1、激光雷達的工作原理是什么？

激光雷達是一種以發射激光束來探測目標位置、速度等特征量的雷達系統。這個系統也可以通過掃描發射和接收裝置來獲取目標物體的三維形狀，在不同角度發射和接收激光脈沖，可以構建出物體的完整三維輪廓。

激光雷達的工作原理基于光的發射、傳播和接收，最終通過測量光脈沖從發射到接收的時間來確定距離，下圖是激光雷達測量距離的基本步驟。

發射激光脈沖：激光雷達設備發射一束激光脈沖，這些脈沖通常是紅外或近紅外光。

光的傳播：激光脈沖以光速傳播，向目標物體移動。

光的反射：當激光脈沖遇到目標物體時，部分光會被反射回來。

接收反射光：激光雷達設備中的接收器捕捉反射回來的激光。接收器通常與發射器緊密對齊，以確保接收到的光是直接從目標物體反射回來的。

時間測量：設備內部的計時器記錄激光脈沖發射和接收的時間間隔。由于光速是已知的，這個時間間隔可以用來計算光脈沖往返目標物體的距離。

計算距離：距離的計算公式是，距離=光速×時間/2，其中時間是光脈沖往返的時間。

數據處理：測量到的距離數據可以用于生成點云，這激光雷達在短時間內可以獲取大量的位置點信息（或者稱為激光點云），這些點云可以進一步處理，生成三維模型或地形圖。

2、激光雷達如何分類？

激光雷達有很多種不同的分類方法：

（1）按照波長分類，可分為905nm、1550nm、940nm等，目前主流的激光雷達主要有905nm和1550nm兩種波長。

905nm：激光雷達接收器可以直接選用價格較低的硅材質，905nm激光雷達成為了當下最主流的激光雷達所選用的波長。不過人眼可識別的可見光波長處在390780nm，而4001400nm波段內激光都可以穿過玻璃體，聚焦在視網膜上，而不會被晶狀體和角膜吸收，人眼視網膜溫度上升10℃就會造成感光細胞損傷。因此905nm激光雷達為了避免對人眼造成傷害，發射功率需先在在對人無害的范圍內。因此，905nm激光的探測距離也會受到限制。

1550nm：相比905nm激光，1550nm激光會被人眼晶狀體和角膜吸收，不會對視網膜產生傷害，因此1550nm激光雷達可以發射更大功率，探測距離也可以做到更遠。但是1550nm激光雷達無法采用常需要用到更加昂貴的銦鎵砷（InGaAs）材質，因此在價格上較905nm激光雷達會較高。

（2）按照測量方式分類，可以分為ToF激光雷達和FMCW激光雷達

ToF（Time of Flight，飛行時間）：ToF激光雷達通過直接測量發射激光與回波的信號的時間差，基于光在空氣中的傳播速度得到目標物體的距離信息，具有響應速度快，探測精度高的優勢。ToF方案技術成熟度高，成本相對低，為目前主要激光雷達使用的方案。

FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave，調頻連續波）：FMCW激光雷達將發射激光的光頻進行線性調制，通過回波信號與參考光進行相干拍頻得到頻率差，從而間接獲得飛行時間推出目標距離。FMCW具有可直接測量速度信息和抗干擾強的優勢。

（3*按照掃描方式分類，可以分為機械式、半固態和全固態雷達，雷達正在經歷機械式到半固態，再由半固態到全固態的發展過程。

機械式激光雷達：以一定的速度旋轉，在水平方向采用機械結構進行 360°的旋轉掃描，在垂直方向采用定向分布式掃描，機械式激光雷達的發射器、接收器都跟隨掃描部件一同旋轉。機械式激光雷達作為最早裝車的產品，技術已經比較成熟，因為其是由電機控制旋轉，所以可以長時間內保持轉速穩定，每次掃描的速度都是線性的。

