[发明专利]一种面向无人驾驶的扫描型TOF激光雷达

说明书

本发明提供一种面向无人驾驶的扫描型TOF激光雷达包括用于采集全视场数据的TOF相机，用于控制所述TOF相机采集全视场数据中的至少一个分视场的数据的光学跟踪系统；其中，所述光学跟踪系统在驱动周期内控制所述TOF相机采集所有分视场的数据，所述TOF相机还用于将采集的驱动周期内的所有分视场的数据融合成当前驱动周期对应的全视场数据。本发明可以实现分时采样、数据融合功能，形成对远距离、大范围场景的快速高分辨率方位和距离测量，可以应用于面向无人驾驶激光雷达领域。

技术领域

本发明涉及激光雷达领域，具体涉及一种面向无人驾驶的扫描型TOF激光雷达。

背景技术

TOF是Time of flight的简写，直译为飞行时间的意思。所谓飞行时间法3D成像，是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来得到目标物距离。即传感器发出经调制的近红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的方式呈现出来。

现有的面阵TOF技术实现方式主要有两种：一种是基于光学快门的方法，其原理如图1所示，为发射一束脉冲光波，通过光学快门快速精确获取照射到三维物体后反射回来的光波的时间差t，由于光速c已知，只要知道照射光和接收光的时间差，来回的距离可以通过公示d = t/2• c；另一种是基于连续波强度调制的方法，其原理如图2所示，发射一束照明光，利用发射光波信号与反射光波信号的相位变化来进行距离测量。目前后者商业化应用更为普遍。

随着半导体技术的发展和无人驾驶激光雷达领域的推进，面阵TOF技术也成为无人驾驶场景感知需求中很有竞争力的技术方案之一。其主要具有以下优势：一、体积小、误差小。从设备小型化的角度出发，TOF技术要求收发尽可能接近，从原理上具有不可超越的优势，与其它三维测量技术相比，非常适合压缩激光雷达的体积；二、直接输出深度数据。TOF技术不需要像双目视觉或结构光需要算法处理后才能获得三维物体深度数据，因此可以充分降低后端处理平台开销；三、抗干扰能力强。TOF深度计算不受物体表面灰度特征影响，同时对于太阳光等未经调制的外界干扰光有较好的抗干扰稳定性，很适合一些大范围运动场合。

但同时也应看到，面向无人驾驶的激光雷达是难度很大的技术应用领域，无论是光学快门式还是连续波调制型TOF相机应用于该领域还面临很多困难，其局限性在于：一、TOF芯片的分辨率目前还偏低，相对成熟的最高也只达到了QVGA的水准（320*240）这样在大视场应用时，空间分辨率难以满足无人驾驶场景感知技术要求；二、因为TOF器件探测灵敏度的限制，使得要实现较远距离的探测，视场必然被压缩在较小范围，如果简单提升照明功率水平又使得系统不符合安全规范的风险较大。

因此实现低成本、大视场、高距离分辨率和足够探测距离的无人驾驶TOF激光雷达方案，是解决其在无人驾驶激光雷达领域应用瓶颈的关键。

发明内容

（一）发明目的

本发明提供一种面向无人驾驶的扫描型TOF激光雷达，利用可精确控制的扫描镜结合面阵TOF器件的方法，实现分时采样、数据融合功能，形成对远距离、大范围场景的快速高分辨率方位和距离测量，以此面向无人驾驶激光雷达领域应用的技术方案。

（二）技术方案

为解决现有技术中的问题，本发明提供一种面向无人驾驶的扫描型TOF激光雷达，包括，

用于采集全视场数据的TOF相机，用于控制所述TOF相机采集全视场数据中的至少一个分视场的数据的光学跟踪系统；

其中，所述光学跟踪系统在驱动周期内控制所述TOF相机采集所有分视场的数据，所述TOF相机还用于将采集的驱动周期内的所有分视场的数据融合成当前驱动周期对应的全视场数据；