Sim Pro自動駕駛仿真平臺

激光雷達(dá)仿真

在自動駕駛系統(tǒng)中，激光雷達(dá)起到了至關(guān)重要的作用，它是實現(xiàn)高度自動駕駛的關(guān)鍵傳感器之一。激光雷達(dá)通過發(fā)射和接收多束脈沖信號，通過測量ToF（Time of Flight，飛行時間），從而獲取每一個發(fā)射光束方向上的距離信息，將空間環(huán)境轉(zhuǎn)化為高密度點云數(shù)據(jù)，為自動駕駛算法提供不可或缺的環(huán)境感知信息。雷達(dá)感知數(shù)據(jù)作為自動駕駛算法的重要輸入之一，在仿真平臺中也需要盡可能還原真實激光雷達(dá)的測量過程，并輸出與算法匹配的點云數(shù)據(jù)。

Sim Pro自動駕駛仿真平臺依托光線追蹤算法，對激光雷達(dá)脈沖的發(fā)射、環(huán)境反射及回波接收過程進(jìn)行全鏈路動態(tài)建模，并結(jié)合激光雷達(dá)參數(shù)設(shè)置，實現(xiàn)輸出不同種類、型號的雷達(dá)數(shù)據(jù)的功能，為自動駕駛算法的開發(fā)驗證、場景測試及性能優(yōu)化構(gòu)筑起高度擬真的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

在實現(xiàn)激光雷達(dá)仿真功能的同時，除了還原雷達(dá)的環(huán)境感知能力以外，還需要體現(xiàn)雷達(dá)的特性。對激光雷達(dá)而言，雨雪天氣干擾，機械旋轉(zhuǎn)導(dǎo)致的畸變，以及多回波功能等因素，都會對感知結(jié)果產(chǎn)生影響。本文會介紹一些激光雷達(dá)的典型特點，并討論如何模擬出這些激光雷達(dá)特有的效果。

一、激光雷達(dá)的優(yōu)勢與特點

激光雷達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域中的優(yōu)勢，在于其高精度測量能力與3D信息獲取的屬性。目前市面上常見激光雷達(dá)產(chǎn)品，測量誤差普遍達(dá)到厘米級，能夠更準(zhǔn)確地識別和測量環(huán)境物體的形狀，大小和空間距離。相比于相機這種視覺感知傳感器，激光雷達(dá)憑借其探測3D深度的功能，對于三維環(huán)境的準(zhǔn)確感知也有極大的幫助。相比于毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)輸出的點云密度也相當(dāng)高，這對于感知算法而言是十分友好的。此外，雙回波模式的應(yīng)用，進(jìn)一步增強了激光雷達(dá)對復(fù)雜環(huán)境信息的采集能力。

但是，激光雷達(dá)也存在一些測量上的缺點。例如基于它的光學(xué)原理，激光雷達(dá)對低反射率物體的檢測能力較弱，也可能受到一些環(huán)境光的影響；對于一些機械式激光雷達(dá)，高速運動的場景下，因掃描延遲形成的運動畸變問題，也會影響其對環(huán)境的感知能力。

二、雙回波模式

激光雷達(dá)的雙回波模式是指在一個激光點發(fā)射后，可以接收兩個回波信號。由于激光雷達(dá)發(fā)射的光束數(shù)量固定，在相對較遠(yuǎn)處的點云會比較稀疏，而雙回波模式可以體現(xiàn)光束方向上更多的物體信息。雙回波產(chǎn)生的原因是在物理世界中，激光發(fā)射的光束是一個錐體而非一條直線，雖然該錐體的張角非常小，但是在一定距離下，仍然可能與多個物體發(fā)生接觸從而產(chǎn)生多個回波。相比單回波模式，雙回波模式需要更強的激光發(fā)射功率以避免反射功率過低導(dǎo)致的漏檢測，并且需要更復(fù)雜的信號處理技術(shù)。

在激光雷達(dá)仿真中，由于使用的光追技術(shù)是計算幾何意義上直線方向與環(huán)境面片的碰撞點，對于單回波模式而言，光追技術(shù)可以高效地完成射線方向的數(shù)據(jù)收集，在物理模型計算后輸出點云。但是對于雙回波模式，每一個發(fā)射信號可能接收2個信號，需根據(jù)光束發(fā)散角參數(shù)輸入，設(shè)置更多光追射線并計算每個射線回波信號在時域上的累加。最后對接收信號進(jìn)行峰值篩選，輸出具有高回波功率的兩個位置。該方案在沿用光追算法設(shè)計的情況下實現(xiàn)雙回波模式功能，但需要更多的運算資源。