半固態激光雷達：發射器和接收器固定不動，只通過少量運動部件實現激光束的掃描。半固態激光雷達由于既有固定部件又有運動部件，因此也被稱為混合固態激光雷達。根據運動部件類型不同，半固態激光雷達又可以細分為轉鏡類半固態激光雷達、MEMS半固態激光雷達和棱鏡類半固態激光雷達。

全固態激光雷達：內部完全沒有運動部件，使用半導體技術實現光束的發射、掃描和接收。固態激光雷達又可分為Flash固態激光雷達和OPA固態激光雷達。其中OPA（Optical Phase Array的簡稱，即光學相控陣）固態雷達應用的是相控陣技術，相控陣雷達發射的是電磁波，而OPA激光雷達發射的是光，而光和電磁波一樣也表現出波的特性，所以原理上是一樣的。波與波之間會產生干涉現象，通過控制相控陣雷達平面陣列各個陣元的電流相位，利用相位差可以讓不同的位置的波源會產生干涉（類似的是兩圈水波相互疊加后，有的方向會相互抵消，有的會相互增強），從而指向特定的方向，往復控制便得以實現掃描效果。光和電磁波一樣也表現出波的特性，因此同樣可以利用相位差控制干涉讓激光“轉向”特定的角度，往復控制實現掃描效果。

3、激光雷達的應用場景有哪些？

激光雷達在眾多領域都發揮著重要作用，并且隨著技術的不斷發展，其應用范圍還在不斷擴大。

自動駕駛：在自動駕駛汽車中，激光雷達能夠精確地感知車輛周圍的環境，包括車輛、行人、障礙物的位置、速度和形狀等，為車輛的路徑規劃和決策提供關鍵信息。

智能交通：用于交通流量監測、道路狀況評估和智能交通信號控制。它可以實時檢測道路上的車輛數量、速度和間距，優化交通流量。

測繪與地理信息：能夠快速、高精度地獲取地形、地貌和建筑物的三維信息，用于地圖繪制、城市規劃和土地測量。比如在大規模的地形測繪項目中，激光雷達可以生成詳細的數字高程模型。

工業自動化：在工廠自動化中，用于物料搬運、機器人導航和質量檢測。例如，在倉儲物流中，激光雷達可以幫助自動導引車（AGV）準確地在倉庫中行駛和裝卸貨物。

航空航天：用于飛機的防撞系統、地形跟隨和地形規避。同時，在衛星遙感中，激光雷達可以測量大氣參數和地表特征。

軍事領域：用于目標偵察、武器制導和戰場態勢感知等。例如，在導彈制導系統中，激光雷達可以提高導彈的命中精度。

4、激光雷達選型時有哪些關鍵參數？

選擇激光雷達時需要注意一些關鍵規格參數

測距精度：表示為距離的誤差

角分辨率：可以探測到最小角度，與激光束發射和接收統計相關。

掃描頻率：每秒掃描次數，也稱幀率，影響激光雷達的實時性能。

視場角：雷達可以覆蓋的水平和垂直角度范圍，決定了激光雷達可以檢測到多少個目標。

工作距離：可以探測到的最遠距離，實際應用和激光功率、接收機靈敏度等相關。

數據輸出方式：輸出數據的格式和接口類型

掃地機器人是應用非常廣泛的機器人形態，掃地機器人的的關鍵指標主要包括，清潔能力指標，含清潔吸力、清掃部件設計、續航時間和清掃面積指標、塵盒容量、噪音指標等；智能化指標，含建圖能力、導航能力、傳感器配置、避障能力、自動回充能力等；控制APP易用性指標，含清掃模式設定、定時清掃設定、虛擬墻設置、地圖存儲等。

1、掃地機器人關鍵的技術指標有哪些？

（1）清潔能力

吸力指標：吸力的強弱直接影響清掃效果，是衡量掃地機器人清潔能力的重要指標，單位為帕斯卡（Pa）。日常家用清潔1500~2500Pa的吸力可以應對灰塵、毛發等常見垃圾；如果需要清理較大顆粒雜物或較頑固的污漬，則需要更高的吸力。當然，吸力越大通常意味著噪音和能耗也會相應增加。

