且经济高效的激光雷达技术上进行了大量投资，以促进汽车激光雷达系统的采纳成为主流，并使汽车供应商和oem能够在客车中部署基于激光雷达的adas和自动驾驶应用。adi公司拥有丰富的高性能信号链和电源管理元件，可用于构建几乎任何激光雷达系统，这些产品适用于脉冲或fmcw/连续波系统，以及构建在900 nm至1500 nm波长范围内的系统。
满足个性化需求的激光雷达系统设计参考
对于设备集成商而言，除了成本限制外，设计激光雷达系统时也会面临一些技术挑战，包括snr最大化、最小可检测要求、视场以及航位推测等，处理这些系统的功耗和散热同样是不小的挑战。此外，客户在开发自己的激光雷达时，系统设计中会存一些不同之处：接收和发送光学器件、激光器的数量和方向、激光发射模式、激光束控制，以及光接收元件的数量。
不管做出什么选择，在接收信号链和激光器驱动信号要求方面，所有传感器都高度相似。基于该假设，adi公司设计出模块化激光雷达原型制作平台ad-fmclidar1-ebz，让客户能够使用他们自己的硬件轻松配置或更换器件。该平台根据特定的应用要求设计，但仍可以用作整个系统。ad-fmclidar1-ebz 是adi经过实践检验的1d非扫描激光雷达开发模块硬件平台，可以灵活地满足个性化设计需求，缩短产品上市时间，并降低激光雷达开发的复杂性。它包括可在客户设计中集成的开源软件框架以及matlab和python的包装器。
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