圖：激光發(fā)射的光束是一個錐體而非一條直線

三、機械式激光雷達(dá)畸變

隨著激光雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，目前很多最新的激光雷達(dá)都是固態(tài)激光雷達(dá)，其掃描的方式不依賴于雷達(dá)本身的旋轉(zhuǎn)。而機械式激光雷達(dá)則是通過機械式旋轉(zhuǎn)來對環(huán)境進(jìn)行360度掃描，這就會導(dǎo)致在車輛自身運動的同時，雷達(dá)在旋轉(zhuǎn)掃描，當(dāng)雷達(dá)掃描結(jié)束輸出數(shù)據(jù)時，其實環(huán)境已經(jīng)發(fā)生了變化，由此導(dǎo)致數(shù)據(jù)產(chǎn)生畸變。尤其是在雷達(dá)轉(zhuǎn)速較慢，環(huán)境相對速度快的時候，畸變會更明顯。

Sim Pro中可以設(shè)置雷達(dá)的類型，并通過設(shè)置機械式雷達(dá)的轉(zhuǎn)速來控制畸變的產(chǎn)生。目前比較常見的激光雷達(dá)仿真通常是在某一幀內(nèi)同時發(fā)射所有光追射線并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這種方法無法產(chǎn)生畸變效果。考慮到旋轉(zhuǎn)式雷達(dá)的輸出頻率f_lidar遠(yuǎn)低于Sim Pro仿真頻率f_sim，利用畸變產(chǎn)生的原理，在每一個仿真幀內(nèi)設(shè)置對應(yīng)角度為360°×f_sim/f_lidar的光追射線并保存數(shù)據(jù)，激光雷達(dá)旋轉(zhuǎn)一周時將每一個仿真幀里儲存的數(shù)據(jù)拼接，即可產(chǎn)生畸變效果。該方法從畸變原理出發(fā)，對于分辨率高的雷達(dá)，需要極高的仿真頻率才可以得到較為平滑的畸變效果。

四、激光雷達(dá)的輸出數(shù)據(jù)

不同型號的雷達(dá)都可以輸出不同的文件格式，例如pcd，bin，bag等。其中主要包含雷達(dá)檢測的三維信息，即傳感器坐標(biāo)系下的；此外，還可能含有每個點的強度，反射率，線束數(shù)，時間戳等數(shù)據(jù)，這就要求光追算法不僅獲取射線接觸mesh的位置信息，還需要獲取材質(zhì)，入射角等信息以便進(jìn)行后續(xù)計算，這也對場景建模提出了要求——不僅要有準(zhǔn)確的位置信息還需要準(zhǔn)確且豐富的材質(zhì)信息。

值得注意的是，多數(shù)激光雷達(dá)的線束并非均勻分布的，這和激光雷達(dá)的探測重點密切相關(guān)，由于自動駕駛汽車更關(guān)注與主車相似高度的環(huán)境，比如周圍車輛，行人，障礙物等，因此在中間區(qū)域會有更為密集的射線覆蓋。針對激光雷達(dá)的這一特點，也需要進(jìn)行定制化設(shè)計，以匹配不同型號的激光雷達(dá)。

圖：激光雷達(dá)線程角度并不是均勻分布的

激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集對于自動駕駛至關(guān)重要，較為傳統(tǒng)的激光SLAM（simultaneous localization and mapping）技術(shù)，能夠借助激光點云數(shù)據(jù)對主車位姿進(jìn)行定位；通過實車采集的點云數(shù)據(jù)，可以對環(huán)境進(jìn)行3D建模，從而有助于提高仿真場景的真實性；而基于點云的3D目標(biāo)識別算法，以及與相機等其他傳感器的融合感知算法，更是環(huán)境感知中不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。

總結(jié)

激光雷達(dá)仿真對于自動駕駛仿真平臺而言意義重大，自動駕駛的決策算法高度依賴感知模塊的輸出，因此傳感器模塊是仿真平臺不可或缺的關(guān)鍵功能。由于傳感器模塊主要功能為環(huán)境感知，環(huán)境模型也十分重要，對于不同物體的材質(zhì)屬性也需要有明確的定義。Sim Pro自動駕駛仿真平臺能夠根據(jù)激光雷達(dá)的種類，型號，輸入?yún)?shù)等，產(chǎn)生不同格式的點云數(shù)據(jù)，以匹配各種點云處理算法對于數(shù)據(jù)的需求。