清掃部件設計：包含滾刷、邊刷等清潔部件的設計。滾刷位于掃地機器人底部吸塵口前方，主要作用是將底部灰塵掃起。滾刷材質有膠條滾刷和刷毛滾刷，膠條滾刷能刮掉地面頑固顆粒，刷毛滾刷可拔出地磚和地板縫隙的灰塵，一些產品采用兩者結合的方式，滾刷的形狀、長度、轉速等設計也會影響清掃效果。邊刷位于掃地機器人的邊緣，可將墻邊和角落的灰塵清掃出來，邊刷的長度、材質以及轉動靈活度等也會影響其清掃性能。對于掃拖一體的掃地機器人還需要考慮拖布的設計，拖布的材質、形狀、濕潤度控制等都很關鍵。

清掃面積和續航時間指標：續航時間決定了機器人在一次充電后能清掃的面積，單位為分鐘；清掃面積以平方米（m2）計算。電池容量在3000mAh的家用掃地機器人可滿足大多數日常清潔需求。

塵盒容量設計：塵盒用于收集垃圾，塵盒容量越大，可容納的垃圾就越多，減少清理塵盒的頻率。

噪音指標：清掃工作時產生的噪音，通常以分貝（dB）為單位，影響用戶體驗。噪音在60分貝以下的掃地機器人較為適合家用場景使用，一些掃地機器人會采用渦流降噪技術等方式來降低噪音。

（2）智能化程度

建圖能力：通過機器人的激光傳感器掃描周圍環境，構建地圖，定位精度高、建圖速度快。

定位和導航：可通過激光雷達傳感器、慣性傳感器、視覺傳感器等協同導航。定位和導航中應用的不同傳感器都會遇到一些限制，如應用視覺導航對光線條件有要求，光線較暗影響導航精度；應用陀螺儀和加速度計等慣性傳感器獲取機器人的運動信息，容易產生累積誤差。

路徑規劃：合理的路徑規劃可提高掃地機器人的清潔效率和覆蓋率，避免漏掃和重復清掃。比如根據房間的布局和障礙物分布，自動規劃高效的清掃路線，先沿邊清掃、再分區清掃等。

避障能力：掃地機器人在清掃過程中避免碰撞家具、墻壁等障礙物，減少機身磨損和損壞。通過紅外避障、超聲波避障、激光避障、視覺避障、碰撞傳感器等協同實現避障。不同成本的掃地機器人，會配置不同的傳感器組合。

自動充電：自動回充功能可以讓掃地機器人在電量不足時自動返回充電座充電，充電完成后繼續工作，

（3）控制APP易用性指標

機器人需支持手機等終端的APP控制、并有清潔模式選擇、定時清掃、虛擬墻設置、地圖存儲等功能。

2、"聰明"和"不聰明"的掃地機器人的區別是什么？

智能化的掃地機器人需要具備自主導航、路徑優化、動態避障、自動充電等能力。掃地機器人的智能化差別主要體現在以下幾個方面。

（1）掃地機器人導航能力差別

不聰明的：通常采用隨機導航，僅僅依靠超聲波探測實現基礎避障；容易重復清掃或遺漏區域。

聰明的：使用激光雷達、攝像頭等進行地圖構建和路徑規劃，能夠高效避障。

（2）掃地機器人環境感知能力差別

不聰明的：傳感器較少，缺乏學習能力，僅能進行基本的碰撞檢測。

聰明的：配備多種傳感器，通過不同的傳感器協同能識別不同地面類型、障礙物和污垢區域。

（3）掃地機器人清掃模式能力差別

不聰明的：功能簡單，可能有一種或幾種基本清掃模式。

聰明的：支持多種清掃模式，如自動清掃，局部清掃，邊緣清掃，定點清掃，區域清掃，深度清掃，靜音清掃等。聰明的掃地機器人會跟人一樣，區分清楚哪些是干凈的地方哪些是比較臟的地方，通過先沿邊清掃、再分區清掃、最后定點深度清掃等組合操作實現智能清掃。

