激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。

 硬件参数：

视场角与分辨率

激光雷达视场角分为水平视场角和垂直视场角，水平视场角即为在水平方向上可以观测的角度范围，旋转式激光雷达旋转一周为 360°，所以水平视场角为 360°。垂直视场角为在垂直方向上可以观测的角度，一般为 40°。而它并不是对称均匀分布的，因为我们主要是需要扫描路面上的障碍物，而不是把激光打向天空，为了良好的利用激光，因此激光光束会尽量向下偏置一定的角度。并且为了达到既检测到障碍物，同时把激光束集中到中间感兴趣的部分，来更好的检测车辆，激光雷达的光束不是垂直均匀分布的，而是中间密，两边疏。下图是禾赛 64 线激光雷达的光束示意图，可以看到激光雷达的有一定的偏置，向上的角度为 15°，向下的为 25°，并且激光光束中间密集，两边稀疏。

回波模式

即周期采集点数，因为激光雷达在旋转扫描，因此水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系，扫描越快则点数会相对较少，扫描慢则点数相对较多。一般这个参数也被称为水平分辨率，比如激光雷达的水平分辨率为 0.2°，那么扫描的点数为 360°/0.2°=1800，也就是说水平方向会扫描1800次。次。同一轮发光测距的不同回波数据，比如同时包含最强回波和最晚回波。

点频

即周期采集点数，因为激光雷达在旋转扫描，因此水平方向上扫描的点数和激光雷达的扫描频率有一定的关系，扫描越快则点数会相对较少，扫描慢则点数相对较多。一般这个参数也被称为水平分辨率，比如激光雷达的水平分辨率为 0.2°，那么扫描的点数为 360°/0.2°=1800，也就是说水平方向会扫描 1800 次。

那么激光雷达旋转一周，即一个扫描周期内扫描的点数为 1800*64=115200。比如禾赛 64 线激光雷达，扫描频率为 10Hz 的时候水平角分辨率为 0.2°，在扫描频率为 20Hz 的时候角分辨率为 0.4°（扫描快了，分辨率变低了）。输出的点数和计算的也相符合 1152000 pts/s。

有效检测距离

激光雷达是一个收发异轴的光学系统（其实所有的机械雷达都是），也就是说，发射出去的激光光路，和返回的激光光路，并不重合。这主要是因为激光发射器和接收器不能做在一起导致的，此方案本身便存在小量的误差。现在很多方案，都是向着共轴努力。

激光雷达的测距精度，随着距离的变化而变化。有几个原因：

1. 我们这里说的激光雷达，是指 TOF 激光雷达，TOF 测距，靠的是 TDC 电路提供计时，用光速乘以单向时间得到距离，但限于成本，TDC 一般由 FPGA 的进位链实现，本质上是对一个低频的晶振信号做差值，实现高频的计数。所以，测距的精度，强烈依赖于这个晶振的精度。而晶振随着时间的推移，存在累计误差；

2. 距离越远，接收信号越弱，雷达自身的寻峰算法越难以定位到最佳接收时刻，这也造成了精度的劣化；而由于激光雷达检测障碍物的有效距离和最小垂直分辨率有关系，也就是说角度分辨率越小，则检测的效果越好。如果两个激光光束之间的角度为 0.4°，那么当探测距离为 200m 的时候，两个激光光束之间的距离为200m*tan0.4°≈1.4m。也就是说在 200m 之后，只能检测到高于 1.4m 的障碍物了。如果需要知道障碍物的类型，那么需要采用的点数就需要更多，距离越远，激光雷达采样的点数就越少，可以很直接的知道，距离越远，点数越少，就越难以识别准确的障碍物类型。

