文 献 综 述
摘要：激光雷达技术作为新兴的遥感技术，由于其相对传统雷达技术来说具有较高的分辨率，较强的抗干扰能力，较小的体积等诸多优点，已经被广泛应用于形貌测绘的诸多领域，尤其是基于车载平台的无人驾驶。本文在查阅一些文献的基础上，将对车载激光雷达的研究现状以及其测距成像原理研究进行概述，并提出本课题要解决的问题和研究途径。
关键词：激光雷达 地形测绘 信号处理
- 引言
激光雷达的设想最早出现在1961年，在这50多年里，激光雷达可谓发展迅猛，被广泛应用与军事，医疗，天文，地理的诸多领域。举几个离我们的日常生活近一些的例子，在抢险救灾时，激光雷达可对重灾区的地貌情况进行勘察，其效果比一般的航拍和传统雷达技术好得多；而随着无人驾驶的概念渐渐地为人们所接受，人们发现，无人驾驶的核心问题在于其对路面状况的高频监测与高速回应，普通雷达的工作效率，探测精度以及方便性等已经满足不了人们的需求，但激光雷达因其高精度，高速率，小体积等优点，完全可以胜任这项工作。总之，从目前的趋势来看，激光雷达的发展还将更为迅猛，并且终将取代传统雷达技术，应用到我们的日常生活之中。
- 激光雷达
目前激光雷达按其成像方式可分为点扫描和面阵扫描两种方式，顾名思义，点扫描通过对单点测距的激光测距系统加装扫描装置，来使其对物体形成点云图像，可以得到较为精确的物体方位；面阵扫描则可以通过其二维探测器阵列迅速接收回波信息并重建物体的三维图像，具有速度较快的优势。
在车载激光雷达领域的主流是面阵扫描型的激光雷达，而美国毫无疑问是这方面的领头人。早在50多年前，美国就开始了对无人驾驶、车载激光雷达的研究，在90年代，美国国防部提出了DEMO计划，意在研发能够用于军事领域的无人车，2001年DEMOⅢ型试验无人车完成了自主侦察任务，其采用了非常复杂的感知系统，包括白天/夜间体视观察仪、扫描激光成像仪、前视红外探测器等。DAPRA（美国国防部高级研究计划局）也为推动无人驾驶的发展专门设立了无人车竞赛，到目前为止，其车载激光雷达应用已经非常成熟，2010年，Google无人车开始在路面试用，其所用传感设备为美国velodyne公司生产的64线激光雷达、毫米波雷达以及相机等，通过google地图对其进行导航，到2015年11月底，驾驶距离已经超过130万英里。
图1：左图为美军demoIII型实验无人车，右图为google无人车
国内车载激光雷达的研究较为落后，但也正在按照自己的步调稳步发展。1992年，国防科技大学研制出全国第一辆无人车，开启了我国对无人车研究的新起点。2003年，清华大学研制成功THMR-V（Tsinghua Mobile Robot-V）型无人驾驶车辆，能在清晰车道线的结构化道路上完成巡线行驶，最高车速超过100km/h；同年贺汉根教授的团队研制了中国首台高速无人驾驶轿车，最高时速可达170公里；2006年研制的新一代无人驾驶红旗HQ3，则在可靠性和小型化方面取得突破；国防科大的张春生和秦石乔教授研发出基于半导体激光器的三维成像雷达，其采用单点的二维扫描方式，使车载激光雷达的便携性与稳定性有所提高；2008年，浙江大学的张秀达博士通过完成增益调制门选通的测距法制成了采用脉冲光源的三维成像系统，系统地解决了光脉冲形状对测量精度的制约问题；2016年以后，国内的车载激光雷达也是层出不穷，比如说深圳速腾聚创（RoboSense）最新推出并的32线混合固态激光雷达RS-LiDAR-32，采用了中间密两边疏的激光头排列方案，更加专注于车辆行驶区域的激光雷达数据采集，最小垂直角分辨率为 0.33°，是目前全球垂直角分辨率最小的激光雷达之一。
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