早期的掃地機器人就屬于“不聰明”的模式，模式是“隨機”清掃，沒有規劃能力，走到哪里掃到哪里，碰到哪里就改變路線。現在智能化的掃地機器人是“聰明”的模式，清掃告別了“橫沖直撞”的隨機式，利用定位導航技術讓清掃變得有規劃，提高清掃效率，降低機器損耗。

1、機器人進入了未知的環境會怎樣？

當我們去了一個陌生的環境，為了迅速熟悉環境并到達自己想去的地方，如圖書館、旅店、咖啡廳等，我們會做下面這些事情。

眼睛觀察周圍地標，如建筑、大樹、花壇等，并記住他們的特征。

根據雙眼獲得的信息，在自己的腦海中把特征地標在三維地圖中重建出來，形成完整的對環境認知的三維信息。

在行走時不斷獲取新的特征地標，并且校正自己頭腦中的地圖模型。

根據自己前一段時間行走獲得的特征地標，確定自己的位置。

走了很長一段路的時候，我們可能會回頭看看，和腦海中之前的地標進行匹配。

如以上五步在整個行進的過程中，我們同時進行定位和建圖。

如果將一個機器人放入未知的環境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，一邊決定應該往哪個方向行進？例如掃地機器人，如何能不受障礙物影響行進到房間，并進入每個角落完成清掃工作。這就涉及到兩個主要的任務，建圖任務與定位任務，并且這兩個任務是并發的。

2、SLAM是什么？

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同步定位與地圖構建），是一種在機器人學、自動駕駛和移動機器人和增強現實等領域中非常重要的技術。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出，是實現真正全自主移動機器人的關鍵。

SLAM技術解決的問題是，機器人被放置在一個它從未見過的環境中，SLAM技術讓機器人在沒有任何先驗地圖信息的情況下，通過自身的傳感器來探索環境，同時構建出環境的地圖，并在這個過程中確定自己在地圖中的位置。定位（Localization）任務和地圖構建任務（Mapping）是同時進行的。

SLAM可以分為激光SLAM和視覺SLAM，激光SLAM可以分為2D SLAM和3D SLAM，視覺SLAM可以分為Sparse SLAM和Dense SLAM

SLAM技術的發展涉及到多個學科，包括計算機視覺、機器人學、人工智能和控制理論等。隨著技術的進步，SLAM在精度、效率和應用范圍上都有了顯著的提升。

3、SLAM中有哪些關鍵技術點？

（1）傳感器技術：外部信息的采集依賴慣性測量單元（IMU）、霍爾編碼器（Encoder）、激光雷達（Lidar）、深度攝像機等。

慣性測量單元：IMU提供姿態和位置信息。

霍爾編碼器：通過編碼器獲取車輪的運動數據，原理參考霍爾傳感器 。

激光雷達：Lidar通過發射激光束來探測目標位置、速度等特征量，感知外部信息。

攝像機：包括單目攝像頭、雙目攝像頭、深度攝像機，核心都是獲取RGB和depth map（深度信息）。

（2）算法技術

應用SLAM算法的時候主要考慮下面幾個方面

如何表示地圖？比如根據實際場景需求去選擇dense或sparse算法。

如何感知信息？比如選擇激光雷達或者深度攝像機去感知外部環境。

如何關聯傳感器數據？對于不同sensor的數據類型、時間戳、坐標系表達方式各有不同，需要統一處理。

如何進行定位與構圖？這是指實現位姿估計和建模，這里面涉及到很多數學問題，物理模型建立，狀態估計和優化。

以視覺SLAM（VSLAM）為例，SLAM處理信息處理流程可以歸納為如下流程圖，其中“前端”是視覺里程計，提取每幀圖像特征點，利用相鄰幀圖像，進行特征點匹配，然后去除大噪聲進行匹配，得到一個位姿信息，同時利用IMU提供的姿態信息進行濾波融合?！昂蠖恕眲t是通過非線性算法對前端輸出的結果進行優化，涉及的數學知識較多，需利用濾波理論（EKF、UKF、PF）、或者優化理論等算法進行優化，最終得到最優的位姿估計。

