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人工智能

团队创建新的激光雷达系统,可以提高自动驾驶安全性

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日本京都大学 Susumu Noda 领导的研究小组描述了他们的新型非机械 3D 激光雷达系统 。光学. 新系统可以放入手掌中,可用于测量反射性差的物体的距离并自动跟踪物体的运动。

野田表示:“借助我们的激光雷达系统,机器人和车辆将能够可靠、安全地在动态环境中导航,而不会忽视黑色金属汽车等反射不良的物体。” “例如,将这项技术融入汽车将使自动驾驶更加安全。”

由于研究人员开发了一种独特的基于芯片的光源,称为双调制光子晶体激光器(DM-PCSEL),使得新系统成为可能。 这一进步最终可能会导致片上全固态 3D 激光雷达系统的创建。

“DM-PCSEL 将非机械电子控制光束扫描与闪光激光雷达中使用的闪光照明集成在一起,只需一次闪光即可获取完整的 3D 图像,”Noda 说。 “这种独特的光源使我们能够实现闪光和扫描照明,而无需任何移动部件或笨重的外部光学元件,例如透镜和衍射光学元件。”

扫描与闪光照明的结合

激光雷达系统使用激光束照射物体,并通过测量光束行进、反射和返回 (ToF) 所需的时间来计算其距离。 然而,目前使用和开发中的大多数激光雷达系统都依赖电机等移动部件来扫描激光束,这使得它们体积庞大、昂贵且不可靠。

闪光激光雷达是一种非机械方法,它使用单一的宽漫射光束来照明和评估视野中所有物体的距离。 然而,由于反射率低,闪光激光雷达系统无法测量反射率低的物体(例如黑色金属汽车)的距离。 此外,需要外部镜头和光学元件来产生闪光光束,从而使这些系统变得庞大。

研究人员开发了 DM-PCSEL 光源来克服这些限制。 光源包括可照亮30°×30°宽视场的闪光灯源和可提供100束窄激光束点照明的光束扫描源。

研究人员将 DM-PCSEL 集成到 3D 激光雷达系统中,这使他们能够使用宽闪光照明同时测量多个物体的距离,同时用更集中的光束选择性地照亮反射性差的物体。 为了对反射性差的物体进行距离测量和自动跟踪运动,研究人员安装了 ToF 相机并开发了使用光束扫描照明的软件。

测量弱反射物体的距离

“我们基于 DM-PCSEL 的 3D 激光雷达系统让我们能够同时测距高反射和低反射物体,”Noda 说道。 “激光器、ToF 相机以及操作系统所需的所有相关组件均以紧凑的方式组装,从而使系统总占地面积比名片还要小。”

研究人员通过使用新系统测量放置在实验室桌子上的反射性差的物体的距离来演示该新系统。 他们还能够证明该系统可以自动识别反射性差的物体,并通过选择性照明跟踪它们的运动。

该团队现在将在机器人和车辆的自主运动等实际应用中演示该系统。

Alex McFarland 是一位人工智能记者和作家,致力于探索人工智能的最新发展。他与全球众多人工智能初创公司和出版物合作。