LiDAR的数据

三维点

对于旋转式激光雷达来说，得到的三维点便是一个很好的极坐标系下的多个点的观测，包含激光发射器的垂直俯仰角，发射器的水平旋转角度，根据激光回波时间计算得到的距离。但 LiDAR 通常会输出笛卡尔坐标系下的观测值，第一是因为 LiDAR 在极坐标系下测量效率高，也只是对于旋转式 LiDAR，目前阵列式 LiDAR 也有很多。第二笛卡尔坐标系更加直观，投影和旋转平移更加简洁，求解法向量，曲率，顶点等特征计算量小，点云的索引及搜索都更加高效。

对于 MEMS 式激光雷达，由于一次采样周期为一个偏振镜旋转周期，10hz 下采样周期为 0.1 秒，但由于载体本身在进行高速移动时，我们需要对得到的数据进行消除运动畸变，来补偿采样周期内的运动。

反射强度

LiDAR 返回的每个数据中，除了根据速度和时间计算出的反射强度其实是指激光点回波功率和发射功率的比值。而激光的反射强度根据现有的光学模型，可以较好的刻画为以下模型。

$P_R=\frac{P_E{D}_R^2\rho cos\alpha }{4R^2}{\eta }_{Sys}{\eta }_{Atm}$

$回波功率=\frac{发射功率\ast 接受机孔{径}^2\ast 物体表面反射率\ast cos入射角}{4\ast 距{离}^2}\ast 系统传输率\ast 大气传输率$

我们可以看到，激光点的反射率和距离的平方成反比，和物体的入射角成反比。入射角是入射光线与物体表面法线的夹角。

时间戳和编码信息

LiDAR 通常从硬件层面支持授时，即有硬件 trigger 触发 LiDAR 数据，并支持给这一帧数据打上时间戳。通常会提供支持三种时间同步接口，

1. IEEE 15882008同步，遵循精确时间协议，通过以太网对测量以及系统控制实现精确的时钟同步。

2. 脉冲同步（PPS），脉冲同步通过同步信号线实现数据同步。

3. GPS同步（PPS+UTC），通过同步信号线和 UTC 时间（GPS 时间）实现数据同步。

然后我们从 LiDAR 硬件得到一串数据包，需要过一次驱动才能将其解析成点云通用的格式，如 ROSMSG 或者 pcl 点云格式，以目前最普遍的旋转式激光雷达的数据为例，其数据为 10hz，即 LiDAR 在 0.1s 时间内转一圈，并将硬件得到的数据按照不同角度切成不同的 packet，而每一个 packet 包含了当前扇区所有点的数据，包含每个点的时间戳，每个点的 xyz 数据，每个点的发射强度，每个点来自的激光发射机的 id 等信息。

每个标记信息由1字节组成：该字节中 bit7 和 bit6 为第一组，bit5 和 bit4 为第二组，bit3 和 bit2 为第三组，bit1 和 bit0 为第四组。

第二组表示的是该采样点的回波次序。由于 Livox Horizon 采用同轴光路，即使外部无被测物体，其内部的光学系统也会产生一个回波，该回波记为第 0 个回波。随后，若激光出射方向存在可被探测的物体，则最先返回系统的激光回波记为第 1 个回波，随后为第 2 个回波，以此类推。如果被探测物体距离过近（例如 1.5m），第 1 个回波将会融合到第 0 个回波里,该回波记为第 0 个回波。

第三组基于回波能量强度判断采样点是否为噪点。通常情况下，激光光束受到类似灰尘、雨雾、雪等干扰产生的噪点的回波能量很小。目前按照回波能量强度大小将噪点置信度分为二档：01 表示回波能量很弱：这类采样点有较高概率为噪点，例如灰尘点；10 表示回波能量中等，该类采样点有中等概率为噪点，例如雨雾噪点。噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。

第四组基于采样点的空间位置判断是否为噪点。例如：激光探测测距仅在测量前后两个距离十分相近的物体时，两个物体之间可能会产生拉丝状的噪点。目前按照不同的噪点置信度分为三档，噪点置信度越低，说明该点是噪点的可能性越低。

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