常見的SLAM算法包括一下算法。PTAM算法，這是早期的視覺 SLAM 算法；Mono-SLAM算法，是單目視覺SLAM算法；ORB-SLAM算法，是基于 ORB 特征的視覺SLAM算法，具有較好的實時性和魯棒性；還有RGBD-SLAM算法、LSD-SLAM算法等。實際應用中，SLAM建圖具體實現方式會因使用的算法、傳感器類型以及應用場景的不同而有所差異。

使用ROS實現機器人的SLAM是非常方便的，因為有較多現成的功能包可供開發者使用，如gmapping、hector_slam、cartographer、rgbdslam、ORB_SLAM、move_base、amcl等，并且開發者還能應用仿真環境進行驗證。

4、SLAM技術在自動駕駛中的應用

（1）SLAM技術在自動駕駛中的應用體現在以下幾個方面

環境感知：自動駕駛汽車通過搭載的傳感器（如激光雷達、相機、雷達等）實時獲取周圍環境的信息。利用SLAM技術，車輛能夠從這些傳感器數據中提取特征，構建出周圍環境的地圖。

實時定位：在行駛過程中，車輛需要實時確定自身在地圖中的位置。SLAM技術通過傳感器數據和地圖信息，計算出車輛的精確位置和姿態。這種定位不僅依賴于GPS，還依賴于車輛自身的傳感器，確保在GPS信號弱或無信號的環境中也能準確定位。

路徑規劃：有了環境地圖和自身定位信息，自動駕駛汽車可以進行路徑規劃。SLAM技術幫助車輛識別可行路徑，避開障礙物，規劃出最優行駛路線。

自動避障：在行駛過程中，車輛需要實時檢測和避開障礙物。SLAM技術通過傳感器數據，識別出前方的障礙物，并計算出避障路徑。

回環檢測：回環檢測是SLAM中的一個重要環節，指的是車輛在行駛過程中識別出曾經經過的地點。這有助于校正地圖和定位信息，避免重復探索和定位誤差。

動態地圖更新：環境是動態變化的，自動駕駛汽車需要不斷更新其地圖信息。SLAM技術能夠實時處理新的傳感器數據，更新地圖，確保地圖的準確性和時效性。

傳感器融合：自動駕駛汽車通常搭載多種傳感器，每種傳感器都有其優缺點。SLAM技術通過融合不同傳感器的數據，提高整體的感知能力和魯棒性。

數據關聯：不同傳感器的數據類型和時間戳可能不同，SLAM技術需要將這些數據關聯起來，確保數據的一致性和準確性。

（2）SLAM技術具體實現步驟

傳感器數據采集：車輛通過激光雷達、相機、IMU、超聲波等傳感器獲取周圍環境的圖像和距離信息。

特征提取與匹配：從傳感器數據中提取特征點，并在不同時間點的圖像中進行匹配。

位姿估計：利用特征點匹配結果，計算車輛在地圖中的位置和姿態。

地圖構建：將車輛的移動軌跡和環境特征結合起來，逐步構建出環境地圖。

路徑規劃與優化：根據地圖和車輛定位信息，規劃出最優行駛路徑，并在行駛過程中不斷優化。

動態更新：實時處理新的傳感器數據，更新地圖和定位信息，應對環境變化。

通過這些步驟，SLAM技術為自動駕駛汽車提供了強大的環境感知和導航能力，確保其在復雜環境中的安全和高效行駛。

內容來源：硬十AI