车载激光雷达测距方法及精度分析

发布时间：2020-11-21 15:33

　　 随着科技信息的不断进步,自动驾驶倍受人们青睐,一跃居身于热门的研究领域之列。在自动驾驶系统中,环境感知如同行驶车辆的视听觉系统,是实现高级智能行为的重要前提和基础。车载激光雷达作为自动驾驶车辆中实现周围环境监测的核心器件,对目标距离的精确测量是其感知判断行驶环境的重要信息。有效的测距方法及精度在很大程度上决定了整个车载激光雷达系统的测距性能。在测距过程中,激光雷达接收回波信号中通常伴随有多种噪声,这些噪声的存在导致回波信号的信噪比很低,严重影响系统的测距性能。在以往的研究中,多是通过对系统硬件电路的改善来提高测距精度,但取得的改善效果有限。近年来,小波变换在信号去噪处理方面的研究迅速发展起来,特别是对于非平稳含噪信号方面,具有非常明显的效果。本论文首先确定了具体的测距方法,在此基础上主要从信号信噪比的方面考虑,通过利用小波变换算法去除回波信号中的噪声成分,提取出有效回波,达到提高测距性能的最终目的。主要研究内容如下:(1)首先确定了车载激光雷达的具体测距方法,在此种测距方法中分析了影响测距探测系统性能的噪声特性,给出了发射激光信号与接收回波的理论模型。针对系统回波噪声特性并结合传统小波去噪理论,提出一种自适应的小波去噪方法:在对小波分解层数的确定时改进了传统选择固定分解层数值的方式,利用小波分解过程中相邻层近似系数的相关程度来确定最终的分解层数。仿真结果显示,本文提出的自适应去噪法相比于已有文献提出的去噪方法不仅进一步地提高了信噪比,同时对回波信号波形的恢复效果更好。通过对测距精度的仿真分析,结果也表明去噪后的精度得到了很大的提高。(2)对于激光雷达回波信号更为微弱的情况下,根据激光雷达回波中的噪声和有用信号的特点,提出采用脉冲累积的方法对回波信号进行处理。仿真结果表明符合理论原理。考虑到累积次数不能太大以及能更好的去除噪声,提出了采用脉冲累积与上文提出的自适应阈值去噪相结合的方案。最后对该方案进行了仿真验证,给出了输出信号的信噪比和均方根误差随输入信噪比的变化曲线。结果显示,该方案具有良好的去噪效果,对测距精度具有更好的改善效果。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：P225.2;TN958.98
【部分图文】：

图２－２直接探测原理结构图??光雷达测距方式??光测距的原理来划分，有飞行时间与非飞行时间两大类测距方式［２５］。??行时间测距指的是利用数学统计或者光子计数来获取待测物体的距离信??括三角测距、干涉测距以及光子计数测距等。对于飞行时间测距而言，??激光的状态，又主要分为脉冲激光测距和相位激光测距两种。这两种也??常用的激光测距方式。??位式激光测距??相位激光测距是将被调制后的连续模拟激光信号发送出去，经由目标物??后，进入接收模块，通过计算处理可得发射光束信号与接收光束之间的相??将测得的相位差通过处理转化为待测距离信息［２６］。一般说来，在测距的??位激光测距较脉冲激光测距有一定的优势，但同时，其系统的复杂度也??，相位激光测距技术普遍被应用在精密仪器测量上［２７］。??＾???Ｉ??？??

Ｊ代表发射激光脉冲幅值，（Ｔ和／／分别表示的是其脉冲宽度与峰值位置。在??本文中，发射脉冲幅值归一化后取值为１，脉冲宽度为３０ｍ。在ＭＡＴＬＡＢ中仿真??得到理想发射脉冲信号模型如图３－１所示。??ｉｆＴＴＴＪｌ??０?１００?２００?３００?４００?５００?６００?７００?８００?９００?１０００??采样点??图３－１理想发射脉冲信号模型??３．１．２激光脉冲回波信号模型??通常，激光雷达回波经过接收探测系统后会受到系统噪声的影响，包括探测器??的噪声和放大电路噪声等。通过在第二章中对接收系统噪声特性的分析，在理论分??析中可以将噪声等效为高斯白噪声。??在实际中，接收端的回波信号是包含噪声的，在仿真中，将回波信号认为是理??想髙斯脉冲信号与高斯白噪声的叠加，具体的数学表达式为式（３－２）：??１９??

ｆ（ｔ）?＝?ｓ（ｔ）?＋?ｎ（ｔ）?（３－２）??图３－２为含噪激光雷达回波信号模型框图，在ＭＡＴＬＡＢ中仿真得到接收回波??信号模型如图３－３所示。????噪声??ｎ（ｔ）??理想激光发射信号｜?｜含噪激光回波信号??ｓ（〇?＾?ｍ??图３－２带有噪声的激光雷达信号的模型框图??！?［?Ｃ?Ｃ?Ｃ?Ｃ?Ｃ?Ｃ?Ｃ?：??＇０?１００?２００?３００?４００?５００?６００?７００?８００?９００?１０００??采样点??图３－３接收回波信号模型??３．２小波阈值去噪的原理??３．２．１小波阈值去噪原理??小波阈值去噪［＃５１］是目前研宄和运用最为广泛的一种信号去噪方法。小波阈??值法具有显著优于其他经典方法的去噪效果这一特性已经被Ｄｏｎｏｂｏ等人证明。其??理论依据是小波变换具有能够很好地去除数据的相关性的特点，这一特性使得噪??声能量分布在整个小波域而信号能量却主要集中在极少量的小波系数中。而且在??小波分解之后得到的噪声系数的幅值小于信号的系数幅值，因而可以采取阈值法??去掉噪声系数并保留信号系数。??小波阈值算法由于具有去噪效果理想、计算量小等特点而得到了深入研宄。小??波阈值处理数学计算量小、计算速度快，更为重要的是经过小波阈值处理后可以得??到原信号的最佳估计，因而广泛应用于工程中。??小波阈值去噪的具体步骤为［５０］：选择合适的小波函数与分解尺度，利用多分??辨分析对含有噪声的信号进行多尺度的小波分解；选择合适的阈值与阈值函数并??对分解后获得的小波系数量化操作处理；重构由阈值处理过后的系数以获取去噪??２０??
【参考文献】

相关期刊论文 前3条

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本文编号：2893221